RPG, 전략 시뮬레이션등의 2D/3D 게임에서 동적으로 변화하는 장애물이나 지형 정보 등을 관리하기에는 대체로 동적 그래프가 적합하다. 이 논문에서는 빠르게 길 찾기를 수행하고 동적으로 변경할 수 있는 고정 레벨의 계층적 그래프 모델을 제안한다. 공간 분류나 공간 모델을 이용해 그래프를 분할하여 계층적 그래프를 구성하고, 동적 그래프의 연산자들을 제시하여 계층적 그래프 모델에서의 실시간 A* 길 찾기 방법을 실험하였다. 본 논문에서 제안한 모델이 동적 장애물이나 동적 구조를 가지는 게임 환경에서 빠르게 길 찾기를 수행하기에 적합한 그래프 모델임을 실험을 통해 입증하였다.
휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.
소프트웨어 모델링 과정에서 생성되는 산출물들에 대한 모델의 재사용성을 향상시키기 위한 기법으로, MDA 모델 기반의 개발방법이 적용되고 있다. 아직도, UML을 이용한 MDA 기반의 개발에 대한 계층적이고 체계적인 기법은 미약한 상태이다. 이로 인해, MDA 메타모델에 기반한 일관성 있고 재사용성이 높은 MDA 모델링이 제대로 실현되지 못하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 2+1 View 통합 메타모델을 통한 MDA(PIM/PSM) 컴포넌트 모델링 기법을 제시한다. 먼저, 개발 프로세스 view와 MVC View를 표현할 수 있는 meta-architecture view 모델을 정의한다. 정의된 meta-architecture view 계층의 메타 레벨에서, 개발 프로세스 view와 MVC view별로 MDA 기반의 계층적 통합 메타 모델이 제시된다. 이 메타모델은 UML 모델과 GUI 모델이 갖는 모델링 요소들을 PIM과 PSM에 의해 계층적으로 표현한다. 제시한 메타모델을 ISMS 시스템에 적용하여 MDA 기반의 컴포넌트 모델링 사례를 제시한다. 이를 통해, 개발단계별 및 MVC 방식에 의해 일관성 있고 계층적인 MDA 컴포넌트 모델을 구축할 수 있다. 따라서, 모델에 대한 독립성과 재사용성의 향상을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.
본 논문에서는 ATM 교환기 TMN EMS의 성능 분석을 위한 큐잉 모델을 제시한다. ATM 교환기 관리를 위한 TMN 시스템은 관리자, 대행자, ATM 교환기 등이 계층적인 구조로 이루어져 있다. 관리자는 여러개의 대행자와 통신하며, 대행자는 ATM 교환기의 관리 기능을 대행한다. 우리는 EMS를 구성하는 관리자의 용량과 성능을 예측하기 위하여 큐잉 모델을 정의하였다. 이 모델을 통하여 EMS의 평균 서비스 시간과 용량을 예측할 수 있다.
범 구조적 병렬 컴퓨팅 모델인 린다 모델의 비결합성, 확장성, 부하균등, 동기화 문제 해결과 같은 많은 특성을 가지고 있는 반면, 튜플 스페이스로의 메시지 집중 현상으로 전체 시스템의 성능을 저하시키는 결정적인 문제를 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 계층적 튜플 스페이스를 제공함으로써 기존 린다 모델의 장점을 모두 수용함과 동시에 메시지 집중 현상을 줄일 수 잇는 계층적 튜플 스페이스 린다 몰델을 제안한다. 또한 RP층적 튜플 스페이스를 구성하기 위한 병렬 코드 생성 방법을 모색하고, 그 과정에서 분석결과 및 프로그램성능 분석을 통해 실제 시스템에 균등하게 사상함으로써 전체적인 프로세서의 효율적인 수행을 가능하게 하는 사상 기법을 제안한다.
본 논문은 계층적 시소러스를 이용한 정보검색 추론모델을 제안하였다.제안된 모델은 계층적 시소러스를 구성하는 색인어들과 이들의 가중치로써 표현되는 사용자의 질의오와 정보요소 간의 개념적 거리를 계산한다. 사요자질의어에 부울리언 연산자를 사용할 수 있도록 하여 검색 요구의 표현력을 향상시켰고,계층적 시소러스에 에지(edge)가중치를 허용하여 색인어들간의 상관관계를 보다 정확하게 표현할 수 있도록 하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 실험 결과, 인간의 적합도 판정과 상당히 유사함을 알 수 있었다.
본 논문은 $Ni-A{\ell}_2O_3$로 구성된 금속-세라믹 이종 입자복합재의 2차원 미세구조(microstructure) 생성과 미세구조 스케일(scale)에 따라 정의되는 계층적 모델들의 역학적 특성 분석에 관한 내용이다. 이종 입자복합재의 미세구조는 수학적인 MDF(random morphology description functions) 모델링기법을 복합재의 2차원 RVE(representative volume element) 영역에 적용하여 생성하였다. 그리고 미세구조 생성에 필요한 가우스 함수들의 개수에 따라 미세구조의 계층적 모델을 정의하였다. 한편 임의 미세구조 내 금속과 세라믹 입자가 차지하는 체적분율(volume fraction)은 RMDF 함수의 레벨을 조정함으로서 설정하였다. RMDF기법에 의한 미세구조들은 가우스 함수들의 개수가 일정할지라도 랜덤하게 생성된다. 이렇게 랜덤하게 생성되는 미세구조들을 2차원 보(beam) 모델에 적용하여 미세구조의 스케일에 따른 수직응력과 전단응력의 계층적 변동을 수치 해석적으로 고찰하였다. 또한, 균열해석을 통해 RMDF의 랜덤성과 가우스 함수들의 개수가 균열선단에서의 응력값에 미치는 영향을 고찰하였다.
본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델에서 입력 공간의 효율적인 분할을 위하여 계층적 클러스터링방법을 이용하고 있다. 기존의 HCM, FCM 등에서 초기치를 임의로 선택함으로써 데이터의 클러스터를 생성하였으나 제안된 방법은 계층적인 클러스터링을 이용하여 각 데이터간의 정보를 이용하여 클러스터링을 좀더 일반화하였다. 임의로 주어진 초기치에 의하여 클러스터의 형태가 바뀔 수 있는 문제점을 각각의 데이터 정보를 이용함으로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 이를 자동차 연료 예측 문제에 적용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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