최근 차세대 비디오 코덱 표준화를 위해서 결성된 JCT-VC에서는부호화 효율을 향상시키기 위하여 계층적 부호화 구조와 계층적 변환 블록 구조를 고려해왔다. 계층적 부호화 구조와 변환 블록 구조는 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 장점이 있지만, 다양한 형태의 복수 계층 구조를 고려하기 때문에 부호화기의 복잡도를 증가시킨다. 따라서 복잡도 증가를 최소화하면서 부호화 효율을 최대화하기 위하여, 최대 부호화 블록 크기 및 최대 변환 블록 크기를 최적의 값으로 제한할 필요가 있다. 본 문서에서는 다양한 실험 결과들에 대한 분석을 통해서 부호화 효율과 복잡도를 동시에 고려한 최적의 최대 부호화 블록 크기와 계층적 변환 블록 구조를 위한 최적의 깊이 제한에 대하여 설명한다.
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.
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.
계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.
본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.
클래스계층구조는 객체지향 소프트웨어의 중심적인 구성요소가 되며, 따라서 이에대한 품질은 매우 중요하다. 좋은 품질을 갖춘 클래스계층 구조를 구축하는 것은 객체지향 소프트웨어 개발에 있어서 매우 중요한 작업이지만, 좋은 품질의 클래스계층구조를 구축하는 작업은 수월하지 않다. 더욱이, 반복 및 점증적인 소프트웨어 개발에 있어서, 요구사양에 적합하도록 개발중인 클래스계층구조를 재구성하거나 세련시키는 작업이 빈번히 발생한다. 따라서, 객체지향 개발자들이 이와같은 클래스계층구조의 재구성 작업을 수행할 경우에 도움이 될 수 있는 기법 및 도구들에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 클래스계층구조의 복잡도를 일정수준 측정가능한 몇가지 평가척도를 제안하고, 이러한 평가척도들을 바탕으로 클래스계층구조를 재구성하는 알고리즘들을 정의한다. 또한, 각 알고리즘들에 대하여, 알고리즘을 적용하기 전과 후의 각 클래스계층구조들로부터 생성할 수 있는 객체들의 집합이 변화하지 알고 보존됨을 증명하였다. 본 논문에서 제안하는 재구성기법은 클래스계층구조의 구축 및 재구성 등의 지침으로서 사용할 수 있으며, 이러한 평가척도들을 기반으로 하는 클래스계층구조의 재구성 알고리즘들은 객체지향 소프트웨어 개발시에 유용한 도구로서 개발자들에게 도움이 될 수 있다.
본 논문은 타일 기반 레스터라이져에서 연산이 필요하지 않은 하위 계층에 대한 호출을 막아 연산의 효율을 올릴수 있는 계층 구조의 설계를 제안한다. 제안하는 계층 구조는 내외부 판정과 각 하위 계층이 가지는 타일의 최대 좌표값, 최소 좌표값을 이용하여 하위 계층을 3가지 형태로 분류한다. 각 하위 계층이 분류되는 형태에 따라 해당 계층의 연산의 필요 여부를 구분할 수 있으며 연산이 필요하지 않는 하위 계층에 대한 호출을 수행하지 않는 것으로 그래픽 처리과정의 전체 연산량을 줄일 수 있다. 제안하는 구조를 이용하여 하위 계층의 분류를 통해 그래픽 처리의 연산 시간을 줄일 수 있으며 3D 모델을 구성하는 정점의 밀집도가 클수록 높은 효율을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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