본 연구에서는 하이브리드 스텝핑 모터의 공진 배제를 위한 폐회로제어시스템 을 개발하였고 펄스 발생, 위치 및 속도변화, 가감속제어, 정여괴전방향결정, 카운트 및 스텝핑 모터의 온/오프기능 등을 하드웨어 대신 마이크로컴퓨터를 이용한 소프트웨 어로 대치하였으며, 구동회로의 복잡함을 피하기 위해 스텝핑 모터의 전용제어기인 PMM8713IC를 사용하였고 궤환정보는 샤프트 엔코더를 사용하였다.그리고 리드 스크 루우를 사용한 1축 테이블을 제작하여 개회로제어시와 폐회로제어시의 동특성 및 공진 현상을 검토하였다.
효율적인 키워드 추출은 정보검색 시스템에서 중요하지만 많은 키워드 중 적당한 키워드를 결정하기 위한 방법들은 여러 가지가 있다. 그중 단일 키워드만을 검색하는 AC알고리즘을 해결하기 위한 DER구조는 복합키워드 검색이 가능하나 많은 검색시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 DER구조의 검색방법을 기반으로 한 독립적인 검색테이블을 확장하여 EDER 구조라는 알고리즘을 구축하였다. 500개의 텍스트 파일을 실험한 결과 키워드의 포스팅 결과가 AC의 DER구조보다 EDER구조가 작았으며, 검색시간 또한 K5에서 DER구조가 0.6초, EDER구조가 0.2초로 더 빠른 검색을 보며주고 있어 제안 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
XML은 웹 상에서 정보교환의 표준이며, 이종의 데이터를 보유하고 있는 지역 시스템들은 XML View를 이용하여 정보를 공개한다. 사용자는 XML을 위한 표준 질의어인 XQuery를 사용하여 분산된 XML View들을 대상으로 통합 XQuery질의를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 통합 XQuery질의는 자연스럽게 다른 지역시스템들 사이의 조인을 포함 할 수 있다. 조인은 비용이 많이 드는 연산자이므로 조인을 효율적으로 처리하는 것은 전체 질의의 성능에 큰 영향을 준다. 그러므로 조인을 효율적으로 처리하기 위한 비용을 결정하는 연구가 중요하다고 할 수 있다. SQL에서는 이와 같은 연구들이 많이 존재하며, 분산 환경에서의 조인을 효율적으로 처리하기 위해 크게 두 가지 비용을 고려한다. 그 중 하나는 지역시스템 내에서 조인을 처리하는 조인비용이며, 나머지 하나는 조인을 수행하기 위하여 다른 지역시스템으로 데이터를 전송하는 통신비용이다. 이 두 비용은 분산 조인을 처리하기 위한 중요한 요소이므로[6,7,8] 이를 측정하는 것은 통합 질의 처리를 위해서 필요한 연구라 할 수 있다. 그러나 테이블 구조의 데이터를 검색하기 위한 SQL 의 방법들을 구조적인 XML 데이터를 검색하기 위한 XQuery질의를 위해서 그대로 사용하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 통합 XQuery질의의 조인을 효율적으로 처리하기 위해 조인비용과 통신비용을 측정하는 방법을 제안한다. 본 논문의 기여는 앞서 기술한 문제점을 해결하여, XQuery 질의의 조인을 효율적으로 처리하기 위한 비용을 측정할 수 있도록 한다.
본 논문은 LCD 모니터 상에서 영상 향상을 위한 콘트라스트 제어방식을 제안하였다. 제안한 방식은 입력되는 필드 혹은 프레임 중에서 화소의 최대 값과 최소 값을 판별하고 이를 이용하여 화면의 개선 정도를 결정한다. 필드 또는 프레임의 메모리가 필요하지 않고, 기존의 방식에 비해 하드웨어 구성이 간단하여 실시간 처리를 요하는 분야에 쉽게 적용 가능하다 또한 입력되는 콘트라스 영역의 가중치 값을 변화시킴으로써 콘트라스트 제어가 가능하다 제안한 방법은 콘트라스트 제어 알고리즘과 룩업 테이블을 이용한 영상의 모드에 따라선택적으로 가중치 기울기를 구간별로 달리하여 개선된 영상을 얻는다. 제안한 다계조 콘트라스트 제어 방식을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증하였으며, 시뮬레이션을 통해 영상을 확인하였다.
본 논문은 Newton-Raphson 방법을 기반으로 하는 table-driven 알고리듬에 대해 연구되었다. 특히 본 논문에서는 Newton-Raphson 방법을 이용한 제곱근 근사에 중점을 두었다. Newton-Raphson방법에서 최적화된 초기근사해를 구하게 되면 제곱근 근사의 정확성을 높일 수 있으며, 연산 속도 또한 빨라지게 된다. 그러므로 Newton-Raphson 알고리듬에서 초기근사해를 어떻게 결정하느냐하는 것이 전체적인 알고리듬의 성능을 평가하게 되는 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 Newton-Raphson 알고리듬의 초기 근사해를 기하평균을 기준으로 테이블에 저장, 연산의 속도와 최대 오차율을 줄일 수 있음을 확인하였다.
구문 해석과정에서 동사가 갖는 필수격을 기준으로 격 프레임을 구성하여 격 구조를 생성하며, 형태소 해석 결과에 단문을 기준으로 한 부분 문법을 재귀적으로 적용함으로 해서 구문 의미 해석을 수행한다. 또한 역어 생성과정에서 일본어 조사처리의 중요성을 고려하여 중요 조사의 애매성 해소와 역어 분류를 위한 독립적인 프로시쥬어를 기술하여 효율을 제고한다. 그리고 일본어 종결구의 처리를 위해서 동사와 조동사의 복합 가능성을 고려한 생성 테이블을 작성하여 형태소와 구문 해석정보에 의해 일의적(一義的)인 결정을 행하여 보다 자연스런 역어의 생성과 생성과정의 간략화를 도모하였다.
오늘날 우리는 HTML 폼을 통해 지역 데이타베이스뿐 아니라 원격 데이타베이스도 쉽게 접근할 수 있다. HTML 폼으로 데이타베이스 웅용을 구현하는 것이 쉽기는 하나 아직 HTML 폼과 CGI 프로그램은 코딩되어야만 한다. 본 논문에서는 웹 기반 데이타베이스 웅용을 자동 생성하는 도구를 소개하는데, 이 도구는 응용 데이타베이스 구축을 위한 SQL 문장들, 사용자 인터페이스로 사용되는 품들, 그리고 그 폼들을 통해 이루어진 질의를 처리하는 자바 서블릿을 생성한다. 생성될 테이블들과 폼들은 응용을 위한 클래스 다이어 그램으로부터 결정된다. 따라서 WebSiteGen으로 명명한 우리의 소프트웨어 도구는 웹기반 데이타베이스 응용의 구현을 자동화한다.
서울시는 복개천이었던 청계천을 복원하여 도심지를 통과하는 하천을 만들기 위해 청계천 복원 공사를 수행하고 있다. 청계천 복원 공사 구간을 포함하는 유역에는 서울시 지하철 1, 2, 4, 5, 6호선 등이 통과하고 있으며, 도시 내 비수시설, 하수관거시설 등 자연적인 수문현상에 영향을 주는 인위적인 요소들이 복합적으로 존재하고 있다. 때문에 청계천 복원 공사 후 유역내의 여러 요인들과 공사의 정도에 따라 누수가 발생할 것으로 예상된다. 공사 후 청계천에서의 누수율에 대한 측정은 공사의 성공여부를 결정하고, 향후 지속적인 누수가 예상되는 청계천의 유지 보수에 있어서 매우 중요하다. 특히 청계천의 손실량의 대부분을 차지할 지하로의 누수에 대한 측정은 매우 중요하다. 따라서 누수율을 측정하고, 누수율과 주변 요인들과의 관계를 추정할 수 있는 수문모델링을 수행할 필요성이 있다. 수문모델링은 일회성으로 끝나는 것이 아니라 지속적으로 수행될 필요가 있는데, 그러기 위해서는 청계천 유역에서의 지속적인 수문관련 인문 자연자료를 획득하여 정리할 필요성이 있다. 본 연구에서는 청계천 복원 공사 구간의 유역에 대한 인문 자연자료를 GIS(지리정보시스템)을 이용하여 수치도면과 속성테이블 형태로 데이터베이스화한다. 그럼으로써 청계천 주변 유역에 대한 도시형 수문 모델링 연구에 활용하고, 아울러 공사 후 지속적으로 누수율을 측정하는데 자료를 원활히 제공하여 청계천의 유지 보수에 도움을 줄 수 있는 체계를 마련하였다.
본 연구에서는 직기를 윈도우 상에서 컴포넌트로 구현한 후, 데이터베이스 연동 및 다양한 질의가 가능한 직기 관리 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 마우스로 영역을 선택하여 선택된 컴포넌트들에 대해서만 집계 함수를 처리할 수 있는 질의 기능을 갖추고 있으며, 차트, 피벗 테이블 등 고급 집계 질의도 수행 가능하도록 함으로써, 직기 관리를 위한 의사 결정 지원 시스템의 역할을 수행할 수 있도록 하였다. 제안한 시스템은 현장 직기에 일시적으로 혹은 상존하는 문제점 등을 쉽게 파악하고, 그에 따른 적절한 대응을 가능하게 함으로써, 제직 관련 업체의 생산성 향상 및 경비 절감을 위해 유용하게 활용될 수 있다.
데이타의 분류기법은 공장자동화나 로보틱스 분야에서 사용되는 지능시스템의 중요한 기능이다. 일반적으로 이러한 분류시스템을 설계하고자 할때, 준비된 데이타는 레이블링 되어야 하고, 분류하고자하는 클래스의 수도 설정되어야한다. 본 연구에서는 이러한 사전 정보없이 분류 시스템을 설계하고자 최적 클러스터 분석 모델, OFCAM을 제안한다. 이때 사용되는 최적 클러스터 분석 모델은 데이타의 구조에 대한 사전정보 없이, 주어진 데이타의 최적 클러스터의 수와 클러스터 중심점 및 각 데이타에 대한 소속정보를 구해준다. 이를 위하여 OFCAM에서는 목적합수를 가지는 비교사 학습신경망과 클러스터 타당성 전략을 결합하고 있다. OFCAM의 결과를 바탕으로 분류시스템의 데이터베이스, PCSDB가 구축되며 이는 결정 모듈에서 쉽게 활용될 수 있음을 보인다. 이와같은 방법은 하나의 데이타베이스 안에서 필요한 테이블만을 첨가하므로 독립적으로 여러 응용의 분류문제를 다룰 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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