본 연구는 실내 환경의 경로탐색을 위한 실내녹화 효과의 적용 및 그로 인한 실내녹화의 환경 분석을 위해 수행되었다. 이 환경 분석은 실내공간 이용자들의 공간 인지의 어려움을 개선하고자 하는데 그 기초를 두고 있으며, 이 공간 인지의 불편함을 일으키는 인자인 환경적 설계 특징을 개선하고자 한다. 이러한 환경적 인자의 설정을 통해 실내 환경 개선 및 환경적 설계기준이 마련되어진다. 본 연구에는 4학년 학부생 57명이 선정되었고, Spielberger 상태 특성 불안 검사를 통해 불안정도가 높은 피험자와 불안정도가 낮은 피험자 두 그룹으로 범주화하였다. 실험 참여자들은 건물 실내 환경의 지정된 공간을 찾아가는 두개의 다른 경로탐색 환경을 인지하도록 하였다. 원래의 건물 실내 환경공간과 시뮬레이션 작업에 의한 실내녹화 공간이 설치된 새로운 건물 실내 환경공간의 두개의 경로탐색 환경이 본 실험에 이용되었다. 실험 참여자들은 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 인지함으로써 the STAI, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Positive and Negative Affect Scale이 개선되었고, 불안정도가 낮은 피험자들이 불안정도가 높은 피험자에 비해 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 좀더 적극적으로 인지하는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 실내녹화 공간의 경로탐색 효과를 규명하고, 실내 환경의 미학적 환경계획을 시행하여 실내공간 이용자들의 미학적 관점 및 공간 인지를 높이는데 기여하였다는 점이다.
본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.
종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진화 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 갖을 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
아날로그 기법은 대표적인 공간상세화 기법 중 하나로써, 과거 기상 현상이 미래 재현된다는 가정 하에 목표 시점과 가장 유사한 기상패턴을 보이는 과거 시점을 활용하여 공간상세화를 수행하는 방법이다. 상세화 목표 시점과 가장 유사한 과거 시점을 찾기 위해서는 선결되어야 하는 매개변수가 존재한다. 특히 상세화 성능에 민감한 것으로 알려진 매개변수로는 목표 시점과 유사한 과거 시점 탐색에 활용되는 시공간 범위, 상세화 변수와 역학적 관계를 가지고 있는 종관기상변수, 상세화에 활용되는 과거 시점의 개수 등이 있다. 아날로그 기법의 매개변수를 탐색하고자 하는 시도는 국외에서 여러 차례 진행되어 왔으나, 각 매개변수는 지역의 기상특징에 따라 상이한 결과를 나타내었다. 국내에서는 국외에서 수행한 탐색 결과를 활용하여 공간상세화를 주로 수행하여 왔지만, 보다 높은 성능의 상세화를 수행하기 위해서는 국내 지역에 맞는 매개변수를 활용하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 국내 지역에 적합한 아날로그 공간상세화 매개변수를 탐색하고 이를 제시하고자 한다. 탐색된 매개변수는 아날로그 공간상세화 기법뿐만 아니라 다양한 공간상세화 기법에 활용하능한 정보이기 때문에, 연구결과의 활용성이 높을 것으로 판단된다.
본 논문은 주변탐색(Surrounder Search: SuSe)이라는 새로운 공간질의 방법을 제안한다. 이 기법은 현재 사용자의 위치를 중심으로 주변에서 가까운 관심영역의 공간객체를 탐색하는 것이다. 사용자 중심의 주변탐색은 증강현실과 같이 사용자가 관심 있어 하는 공간객체 중 가까운 것을 찾기 때문에 기존의 공간질의와 구별된다. 기존 기법은 질의점과 객체 사이의 최단거리(MINDIST)를 기준으로 주변을 탐색하지만 제안 기법에서는 객체들 사이에 숨어있지만 관심의 대상인 숨은 객체를 식별하기 위해서 각도(Angle)를 함께 고려하여 탐색한다. 제안 기법의 특징은 기존기법이 거리만을 사용하여 가까운 객체를 탐색한 것과 달리 거리는 멀지만 숨은 객체까지도 찾아냄으로써 사용자의 선호도를 더 세밀하게 반영한다. 실험결과에서 제안기법인 SuSe는 최근접 이웃 탐색기법인 NN(Nearest Neighbor)과 비교하여 보다 정밀한 공간객체 탐색이 가능하며 향상된 탐색성능을 타나낸다.
관찰 단위들간 특정한 공간 종속관계를 지닌 공간모집단에서 사각형의 칸들로 분할한 후 각 칸마다 하나의 표본점을 임의추출하여 관심 변수의 모수를 추정할 때 탐색 관찰조건을 만족하는 인접한 표본단위만을 추가 관찰하여 모수를 추정하는 적합탐색 추정 방법을 층화 공간표본설계에 적용시켜 보았다. 모의자료를 설정한 가상의 2차원 공간모집단을 층화 공간표본설계에 의해 층화시킨 후 적합 탐색 추정방법을 적용시켜 본 결과, 단순히 공간모집단을 분할하는 전통적인 공간표본설계보다 적은 수의 표본이 관찰되었으며, 효율성이 크게 감소하지 않는 결과를 얻음으로써 층화효과와 적합탐색 관찰효과가 동시에 존재하는 적절한 추정 결과를 얻을 수 있었다.
최근 연구들은 공간적 작업기억 과제를 수행하면서 시각 탐색 과제를 수행했을 때 시각 탐색의 효율성과 작업기억 과제의 정확률이 동시에 낮아지는 결과를 보고하였다(Oh & Kim, 2004; Woodman & Luck, 2004). 이러한 결과는 두 과제의 처리 과정이 동일한 인지적 자원을 요구하기 때문인 것으로 해석할 수 있는데, 동일한 인지적 자원은 공간적 주의(공간적 주의 부하 가설)나, 공간적 작업기억(공간적 작업기억 부하 가설), 혹은 이 둘과 모두 관련될 가능성이 있다. 시각 탐색과 공간적 작업기억 간 상호 간섭의 기제를 밝히기 위해 작업기억에 유지해야 하는 위치와 공간적 주의를 사용해야 하는 시각 탐색의 자극 위치를 변화시켜 2개의 실험을 수행하였다. 실험 1에서는 공간적 작업기억 과제의 자극을 탐색 자극이 제시될 수 있는 주변 영역에 제시하는 경우에도 두 과제간의 간섭이 나타남을 보임으로써 이전 연구 결과들을 재확인하였다. 실험 2에서는 기억 자극과 탐색 자극을 모두 동일한 사분면에 제시하는 경우와 그렇지 않은 경우에서 시각 탐색과 작업기억 과제 수행을 비교하였다. 실험 결과 시각 탐색의 효율은 시각 탐색 과제만을 수행한 조건과 동일 위치 조건에 비해 비동일 위치 조건에서 유의미하게 저하되었다. 공간적 작업기억 과제의 정확률역시 다른 조건보다 비동일 위치 조건에서 더 낮게 나타났다. 이러한 결과들은 선행 연구들에서 밝혀진 공간 기억과 시각 탐색간의 상호 간섭이 작업기억의 과부하보다는 공간적 주의의 과부하로 인한 것임을 시사한다.
WDM망을 구성하는데 있어서 광학적 파장은 가장 중요한 자원의 하나이다. 그러나 주어진 통신 요구를 모두 수용하면서 동시에 최소한의 파장만을 사용하는 WDM망의 설계 문제는 이미 NP-complete 계열의 문제인 것으로 밝혀졌으며 많은 휴리스틱 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 임의의 물리적 망 위상(topology)과 완전 연결(full connection)형태의 통신 요구가 주어질 경우, 요구되는 파장 경로(Wavelength Path, lightpath)를 확립하기 위한 방법으로써 각 노드 사이의 최단 거리 경로를 기반으로 하여 탐색 공간을 만들고 구성된 탐색 공간 내에서 Branch-and-bound 탐색방식을 수행하는 파장 경로 설정 알고리즘을 제안한다. Branch-and-bound탐색방식은 초기에 좋은 bound조건을 가질 경우 주어진 시간 안에 보다 넓은 탐색 공간을 검색할 수 있으므로 최초의 탐색에서 가능한 좋은 성능의 파장 경로 설정을 발견할 수 있어야한다. 시뮬레이션 실험을 통하여 최초의 탐색에서 발견한 파장 경로 설정과 구성된 탐색 공간내의 최적해를 얻고, cut-set를이용하여 요구 파장 개수의 하위 한계값을 계산한후, 이를 상호 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.
종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 그래서, 자연계의 진화에 모방을 둔 진화 알고리즘은 주어진 환경에 적응하기 위해 다양성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진환 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 가질 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
개념기반 한국어 대화체 분석 시스템에서 어려운 점으로 대두될 수 있는 것 중의 하나가 대화체 파싱에서 과다한 탐색공간의 생성이다. 과다한 탐색공간의 생성은 대화체 발화문으로부터 불필요한 탐색공간을 제거하는 메커니즘의 결여 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 개념에 기반 되어서 작성된 문법을 통해서 얻어진 동사정보를 구성하여 단일 최상위 레벨 개념들로 분리하고 이를 가장 최소 개수의 최상위 레벨 개념으로 제한해서 제한된 개념으로 대화체 토큰열을 전사시키는 방법을 제시하였다. 그 결과 기존 탐색공간의 40%정도의 탐색공간을 제약할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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