유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.
본 논문에서는 청색 LED 칩에 YAG:Ce와 $(Sr,Ba)_2SiO_4:Eu$ 등 두 종류의 황색 형광체를 적용해서 제작한 백색 LED의 발광특성을 비교, 분석하였다. 두 백색 LED의 발광 스펙트럼의 특성을 분석하기 위한 수학적 함수 형태로써 Asymmetric double sigmoidal 함수를 적용할 수 있음을 확인하였고 이를 통해 발광 스펙트럼을 구성하는 피크들의 중심파장, 폭, 비대칭성에 대한 정보를 정량적으로 구해서 비교하였다. 분석 결과 실리케이트계 형광체의 발광 스펙트럼 폭이 YAG 형광체에 비해 더 좁아 연색지수의 측면에서 불리한 반면 구동전류에 따른 색도 안정성의 측면에서는 더 유리하다는 것을 확인하였다. 두 백색 LED의 발광효율은 구동전류의 증가에 따라 단조감소하였는데, 실리케이트 형광체 기반 LED의 발광효율이 YAG형광체 기반 LED에 비해 약 10~12 lm/W 정도 작음을 확인하였다.
In practice, the design of forging processes is performed based on an experience-oriented technology, that is designer's experience and expensive trial and errors. Using the finite element simulation and the artificial neural network, we propose an optimal die geometry satisfying the design conditions of final product. A three-layer neural network is used and the back propagation algorithm is employed to train the network. An optimal die geometry that satisfied the same between inner extruded rib and outer extruded one is determined by applying the ability of function approximation of neural network. The neural networks may reduce the number of finite element simulation for determine the optimal die geometry of forging products and further they are usefully applied to physical modelling for the forging design.
핵자기공명 단층촬영장치에서 원통좌표계를 사용할 수 있게 하는 경사자계를 고안하였다. 고안된 경사계는 자기장방향이 축방향을 향하면서 방사방향으로는 단조증가하고 방사방향과 축방향으로의 평균적인 기울기의 비가 경사자계 코일의 중심에서 10배가 넘도록 했다. 방사방향과 축방향으로의 기울기의 비를 솔레 노이드의 길이와 중심에 감는 역방향전류의 감은 횟수와 전류량의 함수로 계산하여 최대치를 이루는 조건을 찾아내고 이에 근거하여 실제 코일을 제작하였다. 제작된 코일을 사용하여 실험한 결과 이론적인 예측과 10% 정도의 오차를 갖는 영상을 이차원영상 방법보다 훨씬 짧은 시간에 얻을 수 있어 훨씬 빨리 변화하는 대상의 영상화를 가능케함을 보였다.
국소적 미분 연산자를 이용한 대개의 에지 검출 방법을 사용하면 검출된 에지의 폭이 불균일하게 되거나, 확대된 영상에서 에지의 일부를 검출하지 못한다. 캠프 에지의 엄격하게 단조적인 자기 분포구간을 단순 계단 함수에 대응시키는 램프 에지의 완전 선명화 사상을 이용하면 자기분포의 비국소적 속성이 반영되는 변형된 미분이 도입되고, 이를 이용하면 다양한 에지 폭의 변화에 효율적으로 대응할 수 있는 에지 검출기를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 MADD를 사용하여 형상의 확대나 다양한 에지 폭의 변화에 안정적으로 동작하는 검출기를 개발하였다. 기존의 알고리즘과 비교하여 본 결과 제안한 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 적용 효율을 나타내는 지수 및 역지수분포를 이용한 신뢰성 모형을 비교 제안한다. 효율적인 모형을 위해 평균제곱오차(MSE), 결정계수($R^2$)에 근거한 모델선택, 최우추정법, 이분법에 사용된 파라미터를 평가하기 위한 알고리즘이 적용되였다. 제안하는 지수 및 역지수분포를 이용한 신뢰성 모형를 위해 실제 데이터을 사용한 고장분석이 적용되였다. 고장데이터 분석은 지수 및 역지수분포를 이용한 강도함수와 비교하였다. 데이터 신뢰성을 보장하기 위하여 라플라스 추세검정(Laplace trend test)을 사용하였다. 본 연구에 제안된 역지수분포 신뢰성모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 80% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
온도와 일장을 예측변수로 하는 2차원 non-par-ametric model을 개발하여, 건답직파재배에서 파종기 이동 및 단일처리 (26개품종, 4월 10일부터 2주 간격으로 8회 파종, 해지기 직전 1시간 차광)를 하여 얻은 자료로부터 출아에서 출수까지의 일평균발육속도(DVR)를 추정하였다. 또한 여기서 추정한 DVR을 이용 독립자료에 대하여 모델을 검증하였다. 1. 발육 예측정도는 온도와 일장에 대한 smoothing parameter λ$_{T}$ 와 λ$_{L}$에 따라서 단조적으로 변하였으며 예측정도를 가장 높게하는 λ$_{T}$ 와 λ$_{L}$이 존재하였다. 2. 최적 λ$_{T}$와 λ$_{L}$은 품종에 따라서 달랐으며 5~100,000의 범위내에 있었다 3. 최적 λ$_{T}$와 λ$_{L}$에서 구한 DVR을 이용하여 발육을 예측하는 경우 C.V는 품종에 따라 0.5-2.6% 였으며 기존의 함수모델들 보다 예측 정도가 높았다 4. DVR을 계산하는데 이용되지 않은 독립자료를 이용하여 11개 품종을 대상으로 출수기를 예측한 결과 예측오차는 0-3일로 추정 정도가 높았다.
논리회로 합성에서 함수의 대칭성을 이용하여 면적이나 시간 지연을 최소화하는 문제는 많은 시간동안 연구되어 왔다. 본 논문은 최근 들어 면적이나 시간지연 보다도 더 중요하게 여겨지는 전력 소모를 최소화하는데, 회로 대칭성이 어떻게 이용되는 지에 대한 연구를 소개한다. 이 논문에서 회로의 대칭성에 대한 폭넓은 정의를 소개하고, 각 대칭성간의 관계에 대해 논의하며, 각 회로의 대칭성이 어떻게 전력을 줄이는데 유용할 수 있는지에 대해 논의한다. 또한, 회로에 존재하는 주 입력(primary input)과 내부 노드사이에 존재하는 대칭성을 찾아내는 알고리즘을 소개한다. 이 논문에서 소개하는 알고리즘의 특징은 첫째, 면적이나 속도지연의 증가가 거의 없이, 전력 소모를 줄여주는 효과적인 재합성 기법이란 것이다. 둘째, 대부분의 다른 휴리스틱(heuristic) 알고리즘과는 달리, 회로의 스위칭 (switching) 양에 있어 단조 향상(monotonic improvement)을 보장한다. 이미 잘 알려진 바와 같이 CMOS 회로에서는 스위칭 양이 전력소모에 대부분을 차지하므로, 알고리즘의 적용 후에 회로가 전력 소모 면에서 계속적인 향상을 이룰 수 있게 한다는 점에서 매우 효과적이라 하겠다. 알고리즘의 효과를 검증하기 위해서, MCNC 벤치마크 회로를 이용하여 실험을 시행하였고, 실험 결과, 속도나 면적에 대한 오버헤드가 거의 없으면서 평균 12%의 전력 소모를 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 시퀀스 데이터베이스에서 시간왜곡 변환(time warping)을 지원하는 서브시퀀스 탐색 문제를 다룬다. 서브시퀀스 탐색은 데이터 시퀀스의 평균 길이의 이차 함수로 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 세그먼트 기반 서브시퀀스 탐색 기법(Segment-Based Approach for Subsequence Searches : SBASS)을 제안한다. SBASS는 데이터와 질의 시퀀스를 연속된 세그먼트들로 분할하여 다음의 두가지 조건을 만족하는 모든 데이터 시퀀스를 검색한다. (1) 세그먼트의 개수가 질의 시퀀스의 세그먼트 개수와 같다. (2) 모든 세그먼트 쌍 간의 거리가 주어진 오차 한도 이내이다. 제안된 세그먼트 분할 기법에서는 세그먼트가 서로 다른 길이를 갖도록 허용하며, 세그먼트 쌀간의 유사성의 척도로서 시간왜곡 변환 거리를 이용한다. 효율적인 유사 서브시퀀스 탐색을 위하여, 각 데이터 세그먼트로부터 요서 값들이 단조적으로 변화하는 특성을 이용하여 특성 벡터를 추출하고, 추출된 특성 벡터를 이용하여 공간 인덱스를 생성한다. 질의는 이 인덱스를 이용하여 (1) R-트리 여과, (2) 특성 여과, (3) 순서 여과, (4) 후처리의 네 단계로 처리된다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 입증한다.
본 연구는 관리적 목적에서 대학의 학과 홈페이지 평가를 위한 TOPSIS 기반의 응용을 제시한다. 학령인구 감소시대를 맞아 대학의 학과 홈페이지는 입시 전략의 관점에서는 중요한 홍보 수단의 의미를 갖는다. 하지만 대부분 리뉴얼과 같은 전면적 개편 전에는 관리가 잘되지 않는다. 비록 입시전략 차원에서 홈페이지 관리는 중요한 일이지만 단순한 관리 목적의 평가에 많은 노력이나 비용을 투자하기는 어렵기 때문이다. 그래서 본 논문은 현실성을 고려하여 관리 목적에서 대학의 학과 홈페이지 평가에 부분적으로 수정된 TOPSIS를 적용하여 그 유용성을 보이고자 한다. TOPSIS는 각 기준에 대한 이상적인 목푯값으로 부터 편차 거리를 기반으로 하여 우선순위를 결정해 주는 개념적 이유로 목표 관리를 위한 평가도구로 사용하기에 합당하다고 본다. 그리고 사용되는 평가 기준들의 방향성이 같은 단조증가 함수 같은 경우 본 연구에서 제시된 바와 같이 부분적으로 수정된 절차를 통하여 계산량을 줄여도 동일한 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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