본 논문은 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 서비스 분류 중 UBR(Unspecified Bit Rate)과 ABR(Available Bit Rate)상에서의 인터넷 TCP/IP(Transmission Control Protocol-Internet Protocol) 트래픽에 관한 연구이다. 퍼지 논리 예측은 트래픽 처리량의 효율성과 공정성을 개선하는 데 사용된다. 본 논문에서는 TCP/IP에서 셀 제거 방식에 기반한 UBR 서비스 버퍼 방식으로 퍼지 논리를 사용하였다. 이는 퍼지 논리 선택적 셀 제거 방식이라고 부른다. 이 방식의 주요 특징은 스위치의 차후 예측 버퍼 상태에 따라서 동적으로 새로 들어오는 패킷을 수락할 것인지 제거할 것인지를 결정한다는 것이다. 이는 제거 인수의 산출을 위해 퍼지 논리 예측의 사용으로 수행된다. 패킷 제거 결정은 이러한 제거 인수와 예측 초기값에 의해 결정된다. 시뮬레이션을 수행하여 제안된 방식이 TCP/IP의 효율성과 공정성 측면에서 현저하게 개선된 것을 알 수 있다. ABR 서비스에서 TCP/IP를 연구하기 위하여 퍼지 논리 ABR 서비스 버퍼 관리 방식을 이전의 연구로부터 근접하거나 정확한 공정율 계산 ER(Explicit cell Rate) 스위치 알고리즘에 적용하였다. 그리하여 기존의 방식과 퍼지 논리 제어 방식의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과는 TCP 패킷 손실율이 0이고, 퍼지 논리 제어 방식이 최대한의 효과를 내며 작은 버퍼 크기로 완벽한 공정성을 갖는 것을 보여준다. 퍼지 논리 제어 방식은 VBR 트래픽과 혼용되었었을 때 낮은 셀 손실을 갖고 보다 높은 효율성을 보여준다.
본 논문에서는 수학적 개념을 어떻게 가르쳐야 할 것인가를 고려한다. 특히 개념학습에 있어서 수학적 직관에 의해 개념이해, 계산기능, 응용의 3가지 요소를 균형적이고 통합적으로 달성하는 것을 목표로 삼는다. 이를 치한 방안으로 수학적 개념을 3종류의 수리철학인 직관주의, 논리주의, 형식주의에 의거하여 직관적 개념, 논리적 개념, 형식적 개념의 3가지 유형으로 분류한다. 또한 벡터이론의 중요한 9가지 개념을 통하여 유형의 차이에 대해 실제적인 고찰을 한다. 이로부터 벡터이론의 효과적인 개념학습을 위해서 요구되는 학습의 순서와 강조점을 제안한다.
다중제어 Toffoli(multiple-control Toffoli, MCT) 게이트는 원시 게이트에 의존적인 양자 기술을 필요로 하는 매크로 레벨 다치(multiple-valued) 게이트이며, Galois Field sum-of-product(GFSOP)형 양자논리 함수의 합성에 사용되어 왔다. 가역 논리는 저전력 회로 설계를 위한 양자계산(quantum computing, QC)에서 매우 중요하다. 본 논문은 먼저 GF4 가역 승산기를 제안한 후 GF4 승산기 기반의 quaternary MCT 게이트 실현을 제안하였다. MCT 게이트 실현을 위한 비교에서 제안한 MCT 게이트가 다중제어 입력이 증가할수록 종전의 작은 MCT 게이트 합성 방법보다 원시 게이트 수와 게이트 지연을 상당량 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 이동물체의 움직임 추정을 위한 옵티컬 플로우(Optical Flow: OF)의 계산에 필요한 그레디언트(Gradient)의 연산 속도를 개선하고. OF와 에지의 논리연산에 의하여 이동물체의 움직임 정계를 추정할 수 있으며 잡음이 있는 영상에서도 이동물체를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 이것은 저레벨에서 OF와 에지를 논리 연산하므로써 불확실한 배경에서 이동물체를 식별하고 물체를 추적하는 방법으로 기존의 이동물체 추정 알고리즘을 간소화시킨 것이다. 또한, 그레디언트 연산속도를 개선한 본 논문의 방법 I과 방법 II를 이용하여 그레이레 벨값의 변화가 있는 영상에 대하여 시뮬레이션을 행하였다. 그레디언트 연산에 걸리는 전체적인 시간을 평균한 결과 방법 I 은 기존의 방법보다 12% 연산속도가 개선되었고, 방법 II는 37% 연산속도가 개선되었다.
지능형 로봇이 성장동력 산업으로 선정되면서 국내에서도 로봇 산업이 급속도로 성장하고 있다. 지능형 로봇과 관련해서는 특히 자율 이동 로봇, 그리고 그것의 경로계획과 주행에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 자율 이동 로봇은 주어진 환경에서 효율적인 주행을 하기 위하여 환경 지도를 구성하고, 이를 기반으로 목표 지점에 대한 효율적인 광역 주행 경로를 계산하게 되고, 계산된 광역 경로를 주행하여 목표 지점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경 지도로부터 최단시간 광역 경로 계산 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 논리 제어기를 제안한다.
본 논문에서는 퍼즐을 활용하여 초등정보영재교육 방안을 제안하고자 한다. 현재의 정보영재 교육과정을 살펴보면 프로그래밍학습과 알고리즘 학습에 치중하고 있다. 이것은 직접 체험하고 조작하며 학습하는 초등학생의 특성상 효과적인 방법이 아니다. 따라서 흥미와 재미의 요소를 포함하고 정보교과의 부담을 줄여주며 논리적인 사고력을 향상시켜줄 수 있는 퍼즐을 활용한 초등정보영재교육을 제안한다. 또한 최근 컴퓨터 과학에서 강조하고 있는 계산적 사고(Computational Thinking)와 퍼즐활용교육과의 관계를 살펴보고 퍼즐활용 교육을 통해 계산적 사고를 기를 수 있음을 제시한다. 추후에 초, 중, 고 정보영재교육을 연계를 위한 퍼즐 교육에 많은 연구가 필요하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제6권2호
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pp.17-27
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1995
제약 조건 만족의 관점에서 불확실한 지식을 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다. 등식이나 부등식은 만족되어야 할 제약 조건들이며, 제약 조건들은 수리 논리식으로 표현될 수 있는데 이들은 주어진 수리 논리식들의 집합에 대한 만족성을 계산하는 제약 조건 해결 프로그램에 의해 답을 얻을 수 있다. 불확실성을 포함한 규칙 기반 시스템들은 확률론의 초보적인 내용을 응용하여 표현되는데, 이 경우 제약 조건 해결 프로그램으로 효율적인 결과를 얻을 수 있다.
퍼지논리를 적용하기 위해서는 두가지 과제가 이루어져야 하는데 그것은 퍼지룰의 유도와 맴버쉽함수의 결정이다. 이 과제는 어렵고 또한 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 문제에 적용 가능한 멤버쉽함수와 퍼지룰을 자동으로 유도하기 위한 알고리즘적 방법을 제시하고 있다. 이 알고리즘적 방법은 샘플을 구분하는 엔트로피 최소화의 원리에 입각하고 있다. 멤버쉽함수는 샘플을 연속적으로 구분하여 이루어지며 퍼지룰 또한 엔트로피 최소화 원리에 의하여 이루어진다. 퍼지룰의 유도에서는 룰 비중 또한 같이 계산된다. 결정 문제에 적용을 위한 추론법 및 방법도 논의되었다.
본 논문은 디지탈 시스템의 회로측정 평가방식에 관한 연구로서, 조합논리회로와 순서논리회로에서의 회로복잡도와 부분회로에 대한 외부 단자로부터의 접근도를 구하고, 이 수로부터 측정평가방식을 논하였다. 따라서 회로설계 초에 이 평가방식을 적용해 봄으로써, 더 좋은 측정평가도를 얻도록 재설계되어져야 하며 이러한 설계방법은 시스템 유지보수에 매우 경제적이고 신뢰도를 높일 수 있다. 또한 스테픈슨-그레손의 방법과 본 방법의 회로측정 평가도를 비교하면 결과 값은 서로일치하면서 본 방법이 계산과정에서 매우 간편하였다.
본 논문에서는 컬러 영상에 대해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하고 영상을 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정율을 결정한 후, 최소 밝기 값 및 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 cut를 적용하여 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 스트레칭 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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