본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로를 레이저 투영 영상 분석에 의해 검사하는 새로운 기법을 제안한다. 레이저 다이오드, 발광 다이오드와 카메라로 구성된 장비가 관내에 직접 투입되며, 레이저 다이오드는 관벽에 투영 영상을 생성하고 발광 다이오드는 내부 조명 장치로 사용되며, 카메라는 관로 영상을 획득한다. 카메라에서 전달된 다양한 조건의 관로 영상에 대해 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여, 새로운 객차 모델과 다중 임계치 기법을 이용한다. 분할된 투영 고리의 형상은 최소 직경과 푸리에 표기자에 의해 표현하여 관로의 상태를 규칙에 기반하여 분류한다. 국부적인 최소 직경과 전역적인 푸리에 표기자를 모두 사용하므로 파손된 관로, 찌그러진 관로 등의 다양한 조건에서 높은 분류 성능을 나타낼 수 있으며, 여러 상태의 영상에 대한 실험 결과는 2% 미만의 오분류로 높은 성능을 나타냈다.
본 연구의 목적은 대수 문장제를 해결하기 위하여 학생들이 이전지식이나 경험을 어떻게 적용하는가를 조사하고자 학생들의 풀이과정에 대한 유사성을 일련의 표시(chain of signification) 관점에서 분석하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 중학생 3명을 대상으로 사례 연구를 실시하였다. 연구 결과, 학생A나 학생C는 (반)열린 공식을 해법 원리로 생각하여 구체화하는 과정을 일련의 표시로 구성하였다. 학생A와 학생C는 문제를 읽으면서 숫자 정보와 텍스트를 기반으로 정신적 모델을 구성하였으며, 그 의미(기의)와 기록(기표) 과정을 점진적으로 구성함으로써 일련의 표시 과정을 구성하였다. 학생A의 표시과정은 숫자나 문자, 그리고 그리기가 혼합된 것이었다. 그러나 학생C와 학생B는 단지 숫자나 문자만으로 구성하였다. 특히, 학생B는 특정한 문제정보만을 근거로 그 상황을 생각하지 않고, 자신의 알고리즘을 적용하기 위하여 자신이 구성한 규칙을 적용하고자 하는 시행착오에 대한 유사성을 구성하였다.
본 논문에서는 임의의 음성을 특정 화자가 발성한 것처럼 들리도록 변환하는 음성 개성 변환 알고리즘에 대해 연구하였다. 제안된 기법은 화자의 음성을 LPC 켑스트럼, 피치, 발성 속도를 사용하여 표현하였으며 각각에 대한 변환 규칙을 생성하여 변환을 수행하였다. LPC 켑스트럼은 혼합 가우시안 모델을 이용한 확률적으로 모델링하고, 두 화자간의 대응관계를 조건 확률로 나타내었다. 확률적인 모델링에 필요한 각종 파라메터들을 얻기 위해 최대 가능도 기법이 사용되었으며, 변환 LPC 켑스트럼은 최소 자승 오차 방법에 근거하여 얻어지도록 하였다. 운율 변환을 위한 변수로 본 논문에서는 피치와 발성 속도를 사용하였으며, 두 음성간의 평균값 비율을 사용하여 운율 변환을 수행하였다. 제안된 기법은 기존 벡터 양자화 기반의 기법과 비교에서, 객관적인 척도로 사용한 평균 켑스트럼 거리 감소율, 가능도 증가율 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 주관적인 테스트에서도 기존의 방법과 유사한 인식율을 얻었으며 특히 완만하게 변화하는 스펙트럼 궤적에 따른 고음질이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 배치기와 변환기의 두 개의 서브시스템으로 구성된 계층적 인터페이스 시스템과 GROCO 모델을 기반으로하여 이의 후속 연구로서 계층적 인터페이스 시스템의 실제 운영에 있어 좋은 기능을 제공하고자 버젼 관리 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 버젼 관리 시스템은 갱신 전파 기능을 조정하고, 버전의 중요 성질인, 서로 다른 정보를 가질 수 있으나 인터페이스의 공유성을 유지하기 위해 어트리뷰트를 불변성, 변경, 변경없는 어트리뷰트로 분류하였다. 또한 갱신성의 성질과 정도에 따라 버전들을 두 개의 단계로 구분하였으며 이 곳에서 버젼의 기능을 유지 시키면서 변화를 제공하기 위해 연산들과 그 연산의 규칙을 제공한다. 또한 실제 오브젝트에서 버전화된 오브젝트들의 전개과정을 나타내기 위해 버젼 모델링 그래프를 제시하였다.
블록체인 기술은 신뢰모델과 비즈니스 프로세스를 다양한 산업분야에서 혁신적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 하지만, 효율성보다는 자율성을 추구한 시스템의 초기단계로 평가되고, 분산원장기술도 기존의 관계형 DB 거래기술에 비해 가격과 도입시간에서의 모니터링 및 점검이 필요하다고 판단된다. 하지만, 국내 외 민간에서는 구체적인 영역에서 블록체인 기술이 적용되어 활성화되고 있고 기록의 불변성, 투명성, 비즈니스 규칙의 자율적인 실행을 특징으로 초기의 과장된 기술이라는 의심에서 벗어나 금융업계는 물론 다양한 산업군에서 이력과 신원, 자격인증과 감사 등에 활용되기 시작했다. 이에, 본 논문에서는 보안 취약점, 규제환경의 미흡, 기술적 공감대 및 공통표준의 미흡 등에서 문제점을 분석하였다. 그리고 블록체인 기술이 갖는 비즈니스적 의미와 가능성을 저작권, 물류, 헬스케어, 환경분야에서의 실제 도입성과 기반의 모니터링을 통해 개념에서 현실 제도권으로 진입되어 산업생태계의 혁신을 이를 것으로 전망하였다.
전동기의 카오스 현상은 실시간 구현에 있어 바람직하지 않은 동특성으로서, 일반적으로 정상상태에서 전동기 속도가 진동을 한다든지 토크가 랜덤하게 변하는 특징이 있다. 본 논문은 카오스 현상을 갖는 영구자석형 동기 전동기의 적응제어기법을 제안한다. 전동기의 계수(parameter)는 어느 범위 안에서 랜덤하게 변화하는 시변특성을 갖는다. 제어기 설계는 우선, 전동기의 비선형 시스템 모델을 공칭 선형시스템 이론을 적용하여 선형화한다. 또한 실시간에서 시스템 계수의 변화로 인해 발생하는 제어오차를 보상하기 위한 보조제어기법을 제안하며 리아푸노브 안정성 이론을 적용하여 그 제어규칙을 산출한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 제어기법의 타당성 및 신뢰성을 검증하며 기존의 제어기법과 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였다. 또한 PSoC(Programmable System-on-Chip)기반 구동 드라이브를 포함하는 실시간 전동기의 제어시스템 실험을 통해 실제 적용가능성을 검증한다.
본 연구에서는 호스트에서 실시간 통신을 위전하는 실시간 수송계층 프로토콜(RTTP) 을 고안/설계하였다. 현존하는 실시간 통신 응용은 물론 향후의 새로운 응용에도 적용 될 수 있는 일반적인 사용자 요구 모델을 개발하고, 이를 기반으로 하여 연결을 위주로 하는 실시간 수송계층의 서비스 프리미티브를 정하였다. 다양한 네트워크에 적용될 수 있도록 실제 네트워크의 독립적인 가상 네트워크 계승을 정의하고, 이를 기준으로. 프로토콜을 구현하는 체계를 제안하였으며, 또 수송계층 자체의 처리시간을 예측 가능하게 하기 위해 라이브러리 함수 형태로 구현하는 방법을 체택하였다 RTTP 의 주기능으로서 사용자의 실시간 요구를 네트워크의 품질인자로 변환하는 품질인자 변환 규칙을 개발하였다. 또 실시간 데이터의 특징을 이용하여, 요구되는 신뢰성에 따라 조절하는 선택적인 오류 제어 방법을 개발하였다.
인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.
오늘날, 기업에서 업무의 80%이상이 정보시스템을 통해서 이루어짐에 따라 정보시스템은 복잡해지고 대형화되면서 이를 사용하는 사용자의 영역 또한 다양화 및 전문화 되고 있다. 그리고 최근 경영전략이 실시간 기업에 초점이 맞춰지면서 기업의 조직구조가 빈번하게 변화하고 있다. 이러한 상황에서 비즈니스의 연속성을 확보하기 위해서 유지보수자와 사용자의 업무 이해의 차이(Gap)를 해소하여 업무의 누락을 방지하는 것은 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 사용자의 실제 업무 수행 규칙과 절차를 업무 시나리오로 작성하고 이를 최적화하고 정형화한 결과를 소프트웨어 유지보수 프로세스의 활동으로 전환하는 모델링 기법을 제안한다. 본 모델은 변경구현 결과에 대한 반복적인 피드백 체계를 통해서 점진적 상세화(fine-grained)를 유도하여 재사용성과 활용성을 높인다. 그리고 실무 적용을 통한 유효성 여부를 검증한다.
셀룰라 오토마타(이하 CA)는 이산적이고 추상적인 계산 모델로 다양한 분야에서 적용되고 있다. 우수한 의사 난수열 생성기로 적용 가능한 CA는 최근에 암호 시스템의 기본 요소로 발전했다. CA 기반 스트림 암호에 대한 여러 연구가 수행되었으며 적절한 CA 규칙이 사용되는 경우 CA의 이웃의 반경이 증가될 때, 암호화 강도가 증가됨이 관찰되었다. 본 논문에서는 1차원 의사 난수열 생성기(PRNG)로 응용될 수 있는 CA 중 1차원 5-이웃 CA를 이웃의 연결 상태에 따라 분류하고, 특성다항식의 점화관계를 구한다. 또한 1차원 3-이웃 90/150 CA의 상태 전이행렬을 이용하여 이웃의 반경을 2로 증가시킨 비대칭 5-이웃 선형 MLCA를 합성 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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