본 연구는 우리나라 제7차 초등학교 교육과정과 NCTM(2000)의 "학교수학을 위한 원리와 규준" 에서 제시하고 있는 그래프 지도의 목표를 살펴보고, 우리나라 교과서와 MiC 교과서에서 그래프를 어떻게 교수학적으로 변환하여 다루고 있는지 비교한다. 이를 위해 그래프 단원의 내용 요소로서 그래프의 종류와 정의 방식, 그래프 비교 활동에 대한 교수학적 변환 방식을 비교하여 살펴보았다. 연구 결과, 그래프 지도 목표에서 우리나라에 비해 NCTM(2000)에서는 학생 스스로 자료를 표현하는 방법의 개발을 허용하며, 그래픽 표현 방법에 따른 분석 결과를 비교하도록 한다. 또, 그래프를 통해 자료 전체에 주목하여 설명하도록 한다는 차이점을 확인하였다. 두 교과서에서 다루는 그래프의 종류는 우리나라에 비해 MiC 교과서에서 number-line plot과 상자 그림을 더 다루고 있었다. 그래프를 정의하는 방법은 두 나라가 외연적 정의 방법을 주로 사용하고 있으나, 우리나라 교과서는 외연적 방법과 동의적 방법을 혼합하여 사용하고, MiC 교과서는 외연적 정의 방법을 그래프의 특징과 함께 사용하는 경우가 있었다. 그래프간의 비교 활동은 우리나라 교과서가 매우 빈약한 반면에, MiC 교과서는 여러 가지 형태의 비교 활동이 이루어지고 있음을 확인하였다.
가시화 그래프(visibility graph, Vgraph)는 로봇의 경로를 계획할 때, 최적의 경로를 구하기 위해 널리 이용되는 지도접근 방식중의 하나이다. 원래 Vgraph는 다각형으로 모델링된 로봇이 다각형 환경의 평면상에서 움직일 때 움직이는 로봇을 점으로 환산한 환경인 형상공간(configuration space, C-공간)에서 정의되었는데 이를 원형 로봇 혹은 일반화 다각형(generalized polygon) 환경으로 확장한 것이 일반화 가시화 그래프(GVgraph)이다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 Vgraph를 형성하는 알고리즘과 동일한 시간복잡도로 GVgraph를 구현하는 알고리즘을 소개하고 미세 운동계획(fine motion planning)에 응용하는 예를 보여준다.
이 연구에서는 개정 교육과정의 수학 I 에서 다루어지는 그래프의 지도 목표가 7차 교육과정의 이산수학에서 그래프의 지도 목표와 같지 않음을 확인하였다. 이를 바탕으로 수학 I 에서 그래프와 행렬 단원의 내용 요소인 경로의 교수학적 변환 방식과 학생들의 이해 정도를 분석하였으며, 그 결과 개정 교육과정의 수학 I 에서 경로는 trail로 정의되지만 교과서에 따라서는 이를 path로 해석한 경우가 있으며 학생들 역시 경로를 trail보다는 path로 이해하려는 경향이 있음을 파악할 수 있었다. trail로서 경로의 정의는 오일러 회로와 해밀턴 회로를 다루는 체계에서 보다 의미를 가지며 개정 교육과정의 수학I에서는 trail로서 경로의 가치를 찾는 것이 쉽지 않다.
최근 그래프데이터베이스가 널리 사용되기 시작했다. 그래프데이터베이스는 그래프구조를 활용하는 데이터베이스이다. 관계형 데이터베이스의 테이블 대신, 그래프데이터베이스는 정점과 간선 형태로 정보를 저장한다. 데이터 저장구조의 사전 정의 없이 데이터를 저장할 수 있으며 사람이 생각하는 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 조회할 수 있다. 그래프 데이터베이스를 활용하면 복잡한 연결구조를 가진 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 통신망은 다양한 형태의 통신설비가 복잡하게 상호연결된 그래프구조로 볼 수 있다. 기존의 통신망 관리 시스템(Network Operation Support System)은 통신설비와 설비간 연결관계를 관계형데이터베이스로 관리하고 있어 서비스 종단 간 연결관계를 조회하거나, 고장원인 지점을 추적 ·조회하는등 그래프 탐색쿼리를 수행함에 있어서 어려움이 있었다. 본 연구에서는 통신망 구성 정보를 그래프데이터베이스를 이용해 구축하는 방안에 대해 고찰하고자 한다. 그래프데이터베이스의 도입으로 그래프탐색이 필요한 조회인 경우 효율적인 질의처리가 가능할 것으로 기대한다.
Graphplan 계획기에서 유래된 계획 그래프는 탐색에 매우 유용한 휴우리스틱을 손쉽게 얻을 수 있는 수단이다. 본 논문에서는 전향 상태 공간 계획방식을 정의한 뒤, 이 계획방식에 적용 가능한 계획 그래프 기반의 휴우리스틱 계산법들을 소개한다. 또 본 논문에서는 각 휴우리스틱 계산법이 갖는 특징을 정리하고 이들이 계획생성에 미치는 효과를 실험을 통해 비교, 분석해본다. 또한 이러한 전향 상태 공간 탐색 알고리즘과 휴우리스틱 계산법을 토대로 본 연구에서는 전향 상태 공간 계획기인 JPLAN을 구현하였고 그 구조에 대해 설명한다.
본 논문은 2채널 센서를 이용한 펄스 옥시메터의 산소포화도 계산 모델의 설계 및 분석에 관한 것이었다. 또한 Beer Lambert 법칙에 의거하여 기존 알고리즘 및 새로운 알고리즘들을 이론적으로 분석하였다. 제안된 알고리즘은 손가락을 투과한 2개의 채널에서 나온 광신호를 각각 직류성분 Adc 와 맥동성문 Aasin wt. 잡음성분 Ahnoise , ALnoise 등으로 모델링한다. 모델링 되어진 광신호를 맥동성분이 적분비를 사용하여 고주파 동잡음인 AHnoise 를 제거한 후 각각 산소포화도 계산을 위한 상관계수 그래프를 구한다. 또한 2개의 채널에서 적분비를 사용하여 구해진 상관계수 그래프를 사용하여 산소농도를 추출하는 방법에 관하여 기술하였다. 맥동성분비와 관혈적인 측정에 의한 혈중 산소포화도와의 상관관계 그래프의 선형성을 확보하기 위하여 펄스 옥시메터 시뮬레이터 오차범위를 고려해 75~100%상이의 산소포화도를 중점적으로 관측하였고, 4주기로 면적계산주기를 결정하여 실험하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 성능평가는 맥동성분의 적분비를 이용한 방법과 비교하였다. 비교결과는 4주기의 면적계산 주기를 가졌을 때 기존의 방식보다 평균오차가 0.7%정도 향상되었으며, 회귀적선의 신뢰도를 보여주는 결정계수 ${\gamma}$$^2$도 0.995로 기존의 방식에서 나온 0.979보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 2채널을 이용한 방법이 A Lnoise 제거와 성능면에서 우수하다는 결론을 얻을 수 있었다.
가버 웨이브릿을 이용한 얼굴 그래프기반 안면 인식 알고리즘들은 우수한 인식 성능을 갖고 있지만 계산양이 많고 초기 그래프 위치에 따라 성능이 달라지는 등의 문제점들이 있다. 본 연구에서는 이를 개선하여 가버 피쳐기반 기하학적 가변형 얼굴 그래프 매칭방식을 이용한 완전 자동 안면 인식 알고리즘을 제안하였다. Adaboost를 이용해서 얼굴을 검출하고 얼굴 그래프의 초기 정합 위치와 크기를 결정하였다. 얼굴 그래프를 기하학적으로 가변시켜 가면서 얼굴 모델 그래프와 유사도가 가장 높은 얼굴 그래프를 고속으로 찾기 위해 매개변수들을 정의하고 최적화 알고리즘을 이용하여 최적 얼굴 그래프를 추출하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스의 인식에 적용해 본 결과 96.7%의 인식률로서 기존 연구들에 비해 우수한 결과를 얻을 수 있었고 평균 0.26초의 인식 속도로서 실시간 적용이 가능함을 확인하였다.
리팩토링은 시스템의 기능 변경 없이 코드 구조를 재조정하여 가독성을 높이고 유지보수성을 향상하기 위함이다. 기존의 어스팩트 리팩토링은 프로그램의 특정 부분을 어스팩트로 정의하여 리팩토링하거나 구현된 어스팩트 명세를 재구성하는 방식으로, 객체지향 프로그램에 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문은 객체지향 리팩토링에 어스팩트 개념을 적용하기 위한 구체화된 접근방법을 제시하는 것이 목적이며 이를 위해 프로그램 의존성 그래프를 이용한다. 리팩토링의 주요 어스팩트인 중복 코드는 프로그램 의존 그래프에서 노드 사이의 순서관계를 비교하여, 리팩토링을 위한 어스팩트 후보로 변환하며 이를 근거로 재조합 함으로써 캡슐화된 객체 내부의 리팩토링 요소를 편리하게 처리할 수 있다.
이 논문에서는 인터벌 그래프 컬러링 역문제 중 다항시간 안에 풀이 가능한 경우에 대해 연구한다. 인터벌 그래프의 컬러링 역문제는 주어진 인터벌 그래프를 K개의 서로 다른 색깔로 색칠할 수 없는 경우를 가정하며, 다음과 같이 정의된다. 주어진 인터벌 그래프가 K개의 색깔을 이용해서 모두 칠해질 수 있도록 인터벌 그래프와 연관되어 있는 인터벌 시스템을 최소한으로 수정하는 문제이다. 인터벌 시스템에서 두 인터벌이 부분적으로라도 서로 겹쳐있는 구간이 있을 경우 두 인터벌에 해당하는 노드들이 엣지로 연결되어 있음을 의미하고, 따라서 이 경우에는 해당 노드들을 같은 색깔을 이용해 칠할 수 없다. 따라서 겹쳐져 있는 인터벌들을 이동시켜 해당 그래프의 chromatic number를 바꿀 수 있다. 본 논문에서는 인터벌의 길이가 모두 1 또는 2이며, 인터벌의 이동이 본래 위치 대비 오른쪽으로만 가능하다는 제한이 있는 경우에 대해 집중 탐구한다. 이 문제를 해결하는 다항시간 알고리즘으로 sorting과 선입선출 방식을 사용하는 2단계 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 크기, 회전, 위치의 변환과 물체의 가리워짐, 복잡한 이미지에 대해서도 강인하게 동작하는 새로운 물체 인식 기법을 제안한다. 제안 기법은 기하학적 해싱 알고리즘에서 착안한 정합 방식과, 새롭게 정의된 엔트로피 정합 측도를 도입함으로써, 노드 간의 대응 과정 없이도 물체의 전체 구조정보를 한꺼번에 정합에 이용 할 수 있게 하여, 기존의 노드 대응에 기반한 그래프 정합 기법이 가지고 있는 조합적 계산 복잡도를 개선하고, 동시에 노드 정보의 손실과 경험적으로 정해주어야 하는 변수들을 최소화 하였다. 속성 관계 그래프에 기반한 정합 기법과 제안 기법과의 성능 비교 실험 결과 정확도와 인식 속도 측면에서 제안 기법이 보다 좋은 성능을 보임을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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