선호구조의 논리를 결정모델에 적용시킬 때 선호구조는 일반적으로 특정 수치적 순서화 조건을 만족하게끔 표현된다. 그래야 주어진 선택지들을 둘러싼 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보가 형식적으로 표출될 수 있다고 여겨져 왔다. 그러나 선호구조의 수치적 순서화에 의해서만 선호관계의 정보가 형식적으로 표출될 수 있다는 성각은 일종의 독단이다. 더욱이 다양한 선택지의 결합에 의한 선호구조의 정보 이동은 기존의 수치적 순서화 속에서 제대로 다루어질 수 없다. 하나의 대안으로서 선형대수의 그래프이론에 바탕을 둔 선호구조의 질적 순서화 방식을 제안한다. 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보는 제안될 질적 순서화에 의해 보다 포괄적으로 다루어질 수 있다.
백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 결정변수의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 이 때 문제의 동적 및 정적 특성을 고려한 변수 순서화 알고리즘 개발은 매우 중요한 문제이다. 그러나 문제에 적합한 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 변수의 속성에 기반을 두어 문제의 형태를 규정하는 문제분류규칙을 제안하고 이 규칙을 이용하여 문제에 적합한 변수 순서화 알고리즘의 형태를 예측할 수 있게 한다. 결정변수가 동적 및 정적 특성을 갖는 DS-type 문제로서 주파수 할당문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 예측한다. 또한 문제분류규칙에 의해 생성되지 않는 특별한 형태의 문제인 기지국 위치문제를 적용하여 제안하는 문제분류규칙의 효용성을 입증한다.
Hartigan과 Kleiner (1981, 1984)에 의해 제안된 모자이크 플롯은 범주형 자료의 탐색에 매우 유용한 시각화 도구이다. 모자이크 플롯은 범주 셀의 빈도를 사각형의 기에 비례하게 나타내므로 이해가 쉽고 데이터에 포함된 정보를 유지하지만 실제 모습은 변수 순서와 변수 내 범주의 순서에 따라 상당히 달라진다. 이에 우리는 본 연구에서 모자이크 플롯에서 크래머(Cramer)의 V 계수를 활용한 변수의 순서화 방법과 감마 계수를 활용한 범주의 순서화 방법을 제안하고 Titanic, Housing, PreSex 등 공개 자료에 적용한 결과를 제시한다.
트랜잭션 순서화 기법중 기존의 시간소인 순서화 기법(Timestamp-Ordering Protocol)은 시스템에 진입하는 트랜잭션에 시간소인을 배정하여 이를 기준으로 트랜잭션을 순서화 함으로써 우선순위가 높은 트랜잭션이 나중에 처리되는 우선순위 바뀜 현상이 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위하여 트랜잭션들을 그들의 시스템 진입사정에 따라 일정한 시간간격으로 범주화 한 후, 같은 범주내에 있는 트롄잭션들 에 대해서는 그들의 우선순위에 따라 순서화하는 데이터 우선순위 기반형 시간소인 순서화 기법을 제안한다.이 기법의 성능을 평가하기 위하여 실시간 데이터베이스 시스템으로 시물레이션 환경을 구축하여 기존의 기법들과 성능을 비교하였으며,제안 하는 기법이 높은 부하와 높은 데이터 충돌의 조건하에서 기존의 시간소인 순서화 기법보다 성능이 우수함을 확인하였다.
Differential pulse code modulation 구조의 Line spectrum pairs 양자화기에 높은 차수 LSP 파라미터 값은 낮은 차수 LSP 파라미터 값보다 커야한다는 LSP 파라미터의 순서화 특징을 이용하여 양자화하는 방법을 제시한다. 31 비트/프레임에서 1 dB 이하의 스펙트럴 왜곡을 갖는 명료한 음질을 보였다. 또한 LSP 주파수의 순서화 특성은 벡터-스칼라 결합 양자화기에 적용하였다. 벡터-스칼라 결합 양자화기에서는 26비트/프레임에서 명료한 음질을 보였다. 새로운 LSP 양자화 방법들은 전송에러 발생시 성능을 시험하고, 전송 에러에 강인하도록 프레임간 예측을 위해 Moving Average 예측기를 사용한다.
정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.
본 논문에서는 임의의 프로세스가 여러 그룹에 속하는 중첩된 프로세스 그룹 환경에 효율적으로 적용할 수 있는 인과관계 순서화 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 네트워크 구성 형태에 따라 선택할 수 있도록 제안하였다. 즉, 브로드캐스트 네트워크에서는 수신자 선택 알고리즘을 제안하였으며, 점대점 네트워크에서는 송신자 선택 알고리즘을 제안하였다. 각 알고리즘은 순서화에 요구되는 메시지 오버해드를 줄이기 위해 그룹별로 불필요한 벡터 타임스탬프를 제거하였으며, 메시지 오버해드를 최소화하기 위해 국부적으로 유지하고 있는 다른 프로세스와 다른 그룹의 정보를 이용하여 압축하도록 하였다. 각각의 새로운 인과관계 순서화 알고리즘을 논리적으로 증명하였고, 시뮬레이션을 통해 기존의 인과관계 순서화 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
실시간 데이터를 처리하는 응용에서는 유효시간이 지난 데이터를 사용할 수 없다. ${\triangle}$-인과순서화는 데이터의 유효시간 내에 메시지를 인과순서로 전달하는 추상 통신 개념이다. 인과순서를 유지하기 위해서는 순서를 유지하기 위한 제어정보를 교환하여야 하며, 전송부하를 줄이기 위하여 제어정보의 양을 최소화하기 위한 많은 노력이 계속되어 왔다. 본 논문에서는 전송부하를 줄이기 위하여 유효한 통신패턴을 분석하여 중복으로 교환되는 제어정보가 최소화되는 ${\triangle}$-인과순서화 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 문장 순서를 결정하기 위한 텍스트 구조화(text structuring)에 관한 것으로, 중심화 이론(centering theory)에 기반하여 문장 순서의 자연스러움을 판단할 수 있는 다양한 평가 척도를 논의한다. 먼저, 기존 연구들에서 중심화 이론에 기반한 문장 순서의 평가 척도들 중 가장 효과적이라고 알려진 MIN.NOCB를 텍스트 구조화에 적용할 때 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 대안이 될 수 있는 새로운 평가 척도인 MAX.CPS를 제안한다. 또, 임의의 평가 척도가 주어진 문장들에 대해 가질 수 있는 기대치를 먼저 예측하고, 그것에 따라 다른 평가 척도를 적용하게 하는 프레임워크를 제안하여, 중심화 이론 안에서 최상의 문장 순서를 찾기 위한 새로운 방법론을 모색한다. 또한, 중심화 이론의 적용에 있어 핵심이라 할 수 있는, 명사들의 돋보임성(salience)을 서열화(cf-ranking) 하는 다양한 방식을 중심화 기반 문장 순서 평가 척도의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 텍스트 구조화에 관한 한, 단순히 문장에서 실현된 순서에 따라 명사들의 돋보임성의 서열을 정하는 것이 한국어의 특성상 가장 간단하면서도 효율적임을 입증하였다.
본 논문에서는 ISF 계수의 순서화 성질을 이용하여 광대역 음성부화기의 분할구조 벡터양자화기의 단점을 보완함으로써 ISF 계수 양자화의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 음성 부호화기의 ISF 벡터양자화기는 계산량과 메모리 수요량을 줄이기 위하여 벡터분할 구조를 사용한다. 이러한 벡터 분할구조의 양자화기는 분할된 벡터 사이의 상관도를 이용하지 못하였다. 제안하는 알고리즘은 ISF 계수의 순서화 특징을 이용하여 정규화 코드북을 만든다. 그리고 양자화 된 분할 벡터로 정규화 코드북의 분포범위를 적응적으로 변화시킴으로써 양자화 하여야 할 분할 벡터의 코드북을 효율적으로 만들어 준다. 제안된 알고리즘은 분할 벡터사이의 저하된 상관도를 순서화 특징을 통하여 다시 이용하는 방법으로 표준화 코덱인 AMR-WB의 ISF 양자화기에 적용하여 1.5 bit정도의 성능 개선을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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