QCA는 현재 초고집적 저전력 디지털 시스템 구현 기술의 왕좌를 차지하고 있는 CMOS의 자리를 상속받을 가장 장래성 있는 차세대 나노 전자 소자 중 하나이다. QCA 셀의 하드웨어 기본 동작은 이미 1990년대 후반에 실험을 통하여 증명되었다. 또한 회로를 설계할 수 있는 전용설계 도구와 시뮬레이터도 개발되었다. 그러나 기존의 QCA 설계 기술은 초대규모 설계에 대한 준비가 부족하다. 본 논문은 기존의 대규모 CMOS 설계에서 사용되었던 검증 방법들과 도구를 QCA 설계에서 그대로 활용할 수 있는 새로운 접근 방법을 제시한다. 첫째로 셀 배치를 미리 정의된 구조에서 벗어나지 않도록 엄격하게 제한함으로써 항상 일관성 있는 디지털 동작을 보장하는 설계 규칙을 제안한다. 다음, QCA 설계의 게이트 및 상호연결 구조를 인식한 후 다수결 게이트의 입력 경로 균형과 잡음 증폭 방지 등을 포함하는 신호 충실도 보장 조건을 검사한다. 마지막으로 디지털 논리를 추출하여 OpenAccess 공통 데이터베이스로 저장하면 이미 CMOS 설계에서 사용되고 있는 풍부한 검증 툴과 연결되어 그들을 사용할 수 있게 된다. 제안된 방식을 검증하기 위해 2-비트 가산기 및 비트-직렬 가산기, 그리고 ALU 비트 슬라이스를 설계하였다. 디지털 논리를 추출하여 Verilog 넷 리스트를 생성시킨 후 상업용 소프트웨어로 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서의 ALU는 덧셈, 뺄셈, 1증가, 1 감소, 2의 보수 등의 산술 연산을 수행하는 산술 연산 회로, 논리합, 논리곱, 배타논리합, 부정과 같은 논리 연산을 수행하는 논리 연산 회로, 쉬프트 연산 및 산술 혹은 논리 연산 회로의 연산 결과를 데이터 버스로 전송하는 기능을 담당하는 쉬프터로 구성되며, 이러한 기본적인 ALU 기능과 관련된 명령어는 Z80 명령어에서 추출하여 ALU의 내부 회로를 설계하였고, 이 설계된 회로를 그래픽 화면으로 구성하여 데이터의 연산이 ALU 내부에서 어떤 과정과 경로를 거쳐 수행되는 가를 비트 및 논리 게이트 단위까지 처리하여 ALU 구조와 단계별 연산 과정을 그래픽 형태로 학습하는 교육 시스템이다.
지난 수십 년 동안 인공 신경망은 음성 인식에서 이미지 분류에 이르기까지 수많은 분야에서 성공적으로 사용되었다. 그러나 인공 신경망은 특정 결론이 어떻게 도출되었는지 알 필요가 있음에도 불구하고 이러한 결과를 설명할 수 있는 능력이 부족하다. 대부분의 연구는 신경망에서 이진 규칙을 추출하는데 초점을 맞추고 있지만, 기계 학습 응용 프로그램에 사용되는 데이터는 연속된 값이 포함되어 있기 때문에 실용적이지 않은 경우가 있다. 이러한 격차를 줄이기 위해 본 논문에서는 연속된 값이 포함된 데이터로부터 학습된 신경망에서 논리 규칙을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 초평면 기반 선형 분류기를 사용하여 입력 및 은닉 층 사이에서 학습된 가중치로부터 규칙을 추출하고, 비선형 분류 규칙을 생성하기 위해 은닉 층과 출력 층에서 학습된 이진 규칙과 분류기를 결합한다. 비선형 연속값으로 구성된 여러 데이터셋을 대상으로 진행한 실험에서 제안하는 방법이 논리적 규칙을 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.
SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.
XML 문서의 구조검색을 위한 기존 구조정보 표현방법들은 특정 엘리먼트의 조상, 자손, 형제에 대한 구조검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위해 DTD(Document Type Definition)의 논리적 구조를 따르는 XML 문서의 구조정보 표현을 고안하고 구조정보 추출기를 설계하고 구현한다. 이를 통하여 특정 엘리먼트에 접근이 가능하도록 하고, 다양한 구조적 질의를 효과적으로 처리할 수 있도록 한다.
정보추출은 한 문서에서 그 문서의 중심적 의미를 나타내는 특정 구성요소를 인식하여 추출하는 작업이다. 기존의 정보추출 시스템은 대부분 정보추출 규칙인 wrapper를 수동으로 구성하여 적용하였기 때문에 추출의 정확성은 높지만 유연성, 확장성, 효율성의 측면에서 문제점이 발생하였다. Wrapper를 자동으로 생성하는 일부 연구에서도 도메인 지식의 획득과 표현의 어려움, 그리고 여러 정보소스 사이에 나타나는 문서형태의 구조적 이질성 때문에 정확한 정보추출이 이루어지지 못했다. 본 논문에서는 이러한 이질적이고 복잡한 형태의 실세계 정보소스로부터의 정확한 정보추출을 추구하는 정보추출 에이전트인 XTROS를 제안한다. XTROS는 도메인 지식을 이용하여 준구조화된 형태의 정보소스에서 제공하는 문서를 분석하고 학습하여 wrapper들을 자동으로 생성하고, 이 wrapper들을 모두 XML 문서의 형태로 구성하는 새로운 표현기법을 제시함으로써 도메인 지식표현의 용이성과 wrapper 해석기 구현의 간결함, XML이 지닌 이식성 등을 최대한 활용하고자 하였다. Wrapper의 정보추출 규칙은 도메인 지식과 샘플 문서를 이용하여 자동으로 생성된다. 정보추출 규칙을 자동으로 생성하는 알고리즘의 핵심은 도메인 지식을 바탕을 샘플 문서의 각 논리 라인에 의미를 부여하고 이 논리 라인 의미의 나열로부터 반복되는 패턴을 찾아내는 것이다. 이 패턴의 위치와 구조를 XML 문서로 표현한 것이 wrapper가 된다. XTROS 시스템을 부동산 매물정보를 제공하는 다수의 실제 웹 정보소스에 대해서 테스트한 결과 이질성과 복잡성을 가진 대부분의 정보소스로부터 정확한 wrapper 생성과 정보추출이 가능하였다.
인용문헌정보의 효율적인 저장과 검색을 위하여 인용한 문헌과 인용된 문헌들의 구성요소를 추출하고 상호 인용관계에 대한 논리정보와 구조정보를 재구성을 통해 표현하고, 패스인코딩 색인기법에 의해 구성요소의 중복을 제거하였으며, 관련 있는 데이터베이스들과의 연계를 위하여 XML을 기반으로 하는 KSCI(Korea Science Citation Index)시스템을 설계하였다.
가공되지 않은 데이터에서 직접 규칙 형태의 지식을 추출하는 문제는 자료의 홍수 속에서 정보의 부족을 느끼는 모순을 해결하기 위한 데이터 마이닝 분야에서 매우 중요하다. 논리 최적화 도구는 주어진 ON 집합과 DC 집합을 이용하여 최적화된 형태의 지식을 추출하는 도구인데, 본 논문에서는 논리 최적화 기법 중 병렬 확장 기법을 이용하여 초기 지식을 생성한 후 정렬, 축소, 규칙 확장 등의 방법을 이용하여 실 세계 데이터에 적용할 수 있는 규칙이 생성될 수 있음을 보였다. 이와 같은 새로운 접근 방법이 종래의 C4.5 등의 결정 트리 기법에 손색없는 규칙을 생성할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.
자율이동로봇에 관한 연구, 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 목표물 추적 및 목표물 명중을 위해 사격을 할 수 있는 자율이동로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 여기서는 목표물의 이동을 추적할 수 있도록 팬-틸트(pan-tilt)를 제어한다. USB 웹캠(web cam) 영상에서 대상체의 특정을 추출하고, 추출한 특징으로부터 시각구동장치의 이동 위치 및 방향을 결정하기 위한 퍼지논리시스템을 설계한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자율이동로봇의 시각구동장치에 적용하여 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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