프로그램의 생산성을 향상시키기 위해 프로그램 개발 단계에서 소요되는 비용을 최소화하려는 목적으로 점진 평가를 사용하고 있다. 점진 평가는 전체 프로그램을 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 종속 차트(dependency chart)를 확장하여 객체 지향언어인 자바 같은 언어에서 점진 평가를 수행할 수 있도록 확장된 종속 차트를 제시한다. 객체 지향언어에서 점진 평가를 수행하는 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 점진 평가의 효율성을 분석한다.
본 논문은 목적 상태를 구성하는 부분목적들 사이의 선취관계를 이요하는 새로운 탐색방법을 제안한다.제안된 방법은 기존의 인공지능 탐색 방법에 부분 목적들간의 선취관계를 이용하여 분지인수(branching factor)와 탐색 공간의 깊이를 줄이고,직접 성취 가능한 극대 부분 목적과 필연적인 작업들을 즉시 실행하는 전략을 사용하여 효율성을 더육 제고 시킨다. 이러한 전략을 사용하는 제안된 알고리즘의 효율성을 이론적으로 보일 뿐 아니라,점증깊이 우선 탐색(DFID:Depth-First Iterative Deepening Search)방법과 IDA(Iteratice Deepening A)알고리즘에 제안도니 방법을 적용하여 얻은 변형된 탐색 알고리즘을 이용하는 로봇 계획 시스템을 구현하여 제안된 전략의 효율성을 실험적으로도 보인다.
하드웨어의 성능이 향상됨에 따라 멀티태스킹 방식으로 병행 처리하는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 프로그램 개발 단계에서 프로그램을 수정할 경우, 전체 프로그램을 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 방법이 점진 평가인데, 여러 프로세서에서 병렬로 처리하는 대신 자바언어의 멀티쓰레딩 기능을 활용하여 점진 평가의 효율성을 증대시키는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 의미 구조에 직접적으로 영향을 주는 변수의 값을 나타내는 속성을 중심으로 종속성을 표시하여 객체 지향언어인 자바 언어에서 병행 점진 평가를 동시에 효율적으로 수행할 수 있는 병행 점진 평가 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 정확성을 증명한다. 실험을 통해 병행 점진 평가 방법의 효율성을 분석한다.
프로그램의 생산성을 향상시키기 위해 프로그램 개발 단계에서 소요되는 비용을 최소화하려는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 점진 평가는 프로그램을 수정할 경우, 전체 프로그램을 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 방법이다. 점진 평가 방법은 전체 프로그램을 다시 평가하지 않기 때문에, 프로그램 개발 환경의 실행 효율성 측면에서 고려해 볼 때 매우 중요하다. 본 논문에서는 명령형 언어를 위해 제시된 종속 차트(dependency chart)를 확장하여 객체 지향언어인 자바 같은 언어에서 점진 평가를 수행할 수 있도록 확장된 종속 차트를 제시한다. 객체 지향언어에서 점진 평가를 수행하는 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 정확성을 증명하고 실험을 통해 점진 평가의 효율성을 분석한다.
그룹에 기반한 통신 응용 서비스의 요구가 증가함에 따라 멀티캐스트 기반 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 멀티캐스트 구조에 대한 안전성과 효율성 및 확장성 부분에 대한 해결책은 아직 미비한 상태이다. 본 연구에서는 기존의 대표적인 멀티캐스트 키 관리 구조를 고찰함과 동시에 PKI(Public Key Infrastructure), Ipsec, 도메인 Subgroup 및 구조적 이원화 기법 등에 기초하여 확장성을 제공하는 안전한 멀티캐스트 키 관리 구조를 제안한다. 또한 새로이 제안된 방식과 기존의 방식들을 안전성, 효율성 및 확장성 부분에서 비교 분석함으로서 그 효용성을 검증한다.
렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음중폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.
표본의 크기가 동일하지 않으면서 등분산이 기지 또는 미지인 경우 k개의 정규모집단의 평균에 대한 부분집합선택절차론은 여러 사람들에 연구되었으나 제안된 부분집합선택절차들의 성질과 효율성을 비교한 결과가 미흡하다. 본 고에서는 제안된 특성을 조사하고 여러 가지 형태에서 효율성을 비교하였다.
본 논문은 일반반복 화상 처리가 화상 전체에 화사의 정보와 상관없이 일률적인 방법으로 적용함으로서 생기는 비 효율성을 고려하여 처리하는 화소의 주변 화상 정보를 이용하여 평면 부분과 윤곽 부부느이 처리회수를 달리하여 주므로서 시각적인 효과와 동시에 처리 시간을 단축하는 국부 반복 복원 방법을 제안하였다. 국부 반복 복원 방법은 일반 반복, 복원 알고리즘을 적용하여 윤곽 부분을 집중 복원하고 평면 부분은 복원없이 통과하는 방법으로, 여기에 사용된 일반 반복 알고리즘이 수렴하면 국분 반복 복원도 수렴하게 됨을 이용하였다. 각각 처리된 화상,MSE, 처리 시간등을 비교하여 그 효율성을 확인하였다.
본 연구는 Malmquist지수를 이용하여 1997년 외환위기 때부터 2000년까지 국내은행의 생산성 변화를 순수기술효율성, 규모효율성 및 기술진보의 변화로 구분하여 측정함과 동시에 서울소재은행과 지방은행간의 생산성을 비교하였다. 1997년과 2000년간의 순수기술효율성의 변화는 감소하였지만, 규모효율성과 기술진보의 변화가 순수기술효율성의 하락 부분을 상쇄한 결과로 2000년에는 1997년의 생산성 수준을 회복하였다는 것을 확인하였다. $1997{\sim}2000$년의 서울소재 은행과 지방은행간을 비교한 결과에 의하면 서울소재은행의 생산성이 높게 나타났다. 두 집단간에 이러한 차이는 규모효율성으로부터 기인하였으며, 기술혁신을 의미하는 기술진보의 변화에는 두 집단간에 차이가 없었다. 특히 지방은행의 생산성은 2000년에도 1997년도 수준을 회복하지 못하고 있다.
무선 센서 망에서 모바일 싱크 그룹에게 데이터를 전송하기 위한 Mobile Geocasting에 관한 연구가 진행되었다. Mobile Geocasting에서, 싱크 그룹의 지역에 싱크들에게 데이터를 전송하기 위해 유니캐스팅과 플러딩의 두 가지 접근 방식이 있다. 에너지 효율성의 관점에서, 유니캐스팅은 분산된 적은 수의 분산된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이고, 반면에 플러딩은 다수의 밀집된 싱크들에게 효율적인 전송 방식이다. 하지만, 이 두 가지 방식은 모두 너무 극단적으로 보수적인 방법이기 때문에, 그룹 지역 내에 싱크들이 전체적으로는 분산적이지만 부분적으로는 밀집하게 분포된 일반적인 상황들을 지원하기는 어렵다. 그러므로, 본 논문은 일반적인 분포를 가지는 이동 싱크 그룹을 효율적으로 지원하기 위한 유니캐스팅과 플러딩을 통합하는 하이브리드 방안을 제안한다. 제안 방안은 그룹 지역내에 분산된 싱크들을 위해서는 개별적 유니캐스팅과 밀집된 싱크들에게는 부분적 플러딩을 이용한다. 부분적 플러딩 지역을 도출하기 위해, 제안 방안은 하나의 수학적 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 기존의 방안들보다 에너지 소비 관점에서 더 효율적임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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