퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 위한 퍼지 분할 경계들의 선택은 중요하고 어려운 문제이다. 그래서 이들을 효과적으로 결정하기 위해서 신경망, 유전자알고리즘 등과 같은 학습과정에 기반을 둔 다양한 방법들이 제안되었고, 이전 연구에서는 이들 방법에 대한 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위하여 중첩 형태에서 퍼지 분할을 결정할 수 있는 방법에 대해서 논의하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 방법을 3가지 형태의 분류 경계들, 즉 비중첩, 중첩, 1점 인접 형태로 확장하였다. 또한 이들을 학습에 의존하지 않고 주어진 데이터로부터 얻어진 통계적 정보만을 사용하여 결정하는 방법을 제안하고, 이를 패턴 분류 문제에 적용하여 제안된 방법의 효용성을 보인다.
목적 : 방사선 수술의 목적은 병소에 최대한의 방사선을 조사하고, 주위의 정상조직에는 가능한 적은 양의 방사선을 조사하는 것이다. 이러한 목적을 만족시키기 위해 방사선 수술계획자는 계획시 isocenter의 위치와 개수, 콜리메이터 크기를 변화시켜 가며, 주어진 병소에 맞는 선량분포를 획득해 방사선 수술효과를 최대화시키는 수술계획을 수립한다. 본 연구에서는 다양한 모양의 병소에 대해 자동적으로 isocenter를 위치시켜 수술 계획시 도움이 될 수 있도록 임의의 병소 모델들에 대해 위의 변수들을 변화시켜 가며 얻어지는 선량분포를 비교 분석하였다. 방법 : 본 연구에서는 임의로 정의한 계산 영역내에 다면체를 병소로 가정하여 연구를 수행하였다. 방사선 수술시 하나의 isocenter에서 얻어지는 선량분포는 구형으로 근사할 수 있으므로 하나의 isocenter를 구로 근사하여, 각 병소 모델 내에 콜리메이터 크기를 변화해가며 가능한 많은 영역을 포함하도록 isocenter를 배치시켰다. 이후 구형선량모델을 사용해 선량분포를 획득하여 병소와 정상조직간의 DVH(Dose Volume histogram)와 각 병소 모델에 대한 통일 평면상의 선량분포를 비교 분석하였다. 결과 ; 임의의 다양한 종양 모델에 대한 50%의 등선량 곡선내에서 세 가지의 빔관련 변수들을 변화시킨 결과, 종양이 없는 정상 조직에서는 선량분포가 극히 낮았으며, 콜리메이터의 크기에 따른 isocenter 의 개수가 변화하는 것을 확인할 수 있었고, 이 경우 한 종양모델에서의 깊이에 따른 선량 분포는 크게 차이가 나지 않았다. 그리고, isocenter의 개수가 변화함에 따라 선량곡선이 변하는 것을 확인할 수 있었다. 결론 : 빔관련 변수인 콜리메이터 크기, isocenter 개수, 거리등은 어느 일정 정도를 넘기면, 병소내 선량 분포에 크게 기여하지 않는다는 점을 감안하여 빔관련 변수들을 최소로 고려하므로써 계획시 소모되는 시간 과 노력을 많이 줄일 수 있을 것이며, 또한 각 병소 모델에 대한 최적의 구형선량모델에서 공통적인 규칙성을 찾는 것과 실제 병소의 모양을 간단한 모양으로 근사화 시킨다면 자동적 선량모델을 이루는데 많은 도움이 되고, 이로 인해 효율적인 치료계획작업이 이루어질 것이라 사료된다.
$\sigma$-VFe 금속간화합물에 대한 기계적 합금화(MA) 효과를 중성자 및 X선 회절법으로 조사하였다. MA 분말의 구조분석은 X선 회절(Cu-K$\alpha$) 린 중성자회절(HRPD, λ=1.835$\AA$)을 이용하여 행하였다. $\sigma$-VFe화합물의 MA시 큰 구조변화가 관찰되었으며, MA 60시간의 경우 Fe-Fe 훤자분포는 unit cell에 30개의 원자를 포함하고 있는 $\sigma$상의 tetragonal구조에서 $120^{\circ}C$이상에서 안정하게 존재하는 $\alpha$-(V,Fe) 고용체의 bcc 구조로 상변화함을 알 수 있었다. 또한 $\alpha$-VFe 화합물에 대한 중성자 및 X선 회절패턴의 비교분석을 행하였으며 그 결과 $\sigma$상이 가지는 화학적 규칙성에 기인하는 (101)과 (111) 회절 피크가 중성자 회절에서 뚜렷하게 관찰됨을 알 수 있었다.
이 연구는 사회정책의 결과는 사회성원들의 사회정책 선호를 집합적인 의사결정으로 전환하는 기제, 즉 정치제도의 차이와 관련된다는 이론모형을 경험적으로 검증하는 것을 목적으로 한다. 중위특성을 가진 사회성원이 사회정책을 선호한다고 하더라도 그러한 선호를 집합적으로 모으는 제도적 장치가 어떻게 작동하느냐에 따라 사회정책의 결과는 달라질 수 있다는 것이다. 분석결과 사회정책에 대한 직능제약 선호만 놓고 보면 일본과 한국은 조정시장경제로 분류되는 다른 국가들 못지않다. 하지만 일본과 한국은 조정시장경제나 자유시장경제로 분류되는 다른 국가들에 비해 민주주의 정치제도의 발전정도가 상대적으로 낙후되어 있으며, 노동인구를 표적집단으로 하는 사회정책 프로그램의 발전 정도 또한 낮다. 이러한 비교양상은 사회성원들의 선호를 집합적 의사 결정의 바탕으로 삼는 민주주의 정치제도의 낙후성이 사회성원들의 사회정책 선호와 실제 사회정책 발전 사이의 괴리라는 현상과 관련될 가능성을 보여준다. 한편 민주주의 정치제도가 어느 정도 발전해 있는 국가들 사이에서는 사회정책에 대한 사회성원들의 직능제약 선호의 차이 뿐 아니라, 선거규칙이라는 정치제도의 측면에서도 차이가 발견된다. 결국 16개 국가들의 종합적 양상은 사회성원들의 사회정책 선호와 그것을 집합적으로 모으는 정치제도, 그리고 실제 사회정책 발전 사이에는 밀접한 관계가 존재함을 보여준다.
본 논문에서 제안하는 이동에이전트를 이용한 분산형 절전제어 방법은 다수의 센서와 이동에이전트를 이용하여 능동적 지능적으로 조명장치의 제어(on/off 및 디밍 조절 등)를 가능하게 하여 에너지 절감에 효과적이며, 다양한 능동규칙들의 적용에 의한 원격감시 및 제어기능 추가가 용이하므로 효율적 절전제어시스템 설계 및 구축에 따른 비용절감 등의 효과를 유도한다. 또한, 이동에이전트 기반의 센서네트워크 미들웨어의 기능을 통하여 상황정보나 사용자의 감성 등을 규칙화하여 실시간으로 이벤트 처리 및 제어함으로써 센싱 데이터의 효용성을 향상시킨다. 본 논문의 결과는 다양한 능동적 센서네트워크 응용들의 개발에 있어 제안한 이동에이전트를 이용한 제어시스템의 활용가능성을 제시한다.
IoT 생태계가 다양한 사용자들에 의하여 폭넓게 사용되기 위해서는 디바이스, 플랫폼과 사용자와의 상호작용 및 이에 대한 사용자 경험이 향상되어야 한다. 본 연구에서는 사용자들이 IoE (Internet of Everything) 플랫폼에서 디바이스와 서비스들을 보다 효과적으로 사용할 수 있도록 지원하기 위한 웹 기반 룰 엔진 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 센서, 액추에이터, 외부 서비스 기반의 규칙 기반 시나리오를 직관적으로 생성하고 관리하기 위한 웹 인터페이스 및 UI 컴포넌트와 이를 통하여 생성된 규칙들을 Nools 룰 엔진에 적합하게 자동으로 변환하고 관리하기 위한 룰 관리 모듈로 구성되어 있다. 마지막으로, 본 논문에서는 각종 IoT 디바이스와 외부 서비스들의 룰 기반 응용 시나리오 동작 시연을 통하여 제안하는 시스템의 활용 가능성과 유용성을 보였다.
유비쿼터스 환경에서 모바일 단말기의 제한적인 자원 문제를 해결하기 위해 주변 자원을 실시간으로 공유하는 연구들이 진행되고 있다. 그리고 자원의 공유뿐만 아니라 상황 정보에 기반한 추론을 통해 개인 맞춤형 자원을 추천하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 개인 맞춤형 자원 추천을 위하여 사용자의 기본 정보, 자원에 대한 선호도, 공유 대상이 되는 자원의 정보, 단말기의 위치, 시간과 같은 다양한 상황 정보는 효과적으로 공유 및 관리되어야 한다. 또한 신뢰성 있는 자원 추론을 위해 필요한 추론규칙을 검증하는 단계는 매우 중요하다. 이를 위해서 다양한 상황 정보를 구성하여 실제 단말기 상에서 자원 추론규칙이 올바르게 동작하는지 검증해야 하지만 이는 현실적으로 많은 비용과 시간이 필요하다. 따라서 본 논문애서는 이러한 문제점을 해결하기 위하석 추론 검증 도구를 제안한다. 제안하는 추론 검증도구는 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하여 원하는 상황 정보를 쉽게 생성할 수 있고, 실제 단말기를 대신하여 동적인 상황 정보의 변경에 따른 추론을 정확하게 검증한다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
영상압축코덱은 데이터를 일정한 블록크기로 나누어 처리하며 블록크기로 나누어진 데이터는 필요에 따라 처리 순서가 바뀌게 되므로 블록단위의 순서 재배열을 위해서는 블록의 크기에 해당하는 데이터를 메모리에 저장한 후 새로운 순서로 읽는다. 처리 속도를 유지하기 위해서는 두 개의 메모리를 이용하여 입력 데이터를 저장하는 동시에 이전에 저장된 데이터를 읽는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 단일 메모리를 적용한 불규칙한 입출력 순서 변환의 경우에도 주소의 변화가 유한한 갱신 횟수 안에 반복되는 예측 가능한 규칙성을 가짐을 보이고 하드웨어 구현을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 제시한 방법은 HDL로 설계하여 TSMC 0.18 CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성하였고 다양한 입출력 순서변환 스캔블록에 대해 40%이상의 면적 절감효과가 있음을 확인하였다.
본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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