다양한 응용 분야의 데이터베이스 설계시에 시스템 사용자와 설계자 간의 이해를 증진시키고 올바른 모델링을 위해 개체-관계 모델이 많이 사용되고 있다. 그렇지만 효과적인 구현을 위해 이 개체-관계 모델로 표현된 데이터베이스는 데이터 조작과 표현이 효율적인 객체지향 데이터베이스 모델로 변환되어야 한다. 이를 위해 개체-관계 모델의 모든 개념을 객체지향 모델의 개념으로 의미의 손실없이 변환시키는 방법이 연구되어야 한다. 이 논문은 일반화 상속과 집단화 상속의 개념을 도입하여 개체-관계 모델의 기능을 확장시켰고, 개체-관계 모델의 각 성분을 객체지향 데이터베이스 모델의 성분으로 변환시키는 규칙을 제시하고자 한다. 이 변환 규칙에서 역할에 따른 변환 기법을 제시하고, 이 제시된 변환 규칙을 이용하여 개체-관계 모델에서 객체지향 모델의 스키마로 의미의 손실 없이 변환됨을 예로써 보인다. 제안된 변환 기법은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계에 활용될 수 있다.
양방향입찰시장(TWBP)의 도입을 위해서는 이를 위한 시장설계 및 효율적인 시장운영을 위한 다양한 분석 작업들이 요구되고 있다. 특히 시장설계의 경우, 해외 자문회사와의 협력을 통해 경쟁적 전력시장을 이미 도입하여 운영하고 있는 해외 국가들의 사례들을 포함한 많은 시장운영 기법들이 검토되고 있으며 향후 도입될 TWBP 전력시장에 적합한 방안들을 준비하고 있다. 전력을 전력시장운영규칙이 정하는 바에 따라 전력시장을 통해서만 거래하도록 규정하고 있는 우리나라의 경우, 전력시장운영규칙은 전력시장과 전력계통의 운영에 대한 모든 것을 다루게 되는 만큼 이에 대한 합리적인 설계와 적용은 효율적인 TWBP 전력시장의 기본 틀이라고 할 수 있다. 양방향입찰시장에서의 가격결정은 전력수급과 시장가격 안정화를 위해 매우 중요한 사안이다. 또한 현재 CBP시장과 다른 용량요금(CP)제도의 폐지와 기타 공급예비력확보 제도 등 도매시장설계에 있어 중요한 자료를 제공한다. 양방향입찰시장하에서 가격수준 분석을 통해 시장개설 이전에 문제점을 사전에 검토하여 문제점을 개선하고 시장규칙에 반영하여야 한다. 또한 용량요금 폐지에 따른 보완대책을 수립하여 수급불안정을 방지하고 전력시장 안정화와 성공적인 도매경쟁시장 개설을 위해 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 CBP 시장과 TWBP 시장에서의 기본적 가격예측을 위한 구조적 모델링과 일부 시나리오에 대한 결과를 소개하고자 한다.
본 논문에서는 한국어의 전산처리를 위한 문법 모형 개발의 일부분으로 HPSG에 기반한 문법 모형의 개발을 시도한다. 문법 모형의 개발에는 ALE(Attribute Logic Engine)를 이용하며, 보문 구조와 보조 용언 구문을 분석하기 위한 사전구조 및 문법 규칙을 제시한다. 그리고 문의 종류 (Sentence Type:ST)와 문계(Sentence Level: SL), 시제, 존대 등을 분석해서 표상하기 위한 유형 계층 및 어휘부, 문법 규칙, 문법 원리 등을 제시한다.
본 논문에서는 비교 쇼핑 에이전트에 필수 요소인 wrapper를 자동으로 생성하는 방법에 대하여 제안한다. 상품 정보들을 추출하기 위하여 사용자로부터 URL, 질의 형식(Get 또는 Post), 입력 매개변수들, 검색된 HTML 페이지에서 출력 위치들(상품명, 모델명, 판매가...)을 추출한다. 또한, 상품명을 이용하여 검색을 실시하고, 검색 결과 문서들을 분석하여 상품가격을 추출하는 규칙을 생성하며, 생성된 규칙을 WIDL로 기술하여 데이터베이스에 저장한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기를 위한 최적 소속함수와 제어 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 염색체 암호화 방법을 이용하여 소속함수의 표현 해상도가 증가하여도 소속함수의 언어항의 개수를 일정하게 유지하여 제어 규칙을 표현하는 염색체의 길이가 크게 늘어나지 않도록 한다. 또, 소속함수의 언어항의 개수가 서로 다른 염색체에 대해서도 개선된 교배 및 돌연변이 연산자를 이용하여 효과적으로 유전자 연산을 적용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 퍼지 제어기의 자동 생성 방법의 평가 문제로 널리 이용되는 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 성능을 평가한다.
베네치안 블라인드의 슬래트 각도 조정은 사람에 따라 주관적이다. 그러므로, 제어 규칙에 인가된 초기의 데이타로는 에너지 절감 효과에 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 퍼지 베네치안 블라인드 제어기를 설계 및 구현하였다. 여기에서는 외부 환경에 잘 적응할 수 있는 퍼지 제어 규칙 및 소속함수를 tuning 할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 입력 에너지, 실내 환경 및 조명을 충분히 고려하여 에너지 절감 정도를 분석 및 평가하였다. 하절기와 동절기로 나누어 각각 실험한 결과 퍼지 이론을 적용하여 자동으로 슬태트 각도가 제어되는 시스템의 에너지 절감 효과를 얻을 수 있었다.
정보화시대에 들어서면서 나날이 급증하는 데이터에 대한 재가용성을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다 이러한 연구들은 의사결정지원, 예측, 추정 등의 분야에서 적용되고 있으나, 실생활에 활발히 적용되기까지 앞으로 많은 연구 및 개발이 요구된다. 이 논문에서는 수집된 데이터로부터 패턴을 추출하여 예측결과를 제공할 수 있는 시스템 모델과 모델에 적합한 점진적 규칙갱신 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 예측 모델의 특징은 새로 입력되는 정보에 대한 반복 학습시 수치데이터에 대한 평균근사치 할당방법을 적용하여 규칙갱신을 용이하게 하였으며 각 클래스의 수치데이터에 대한 분류를 용이하도록 하였다.
데이터 마이닝의 대표적인 기법인 연관규칙 마이닝을 위한 다양만 알고리즘들이 제안되었고, 각 알고리즘에 따른 대용량 데이터에 대한 신속한 탐색을 위한 독특한 자료구조가 제안되었다 각 자료구조의 특성에 따른 알고리즘 성능은 데이터의 패턴에 크게 의존한다. 본 논문에서는 Concept을 형성하는 세가지 대표적인 자료구조인 Hash Tree, Lattice. FP-Tree에 대해 비교 분석해보고, 데이터 패턴에 적합한 효율적인 알고리즘의 설계 위한 framework을 제안한다.
딥러닝은 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 우수한 성능을 달성하려면 많은 학습 데이터와 오랜 학습 시간이 필요하다. 우리는 딥러닝과 기호 규칙을 함께 사용하는 뉴럴-심볼릭 방법을 이용하여 딥러닝만으로 학습한 모델의 성능을 능가하는 방법을 제안한다. 딥러닝의 한계를 극복하기 위해서 관계추출에서 규칙 결과와 딥러닝 결과와의 불일치도를 추가한 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 한국어 데이터에 대해서 우수한 성능을 보였으며, 빠른 성능 수렴이 이루어지는 것을 확인하였다.
집적 회로(integrated circuit)의 제작시 설계 규칙에 유연성이 있는 심볼릭 레이아웃 방식의 시스팀 구성을 칩 설계에 적용하는 경우 그 방법을 알아 보았으며, 시스팀의 툴들로서 graphical 에디터의 명령어, 컴팩터의 알고리즘 그리고 영역 탐색에 사용되는 데이터 구조 등을 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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