도메인 분석은 신뢰성 있는 프로젝트 개발의 중요한 요소가 된다. 도메인 분석에서 발생되는 오류는 전체 시스템에 영향을 주게 되고, 그 결과 고객의 만족도가 낮아진다. 따라서 요구사항 단계에서 신뢰성 있는 분석을 위하여 도메인의 특성을 분석할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 도메인 분석의 신뢰성 향상을 위한 도메인 분류와 복잡도 측정방법을 제시하고자 한다.
S/W 산업 시대의 국방정보시스템은 대규모화되고 높은 실시간성과 정확성의 요구로 S/W의 복잡성이 증가하고 있으며, 요구되는 기능과 성능이 매우 다양해지고, 사용자의 요구사항도 매우 가변적인 방향으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 국방정보시스템의 특성을 명확히 파악하고, 특성에 따라 국방정보시스템 S/W 개발비용 산정에 영향을 미치는 영향요소를 식별한 후, 기존의 '한소협' 모델을 바탕으로 S/W 개발비용 보정계수로 적용할 영향요소와 기능점수를 산정하기 위한 기술적 복잡도 요소로 재분류하였으며, 기존의 '한소협' 모델의 절차와 각종 보정계수의 적용방법을 국방정보시스템에 적합하도록 수정 보완하는 방식으로 국방정보시스템의 S/W 개발비용 산정 지원용 전문가시스템의 도메인 지식을 개발하였으며, 이러한 도메인 지식 개발은 궁극적으로 완벽한 전문가시스템 개발에 밑거름이 될 것이다.
신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다. 먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경망회로를 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.
본 논문에서는 STBC를 사용하는 MIMO-OFDM 전송기의 효율적인 구조를 제안한다. MIMO-OFDM 시스템에서는 일반적으로 송신 안테나의 개수에 따라 각각의 IFFT 처리 블록들이 요구된다. 제안된 방식에서는 전송될 선호들에 대한 IFFT를 먼저 취한 후, 주파수 도메인에서의 신호들에 대하여 부호화 과정을 수행함으로써, 단일 안테나로 전송되는 시스템과 동일한 복잡도를 가질 수 있도록 한다. 본 논문에서는 특히 그 구체적인 예로써, 4개의 송신 안테나를 가지는 OQ-STBC-OFDM 및 QO-SFBC-OFDM 방식을 예제로 사용하여 주파수 도메인에서의 부호화 행렬 값을 유도하는 과정을 상세히 전개하고 복잡도가 효과적으로 감소될 수 있음을 보인다.
형태소 품사 태거는 언어처리 시스템의 전처리기로 많이 활용되고 있다. 형태소 품사 태거의 성능 향상은 언어처리 시스템의 전체 성능 향상에 크게 기여할 수 있다. 자동번역과 같이 복잡도가 놓은 언어처리 시스템은 최근 특정 도메인에서 좋은 성능을 나타내는 시스템을 개발하고자 한다. 본 논문에서는 기존 일반도메인에서 학습된 LHMM이나 HMM 기반의 영어 형태소 품사 태거를 특정 도메인에 적응하여 높은 성능을 나타내는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특정도메인에 대한 원시코퍼스를 이용하여 HMM이나 LHMM의 기학습된 전이확률과 출력확률을 도메인에 적합하게 반자동으로 변경하는 도메인 적응 방법이다. 특허도메인에 적응하는 실험을 통하여 단어단위 태깅 정확률 98.87%와 문장단위 태깅 정확률 78.5%의 성능을 보였으며, 도메인 적응하지 않은 형태소 태거보다 단어단위 태깅 정확률 2.24% 향상(ERR: 6.4%)고 문장단위 태깅 정확률 41.0% 향상(ERR: 65.6%)을 보였다.
본 논문에서는, 가상 전장 시나리오에서의 방어 전략 시스템에서 지능형 서비스를 구축하기 위한 핵심으로 군 도메인 온톨로지를 구축하고자 한다. 군대에서는 과거와 비교할 수 없는 다양하고 복잡한 데이터가 존재하는 상황에서 그 데이터를 지능적, 효율적으로 처리하기 위한 요구가 대두되고 있다. 이를 해결할 수 있는 방안의 하나로써 정보의 지식화가 있으며, 온톨로지는 도메인에서 개념과 관계를 표현할 수 있는 지식 표현 방법이다. 군 도메인 온톨로지는 추후 도메인 간의 호환성을 위한 상위 온톨로지인 SUMO (Suggested Upper Merged Ontology)를 사용하였고, 상위 온톨로지와 도메인 온톨로지를 연결해주는 중간 레벨 온톨로지인 MILO (Mid-Level Ontology)를 사용하며, 온톨로지 표현 언어로 SUO-KIF를 사용하여 개발되었다. 추후 군 도메인 온톨로지는 멀티에이전트 기반 방어 전략 시스템이 돌아가는 Cougaar Framework에서 사용될 수 있도록 고려되었다.
본 논문에서는 DCT 계수특성을 이용한 도메인 분류방법과 부분 탐색방법을 사용한 프랙탈 압축방법을 제안한다 일반적으로 프랙탈 영상 부호화 방법은 레인지 블록과 매칭되는 도메인을 탐색하는데 많은 시간이 걸리는 문제점을 갖는다 이를 해결하기위해 DCT계수 특성을 이용하여 4가지 영역으로 분류하여 탐색을 함으로서 시간복잡도를 해결하고, 분류된 특성에 따라 적합한 부호화 과정을 수행한다 프랙탈 영상의 압축율은 레인지 블록의 개수에 의해 결정되므로, 도메인 영역의 데이터와 레인지 영역의 데이터 매칭을 부분 탐색 과정을 통해 큰 레인지 영역에서 수행되게 유도함으로써 영상의 압축율을 높일 수 있었다 이때 DCT계수의 특성을 이용해 부분 탐색의 방향과 거리를 결정하므로써 부분 탐색의 시간 복잡도를 줄였다 제안한 알고리듬을 실제 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존 알고리듬의 결과에 비하여 화질은 1 dB, 압축율은 0 806 이상의 향상된 결과를 얻었다.
모든 생명체는 유전자의 최종 산물인 다양한 단백질들이 각각의 복잡한 기능을 수행함과 동시에 그들 사이의 긴밀한 상호작용에 의해 생명을 유지한다. 도메인 (Domain)은 단백질의 기능적 단위로서 한 개 단백질은 최대 수십 개의 도메인을 가지는데 이들 도메인에 대한 정보는 단백질의 기능을 예측하는데 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 종양을 억제하는 기능을 가지는 단백질과 그러한 기능을 가질 것으로 추정되어지는 단백질의 아미노산 서열, 또 기능이 밝혀지지 않은 미지의 아미노산 서열을 가지고 이미 밝혀져 있는 도메인 서열과 비교 검색하여 이들 사이에 일치하는 도메인을 통하여 표적 단백질의 기능 동정에 관한 연구에 도움이 되며, 또한 기능이 밝혀지지 않은 아미노산 서열의 도메인을 검색하여 새로운 기능을 예측함으로써 다른 실험적 방법과 비교하여 시간과 비용을 절약할 수 있는 효과적인 방법을 얻었기에 제안하고자 한다.
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
멀티-도메인 공학시스템은 전기, 기계, 유압, 열등의 도메인을 포함하며, 시스템 구성이 복잡하여 설계에 많은 어려움을 가지고 있다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적인 본드 그래프(bond graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 Genetic Programming(유전 프로그래밍, GP)를 결합하여 멀티 도메인 동적 시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하였다. 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 고유값(eigenvalue) 설계 문제가 실험되었고, 서로 다른 태아모델을 가진 고유값의 집합이 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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