본 논문에서는 대표적인 NP 문제의 하나인 강의시간표 문제를 분산 제약조건 만족 문제로 해결하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 복잡하고 방대한 강의시간표 문제를 여러 개의 작은 모듈 단위의 에이전트로 분할한 후 개별 문제외 해를 구하고 이들을 결합시켜 가능해(feasible solution)를 찾는다. 한편, 분리된 에이전트에 의해 해결되는 부-문제들이 상호 의존적이면서 중첩된 경우에 해들 사이의 모순을 해결하면서 최종 해를 구한다. 제안한 시스템에서는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결한다. 제약조건을 점진적으로 추가하여 탐색공간을 줄여 나간 후, 국소 탐색을 통해 변수에 일관된 도메인 값을 할당한다. nogood에 대하여 점진적인 제약조건 완화로 탐색공간을 확장하여 모든 변수에 도메인 값을 배정한다. 제약조건 완화는 제약조건들을 몇몇 단계로 정의하고, 휴리스틱 순서와 제약조건의 중요도에 따라 되추적 탐색 기법을 이용하여 순차적으로 완화한다. 만일 과잉-제약조건이 발생할 경우 가중치의 합이 최소로 하는 값을 배정한다. 즉 모든 변수에 도메인 값은 모든 제약조건을 만족하든 초기의 부-문제에 가능해가 될 수 있는 제약조건을 만족해야 한다.
WDM망을 구성하는데 있어서 광학적 파장은 가장 중요한 자원의 하나이다. 그러나 주어진 통신 요구를 모두 수용하면서 동시에 최소한의 파장만을 사용하는 WDM망의 설계 문제는 이미 NP-complete 계열의 문제인 것으로 밝혀졌으며 많은 휴리스틱 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 임의의 물리적 망 위상(topology)과 완전 연결(full connection)형태의 통신 요구가 주어질 경우, 요구되는 파장 경로(Wavelength Path, lightpath)를 확립하기 위한 방법으로써 각 노드 사이의 최단 거리 경로를 기반으로 하여 탐색 공간을 만들고 구성된 탐색 공간 내에서 Branch-and-bound 탐색방식을 수행하는 파장 경로 설정 알고리즘을 제안한다. Branch-and-bound탐색방식은 초기에 좋은 bound조건을 가질 경우 주어진 시간 안에 보다 넓은 탐색 공간을 검색할 수 있으므로 최초의 탐색에서 가능한 좋은 성능의 파장 경로 설정을 발견할 수 있어야한다. 시뮬레이션 실험을 통하여 최초의 탐색에서 발견한 파장 경로 설정과 구성된 탐색 공간내의 최적해를 얻고, cut-set를이용하여 요구 파장 개수의 하위 한계값을 계산한후, 이를 상호 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.
최근 수학구조 및 교수-학습과 관련된 연구에 지식공간 이론을 응용하고자하는 논문들이 많이 나오고 있다. 실제로 유의미 학습과 관련된 수행평가와 수학문제를 푸는 능력에 관한 평가를 연구하는데 지식구조가 응용되고 있지만 이를 활용하는데는 많은 애로사항이 있으며 이를 보완하기 위한 여러 가지 방법이 연구되어오고 있다. 특히, Schrepp교수는 스피드문제의 경우로 제한하여 지식공간론을 응용한 일반화된 수학구조의 연구방법을 제시하였다. 본 논문에서는 주관적 지식의 평가를 하게되는 수학구조 및 공간에 관한 연구를 하는데 효과적으로 응용될 수 있는 퍼지지식공간론에 관한 전반적인 기초 이론을 정의하고 그 성질들을 연구하고자한다.
수도권의 도시화 과정은 서울로의 교통 접근성의 변화에 따라 급속하게 확산되었고, 현재도 진행 중이다. 도시화 과정 속에 인구 교외화, 주택 수의 증가, 도심용지 토지이용 증대, 토지가격의 증가 등의 다양한 공간적 변화가 이루어지고 있다. 이러한 급속한 도시화의 과정 속에 국토의 난개발이 이루어졌고 자연생태 파괴, 주택부족 및 교통 문제, 토지 투기 등의 사회적 문제를 야기했다. 본 연구에서는 도시화 현황을 살펴보고 교통접근성의 변화에 따른 주변 토지이용 변화의 상관성을 분석하였다 상관성 분석 결과를 토대로 멀티 에이전트 시스템(MAS)을 이용하여 교통접근성과 토지이용 에이전트 간 상호작용의 관점에서 시뮬레이션 하였다. 그래서 교통접근성의 변화로 인한 주변 토지 이용 변화를 공간적으로 예측하려고 한다. 도시화 현황을 살펴보기 위해서 지적도 자료를 이용하여 미시적인 경관 분석을 실시한 후 교통접근성의 변화에 따른 주변 토지이용 변화의 상관성을 분석하기 위해 교통자료와 토지이용 자료를 GIS분석 및 통계 분석하였다. 그리고 상관성 분석 결과를 멀티 에이전트 시스템 전용 플랫폼에 적용하여 시뮬레이션 분석을 하였다.
본 논문에서는 연속적인 파라미터 공간에 대한 최적화에 대해 진화적 알고리즘의 특징적인 형상화를 제시한다. 이 방법은유전알고리즘이 연속적인 탐색공간에서의 파라미터 식별에 대해 가장 강점을 지녔다는 점에 착안한 것이다. 유전알고리즘과 제안한 알고리즘과의 주요한 차이점은 개별적 또는 연속적인 묘사의 차이가 있다는 것이다. 잘 알려진 실험함수의 최적화문제를 도입하여 연속 탐색공간 문제에 대해 제안하는 알고리즘에 대해 계산시간 및 사용메모리 등의 성능이 우수하다는 효율성을 보였다.
사물인터넷, 인공지능, 로봇공학, 증강현실, 가상현실과 같은 고급 기술의 융합과 사용자 행동의 변화가 미래 사업의 모습을 다시 만들고 있다. 기업이 어떻게 잠재적 변화, 작업 공간의 설계, 업무의 정의, 업무 절차를 인식하느냐가 기업이 경쟁 우위를 갖게 하는 데 도움이 되는 중요한 요인이다. Frost & Sullivan은 사회적 진화, 미래에도 견고한 사업 모델, 기술 혁신 등 미래 사업의 모습을 만들어갈 3개의 중요한 동인을 찾아냈다. 실제 작업 공간에서 작업자와 기계의 융합, 사람과 공간의 융합과 같은 트랜드가 사이버 작업 공간에 일어날 것으로, 이를 통해 점진적으로 사업과 업무의 미래 모습을 만들 것이다. 하지만 디지털 전환을 받아들이는 와중에 기업은 숙련된 인력의 부족, 기술의 정렬, 직원 반발, 사이버 보안, 조직 구조와 사고 방식 등과 같은 문제를 해결해야만 한다. 이런 문제들을 해결하기 위해 SHARED 방법론이 기술 수용과 업무 절차 개선에 관심이 있는 기업을 위한 가이드라인 역할을 할 수 있다. 시장에서 성공하기 위해 기술 솔루션 제공자(Technology Solution Provider)는 서비스 제공자로서 역할을 계속하는 동시에, 고객에게 인력 관리 솔루션의 필요성을 교육해야 한다. 기술 솔루션 제공자는 디지털 전환 과정에서 기업과 동반할 믿음직한 조언자이자 장기적 파트너에 기초한 사업 관계를 구축해야만 한다.
이 논문에서는 인공지능의 기본적인 문제풀이 기법인 상태공간 탐색을 이용하여 한글을 구성하는 기본자소를 분리하여 인식하는 방법을 제안하였다. 자소분리와 인식과정을 보다 밀접하게 결합하기 위하여 문제를 상태공간에 표현하고, 이 공간을 탐색하여 풀이하였다. 그리고 탐색효율을 향상시키기 위하여 한글의 조합규칙에 입각한 구조정보와 매트릭스 평면에서 각 자소가 갖는 위치정보를 이용하였으며, 컴퓨터실험을 통하여 그 유용성을 확인하였다.
최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.
무선이동 단말기가 발전함에 따라 GPS등의 측량 장치를 이용하여 현장에서 무선이동 단말기의 공간 데이터를 수정한 후에 수정된 공간 데이터를 무선 네트워크를 통하여 즉시 GIS 서버에 반영할 수 있게 되었다. 기존의 비관적 기법 기반의 트랜잭션 모델을 이용하는 경우에 잠금 충돌이 발생하면 충돌하는 모바일 트랜잭션들이 오랜 기간 동안 온라인 상태로 대기하는 문제가 있다. 또한 낙관적 기법 기반의 트랜잭션 모델을 이용할 경우에 변경 충돌(conflict)이 발생하면 현장에서 수행했던 모든 수정 작업을 취소하고 새로 공간 데이터 수정 작업을 재수행해야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 낙관적 기법에 기반한 모바일 트랜잭션 모델을 제시한다. 이 모델은 영역 잠금을 이용하여 트랜잭션 시작시 변경 의도를 표시한다. 그리고 완료 작업 수행시에 잠금을 이용하여 변경 충돌 검사를 한다. 변경 충돌이 발생하면 변경 충돌 해소를 위하여 해당 트랜잭션을 대기시키고 충돌이 발생한 부분에 대하여 사용자가 재수정 할 수 있도록 한다.
이동 객체의 검출은 다양한 영상 감시 응용에 필수적인 중요한 기술이다. 그런데 이동 객체 검출 결과로 얻어진 전경 영상에는 그림자에 의한 색상 변화가 전경 영역으로써 함께 검출되는 경우가 쉽게 발생하며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 객체 검출은 흔히 그림자 제거와 함께 수행된다. 대부분의 그림자 제거 방법은 조명 변화발생시 색상의 조도 성분만 변화하며 색도 성분은 유지된다는 가정에 기반하여 색도 성분을 분리하여 표현하는 다양한 색상 공간을 통해 그림자 제거를 수행한다. 본 논문에서는 색도 성분을 분리하는 색상 공간 가운데 그림자 제거에 가장 적합한 색상 공간을 선택하고자 다양한 색상 공간 (YCbCr, HSI, 정규화된 rgb, Yxy, Lab, c1c2c3)을 비교하였다. 과거 그림자 제거에 있어서 다양한 색상 공간의 성능을 비교한 몇몇 연구가 있었으나, 기존 연구들은 각 논문에서 제안한 특정 그림자 제거 방법에 다양한 색상 공간을 적용하거나 임의의 임계값을 이용하여 각 색상 공간의 성능을 비교하였기 때문에, 각 색상 공간에서 조명 변화 발생에 따른 색상 왜곡을 정확히 측정하기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 문제점을 피하고 각 색상 공간을 정확하게 비교하기 위하여 1) 서로 다른 조명 조건에 노출된 동일한 색상을 갖는 면의 경계에서 색도 성분의 기울기 값을 측정함으로서 조명 변화 발생 시 색도 성분의 변화 정도를 비교하였으며, 2) RoC 곡선을 통하여 임계치 설정의 문제를 피하면서 배경 제거 정확도를 비교하였다. 실험을 통하여 YCbCr 색상 공간과 정규화된 rgb 색상 공간이 비교대상으로 선택된 여러 색상 공간 가운데 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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