본 논문에서는 물리기반 동적 변형을 실시간에 안정적으로 시뮬레이션하는 새로운 ARAP(as-rigid-as-possible) 방법을 제안한다. 1, 2, 3차원 물체의 변형을 안정적이며, 빠르고, 일관성 있게 다루기 위하여 방향성 입자로 이루어진 변형 그래프를 도입하고 그에 따른 ARAP 변형에너지를 공식화한다. 방향성 입자의 안정적인 시간 적분을 위해서는 변분 공식화에 기반을 둔 내재적 시간 적분 기법을 개발한다. 또한 국지적/전역적 최적화를 교대로 반복 적용하여 방향성 입자의 최적 위치 및 회전을 구한다. 제안된 방법은 구현이 쉽고 복잡한 변형을 실시간에 시뮬레이션할 수 있을 정도로 빠르다.
본 논문은 평면 위의 n 개의 점에 대한 $L_{\infty}(L_1)$ 거리의 동적 디루니 삼각분할을 구축하는 방법을 소개한다. 이 방법은 $L_{\infty}(L_1)$ 거리 상에서 사분면 근접 그래프가 디루니 삼각분할에 포함되고 디루니 삼각분할에 있는 각 삼각형의 최소한 한 선분이 사분면 근접 그래프에 포함됨을 발견하고 이를 이용하여 레인지 트리 방법으로 동적 디루니 삼각분할을 구축한다. 본 방법은 $L_1(L_{\infty})$ 거리의 디루니 삼각분할에서 삽입과 삭제를 한 점 당 $O(log^2n)$ amortized 시간과 O(log n)의 expected 시간에 처리한다.
본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.
최근 랜섬웨어(ransomware) 공격은 이메일, 피싱(phishing), 디바이스(Device) 해킹 등 다양한 경로를 통해 감염되어 피해 규모가 급증하는 추세이다. 그러나 기존 알려진 악성코드(정적/동적) 분석 엔진은 APT(Aadvanced Persistent Threat)공격처럼 발전된 신종 랜섬웨어에 대한 탐지/차단이 매우 어렵다. 본 연구는 그래프 데이터베이스를 기반으로 랜섬웨어 악성 행위를 모델링(Modeling)하고 랜섬웨어에 대한 새로운 다중 복합 악성 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 연구 결과 기존 관계형 데이터베이스와 다른 새로운 그래프 데이터 베이스 환경에서 랜섬웨어의 패턴 탐지가 가능함을 확인하였다. 또한, 그래프 이론의 연관 관계 분석 기법이 랜섬웨어 분석 성능에 크게 효율적임을 증명하였다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접관 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
자율이동로봇의 기구학 및 동력학 모델을 통해 로봇의 특성을 고려하여 목표점까지 이동시간이 최소화 되는 경로 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초기 전역 경로를 골격선 그래프와 딕스트라알고리즘으로 설정하고, 로봇 기구학 및 동력학 제악조건을 고려하여 동적 프로그래밍으로 경로를 개선한다. 개선된 경로는 자율이동로봇이 이동하는데 걸리는 시간을 단축한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
MPEG-4 컨텐츠는 다양한 시청각 객체들로 구성되어 사용자 상호작용에 대한 정의를 포함하여 동적인 장면 변화를 지원한다. MPEG-4 규칙을 모르는 일반 사용자가 기존에 개발된 MPEG-4 저작 도구를 사용하여 사용자 상호작용과 장면 변화 정보를 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 라우트와 커맨드 정보를 이용하여 사용자 상호작용에 대한 실시간 MPEG-4 장면 갱신을 지원하여 사용자에게 동적인 컨텐츠를 제공한다. 사용자 상호작용과 그에 대한 반응을 시각적으로 저작하면 MPEG-4에 정의된 라우트와 커맨드를 자동으로 생성하여 씬을 실시간에 변화시킨다. 재성되는 씬에 발생하는 사용자 상호작용에 따라서 실시간에 장면 그래프가 갱신되어 컨텐츠를 변화시킨다.
본 논문에서는 위키피디아를 이용하여 단어 사이의 유사도와 내포된 연결 단어들에 대한 탐색 기법을 제안 한다. 위키피디아에서 제공하는 API를 이용하여 두 단어 사이를 탐색함으로써, 기존 단어 사이의 유사도를 계산하는 방식보다 더 간단하고 폭 넓은 의미 집단을 포괄할 수 있다. 이는 그래프적 특성에 기반하며 그래프를 구성하는 방식으로써 동적 방식과 정적 방식으로 구성된다.
RDF 데이터가 급속히 증가함에 따라 RDF데이터로부터 정보를 효율적으로 추출하는 기술의 중요성도 점차 커지고 있다. RDF데이터 질의를 위해 가장 많이 사용하는 질의언어인 SPARQL은 문법이 간단하고 그래프 패턴을 손쉽게 질의로 표현할 수 있는 장점이 있다. 그러나 사용자가 적절한 SPARQL을 작성하려면 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조와 용어를 사전에 파악해야 한다. 이 연구에서는 데이터 셋으로부터 사전에 추출된 스키마정보를 이용한 그래프 질의 생성 및 처리방법을 제안한다. 제안된 방법에서 사용자는 RDF 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조 사전파악 없이 화면상에서 동적으로 질의를 작성하여 정보를 조회할 수 있다. 사용자가 생성한 질의는 관계형데이터베이스에 저장된 트리플 데이터에 대해 그래프 탐색을 수행할 때 탐색공간 제약조건으로 활용된다. LUBM(10,0) 데이터 셋에 대하여 LUBM 질의 2, 8, 9번을 이용하여 질의 처리 성능과 완전성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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