새로운 논리주의의 철학적 정당성 문제는 상당 부분 흄의 원리의 성격에 달려 있다고 할 수 있다. 왜냐하면 새로운 논리주의자들의 바람대로 산수가 논리학의 발전이라는 논리주의가 진정으로 정당화 되려면, 흄의 원리 자체가 적어도 분석적 진리의 일종으로 여겨질 수 있어야 하기 때문이다. 이 글에서는 그런 방안 가운데 하나로 제시 되는 내용의 분할 논제를 다루고, 이 논제가 새로운 논리주의자들의 주장처럼 흄의 원리의 분석성을 뒷받침해 줄 여지가 있음을 주장하였다. 이를 위해 프레게가 "기초"에서 제시한 내용의 분할 논제를 구체적으로 살펴보았고, "기초"의 내용의 분할 논제와 프레게의 다른 저작에 나오는 유사한 논제를 비교하여 이 논제의 성격을 좀더 분명히 하였다. 그런 다음 더미트의 주장과는 달리, 내용의 분할 논제가 프레게 철학 내에서 일관되게 유지될 수 있음을 보였다.
분해식 산출은 다단 논리식 산출에 매우 중요한 부분을 담당한다. 분해식의 리터럴 개수는 논리함수의 복잡도를 나타내는 기준이 되며, 또한 논리식을 회로로 구현할 경우 리터럴의 개수는 트랜지스터의 개수와 비례하게 된다. 분해식을 산출하는 수행시간과 최적화의 적정성을 맞추기 위해 분해식은 대수 분해식과 부울 분해식 산출로 구분하며, 부울 분해식이 대수 분해식보다 적은 리터럴 개수로 같은 논리식을 표현할 수 있다. 본 논문에서는 부울 분해식을 산출하기 위한 방법을 제시한다. 제안하는 핵심 방법은 2개의 2-큐브 비커널을 이용하여 이들의 곱을 구하여 부울 분해식을 산출하는 것이다. 벤치마크 회로를 통한 실험 결과 이전의 다른 분해식 산출 방법들보다 리터럴 개수를 줄일 수 있었다.
프로세서와 네트워크의 성능이 향상됨에 따라 이들을 이용한 많은 멀티미디어 응용물들이 개발되었다. 특히 인터넷의 발전은 이러한 멀티미디어 응용물들로 하여금 여러 곳에 분산되어 있는 데이터들을 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 멀티미디어 응용물들이 요구하는 데이터는 그 크기가 크고, 실시간 전송을 요구한다는 특성을 가진다. 따라서 이러한 데이터를 제공하는 서버는 여러 데이터를 다수의 사용자에게 일정한 전송률로 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 디스크 배열을 이용하는 주문형 비디오 서버에 있어서 디스크 탐색 시간으로 낭비되는 디스크 대역폭을 최소화하는 논리적 디스크 분할 기법과 이에 적합한 비디오 파일 배치 기업을 제시한다. 추가적으로 얻어진 디스크 대역폭들은 보다 많은 사용자 요구들을 처리하기 위해 사용되거나 비동기적인 사용자 요구들을 처리하는데 이용될 수 있는데, 이를 스트림 지원에 이용할 경우, 평균 3~11%정도의 스트림수 증가가 있음을 모의 실험을 통해 확인하였다.
아리스토텔레스의 논리학은 그 도구적, 방법론적 성격 때문에 보통 "organon"이라고 불린다. 많은 아리스토텔레스 연구자들은, 그의 논리학 이론들이 그가 손댄 여러 분야의 연구에서 정밀 도구 구실을 하는지를 밝히는 데 몰두해 왔다. 지난 30년 넘는 세월 동안 아리스토텔레스 연구를 이 끌어왔던 논의 가운데 하나인, "genos"와 "eidos"의 쓰임에 논의도 바로 그런 연구 전통에 잇닿아 있다. 이 논의는 요즘 일단락된 것으로 받아들여지고 있다. 아리스토텔레스의 논리학에 나오는, 게노스와 에이도스에 의한 분류는 그의 생물학 연구에서는 별 가치가 없다는 것이 일반적인 의견이다. 생물학 연구에서는 문제의 두 개념이 논리학에서처럼 "유"와 "종"의 뜻으로 쓰이는 것이 아니라 상대적인 개념으로 쓰이며, 그렇기 때문에 생물 분류와 무관하다는 말이다. 하지만 문제의 두 개념들이 등장하는 구절들을 문헌학적인 방법을 써서 분석해 보면, 이런 일반적인 의견은 별 근거가 없는 것으로 드러난다: 생물학에서 eidos는 개별자들을 포함하는 종을 가리키는 개념으로, 절대적으로 쓰인다. genos의 경우는 그 쓰임이 좀 더 복잡하지만, 아리스토텔레스가 생물학에서 내세우는 생물의 형태론적 구 분과 관련해서 쓰일 때는 언제나 "유"를 뜻한다. 그런 점에서 genos와 eidos는 본질적으로 생물 분류에 쓰인 개념들이다. 이런 사실은 곧 아리스토텔레스의 논리학이 그의 생물학 연구에서 유용한 도구로서 쓰임을 보여주는 하나의 증거이다.
본 논문은 특정문서에서 문서가 갖고 있는 일반적인 지식을 이용하여 논리적 항목을 추출하는 방법에 관한 연구이다. 먼저 입력된 문서의 영역 분할, 분리자 추출, 그리고 문자와 비문자를 구별하였다. 논리구조 추출단계에서는 구별된 요소의 상대적 크기, 위치 및 전후 블록들의 연관성에 관한 지식을 이용하여 각 블록들을 레이블링 하였고, 레이블된 항목들의 위치정보값을 이용하여 각 항목들을 자료화하였다. 마지막으로, 오분류된 항목에 대해서는 배치기술자를 이용한 검증을 통해 정정하였다. 본 논문에서 구현한 방법으로 실험한 결과 96.5%의 논리항목 추출율을 획득함으로써 그 유효성을 입증하였다.
임베디드 시스템 구성 요소 중 가장 빈번하게 사용되는 디바이스들 중의 하나로 타이머를 들 수 있다. 대부분의 임베디드 시스템 MCU 들은 3~5 개의 타이머를 제공하므로 설정시간 별로 독립된 타이머를 할당하여 구현할 수 있다. 그러나 TDMA 기반 무선 통신 프로토콜 등과 같이 10 개 이상의 타이머를 필요로 하는 경우가 있는데, 이런 경우에는 하나의 물리적 타이머에 여러 개의 논리적 타이머를 구현해야 한다. 이 때, 논리적 타이머들 사이에 물리적 타이머의 분해능에 따른 오차가 존재하여 시간 동기화 오차를 유발하는 원인이 된다. 이 논문에서는 이러한 논리적 타이머 사이에 존재하는 오차를 자세하게 분석하여 제기하고, 이를 극복하는 방안을 모색한다.
관계형 데이타베이스 환경에서 데이타 분할은 트랜잭션 혹은 질의에 요구되는 데이타량과 직접적인 관련이 있다. 본 논문에서 고려하는 데이타 분할은 중복이 없는 수직 분할로 다음 두 단계로 이루어져 있다. 첫째 단계에서는, 각 속성들간의 친밀도를 최대화시키는 0-1 정수 모형으로 속성들을 클러스터링한다. 이 단계의 결과를 초기 단편이라 한다. 두번째 단게에서는, 트랜잭션에 기반한 분할 방법을 이용하여 비용요소가 직접적으로 고려되지 않은 초기 단편을 변환시킨다. 트랜잭션에 기반한 분할 방법이란 트랜잭션 위주로 속성들을 나누는 것이다. 이 단계에서는 트랜잭션 수행에 요구되는 논리적인 액세스량을 비교 척도로 한다. 즉, 이 논문에서 제안한 수직 분할은 친밀도를 최대로 하는 최적화 모형으로 초기 분할을 한 후, 트랜잭션에 근거한 분할 방법을 이용한 발견적 기법으로 해를 개선시켜 나간다.
이전 논문은 자바 프로그램에서 논리적인 오류를 찾기 위한 기술로 HDT를 제안했었다. HDT는 알고리즈믹 프로그램 디버깅 기술을 이용하여 실행트리에서 오류를 포함하고 있는 메소드를 찾고, 단계적 프로그램 디버깅 기술을 이용하여 오류를 포함하고 있는 메소드에서 오류가 있는 문장을 찾아낸다. 이 기술은 전통적인 디버깅 기술보다 자바 프로그램에서 프로그래머가 디버깅하는 횟수를 줄였다. 그러나 최근에는 프로그램 크기가 증가하고 메소드의 수가 증가하고 있기 때문에 아직까지 HDT는 디버깅하는 횟수가 많다. 이 논문은 HDT에 프로그램 분할 기술을 적용하는 HDTS를 제안한다. 이 방법은 자바 프로그램을 디버깅할 때, HDT보다 프로그래머가 디버깅하는 횟수를 줄여 줄 수 있다. 특히, HDTS는 메소드와 문장의 수가 증가할수록 효율성이 증가한다.
본 논문 에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계 한다. 두 번째는 규칙 전 후반부에 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할 및 FOU(Footprint Of Uncertainty)형성에는 FCM(Fuzzy C_Means) clustering 방법을 사용하고, 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 설계한다. 본 논문 에서는 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 NOx 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 노이즈가 첨가되고, 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.
유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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