해상풍 데이터는 최근 들어서 신재생 에너지 개발의 일환으로 해상 풍력발전 단지가 각광받으면서 더욱 중요성을 더하고 있다. 본 연구에서는 2015~2020년 부울경(부산, 울산, 경남) 연안해역을 촬영한 Sentinel-1 영상 368장과 저해상도 수치모델의 UV 컴포넌트를 이용한 DNN (Deep Neural Network) 모델을 개발하여 해상풍 데이터를 공간해상도 10 m 수준으로 정밀하게 생산하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 기존의 CMOD (C-band Model) 함수에 비해 40% 정도 오차가 감소하였으며, U 컴포넌트와 V 컴포넌트는 각각 상관계수 0.901, 0.826의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구에서 부울경 해역(해안선으로부터 3 km 버퍼 영역)에 대해 산출한 10 m 해상도의 바람장 지도를 작성해 보면, 내륙에서 외해로 갈수록 풍속이 강해지는 일반적인 경향을 따르면서도 공간적으로 상세화된 바람 패턴을 잘 나타낼 수 있었다. 이러한 고해상도 해상풍 지도는 해상 풍력발전을 위한 상세조사뿐 아니라, SAR를 활용한 전천후 연안 방재 및 연안레저 정보 제공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 여러 개의 출력단을 갖는 논리회로에서 공통식을 찾는 방법을 제안하였다. 각각의 출력단위로 2개의 큐브로 구성된 몫을 찾고, 이 몫들 간의 쌍을 이용해서 부울 공통식을 찾는 방법을 보였다. 실험 결과로 2개의 큐브만을 이용한 공통식 산출만으로 전체 논리회로의 크기를 줄이는 데 효과가 있음을 SIS1.2 결과와 비교하여 보였다.
정보검색에서 가장 중요하면서도 어려운 문제 중의 하나는 사용자가 원하는 정보를 찾기위한 효율적인 질의를 작성하는 일이다 순수한 부을 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부을 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 지역적 문맥 분석 피드백을 이용한 전보검색 모델을 제안한다. 제안한 지역적 문맥 분석 피드백모델이 적합성 피드백이나 P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다
라이프니츠는 일반적으로 현대논리학의 선각자라고 부른다. 그래서 라이프니츠 논리학에서는 현대 논리학을 이해함에 있어서 중요한 단초들을 발견할 수 있다. 라이프니츠의 논리학을 대표하는 개념으로는 흔히 보편수학, 보편기호학 그리고 논리연산학을 들곤한다. 라이프니츠의 보편수학의 이념은 연대 논리학이 논리학과 수학의 통일에서 출발할 수 있는 결정적인 근거를 제공했다. 이러한 현대 논리학의 출발에 있어서는 상이한 두 입장을 발견할 수 있는데, 부울, 슈레더의 논리대수학과 프레게의 논리학주의가 바로 그것이다. 이 두 입장은 "논리학과 수학의 통일"에 있어서는 공통적인 관심을 보이지만, 논리학의 본질을 라이프니츠의 보편기호학에서 찾느냐 또는 라이프니츠의 논리연산학에서 찾느냐에 따라 상이한 입장을 취한다. 이외에도 보편과학이나 조합술을 이해하지 않고는 라이프니츠 논리학에 대한 총체적인 시각을 갖기 힘들다. 이 두 개념은 특히 타과학이나 과학적 방법론과 관련지어 논리학이란 과연 무엇인가라는 논리철학적인 조명에 있어서 중요한 실마리를 제공한다.
본 논문에서는 CPLD 조건식에 위 한 RTL 바인딩을 제안하였다. HDL로 기술된 회로에 대해 스케줄링을 수행한 후 모듈 연산 간격을 고려하여 합당한 모듈을 선택하여 할당을 수행한다. 할당을 수행한 후 주어진 조건식에 맞도록 CPLD를 선정한다. 할당된 결과의 모듈을 CPLD 내부의 CLB의 맞도록 부울식을 분할하고, 최적의 CLB를 사용하여 회로를 구현할 수 있는 바인딩 알고리즘을 제안하였다. 16 비트 FIR 필터로 실험한 결과 알고리즘을 적용하기 전보다 작은 크기의 CPLD로 회로 구현이 가능하였으며, 가산기의 경우 알고리즘을 적용하지 않았을 때 내부 사용율은 8.45%이었으나 알고리즘 적용한 결과 61.88%로 내부 사용율이 증가되는 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 논리합성을 위한 부울 공통식 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 각 논리식들에서 제수/2-큐브 몫들과 2-큐브 몫 쌍들을 산출하고, 이들을 이용해서 2-큐브 몫 행렬을 만든다. 2-큐브 몫들과 행렬로부터 후보식들을 찾고, 다음 이 후보식들의 교집합에 의해 여러 논리식에서 사용되는 공통식을 산출한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 방법들보다 전체 논리식의 리터럴 개수를 줄일 수 있었다.
이 논문에서는 1차원 혼돈맵들 중의 하나인 톱니맵을 8비트의 유한정밀도로 이산화시켜 설계하였고, 이 이산화된 톱니맵을 사용한 혼돈 2진 순서 발생기의 회로도도 제시하였다. 설계된 혼돈맵의 실제 구현은 이산화된 진리표로부터 얻어진 출력변수의 간략화된 부울함수에 따른 입력선과 출력선들의 정확한 연결만에 의해 실현하였다. 최대길이를 발생시키는 선형궤환시프트레지스터(mLFSR)에 의해 발생되는 난수성 2진 출력 순서들을 이산화된 톱니맵의 입력순서로 사용함으로써 결과적으로 최소 8배 더 긴 주기를 갖는 혼돈 2진 순서들을 발생시켰다.
A factorization is an extremely important part of multi-level logic synthesis. The number of literals in a factored form is a good estimate of the complexity of a logic function. and can be translated directly into the number of transistors required for implementation. Factored forms are described as either algebraic or Boolean, according to the trade-off between run-time and optimization. A Boolean factored form contains fewer number of literals than an algebraic factored form. In this paper, we present a new method for a Boolean factorization. The key idea is to build an extended co-kernel cube matrix using co-kernel/kernel pairs and kernel/kernel pairs together. The extended co-kernel cube matrix makes it possible to yield a Boolean factored form. We also propose a heuristic method for covering of the extended co-kernel cube matrix. Experimental results on various benchmark circuits show the improvements in literal counts over the algebraic factorization based on Brayton's co-kernel cube matrix.
본 논문은 계층적 시소러스를 이용한 정보검색 추론모델을 제안하였다.제안된 모델은 계층적 시소러스를 구성하는 색인어들과 이들의 가중치로써 표현되는 사용자의 질의오와 정보요소 간의 개념적 거리를 계산한다. 사요자질의어에 부울리언 연산자를 사용할 수 있도록 하여 검색 요구의 표현력을 향상시켰고,계층적 시소러스에 에지(edge)가중치를 허용하여 색인어들간의 상관관계를 보다 정확하게 표현할 수 있도록 하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 실험 결과, 인간의 적합도 판정과 상당히 유사함을 알 수 있었다.
매칭방법은 기하 및 입체 모델링에서 재단 곡면과 이들에 대한 부울 연산에 사용되는 기초적인 연산이다. 그러나 매칭연산은 부드러움을 정확하게 표현하는데 고 차수의 미분계수 제약조건으로 인하여 많은 계산량이 필요할 뿐만 아니라 곡면상의 여러 점을 동시에 선택하여 이동하였을 때, 곡면표현에 사용되는 복잡한 함수식으로 인하여 일반해를 구하기 어려운 단점을 가진다. 본 논문은 분수식에 의하여 RMC(Rotation-Minimizing Curve)을 정의하고 이를 이용하여 자유 형태 곡면간에 변형 매칭 방법을 제안한다. RMC는 매칭곡선과 곡면의 접선벡터, 회전벡터, 곡률의 변화율과 같은 기하학적 기법을 기반으로 한다. 제안한 방법은 입력으로 주어지는 곡면의 기하학적 복잡도와는 무관하게 매칭을 수행할 수 있으며 수행 성능은 계산된 매칭 곡선의 복잡도에 의해서만 좌우된다. 또한 곡선 표현에 사용된 값들을 정의된 매칭 곡선식에 그대로 적용할 수 있었으므로 최적화 응용 문제에 효율적으로 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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