제조셀에서의 기계배치 문제는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 제조셀에서의 기계매치 형태는 크게 선형배치 방법과 네트워크형배치 방법의 두 가지가 있다. 본 논문에서는 선형배치 방법에 대하여 검토한다. 선형배치를 위한 가장 일반적인 방법은 to/from 비율에 의한 방법이다. 본 논문에서는 최소역흐름모형을 제시하여 to/from 비율에 의한 방법과 비교한다. 비교 결과 최소역흐름모형에 의한 선형기계배치의 경우가 to/from 비율에 의한 방법보다 총역흐름 이동거리를 상당히 감소시키는 것으로 나타났다.
컨테이너터미널에서의 시설물배치의 중요한 목표는 단위물류영역별로 각각이 서로 효율적으로 배치되어 전체적인 이동시간의 최소화와 역주행방지, 기존공간의 최적활용, 작업자의 편익과 컨테이너 취급비용의 최소화로 컨테이너 처리가 원활히 이루어지도록 컨테이너터미널시설물의 합리적인 배치가 기본이 돼야 한다. 따라서, 합리적인 배치를 위해서 기존 컨테이너터미널 종사자 및 전문가들이 가지고 있는 현장에서의 경험적인 지식을 이용한 접근방법과 물류흐름의 동선 및 체계의 계량적분석이 가능한 수학적인 체계적 분석방법을 결부 시켜 컨테이너터미널의 시설물배치가 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 경험적인 지식과 수학적인 분석 방법이 결합된 시설물배치의 체계적접근방법을 이용한 연구흐름도를 작성하고, 분석절차에 따른 시설물배치과정을 수행했다.
이열 기계 배치 문제는 기계의 수가 많아지면 기존의 알고리즘으로는 실제적으로 해결이 불가능한 조합 최적화 문제이다. 본 논문에서는 최적의 기계 배치를 찾기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하고 기존의 방법과 비교하여 선택 과정의 개선을 통해 최적화의 성능을 향상시키는 방법에 대하여 고찰한다. 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 MZR 디스크의 특성과 VOD에서 사용자들의 접근 편기성을 고려한 비디오 블록의 효율적 배치방법을 제안한다. 또 제안된 방법에 대하여 VOD 서버의 모델링과 모의실험을 통하여 성능을 평가하였다. 기본적인 방법은 인기도에 따라 Zipf 분포를 고려하여 MZR 디스크상에 선형배치나 편기된 휴리스틱(SH) 방법으로 배치시키는 것이다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해서, 2 대의 디스크를 설치한 워크스테이션에서 다양한 편기요인 하에서의 성능을 실험하였다. 실험결과 여기에서 제시한 방법이 임의배치 방법보다 좋은 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다. 디스크 그룹으로 배치방법을 확장하기 위하여 동시에 지원 가능한 최대 사용자 수와 사용자당 필요한 버퍼의 크기를 분석하였다. 제안된 방법의 수행력에 관련한 변수로는 디스크헤드 스케쥴링 방법, 배치방법, 스트라이핑 단위 등을 고려하였으며 실험결과 본 논문에서 제시한 방법이 효율적임을 알 수 있다.
영화와 같은 사실적인 영상은 너무 많은 정보를 포함하고 있어서 때로는 사용자에게 제작자의 의도를 쉽게 전달하기 어려울 수 있다. 이와 달리 만화와 같은 비사실적인 영상은 중요하지 않은 부분을 아주 간단하게 표현하거나 혹은 중요한 부분만을 강조해서, 작가의 의도를 직관적으로 훨씬 잘 전달해 준다. 만화는 스피드라인, 말풍선, 배경 텍스쳐 등과 같은 만화 고유의 표현 기법들을 통하여 일반 정지영상들보다 많은 부가적인 정보를 전달해 준다. 특히, 말풍선은 장면 내의 인물들의 대사를 전달하는 매체로, 올바른 내용 전달을 위해 읽기순서(reading order)에 따른 말풍선간의 관계 및 말풍선과 인물간의 관계를 고려하여 적절한 위치에 배치 되어야 한다. 본 논문에서는 비디오 영상에서 추출된 장면의 만화적 변환을 위한 기법들 중에서 말풍선 자동 배치 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지도에서 지명을 배치할 때 흔히 사용하는 특징점 라벨 배치(Point-Feature Label Placement) 방법에 기반하였다. 또한, 본 논문에서는 말풍선 배치가 얼마나 잘 되었는가를 평가하기 위한 객관적인 평가 함수를 제안하였다. "Love Actually", "살인의 추억"등의 다양한 영화 장면들을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법의 말풍선 배치 결과가 사람이 수작업으로 배치한 것과 비교해 크게 부족함이 없는 것을 알 수 있었다.
일반적으로 센서들의 위치는 감시 정찰 센서 네트워크의 적용 범위, 데이터 전송 비용, 그리고 자원 관리에 영향을 미치기 때문에, 최적의 위치에 센서를 배치해야 한다. 그러나 산악 지대나 도심 지역과 같은 실 환경에 센서 노드를 배치할 경우, 센서에 영향을 미치는 다양한 지형 및 기후 요소들을 고려하기 어렵다. 따라서 이러한 다양한 환경에 센서를 배치할 경우 감시 영역 측면에서 목표 대상을 효율적으로 탐지할 수 있는 센서 배치 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 센서 배치와 관련된 다양한 기후와 지형 등의 환경 요소들을 분석하고, 이들 영향 요소들이 센서 노드 배치 시 활용될 수 있도록 정량화한다. 이를 바탕으로 센서 탐지 영역 측면에서 정량화된 영향 요소들을 고려함으로써 보다 실효적인 센서 배치 방법론을 제안한다. 또한 본 논문에서 제안한 센서 배치 방법론을 따르는 센서 배치 관리 시스템을 구현함으로써 제안된 방법론의 타당성을 입증한다.
딥 러닝은 영상 분류를 위한 여러 방법 중 높은 정확도를 보이는 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 방법 가운데 합성곱 신경망 (CNN:Convolutional Neural Network)을 이용하여 영상을 분류함에 있어 배치 정규화 방법이 추가된 CNN을 이용하여 영상 분류의 정확도를 높이는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 영상 분류를 더 정확하게 수행하기 위해 기존의 뉴럴 네트워크에 배치 정규화 계층 (layer)를 추가하는 방법을 제안한다. 배치 정규화는 각 계층에 존재하는 편향을 줄이기 위해 고안된 방법으로, 각 배치의 평균과 분산을 계산하여 이동시키는 방법이다. 본 논문에서 제시된 방법의 우수성을 입증하기 위하여 SHREC13, MNIST, SVHN, CIFAR-10, CIFAR-100의 5개 영상 데이터 집합을 이용하여 영상분류 실험을 하여 정확도와 mAP를 측정한다. 실험 결과 일반적인 CNN 보다 배치 정규화가 추가된 CNN이 영상 분류 시 보다 높은 분류 정확도와 mAP를 보임을 확인 할 수 있었다.
동형건반배치는 타일 형태의 건반 악기에서 음의 배치를 일관되게 하는 방법으로 같은 방향의 이웃 건반에 같은 음정차이로 배치함으로써 일관된 음계배치가 가능하도록 하는 방법이다. 비교적 오래전부터 사용되어 왔지만 최근에 다양한 현대적인 악기 설계나 소프트웨어적인 악기의 인터페이스에서 적용함으로써 주목받아오는 방법이다. 여기에는 서로 다른 다양한 배치 방법들이 제안되어 왔으나 몇 가지가 존재하는 지 서로 어떤 관계에 있는 지 등에 대한 연구가 거의 이루어져 있지 않다. 본 논문에서는 이러한 동형건반배치에 대해 분류 방법을 제시하고 이들 간의 관계에 대해서 분석한다. 이는 기존에 알려져 있는 것보다 훨씬 적은 수의 동형건반배치 종류가 존재함을 보이고 분류의 틀을 마련하여 동형건반배치에 대한 연구의 기반을 제시하였다. 이를 바탕으로 좀 더 체계적인 분석과 연구가 이루어 질 것으로 기대되며 다양한 음악용 인터페이스를 개발하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 연구는 음악 교육용 게임에서 기본적인 요소인 음정, 화성, 화음, 음계 등을 이해하도록 트레이닝 시키는 데 매우 중요한 역할을 할 것으로 보인다.
본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel을 소개하고 두 가지 분할 기법(FM, hMETIS)을 통해 효율적인 초기 배치를 얻음으로써 Mongrel의 성능을 개선한다. Mongrel은 middle-down 방법론을 채택한 전역 배치와 상세 배치의 2단계 표준 셀 배치기이며 전역 배치 단계에서는 RBLS(Relaxation-Based Local Search)를, 그리고 상세 배치 단계에서는 최적 인터리빙(optimal interleaving) 기법을 통해 최적화 알고리즘을 수행한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 Mongrel의 성능을 평가하고 효율적인 초기배치가 최종 결과에 미치는 영향을 분석한다.
본 논문은 위치기반 동역학 방법에 사용되는 3D물체를 근사화하기 위한 방향성 파티클 배치방법을 소개한다. 물체 매쉬를 분할하고 각 분할된 내부에 파티클을 채우는 배치 방법을 사용하면 물체의 표면에 여러 개의 파티클을 무작위로 배차하는 기존 방법보다 방향성 파티클의 개수를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법으로 배치한 파티클 구조가 기존 방법으로 배치한 파티클 구조에 비해 보다 빠르게 시뮬레이션을 계산할 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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