급변하는 소비자의 욕구를 만족시키고 이에 신속하게 대처하기 위해 Agile manufacturing 이나 Flexible manufacturing system에 관한 연구가 활발히 전개되어 왔다. 또한 최근에 급속한 컴퓨터 관련 하드웨어의 발달의 인해 시스템 내부에 사용되는 장비 제어를 PC based controller 로 바꾸려는 움직임이 일고있다. 이러한 PC based controller가 전용 컨트롤러의 모든 기능을 수행하기란 아직은 한계가 있으나 점차 그 사용이 보편화될 것이며, 더욱이 컴퓨터 하드웨어의 놀라운 기술 발전으로 인해 앞으로는 여러 대의 장비를 한 대의 컨트롤러로 제어할 수도 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 환경에 민첩하게 대응하기 위해서 우선 각 장비별로 컨트롤러와의 통신을 위한 message 를 종합하고 이를 체계적으로 분류하도록 하며, 이렇게 분류된 각 message 들이 PC 기반의 콘트롤러에 줄 수 있는 load 를 계산하는 방법을 제시한다. 본 연구를 통해 컨트롤로의 각 장비를 제어함에 있어서 걸리는 작업 부하를 수치적으로 계산해 냄으로써 앞으로 제어할 장비를 무리 없이 컨트롤하기 위한 최적의 컨트롤러를 구성하는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 자율 주행 로봇을 위한 계층화된 소프트웨어 구조 제안한다. 제안된 소프트웨어 구조에서는 데이터 종류를 추상화 단계에 따라 수치형 데이터, 명제형 데이터, 사실형 데이터로 분류했다. 그리고, 사용하는 데이터의 종류에 따라 계층을 분류해서, 실행 계층, 제어 계층, 추론 계층을 구성하고 각 계층의 기능을 정의했다. 또한 각 계층별 데이터 특성에 따른 고유의 데이터 처리 방법을 적용하였으며, 처리 결과에 대한 계층간 연동 구조에 대해서도 제안한다. 이러한 계층의 명확한 구분을 통하여 실시간 문제이면서도 복잡한 자료 처리 구조를 가지는 자율 주행 로봇의 소프트웨어 구조를 체계화하였고, 각 계층별 소프트웨어를 콤포넌화하여 재 사용성을 높이게 되었다.
자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.
통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.
우리나라에 발생하고 있는 벼멸구 생태형의 형태적 차이를 구명하고자 생태형 1, 2, 3의 단시형 암컷과 숫컷의 다리부분의 형태를 관찰하였다. 앞다리, 가운데 다리 그리고 뒷다리의 제3부절의 형태를 51개 부위에서 조사한 다음 통계학적 분석을 위하여 정준 판별 분석법을 도입하였다. 각 생태형간의 Mahalanobis distance는 숫컷의 경우 생태형 2와 3 사이에서 가장 짧았고, 암컷은 생태형 1과 2 사이에서 가장 길었다. Scatter plot diagram상에서 각 생태 형간 분리현상이 뚜렷하여 중심점이 각각 다르게 나타났고 각 생태형에 속하는 개체는 중심점 부근에 고르게 분포하였다. 각 생태형간의 Group membership 조사에서 암수 모두 각 생태형은 각각 동일한 생텨형을 분류되었다.
디자이너의 감성적$.$직관적 의사결정을 객관적으로 지원할 수 있는 컬러 코디네이션 지원 모델과 도구를 개발하기 위한 전 단계로 디자이너의 색채 사고 과정에 있어서의 효율성을 도모하고 상호간의 색채 커뮤니케이션을 도울 수 있는 컬러 그루핑 체계를 마련하였다. 이에 관한 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 디자이너들의 색채 업무 효율을 높이고 디자이너간의 커뮤니케이션을 도울 수 있는 컬러 그룹의 제정과 각 그룹별 대표어휘의 필요성을 제기하여 이에 대한 대안을 제시하였다. 그루핑 방법은 고바야시와 히데끼 치지와, 그리고 엘리스 웨스트게이트와 마사 질의 이론을 참고하여 4개의 컬러 그룹으로 나누었으며 분류 방향은 색조별(톤별) 색채체계에 의한 분류가 정량적 표준 색표에 의한 분류보다 디자이너의 감성을 표현하는데 유리하다는 전제하에 섬유 색채의 특수성을 반영하여 색조별(톤별) 색채 체계를 근간으로 하였다. 각 그룹별 대표 어휘는 브라이트 , 파스텔 , 딥 , 뉴트럴로 추출$.$정의하였다. 각 그룹별 색조 개념에 대한 정의는 다음과 같다. 브라이트(Bright) - 순도 높은 기본 색상군 파스텔(Pastel) - 기본 색상 군에 화이트가 혼합된 색상군 딥(Deep) - 기본 색상 군에 블랙과 회색이 혼합된 색상군 뉴트럴(Neutral)- 기본 색상군의 성격이 드러나지 않는 중도색. 분류된 각 그룹의 추정 색상은 정시화의 색채시계와 색채 삼각형에 배치하여 색채 지각 공간에서의 분포 개념을 시각화함으로서 각 그룹별 영역 관계를 검증하였다. 4개의 대그룹으로 나누어진 색채군은 후속 연구에서 이루어질 선호 색채 수집 상황에 따라 몇 개의 소단위로 나누어지게 되며 각 소그룹의 색채군은 각 단위별로 배색 스토리를 전개할 수 있다. 또한 그룹과 그룹간의 크로스 오버 코디네이션이 가능해 짐에 따라 디자이너들은 이제까지의 개별 색상 조합의 색채 사유 패턴에서 벗어나 그룹별 색채 사유가 가능해짐으로서 디자이너들의 색채 사유 패턴의 혁신을 도모할 수 있다.
모바일 애플리케이션 서비스 시장의 폭발적으로 성장함에 따라 애플리케이션 서비스를 고객과 개발자 관점에서 분류하는 것이 필요한 실정이다. 그러나 모바일 애플리케이션 서비스의 체계적 분류에 관한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 네트워크 모듈성 분석을 통하여 모바일 애플리케이션 서비스의 분류하고 하위 카테고리를 제안하고자 한다. 구글플레이(GooglePlay)를 통해 총 1,607개의 헬스케어 관련 애플리케이션 서비스를 수집한 후 각 애플리케이션 서비스의 설명(description) 텍스트를 활용하여 유사도를 측정하고 이를 바탕으로 네트워크 분석을 수행하였다. 모듈성 분석을 수행하여 전체 네트워크의 커뮤니티를 탐지한 후, 각 클러스터를 기반으로 서비스 분류법을 도출한다. 이번 연구는 모바일 애플리케이션 서비스를 체계적으로 탐색하고자 하는 고객과 모바일 애플리케이션 서비스의 트렌드를 분석하고자 하는 개발자 모두에게 도움이 되는 서비스 분류에 대한 체계적인 접근방식이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 공간 명암도 의존 행렬을 이용하여 문서영상의 다양한 블록들을 상세하게 분류해 낼 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 블록분류 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화하여 평활화 기법을 적용함으로써 명암도 영상의 질감특징을 이용하여 분할하는 것보다 신속하게 블록을 분할하고 동시에 그 위치정보도 구할 수 있도록 하였다. 분할된 각 블록들의 공간 명암도 의존 행렬로부터 문서블록들의 7가지 질감특징을 구하고, 이를 정규화한 다음 역전파 신경회로망를 이용하여 문서블록들을 분류하였다. 문서블록들을 큰 문자, 중간 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등 여섯 가지 유형으로 상세 분류하였다. 또한 명암도 문서영상의 2차 통계 질감특징을 얻기 위해 공간 명암도 의존 행렬을 구할 때, 기존의 사진과 같은 일반 영상분할에서와는 달리, 문서블록 고유의 특징이 잘 반영되도록 하였다. 즉, 분할된 각 블록을 하나의 마스크로 정하여 수평 한 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구함으로써 고속의 질감특징추출과 상세 블록분류가 가능하도록 하였다.
본 연구는 평면 도형의 도형 분류하기 과제를 제시할 때 길이와 각의 표기 여부가 도형의 개념 이해에 어떤 영향을 주는지 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해, 초등학교 4학년 학생 33명을 대상으로 분류하기 과제 해결 과정을 Eye-tracker를 통해 녹화하고 정답률과 Gaze Duration을 중심으로 분석하였다. 그 결과, 이등변삼각형과 정삼각형의 분류하기에서는 길이를 제시하였을 때 정답률이 증가하고 Gaze Duration은 감소하였다. 예각삼각형과 둔각삼각형 과제에서도 직각을 표기했을 때 정답률이 증가하고 Gaze Duration이 감소하였다. 이러한 결과로 볼 때, 평면도형을 분류하는 과제를 제시할 때는 길이와 각을 표기하여 학생들이 어림하여 도형을 분류하기 보다는 도형의 개념 이해를 바탕으로 분류하는 것을 측정하는 데 초점을 두어야 할 것이다.
본 논문은 문서 영상을 대상으로 표, 그림, 글자 등의 각 구성요소들을 자동으로 분류하기 위한 새로운 텍스쳐 기반의 영상 분할 및 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서 영상 분할 단계와 문서 영상 내 구성요소 분류 단계로 이루어진다. 먼저 영상 분할을 수행한 후, 분할된 영역을 대상으로 문서 영상의 구성 요소들을 분류하는데, 이때 각 구성 요소는 서로 다른 텍스쳐를 가지고 있는 영역이라는 특징을 이용한다. 분할된 영역들을 분류하기 위한 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 다양한 텍스쳐 분석에 광범위하게 사용되는 2차원 가보필터를 이용한다. 제안한 방법은 구성 요소와 사용 언어에 대한 사전 지식을 이용하지 않으면서 문서 영상의 분할 및 구성요소 분류에서 좋은 성능을 보인다. 제안한 방법은 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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