본 논문에서는 유한체 GF($2^m$)상의 다항식 기저를 이용한 디지트 시리얼 시스톨릭 곱셈기를 제안한다. 제안된 곱셈기는 MSD(Most Significant Digit) 우선 곱셈 알고리즘에 기반하며, 연속적인 입력 데이터에 대해 "m/D" 클럭 사이클마다 곱셈 결과를 출력한다. 여기서 D는 선택된 디지트 크기이다. 기존에 제안된 구조들은 선형의존성 때문에 디지트 크기 D가 증가하면 최대 처리기 지연시간 역시 선형으로 증가하지만 제안된 곱셈기는 이진트리 형태의 내부 구조를 가지기 때문에 D에 대해 로그단위로 증가한다. 따라서 제안된 구조는 기존에 제안된 디지트 시리얼 시스톨릭 곱셈기에 비해 계산지연시간을 상당히 감소시킨다. 뿐만 아니라 제안된 곱셈기는 높은 규칙성, 모듈성, 단방향 신호 흐름의 특성을 가지기 때문에 VLSI 구현에 매우 적합하다.
스냅핏은 일종의 결속장치로서 흔히 플라스틱 부품들을 서로 체결하는데 이용되는데, 다른 결속장치에 비해 간편하고. 생산품의 조립단가를 줄일 수 있고, 또한 분리력은 큰 반면에 결합력은 작게 만들 수 있는 장점을 가지고 있어 널리 사용된다. 스냅핏의 설계는 재료에 따른 물성(property) 및 구조적 강성(stiffness)이 설계 초기단계에서 고려되어야 하고, 또한 사출성형공정에서 스냅핏의 성형성도 예측되어야 한다. 그러나 스냅핏의 형상, 치수, 위치 등을 적절히 설계합성(synthesis)하고 적절한 재료를 선택하는 작업은 공정에 관한 종합적인 지식을 지원해 주는 합리적인 설계도구가 제공되지 못했던 이유로 사출 전문가의 오랜 기간 축적된 경험과 지식에만 전적으로 의존하여 왔다. 본 연구에서는 기존의 전문가에 의존해온 스냅핏 설계방법을 개선하기 위해 사출 성형에 의해 제한되어지는 지식을 규칙베이스화하고 재료의 물성과 스냅핏의 형상 및 치수에 따라 스냅핏이 갖는 결합력 분리력 변형하중 및 허용언더컷 등을 출력하는 설계 프로그램을 제안하였다.
VMS는 대안경로의 현황정보를 제공하는 정보수단의 역할뿐만 아니라, 경로선택에 영향을 줌으로써 통행 분산효과를 내는 제어 측면의 역할도 수행한다. 그러나 대안경로간 최적의 통행배분을 유도할 수 있는 VMS 제어기 없이, 교통관리 업무를 담당하는 센터 운영자 개인의 경험에 의존하여 대처하고 있는 실정이다. 퍼지 제어는 수학적 모델로 표현되기 어려운 복잡하고 애매한 시스템에 대하여, 전문가의 경헙적 지식이나 실제 실험 데이터에 의해 제어시스템의 규칙 또는 제어알고리즘을 만들 수 있는 장점이 있다. 이에 이러한 퍼지 제어의 장점을 살려 대안경로간 통행시간 균형을 달성할 수 있는 VMS 피드백 제어기를 설계하고 MATLAB/Simulink를 이용하여 그 성능을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 제어기는 통행시간 균형이라는 제어목표에 수렴하고 있으나, 유출입교통량 증가와 Driver Compliance Rate 감소 등 외란에 민감하게 반응하여 수렴시간 과도하게 증가하는 현상이 나타났다. 이러한 외란에 보다 강한(Robust) 제어기로의 성능개선을 향후과제 남겨두며, 본 연구 결과를 발전시켜 실제 현장의 VMS 운영에 적용한다면 교통운영기술 진일보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류를 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 불순물을 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로드맵에 기초한 데이터마이닝 기법을 이용하여 응집제를 선택할 수 있는 제어기를 개발하였다. 제어 규칙은 클러스터링 기법으로 도출하였는데, 군집의 초기 값과 개수는 통계적 지수 값을 사용하여 결정하였다.
지능형 홈네트워크의 복잡하고 다양한 서비스를 음성인식을 이용해 편리하게 제어하기 위해서는 원거리 음성인식 및 분산 음성인식 네트워킹에 관한 방법은 필수적 요소이다. 이를 통해 가정의 어느 공간에서든 음성을 이용한 홈컨트롤이 가능해 진다. 본 논문에서는 분산형 음성인식 DSP 시스템 구성을 위하여 서버-클라이언트 형태로 구분된 DSP 확장형 모듈을 개발하였으며, 클라이언트 모듈이 전달하는 인식 결과의 신뢰도를 통합 분석하여 서버 모듈이 지능적으로 인식 결과를 판단하는 기법을 제안한다. 모의 실험 결과, 제안한 판단 기법은 기존의 다수결의 법칙이나, 선도착 우선의 법칙보다 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한, 선도착 클라이언트 결과가 도착한 후 무조건 일정 시간 타 클라이언트 결과를 기다려야 하는 기존의 지연(Delay) 방식의 단점을 해결하기 위하여, 인터럽트 폴링 기법을 제안한다. 제안한 인터럽트 폴링 기법은 서버 모듈이 클라이언트 모듈에게 현재 상태를 물어보고 클라이언트의 결과를 기다려야 할지 선택함으로써 불필요한 인식 지연시간을 없애고 인식율의 성능을 유지할 수 있다.
본 연구에서는 사용자의 현재와 기대 스크립트를 기반으로 커피 전문점의 서비스디자인을 위한 규준 스크립트를 설계하였다. 1) 현재와 기대 스크립트에 포함된 활동들을 확인하였다. 2) 현재와 기대 스크립트에서 고빈도의 활동들을 선정하였다. 그런 후 이 둘을 통합하여 장면별로 분류하였다. 3) 통합된 장면과 활동들에 대한 중요도를 평가하였다. 4) 일정한 규칙에 따라 불필요한 활동들을 삭제하거나 선택 항목으로 제외하였다. 그리고 나머지 활동들을 장면별로 분류하고 순서대로 나열하여 하나의 규준 스크립트를 완성하였다. 각 장면에 속한 활동들 하나하나가 서비스 접점이 되었다. 장면은 '들어가기', '자리 정하기', '주문하기', '음료 기다리기', '음료 받기', '음료를 마시며 시간 보내기', '화장실 가기', 그리고 '나가기'로 구성되었다. '들어가기'에는 2개, '자리 정하기'에는 6개, '주문하기'에는 11개, '음료 기다리기'에는 2개, '음료 받기'에는 4개, '음료를 마시며 시간 보내기'에는 6개, '화장실 가기'에는 3개, 그리고 '나가기'에는 4개의 활동들이 포함되었다. 이러한 결과들과 함께 특이점을 논의하였으며, 마지막에는 연구의 의의와 제한점을 추가하였다.
1970년대 후반에 제안된 전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서, 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성 된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다. 이러한 추론 엔진은 지식 베이스가 구축될 때, 가능한 한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특징을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 지식 영역과 추론 방식에 대한 범용성을제공하는 추론 엔진을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 추론 방식은 사용자에 의해 전향추론과 후향추론 및 직첩추론이 선택적으로 수행된다. 또한 목표 영역에서의 지식 획득을 위한 쉬운 표준화와 모듈화를 가능케하는 생성 규칙을 사용하였을 뿐만 아니라 확장된 CBM을 통해 지식 베이스를 구축하였다. 아울러, Rete 패턴 매칭과 ECBM을 이용한 추론 엔진간의 성능분석을 수행하였다.
무선 센서 네트워크에서 위치 기반 라우팅은 위치 정보를 이용하여 데이터 메시지를 전달하기에 효과적인 방법으로 알려져 있다. 위치 기반 라우팅에서 대표적인 그리디 포워딩이 불가능할 경우, 페이스 라우팅이 복구 수단으로 쓰이고 있다. 페이스 라우팅은 교차된 연결들을 제거한 평면 그래프를 바탕으로 구성되며 이는 가장 가까운 이웃 노드들의 연결을 제외한 나머지 연결들은 모두 제거됨을 의미한다. 하지만 페이스 라우팅은 무선 반경을 고려하지 않아 한 홉 범위 안에서 멀리 갈 수 있는 링크들이 존재하더라도 평면 그래프의 규칙에 의해 짧은 링크들을 선택한다. 이것은 밀집된 지역에서 페이스 라우팅을 쓰일 경우 에너지 효율성을 저하시킨다. 본 논문에서는 평면 그래프에서 제거된 링크들을 찾고 이용할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 본 프로토콜은 작은 크기의 컨트롤 메시지와 함께 무선 반경에서 제거된 링크를 찾는다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 이전 페이스 라우팅 프로토콜보다 에너지 효율성이 높음을 보인다.
아웃소싱, 출판계 데이타의 반입, 카피카탈로깅의 활성화는 목록 작성 업무의 비중을 감소시키고 있으며, 다른 커뮤니티와의 상호 운용성 강조, 시스템간의 비즈니스적 통합 요구는 총체적으로 전통적 도서관 목록 작성 업무의 중요성과 의의를 변화시키고 있다. 한편, 새롭게 천명된 원칙과 규칙은 AACR과 MARC을 근간으로 하는 기존 목록 체계와 큰 차이를 예고하고 있어, 차세대 목록 교육의 방향에 대한 고민이 시급해 보인다. 본 연구에서는 미래의 목록 작성 업무에 대한 예측, 사서의 새로운 역할과 역량에 대한 제 논의를 종합하여 목록 사서 양성 과정과 현업 사서 재교육 과정에서 필요로 한 차세대 목록 교육의 방향을 제시하였다. 목록 사서 양성 과정에서는 다양한 자원의 기술과 발견을 위한 정보 조직의 기본 개념을 학습하며, 정보서비스의 미션을 파악하여 현장에 적용할 수 있도록 교육되어야 한다. 한편, 현업 사서 재교육 과정에서는 서지적 세계를 이해하는 새로운 방법과 변경된 어휘, 인코딩 방식을 학습하며, 도서관이 수용하게 된 다양한 자원에 적합한 메타데이타 스키마의 선택, 그리고 자원의 통합을 위한 능력을 제고시킬 수 있어야 할 것이다.
디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 매우 긴 데이터이다. 따라서 비디오 시청자들은 원래의 긴 비디오를 시청하기 전에 요약된 버전을 시청하기를 원한다. 특히, 스포츠 분야에서 하이라이트 비디오는 자주 시청된다. 다시 말해서, 하이라이트 비디오는 비디오 시청자에게 그 비디오를 시청할 가치가 있는지를 결정하게 한다. 본 논문에서는 시간과 공간 형태로 된 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성한다. 이와 같은 구조적 특징들은 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출하는데 사용된다. 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임의 장면 재설정, 논리적 색인화, 그리고 하이라이트 생성 규칙에 의하여 생성된다. 마지막으로, 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트들은 비디오 시청자가 브라우저를 통하여 원하는 항목을 선택함으로서 검색되고 브라우징 될 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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