흔히 대용량 텍스트 데이터의 분류를 위한 인덱싱 데이터 구조로서 계층 개념 트리가 활용된다. 본 논문은 개념 계층구조를 자동적으로 구축하기 위해 위키피디아를 이용한 일반성 랭크 기반 기법을 제안한다. 이것의 목적은 위키피디아 문서를 하나의 개념으로 정의하여 이들 간의 계층적 위상관계를 생성하는 것이다. 이를 위해 위키피디아 문서들 간의 링크 개수를 주요 인자로 하여 개념 일반성을 가늠하는 랭킹함수를 고안하였으며, 이를 활용하여 개념 간 확률적 포함관계를 산출함으로써 안정적인 개념 간 계층 구조를 생성한다. 결과적으로 계층적 관계를 담은 개념쌍은 DAG 구조로 시각화 된다. Open Directory Project 계층구조를 사용한 성능 분석을 통해 제안 기법이 기준 기법에 비해 성능이 우수하며 고품질 계층 관계를 안정적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
부부분불완전 데이터(Partially Missing Data) 또는 데이터의 속성 값이 표현되는 정도의 깊이가 서로 다른 데이터를 학습하는데 있어서 속성값계층구조(Attribute Value Taxonomy, AVT)를 기반으로 학습하면 기존의 학습 알고리즘을 통해 얻은 결과보다 정확하고 간결한 분류기를 얻을 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 하지만 이러한 속성값계층구조는 처음부터 전문가 또는 데이터 도메인에 대한 지식을 가지고 있는 사람에 의해 만들어져 제공되어야 한다. 이러한 수작업을 통한 속성값계층구조를 생성하기 위해서는 많은 시간이 걸리며 생성과정에서 오류가 발생할 수 있다. 또한 데이터 도메인에 따라서 속성값계층구조를 제공할 전문가가 부재한 경우가 있다. 이러한 배경 아래 본 논문은 유전자 알고리즘을 통해 자동으로 근 최적의 속성값계층구조를 생성하는 알고리즘(GA-AVT-Learner)을 제안한다. 본 논문의 실험은 다양한 실제 데이터를 가지고 GA-AVT-Learner로 생성한 속성값계층구조를 다른 속성값계층구조와 비교하였다. 따라서 GA-AVT-Learner에 의해 생성된 속성값계층구조가 정확하고 간결한 분류기를 제공함을 보이고, 불완전데이터 처리에 있어서도 높은 효율을 보임을 실험적으로 증명하였다.
ATM 포럼에 제시된 LR 기법에서는 위치 등록기를 각 계층별로 물리적으로 배치하고 있어 다수의 데이터베이스가 필요하고, 데이터베이스 액세스 회수가 증가하며 위치 관리를 위한 신호 트래픽이 많고 호 설정 지연이 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PNNI(Private Network to Network Interface) 기반의 무선 ATM 망에서 기존 LR 기법에서 사용하는 물리적인 계층 구조에서 각 계층마다 위치 등록기를 둠으로 인한 문제점을 보완하기 위해 PNNI 계층을 적용하여 논리적 계층에 의한 위치 등록기 구조를 제시한다. 논리적 계층 구조에서는 위치 등록기를 논리적인 그룹으로 묶고, 이 그룹들을 다시 그룹으로 묶어서 위치 등록기의 논리적인 트리 헝태로 만들어 상위 레벨의 위치 등록기의 역할을 하위 레벨의 위치 등록기 중 하나가 수행할 수 있도록 한다. 그리고, 위치 관리 비용 측면에서 성능을 비교 평가하여 제안된 논리적 계층 구조가 기존의 물리적 계층 구조에 비해 데이터베이스 수가 줄어들고, 위치 관리 비용을 줄이는 효과를 얻을 수 있다.
한글을 포함하는 문서의 인식을 위한 시스템의 설계, 유지, 보수 및 확장을 체계적이며 용이하도록 하기 위한 문서인식 시스템의 기능별 계층화 구조를 제안하고 실용화를 목표로 추진중인 OCR "글돌이"의 원형 시스템에의 적용 타당성을 조사하였다. 각 계층은 인접 계층과 인터페이스만으로 연결토록 하여 상호 독립적인 방식을 취하였으며 특히 문자인식등과 갈이 소프트웨어의 구조가 복잡한 계층은 하드웨어 및 firmware의 형태로 구성을 하여 임의의 워크 스테이션 또는 임의의 스캐너와 쉽게 접속되도록 하였다.
본 논문에서는 음성호 및 데이터호를 동시에 서비스하는 계층구조를 가지는 CDMA 셀룰러 시스템에서 트래픽 특성을 고려한 효율적인 채널 할당 알고리듬을 제안한다. 제안된 채널할당 알고리듬은 첫째, 계층구조를 가지는 셀룰러 시스템에서 호의 종류를 음성호와 데이타호로 나누고 트래픽의 특성을 분석한다. 둘째, 위에서 구한 트래픽 특성을 바탕으로 핸드오프와 신규호 블록킹확률을 최소로 하기 위하여 마이크로셀에서 매크로셀로 오버플로우 시키는 방식을 적용한다. 셋째, 신규화와 핸드오프호의 블록킹 확률을 구하고 QoS를 만족시키는 음성호와 데이터호의 채널분배 방법을 제시하여 시스템의 성능을 향상시키고자 한다.
웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.
현재 산업자원부 전력산업 연구개발사업 연구과제로 진행 중인 차세대 초초임계압 화력발전 설계와 관련하여 본 논문은 보일러 제어시스템의 계층적 구조와 기능에 대해 논한다. 제어시스템의 기본 요건인 통합 제어시스템을 구현하기 위해 본 논문은 어떤 종류의 정보가 통합 제어시스템과 이것을 구성하는 하부 구조의 제어시스템 사이에 요구되는지 논한다. 또한 초초임계압 발전소의 제어 운전 모드의 구성과 각 운전 모드에서의 제어 전략을 논한다. 본 논문은 그 중 가장 중요하게 취급되는 자동 플랜트 제어(Automatic Plant Control, APC)의 구성에 중점을 두며 이러한 자동 플랜트 제어는 이미 언급된 제어시스템의 계층적 구조와 정확하게 부합되도록 설계되어 진다. 현 초임계압 보일러의 제어 전략에서는 하부 구조의 제어시스템은 상부 구조의 제어시스템에서 전달되는 목표치와 함께 다른 계층 혹은 동일 계층의 다른 제어시스템 상태와 출력 중 필요한 것을 모두 종합하여 필요한 제어 목표치를 설정하고 이에 의해 제어를 하도록 되어 있으나, 초초임계압 보일러의 제어 전력은 계층적 구조의 개념에 부합하도록 항상 상위 계층의 제어시스템 출력으로부터 필요 목표치를 설정하도록 설계하고 있다.
객체지향 프로그램에 있어 클래스계층구조는 프로그램의 뼈대가 된다. 따라서 이러한 클래스계층구조를 얼마나 잘 만드느냐에 따라 프로그램의 품질이 좌우된다. 그러나 좋은 품질의 클래스계층구조를 구축하는 작업은 객체지향 초보자에게는 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 FCA(Formal Concept Analysis)기법을 이용하여 클래스계층구조 설계 도구를 BlueJ 의 확장기능으로 구현하였다. 본 연구결과는 객체지향 프로그래밍 초보자들이 클래스계층구조를 보다 수월하게 설계함으로써 좀 더 좋은 프로그램을 작성 할 수 있는 지원도구로서 제공될 수 있다.
가공해서 사용하는 정보량이 많아질수록 원하는 정보를 찾는 데 더 많은 노력이 필요하게 마련이다. 따라서 사람들은 대대로 정보를 구조화하는 방법들을 고안해왔으며, 여러 가지 계층적 구조화 방법들을 사용했었다. 이렇게 구현된 정보의 계층 구조는 키워드 검색을 바탕으로 수평적 계층 구조만을 가지는 구조였다. 자료가 전문화되고 정보를 검색하는 사용자 또한 검색된 정보와 관련된 정보를 더 원하는 현 시점에서 정보의 수평적 계층 구조만으로 사용자의 만족도를 충족할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 특정 도메인의 문서를 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 체크하여 그 단락의 계층적 트리를 구성하고, 단락별 트리를 이용하여 문서의 내용을 트리로 재구성할 수 있게 된다. 이렇게 만들어진 문서의 트리들은 트리의 구조를 보고 특정 문서에 더 구체적인지 아니면 더 일반적인지 측정하여 문서와 문서간의 관계 또한 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색해 주는 자동화 문서 계층 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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