화강암 석산에서 1번 면, 2번 면 및 3번 면으로 알려진 세 직교하는 분할면의 강도 특성을 검토하였다. R, G 및 H 공시체는 거창 및 합천 지역에서 분포하는 쥬라기 화강암류의 블럭 샘플로부터 획득하였다. 이들 세 공시체의 장축의 방향은 세 면 각각에 수직이다. 세 면에 대한 판별에 유용한 주요 사항은 다음과 같다. 첫째, R, G 및 H 공시체의 일축압축강도와 관련된 세 그래프의 스케일링 특성을 보여 주는 도면을 작성하였다. 강도의 증가에 따라 세 공시체의 그래프는 H < G < R의 순으로 배열한다. 공시체 내부의 조직균일도를 지시하는 세 공시체에 대한 그래프의 경사각을 비교하였다. H 공시체(θH, 24.0°~37.3°)에 대한 상기한 각이 세 공시체 중에서 가장 낮다. 둘째, 두 공시체의 평균압축강도의 조합을 나타내는 RG, GH 및 RH 공시체의 세 그래프와 관련된 스케일링 특성을 도출하였다. 다양한 형태를 취하는 이들 세 그래프는 GH < RH < RG의 순으로 배열한다. 섯째, 강도차(Δσt)와 경사각(θ) 사이의 상관도를 작성하였다. 위의 두 파라미터는 -0.003의 지수(λ)를 갖는 지수함수의 상관성을 보여 준다. 두 화강암에서, RH-그래프의 경사각(θRH)이 가장 낮다. 넷째, 세 공시체에 대한 세 종류의 압축강도 그리고 각 공시체에 가해진 압축하중에 평행 배열하는 두 조의 미세균열에 대한 다섯 파라미터 사이의 상관 관계를 보여 주는 여섯 유형의 도면을 작성하였다. 거창 및 합천화강암에 대한 이들 도면으로부터, 빈도수(N, 0.872) 및 밀도(ρ, 0.874)와 함께 총 길이(Lt)에 대한 상관계수(R2)의 평균값(0.877)이 가장 높다. 또한, 세 공시체의 최소(0.768) 및 최대(0.804)의 압축강도에 비하여 평균압축강도와 관련된 상관계수의 값(0.829)이 보다 높다. 다섯째, 거창화강암의 세 공시체에서 발달된 상기의 두 조의 미세균열과 평행한 방향으로 측정한 압열인장강도의 분포 특성을 도출하였다. 관련 도면으로부터, R, G 및 H 공시체에 해당하는 이들 인장강도에 대한 세 그래프는 H(R1+G1) < G(R2+H1) < R(R1+G1)의 순을 보여 준다. 인장강도에 대한 세 그래프의 배열순과 압축강도에 대한 세 그래프의 배열순과 상호 부합한다. 따라서, 세 공시체의 압축강도는 상기한 세 유형의 인장강도와 상호 비례한다. 여섯째, 상기한 세 그래프에서 도출한 각 누적수(N=1~10)에 해당하는 세 인장강도 그리고 각 그래프에 해당하는 다섯 파라미터의 값 사이의 상관 계수를 도출하였다. 10개의 상관도에서 도출한 각 파라미터에 대한 상관 계수의 평균값은 밀도(0.763) < 총 길이(0.817) < 빈도수(0.839) < 평균 길이(Lm, 0.901) ≤ 중앙 길이(Lmed, 0.903)의 순으로 증가한다. 일곱째, 세 공시체에 대한 일축압축강도 그리고 압열인장강도 사이의 상관도를 작성하였다. 상기한 상관도는 세 종류의 압축강도 그리고 다섯 그룹(A~E)의 인장강도를 근거로 아홉 유형으로 분류하였다. 관련 도면으로부터, 최소압축강도를 제외한 평균 및 최대압축강도와 함께 인장강도가 증가할수록, 상관계수의 값은 급격하게 증가한다.
공급처 s와 수요처 t, 호가 수용량을 갖고 있는 방향 그래프 망 $D=(N,A),n{\in}N,a=c(u,v){\in}A$에 대해, 공급처 s에서 수요처 t로의 최대 흐름양은 N을 $s{\in}S$와 $t{\in}T$의 집합으로 분리시키는 최소절단값이 결정한다. 최소절단을 찾는 대표적인 알고리즘으로는 수행복잡도 $O(NA^2)$의 Ford-Fulkerson이 있다. 이 알고리즘은 가능한 모든 증대경로를 탐색하여 병목지점을 결정한다. 알고리즘이 종료되면 병목지점들의 조합으로 N=S+T의 절단이 되는 최소 절단을 결정해야 한다. 본 논문은 S={s}, T={t}를 초기값으로 설정하고, 망의 최대 수용량 호 $_{max}c(u,v)$를 인접한 S나 T로 병합시키고 절단값을 구하는 최대인접병합 알고리즘을 제안하였다. 최대인접병합 알고리즘은 n-1회를 수행하지만 알고리즘 수행 과정에서 최소절단을 찾는 장점을 갖고 있다. Ford-Fulkerson과 최대인접병합 알고리즘을 다양한 8개의 방향 그래프에 적용한 결과 제안된 알고리즘은 수행복잡도 O(N)인 n-1회 수행 과정에서 최소절단을 쉽게 찾을 수 있었다.
본 논문은 한 가지 특징 요소로서 획 방향 코드들만을 사용하는 강건한 오프라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 입력된 숫자 이미지에 대하여 일반적인 8방향 코드를 생성하고 이 코드들의 조합을 다층 신경망에 학습하고 각 숫자를 인식하게 한다. 8방향 코드들은 다양하게 표현된 숫자들의 자기구성 그래프(SOG*:Improved Self-Organizing Graph) 세선화 결과에 의해 만들어지고 이 코드의 사용은 2개 이상의 특징점들을 처리하는 기존의 복합적인 단계들을 단순화시킨다. 실험결과는 모든 숫자 데이타베이스의 어떤 이미지들에 대해서도 인식률이 일관성 있게 98.85% 이상임을 보여준다.
지열 분포에 관련된 지질구조의 특성을 파악하기 위하여 지온경사, 지열류량 자료와 인접한 선구조의 방향성에 대한 상관성 분석을 실시하였다. GIS를 이용하여 지열정보데이터베이스에서 발췌한 209개 지온경사 자료와 218개 지열류량 자료에 대하여 전국 광역단열도로부터 가장 인접한 선구조를 추출하고 10도 간격의 방향별 지온경사 및 지열류량 자료 빈도 및 평균값을 그래프에 도시하였다. 인접 선구조의 방향별 지온경사 평균은 $N30^{\circ}{\sim}40^{\circ}W$, $N10^{\circ}{\sim}20^{\circ}E$ 방향에서 $58.9^{\circ}C/km$, $54.9^{\circ}C/km$로 가장 높았고, 인접 선구조의 방향별 지열류량 평균은 $N80^{\circ}{\sim}90^{\circ}W$, $N50^{\circ}{\sim}60^{\circ}W$ 방향에서 98.71 $mW/m^2$, $98.70mW/m^2$로 가장 높았다. 각 선구조 상의 좌표들을 이용하여 지열류량 분포도에서 지열류량 값을 추출한 결과 $N10^{\circ}W{\sim}N40^{\circ}E$, $N60^{\circ}{\sim}70^{\circ}W$, $N50^{\circ}{\sim}60^{\circ}E$ 방향의 지열류량 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 지온경사와 지열류량 자료에 대한 인접 선구조의 방향은 북북동, 북서, 서북서 방향이 우세한 것으로 나타났다. 이는 우리나라 조구조 운동과 관련한 단층, 절리 등의 단열구조의 우세 방향과 잘 일치하는 것으로 해석된다.
전류원을 포함한 대형회로망의 컴퓨터적 해법을 위한 도형적 접근 방법을 제시하였다. 기본적인 회로망 해석법으로 망로해석법을 사용하였고, 전류원은 등가변환이 어려운 병렬 임피던스가 없는 경우로 한정하였다. 방향성 그래프의 기하학적 작도와 전류원 전류 흐름도 작성에 의해 회로망 행렬을 구성하였다.
전압원을 포함한 대형회로망의 컴퓨터적 해법을 위한 도형적 접근 방법을 제시하였다. 기본적인 회로망 해석법으로 마디해석법을 사용하였고, 전압원은 등가변환이 어려운 직렬 임피던스가 없는 경우로 한정하였다. 방향성 그래프의 기하학적 작도와 전압원이 연결된 마디와 마디 사이의 상관 관계식에 의해 회로망 행렬을 구성하였다.
급격히 증가하는 무선 통신 통화처리를 위한 방안으로 셀룰러 네트워크에서의 효율적인 채널 할당 문제가 통신자원의 사용을 최적화하려는 목적 하에 활발히 연구되어지고 있다. 이러한 채널 할당 문제는 그래프에서의 컬러링 문제로 바꾸어 생각해 볼수 있는데 그 중 하나인 크로마틱 대역폭 문제의 하한값이 (O(k$^2$)로 알려져 왔었다. 본 논문에서는 크로마틱 대역폭 채널 할당 문제의 하한 값이 O(k$^3$)임을 보였고 이는 기존에 알려진 하한 값보다 정확한 하한 값을 제시함으로 해서 채널 할당 문제의 새로운 방향을 제시했다.
자바 바이트 로드 명령어는 타입에 관한 정보를 포함하고 있다. 그러나 기본적으로 스택 기반으로 동작이 수행되기 때문에 지역 변수를 위한 명시적인 타입을 가지지 않는다. 하지만 프로그램의 최적화나 역컴파일을 위해서는 지역 변수의 타입을 아는 것이 중요하다. 본 논문은 스택을 사용하지 않는 3-주소 코드에서 지역 변수를 위한 정적 타입 추론을 구현한다. 이를 위해 본 논문에서는 SSA와 방향성 그래프를 적용한다.
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 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 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.
내용기반 비디오 복사 검출(content-based video copy detection)은 기존의 워터마킹 방법과 반대의 개념으로서, 비디오 스트림에 독특한 패턴을 첨가하는 워터마킹에 비해, 비디오의 복사본을 검출하기 위해 패턴을 첨가하지 않고 원본 비디오의 내용 기반 특징(content-based signature)을 비교한다. 기존의 일반적인 내용 기반 복사 검출방법은 키 이미지를 선택 한 다음 이미지 정합을 사용하였으나, 본 논문은 비디오 복사검출을 위해 시간에 따른 영상의 변화를 나타내는 모션을 구한다. 이를 각 방향으로 양자화하여 제안한 방향성 히스토그램을 구하면 비디오의 클립은 1차원 그래프 형태로 변환된다. 제안한 알고리즘은 실시간 검색을 위한 인덱스 구성에 적합하고, 비디오 특징의 정합에 의해 움직임 변화가 많은 TV광고 노출 횟수 검색 둥에 유리하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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