인공 지능 분야 문제의 특성으로 인하여 병렬 처리 기법의 적용이 자주 고려되고 있다. 특히 순차적인 문제 해결 알고리즘이 병렬 처리 개념과 접목되면서 새로운 특징을 갖는 알고리즘으로 발전될 수 있는데 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼컴퓨터를 대상으로 한 구현 결과도 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 보다 보편적인 메시지 패싱 인터페이스(MPI)를 이용하여 구현하고 두 종류의 병렬 시스템을 대상으로 테스트함으로서, MPI 환경에서의 양방향 병렬 탐색의 성능을 비교 분석하였다.
구조물의 동적계수 추정방법과 이에 관련된 몇가지 사항들에 대해서 기술하였다. 여러 문제들중 가장 중요한 것이라고 생각되는 것으 소음에 대한 처리문제라고 여겨진다. 순차적 예측오차법과 같은 비선형 최적화기법을 사용하여 측정오차와 관련된 소음영향은 어느정도 처리되어질 수 있다고 생각되나, 많은 자유도를 가진 실제구조물의 거동을 간단한 모형식으로 나타냄으로써 야기되는 모형화 오차에 대해서는 아직 그 처리방법에 상당한 난점이 있다. 앞으로 이에 대한 많은 연구가 요구되는 실정이다.
본 논문에서는 평판 플라즈마 표시장치(PDP)의 휘도를 개선할 수 있는 방법으로서 불규칙 어드레싱 방식을 제안하고 있다. 종래의 계조 조정 방식에서 주사 전극의 선택이 한 가지 순열조합에 의해 순차적으로 일어나는 것에 반하여 불규칙 어드레싱에서는 화소의 발광시간을 90%이상으로 늘릴 수 있도록 비순차적으로 주사 전극을 선택한다. 이 방식은 PDP의 물리적 구조에 무관하며 구동 전압이나 전류 등을 바꾸지 않고도 구현이 가능한 장점을 가진다.
본 논문은 무선 센서노드에서 측정되는 데이터들에 대한 저장 및 검색을 효율적으로 하기 위한 플래시 메모리 공간 관리 기법을 제안한다. 플래시 메모리는 외부 충격에 강하고, 비휘발성이며 접근이 빠른 장점이 있지만, 덮어쓰기 및 쓰기 횟수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성으로 플래시 메모리는 기존의 저장매체와는 다른 관리 방법이 요구되었고 지금까지의 센서노드에서는 플래시 메모리를 사용 하지 않았다. 본 논문에서는 센서노드안의 플래시 메모리에서 순차적으로 측정되는 데이터를 관리하기 위해 LFS(Log-Structured File System)방식을 제안한다. 그리고 순차적으로 정렬된 데이터에 효율적인 검색방법을 제시하고, 이를 ZigbeX Mote의 TinyOS안에서 NesC로 구현하였다.
대분분의 장면전환 검출방법은 복호화에 의한 연산량이 많고, 동영상의 매 프레임을 비교함으로 시간이 많이 소요되는 순차검색 방법이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 압축 영역에서 시간적으로 표본화 하는 비 순차검색 방법들을 제안하였다. 비 순차검색방법은 동영상을 표본화 하는 검객간격이 중요한데 본 논문에서는 전체 동영상의 비교회수를 최소화하는 최적화된 검색간격을 구하고, 구한 검색간격을 사용하여 비 순차검색알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 기존의 방법과 비교하여 성능의 우수성을 실험을 통해 분석하였다.
인공지능 기반 지능형 시스템의 개발에는 일반적으로 신뢰성 높은 대규모 지식처리, 지식의 통합과 인간 수준의 이해, 지식기반 인간-기계협업, 전문가 수준의 지능 서비스 등의 효과적 통합이 요구된다. 특히 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발을 목표로 하고 있는 과제의 일환으로 개발 중인 WiseKB 통합 플랫폼은 대용량 지식을 저장하여 추론과정을 통한 질의 및 응답이 가능한 대규모 지식 베이스 역할을 수행하며 이를 위하여 지식표현, 자원통합, 지식저장소, 지식베이스, 복합추론, 지식학습 등의 요소기술들의 효과적 통합이 필수적이다. 통합 플랫폼의 효율적 통합을 위해서는 정확한 요구사항 분석이 중요하며, 이는 시스템의 특성을 고려한 적절한 요구사항 분석 방법론의 적용이 필요하다. 대표적인 요구사항 분석 방법인 순차적 방법론과 순환-점진적 방법론은 WiseKB와 같은 시스템의 대규모 복합적 개발 특성을 고려할 때 다양한 요구사항을 체계적으로 파악하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 개선하고자 순차적 방법과 순환-점진적 방법론을 결합해 각 단점을 보완하고 대규모 복합적 특성을 갖는 시스템의 요구사항 분석을 효율적으로 진행할 수 있는 통합 방법론을 제시하고, 실제 적용을 통해 그 효과를 보인다.
본 논문에서 무선 방송 환경에서 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하는 기법을 제안한다. 무선 방송 환경의 순차적 데이터 접근 특성 때문에 기존의 기법을 적용할 경우 접근시간 및 튜닝시간에 큰 제약이 있다. 이를 해결하고 모바일 사용자가 에너지 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 DSI(Distributed Spatial Index) 구조에 기반한 SOA(Skyline On Air) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 접근시간이 한 주기의 방송 프로그램 길이를 넘지 않도록 한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안 된 기법이 접근시간 및 튜닝시간 측면에서 효율적임을 확인하였다.
멀티미디어 연출을 순차적으로만 하는 것이 아니라 링크개념을 설정하여 특정지점에서 원하는 다음 정보를 보기 위하여 비순차적으로 연출할 수 있도록 하고 그 하위수준의 연출이 완료되면 다시 원래 프리젠테이션으로 되돌아 계속 연출하는 것이 하이퍼프리젠테이션의 개념이다. 이러한 순차적인 연출 시스템에 비순차적인 연출방법인 하이퍼 프리젠테이션 개념을 도입함에 있어서 하이퍼 프리젠테이션의 명시방법이나 연속미디어상의 하이퍼 링크를 위한 hot-spot 설정방법, 혼합된 프리젠테이션을 위한 새로운 동기화 명시방법과 하이퍼 링크 설정 방법을 제안하였다. 그리고 DCT변환방식을 이용하여 압축된 미디어에 하이퍼 링크를 실시간으로 설정하는 방법을 제안하였다. 또한 위에서 제시된 명시방법을 이용하여 나타낸 하이퍼 프리젠테이션 프로그램이 연출 가능한지 미리 검사할 수 있는 방법도 제안하였다. 마지막으로 지금까지 제안된 방법을 MuX(Multimedia Input/Output server)에 구현하여 실제 연출될 수 있는 시나리오를 대상으로 실험하였다.
본 논문에서는 변화가 심한 음원파형을 추정하는 새로운 순차처리 알고리듬을 제안한다. 먼저, 1) 기존의 순차처리 분석법중 대표적인 분석법인 RLS(recursive least square)의 문제점들을 검토하고, 2) 이를 개선하기 위해서 관측행렬(observation matrix)을 최적차수의 SVD(reduced-rank singular value decomposition)로 재구성하고, 3) 이에 견실개념(robustness concept)을 적용해서 최적의 성도변수(vocal tract parameter)를 찾아내고 역필터를 적용해서 음원(voice source)을 효과적으로 구분해낸다. 본 논문에서 제안된 방법으로 음원을 추정할 경우, 변화가 심한 음원파형을 잘 추정할 수 있으며, 음원의 특성을 구분해낸 성도 파라미터도 효과적으로 추정할 수 있다. 본 연구내용은 음성합성에서 자연성 개선 및 개인성 구현을 위해서 필수적이며, 다양한 형태의 음성을 표현하기 위해 사용되어질 수 있다. 또한, 음성코딩, 화자인식, 음성인식에서도 사용되어질 수 있다.
알려진 공격 방법에 대해서는 다양한 방법으로 공격을 탐지하여 적절한 대응을 할 수 있는 반면 알려지지 않은 방법에 의한 공격은 침입탐지 시스템에서 공격 자체를 인식하지 못하므로 적절한 대응을 할 수 없게 된다. 따라서 비정상행위에 대한 탐지를 위해 데이터마이닝 기술을 이용하여 새로운 유형의 공격을 추출하고자 하였다. 특히 대용량의 데이터에 공통적으로 나타나는 순차적인 패턴을 찾는 순차분석 기법 중 PrefixSpan알고리즘을 적용하여 비정상 행위 공격을 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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