원전 주요계통의 전자카드에는 열화상태를 평가하기 위한 곱셈기가 필요하며, 이것은 두 개의 입력신호를 곱하는 기능을 가진 것으로서 실제 신호처리를 할 때 곱셈의 정확성을 기하기가 어렵다. 곱셈기 회로에서 중요한 것은 곱셈값이 정확해야 된다는 것과 곱셈의 선형성이 완벽해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 연산증폭기와 트랜지스터의 특성을 이용하여 선형성이 우수한 곱셈기를 개발하여 본 논문에서 제시하여 정당성을 입증하려 하였다. 이와 같은 개발회로로서 정확한 곱셈과 곱셈의 우수한 선형성을 확보하기 위해 반도체의 비선형적인 요인을 제거하도록 노력하였다. 개발된 회로의 우수성을 입증하기 위해 개발된 회로에 적합한 각종 부품값을 부여하여 시뮬레이션으로서 곱셈연산을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로서 단계별로 출력파형을 보였으며, 논리적인 분석치와 측정치를 비교분석하였다. 이 방법은 기존의 방법들에 비하여 곱셈결과와 선형성이 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 생존 가능한 선박 백본 네트워크의 설계 기법을 제안하였다. 제안한 설계 기법에서 선박 백본 네트워크의 토폴로지를 근사 최적으로 구성하기 위하여 먼저 선박 장치의 통신 인터페이스와 링크가 이중화로 구성된 선박 백본 네트워크의 효율적인 구조를 분석 및 제안하였다. 그리고 제안한 선박 백본 네트워크의 구조를 고려한 정수선형계획법 기반 물리 토폴로지의 구성 방안을 제안하였다. 마지막으로 메타 휴리스틱 기법을 적용하여 물리 토폴로지 계층 위에서 형성되는 논리 토폴로지의 구성 방안을 제안하였다.
로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.
지금의 정보환경에서 전시콘텐츠는 미디어의 작동 논리 하에서 생산되고 그 빛을 발한다. 그 환경의 변화를 감지하고 문화 산출물을 제작하는 일은 군화 생산자들에게 기존에 없던 표출형태를 바꿀 수 있는 환경을 이해하는 일이 선행된다고 볼 수 있다. 이것 중에 데이터 구조와 매체 안에서 작동되는 데이터베이스 논리를 살펴보는 것은 전시콘텐츠의 형식과 내용을 구성하는데도 많은 도움이 될 뿐 아니라 정보기술의 통합적인 환경에서 다중화 된 플랫폼에 유용적인 문화 산출물을 투입 시켜야 하는 데도 중요하다. 지금의 전시물들은 데이터와 데이터베이스의 작동논리를 안고 그 표면 디자인에 많은 힘을 쏟고 있다. 정보는 미학적으로 표현되고 하나의 품(品)으로 제시되며 유희적 환경을 촉진시키는 방향으로 나아가고 있다. 그것은 웹이나 게임의 형태로 제공되기도 하고, 손에 지닐 수 있는 단말기나 상이한 컴퓨터 환경을 언급하면서 다양한 미디어 환경을 수렴하는 방향으로 발전하고 있다. 비선형적 관점과 기표가 과하게 작용하는 환경으로 이동하는 중에 미디어의 움직이는 논리를 파악해야 하는 것은 사용자가 데이터베이스 작동논리를 바탕으로 다매체 사회에서 정보능력을 갖춘 매체인간으로서의 능력이 필요하기 때문이다. 자연적 환경과는 좀 다르게 전개되는 가상의 환경에서 데이터베이스는 사용자들에게 미증유의 경험을 증대시켜 줄 수 있는 기반을 마련하고, 접해보지 못한 기표 우위의 환경을 제공하게 된다. 이것은 선조성에 기반 한 감각을 바탕으로 새로운 환경에 따른 서사(narrative)를 제공할 것이다.
비선형 불변 공격은 비교적 간단한 구조의 키 스케줄을 갖는 경량 블록암호에서 필수적으로 고려되어야 할 공격이다. 간단한 구조의 키 스케줄을 갖는 경량 블록암호가 비선형 불변 공격에 저항성을 보이는 방법으로 가장 잘 알려진 것은 라운드 키 간의 차분 중 알려진 것들의 집합에서 선형계층에 대해 불변인 최소의 선형공간의 크기가 블록 크기와 같은지를 확인하는 것이다. 본 논문에서는 다음과 같은 연구 결과를 제시한다. 설계자 관점에서 비트 순열을 선형계층으로 사용하는 SPN 구조 경량 블록암호는 라운드 키 간의 차분의 종류가 한가지여도 비선형 불변 공격에 안전할 수 있음을 증명하고, 그러한 비트 순열의 형태와 개수를 제안한다. 또한, PRESENT 구조 블록암호는 비선형 불변 공격에 저항성을 갖기 위해 적어도 두 종류의 라운드 키 간의 차분이 필요함을 전수조사를 통해 보이며, 두 종류의 라운드 키 간의 차분을 필요로 하는 비트 순열을 사용해도 차분 공격에 대한 저항성이 오히려 증가할 수 있음을 보인다. 마지막으로 GIFT의 S-box를 사용하면서 BOGI 설계 논리를 유지하는 모든 비트 순열의 불변 성분 분포를 통해, 변형된 GIFT 구조 블록암호는 비선형 불변 공격에 저항성을 갖기 위해 적어도 8종류의 라운드 키 간의 차분이 필요함을 보인다.
본 논문에서는 확장된 병렬 분산 보상기와 최적 극점 배치 방법을 사용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 기반 제어기의 분석과 설계 방법을 제안한다. 설계과정을 설명하면 먼저비선형 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 확장된 병렬 분산 보상기를 사용하여 제어기 규칙을 작성한다. 그리고 최적 극점 배치 방법을 사용하여 국소 상태 궤환 제어기를 설계하고 이를 이용하여 전체의 퍼지논리제어기를 설계한다. 기존의 사용된 병렬 분산 보상기와는 다르게 본 논문에서 새로이 개발된 확장된 병렬 분산 보상기와 최적 극점 배치 방법을 이용함으로써 안정한 국소 퍼지 제어기의 설계뿐만 아니라 추적 제어 목적도 수행할 수 있는 전체의 안정한 퍼지 제어기도 설계할 수 있다. 게다가 전체 퍼지 모델 뿐만 아니라 실제 비선형 시스템에 대해서도 안정도 분석을 행하였다 마지막으로 제안된 퍼지 모델 기반 제어기 설계 방법의 효율성과 가능성을 하나의 시뮬레이션 예를 통하여 증명하였다.
본 연구의 목적은 규칙기반 모델링을 구성하여 하계망을 일반화하고자 하였다. 그 동안 지도 일반화에 대한 연구는 제한된 지도요소를 대상으로 선형사상의 형태변형을 위한 알고리즘 개발과 평가에 집중되었다. 규칙 기반 모델링은 지도제작 원리와 공간현상의 분포패턴을 분석하여, 그 결과를 일반화 과정에 적용하기 때문에 기존의 일반화 알고리즘 개선에 도움이 된다. 규칙기반 모델링은 다양한 지도요소들을 대상으로 일반화를 적용할 수 있고, 디지털 환경하에서 다축척 지도제작에 효과적이다. 본 연구에서 개발된 하계망 규칙기반 모델링은 일반화 규칙, 중심선 추출 그리고 선형사상 일반화 알고리즘으로 구성된다. 일반화를 적용하기 앞서, 하계망은 논리적 오류를 최소화하기 위해 저수지와의 연결관계를 분석하였다. 모델을 적용한 결과, 108개의 실폭 하천 중 17개 하천이 중심선으로 추출되었다. 하천의 총길이는 1:25,000에서 17%, 1:50,000에서는 29%로 감소하였다. 선형사상 일반화를 위해 개발된 Simoo 알고리즘은 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. Doug]as-Peucker 알고리즘은 자료점 간격과 편각이 커지게 되어 선의 형태가 거칠어지는 반면, Simoo 알고리즘에서 선형사상은 축척이 감소함에 따라 보다 완만해진다.
본 논문은 비선형적인 스토리텔링 보드 구성에 관한 연구로, 등장인물의 맥락적 관점을 유지하는 방법을 설명하고자 한다. 스토리텔링은 다양한 요소들이 상호작용하여 감독의 창의적 의도를 반영하며, 원인과 결과에 대한 논리적인 이야기 구성을 가능하게 한다. 이는 시청자의 공감과 감정이입을 증대시키는 주요 목적이 있다. 이에 따라, 스토리텔링과 스토리보딩 간의 구별된 인식에 관한 심층적인 연구의 필요성이 제기되었다. 아울러 스토리텔링과 스토리보딩의 통합적인 접근은 이야기 구성과 시각화 과정을 이해하는 데 학문적 가치가 있다. 따라서 본 연구는 비선형적인 스토리텔링 보드 구성 방법을 제안하며, 분리된 카메라의 관점과 맥락적 장면의 연속성을 고려하여 시각적 복잡성과 상관성을 이해하는 데 기여할 것이다. 이러한 접근은 캐런 펄먼이 언급한 물리적 리듬, 감정의 리듬, 사건의 리듬 등 장면의 시각적 복잡성을 통합적이고 동시적으로 고려하여 사고를 심화시키는 상관성을 이해할 수 있다.
분포정수계는 시스템이 두 개 이상의 독립변수로 표현되면서 또한 각 변수에 대한 미분을 포함하는 편미분 방정식으로 표현되므로, 분포정수계에 직접적인 최적제어 논리를 도입하는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서 제시하고자하는 새로운 알고리즘은 월쉬 함수 고유특성을 그대로 유지할 수 있는 유한급수전개방법을 이용함과 동시에 계산의 편리성을 위하여 고속 월쉬 변환을 사용하는 것으로서, 본 연구 방법을 사용하면 역행렬 연산이 필요 없게 되므로 기존의 방법에 의해 처리하기 힘든 분포정수계, 선형시변계, 비선형계의 해석 및 제어문제어도 쉽게 적용할 수 있다.
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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