소니피케이션은 다양한 데이터를 사운드로 변환시키는 과정으로 본 연구에서는 뇌파 신호를 사운드로 생성하는 객관적인 워크플로우를 제시하고자 하였다. 현재까지의 뇌파 소니피케이션은 사운드로의 변환이 인위적이고 임의적으로 진행되어 객관적인 논리를 제시하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 뇌파데이터의 정량적 분석을 통해 파라미터 추출, 사운드 맵핑, 사운드 모델 구축에 대한 논리적 근거를 제시하였으며 이를 통해 뇌파데이터의 객관적인 소니피케이션 과정을 구현하였다. 파라미터 추출을 위해 15Hz High pass filtering이 가장 적절한 방법으로 확인되었으며 뇌파 데이터의 최대값 빈도 분석과 음악코드의 비율 분석을 실제로 맵핑시켜 사운드 모델을 구축하여 사운드 생성을 구현하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 뇌파데이터의 소니피케이션 과정에 대한 객관적이고 논리적인 워크플로우를 제시하였으며 이러한 워크플로우가 다양한 분야에서 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문은 잠금 해제 지연 메모리 모델을 기반으로 하는 분산 공유 메모리 시스템을 위한 효과적이고 안전한 로깅 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 프로세스들 사이의 종속 관계가 추적되어, 실제로 종속 관계가 발생하는 경우에만 안전한 로깅을 수행하는데, 이는 프로세스들 사이에 정보 전달이 일어나는 경우 무조건 로깅을 수행하던 기존의 방법들과 비교 해볼 때, 로깅 횟수가 크게 줄어드는 효과를 낸다. 더욱이. 제안된 기법에서는 각 프로세스가 사용한 데이타를 모두 안전한 저장장소에 로깅 하는 대신, 필요한 데이타들은 그 데이타를 생성한 프로세스의 휘발성 메모리에 로깅하고, 그 데이타의 사용 정보만을 로깅 한다. 프로세스내의 결함 발생 후, 복구 과정에서, 각 프로세스는 로깅 된 사용 정보만을 이용하여 알맞은 버전의 데이타를 효과적으로 찾을 수 있다. 결과적으로 각 프로세스에서 저장되는 로그의 양 또한 줄어든다.
컴퓨터 그래픽스에서 모델링 요소를 선택하는 것은 사실적인 이미지를 실시간에 생성하는데 중요한 영향을 미친다. 특히 부정형 물체를 모델링하는데 있어서 적은 양의 데이타, 용이한 렌더링 및 확장성은 모델링 요소의 중요한 선택 기준이 된다. 음함수 곡면을 표현하는 많은 모델링 방법들 중 하나인 메타볼 모델은 적은 양의 데이타로 복잡한 곡면을 모델링할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 곡면이 아닌 육면체와 같은 평면으로 구성되는 물체를 메타볼로 모델링하게 되면 다각형으로 모델링하는 것보다 더 많은 수의 데이타량을 요구하게 된다. 본 논문은 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이타로 평면형태의 물체까지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태인 메타큐브를 제안한다. 메타큐브는 두 개의 매개 변수 값에 의해 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하므로 적은 수의 데이타로 곡면과 평면이 혼합된 물체를 쉽게 모델링할 수 있다.
반구조적 분산 문서에서는 구조 정보가 제공되지 않고, 자료 구조에 대한 엄격한 형식이 없기 때문에 질의 처리 시스템을 정형화하고 구현하기 어렴다. 이질적이고 이구조적인 반구조적 문서의 요소를 정확하게 검색하기 위해서는 한 요소가 1:1, 1:N, W:1과 같이 서로 다른 매핑 형태를 취하면서 동시에 여러 요소에 매핑되는 다중 매핑을 처리할 수 있어야 하며, 지역문서의 태그를 파싱하여 구조적인 정보를 얻고 경로 트리를 생성해야 한다. 본 논문에서는 분산된 시스템에 존재하는 이질적인 반구조적 자료나 문서에 대한 동시 다중 매핑을 완벽히 지원하고, 문서 자체를 파싱하여 구조적 정보를 얻을 수 있도록 통합 질의와 검색을 수행하기 위한 추상적인 질의 처리 알고리즘을 설계하고 메타데이타 인터페이스를 이용하여 구현하였다. 이 알고리즘은 전역질의를 기반으로 지역질의를 생성하기 위해서 메타데이타 정보를 이용하여 노드들 사이의 매핑, 매핑 종류에 따른 데이타의 변환, 경로교체 및 노드 사이의 이질성을 해결하기 위한 알고리즘으로 제시하였다. 전역스키마와 지역스키마에 대한 매핑과 함수에 의한 데이타의 변환 및 경로교체는 사용자에 의해 구축된 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(for Distributed Documents XML Metadata Interface)를 기반으로 하여 구현되었으며, 같은 이름을 갖지만 다른 의미를 갖는 자료나 노드에 대한 검색은 노드를 구분할수 있는 노드가 가지고 있는 자식정보를 이용하여 노드 구분 조건절을 생성하여 구현하였다. XML 질의언어로 Quilt를 사용하였으며, OEM 모델로 제시한 세 개의 서로 다른 반구조적 레스토랑 안내 문서에서구현한 결과를 보였다. 프로토타입 시스템은 윈도우즈 환경에서 Java와 JavaCC 컴파일러를 이용하여 개발하였다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.545-554
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1992
본 논문에서는 복합형상의 금형을 가공하기 위하여 필요한 공구와 가공경로를 자동으로 생성해 주는 자동공정계획(CAPP)방법을 제시한다. 금형곡면은 일반적으로 복잡한 형상의 자유곡면들의 조합으로 이루어 지는데 육면체 형상의 소재로부터 원하는 금형곡면을 가공하는데는 수십시간의 기계가공 시간이 소요되며 또한 NC Code를 준비하는데도 같은정도의 시간이 소요된다. 금형곡면의 NC가공에 있어서 또다른 어려움은 공구의 과부하와 공구간섭이 빈번하게 발생할 수 있다는 점이다. 제안하는 자동공정계획방법은 전처리, 공정계획, 공구경로 생성의 3단계로 구성된다. 자동공정계획시스템의 입력정보는 1) 생성될 곡면형상 2) 가공할 소재형상 3) 가공공구 셀(드릴, 볼 엔드밀, 플렛 엔드밀), 절삭성 데이타등이다. 전처리 단계에서는 곡면모델러로부터 생성된 입력 형상을 Z-map이라 부르는 자료구조로 변환한다. 두번째 단계에서는 절삭 가공작업의 순서가 사용되는 공구와 함께 후방순환법에 의하여 결정된다. 그리고 실제 가공될 NC공구경로가 마지막 세번째 단계에서 생성된다.
중복 데이타는 분산 시스템에서 결함을 포용하는 방법 중 하나로 여러 복사본들의 일관성을 유지하기 위하여 복제 제어 프로토콜(replica control protocol)을 필요로 한다. 복제 제어 프로토콜 중 정 족수 동의 기법(quorum consensus method)은 정족수 이상의 동의를 얻어서 데이타에 접근하는 방법이다. 그런데 사이트나 통신 링크의 실패로 인하여 정족수 이상의 동의를 얻을 수 없으면 데이타 접근이 불가능하게 되므로 부족한 정족수를 고스트(ghost)로 대치하는 방법이 필요하다. 고스트는 메타 데이타(meta data)에 상태 정보만을 저장한 프로세스이기 때문에 생성과 관리의 비용을 줄이려면 메타 데이타를 간략화 시키는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 동료 집합을 이용하여 메타 데이타를 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2N+logN 비트만으로 메타 데이타를 구성할 수 있게 하고 동료 집합만을 이용하는 프로토콜이나 동적 선형 보우팅 프로토콜보다 향상된 가용성을 나타낸다. 제안된 방법의 가용성은 마코브 모델(Markov model)을 이용하여 측정하고 그 결과를 다른 프로토콜들과 비교 분석한다.
데이타 스트림이란 실시간에 연속적으로 빠르게 생성되는 데이타 집합을 의미한다. 이러한 데이타 스트림들은 최근 사회가 발달과 더불어 정보 환경도 급속도로 발전함에 따라 센서 데이타, 교통상황 수집 자료, 웹 클릭 모니터링 등과 같은 많은 응용 분야에서 적용되고 있다. 이러한 형태의 데이트 스트립을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의에 대하여 새롭게 들어오는 스트림 데이타의 결과를 계속적으로 생성하게 된다. 이와 같은 이유로 끊임없이 들어오는 스트링 데이타들을 빠르게 처리하는 것이 이 분야에서 주된 이슈가 되었으며, 이를 위한 방법으로 등록된 질의들을 효율적으로 처리하기 위한 질의 최적화분야에 많은 연구가 있었다. 그러므로 본 논문에서는 기존 연구에서 사용되었던 그리디 방법을 기반으로 비용 모델을 이용하여 최소의 비용을 갖는 질의 계획을 선택하는 확장된 그리디 방법(EGA)을 제시한다. 화장된 그리디 방법은 알고리즘의 정확성이 떨어지는 그리디 알고리즘의 단점을 극복하기 위하여 비용이 가장 작은 연산하나를 선택하는 대신 비용이 자은 연산들의 집합을 선택한다. 이 연산들의 집합의 크기는 알고리즘의 정확성과 수행 시간에 영향을 끼치며, 투 개의 변수에 의해서 적응적으로 조절 수 있다. 실험에서는 다양한 스트림 환경에서 대부분 그리디 알고리즘보다 향상된 성능을 보장하고, 두 변수에 의한 알고리즘의 성능 및 수행 시간 차이를 보여줌으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.
본 논문은 심장이 수축$\cdot$이완함에 따라 그 형태와 위치가 변하는 관상동맥의 구조와 그 움직임을 사실적으로 표현하기 위한 매개변수적 모델링 기법을 제안한다. 완성된 모델은 관상동맥의 움직임을 관찰함으로써 심장질환 판단에 도움을 주고, 심장시술 시뮬레이션 및 시술계획수립에 사용될 수 있다. 매개변수적 기법으로 생성된 모델은 메쉬 정점의 인덱스만으로 모델간 매칭을 위한 대응점을 찾을 수 있으므로, 시간대별로 달라지는 정점의 위치를 쉽게 추적함으로써 모델의 움직임을 표현할 수 있다. 그러나 이러한 기법으로 생성된 모델은 분리, 접합 등의 변형조작이 어렵고, 트리형태 객체에 적용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 분할된 혈관영역의 골격데이타에서 찾아낸 분기점을 중심으로 Generalized Cylinder를 이용하여 실린더 형태의 각 혈관세그먼트를 모델링 한 후, 분기영역을 3개의 하프파이프(half pipe)와 2개의 삼각형 패치로 연결하여 모델링하였다. 완성된 모델은 다시점 관상동맥데이터에 적용하였고, 각 시점에서 구해진 정점의 위치를 선형보간함으로써 부드러운 혈관의 움직임을 나타내었다.
딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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