국내/외 제조업체 또는 유통업체가 경쟁력 있는 제품의 생산/판매를 위해 최적의 부품 및 제품을 최단 시간내, 최저 가격으로 조달하기 위한 Global sourcing체계 구축과 그에 따른 재고부담을 회피하면서 제품을 소비자에게 신속히 전달하려는 공급선관리 (Supply Chain Management : SCM)의 의지가 높아지고 있다. 이에 따라 제조업체나 유통업체가 자체 재고 및 관리부담을 감소시키기 위해 JIT(Just In Time)체계의 업무형태를 도입하고 있고 부품 및 제품을 공급하는 공급자에게 제조업체의 재고를 관리하게 하는 형태인 이른바 공급자 재고관리(Supplier Managed Inventory: SMI)가 공급업체에게 요구되고 있다. 또한 최근 국내 제조업의 생산기반이 급속히 해외이전 됨에 따라 해리 생산거점과 국내본사, 주문자에 이르는 전 과정에 걸친 물류 및 정보전달 체계를 확보해야 하는 상황에서 공급업체는 주문업체로부터 주문한 내용의 진행상황과 자동적인 재고의 판단 및 보충에 이르는 전 과정의 프로세스 관리 및 관련 정보제공을 요구 받고있다. 이와 같은 환경에 대응하기 위해 본 발표에는 공급자 재고관리의 정의 및 Global business 환경에서 EDI를 통한 System의 구축방안 및 고려사항을 제시하고자 한다.
분산 파일 시스템에서는 파일 서버는 사용률이 높고, 통신 네트워크나 클라이언트 워크스테이션은 상대적으로 낮은 것으로 보고 하고 있다. 따라서, 시스템의 확장은 파일 서버가 처리해야 할 작업 부담을 증가하는 결과를 초래하므로 파일 서버는 시스템 사의 주된 병목 구간이 된다. 따라서 분산 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 파일 서버의 작업 부담을 클리언트로 이전시키고 가급적이면 파일 서버가 유지되는 상태 정보의 양을 줄여야 한다. 본 논문에서는 파일 서버에서 유지되는 상태 정보의 양이 파일 서버의 작업 부담에 비례한다는 가정 하에 파일 서버의 작업부담을 클라이언트들에게 이양시키는 대리인에 의한 캐쉬 일관성 유지 방식과 클라이언트들간의 상호 협조를 통해 요구된 파일에 대한 응답시간을 줄이는 방안을 제안하였다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 현재 프레임의 매크로블록과 이전프레임의 매크로블록간의 Sum of Absolute Difference를 이용하여 탐색영역을 변경하는 새로운 예측 방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 FS와 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 크게 향상된 것을 볼 수 있었다.
최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.
프리스트레스트된 프리캐스트 콘크리트 부재는 장경간이 가능하고 공장생산으로 품질관리가 용이하다. 그러나 프리스트레싱 텐던이 화재에 노출되는 경우 일반 철근에 비해 급격하게 강도를 상실해 구조물의 붕괴로 이어질 수 있다. 국내의 경우 실험에 기초한 내화성능에 대한 연구는 활발히 이루어지고 있으나 그에 반해 성능기반 설계법이 활성화 될 때 요구되는 수치해석적인 연구는 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 문헌조사를 통해 이전에 수행된 실험 데이터를 통해 현재 외국에서 활발히 사용되는 수치해석 프로그램을 검증하고 수치해석 모델링을 통해 각각의 내화시간에 따른 적절한 피복 두께를 제안하였다.
다양한 응용목적을 위한 진공시스템 설계와 운영은 진공에 대한 기초지식과 이해가 요구되며, 설계제작 및 운영은 많은 시간과 비용이 요구된다. 따라서 응용 진공시스템 제작 이전에 구성에 따른 시스템 진공특성을 예측하는 것이 중요하며 목적에 부합한 장비들을 선택하여 최소비용으로 시스템 활용효율성을 극대화할 수 있도록 해야 한다. 진공시스템의 최적화 설계를 위해서는 펌프의 조합 이외에도 진공 챔버의 부피, 도관의 구조(직경, 길이), 진공재료의 기체방출 등 여러 요소들을 고려해야 한다. 하지만, 본 연구에서는 진공시스템의 최적화 설계를 위한 기초연구로 도관의 구조 즉 conductance 변화에 따라서 수식을 통한 이론적 접근과 실험에 근거한 실험적 접근에서의 배기속도 및 진공펌프의 특성을 비교 분석 하였다. 배기속도가 $600m^3$/h 용량의 펌프를 사용하여 한국표준과학연구원 측정 절차서에 따라 수행하였다. 진공용기 내 압력은 측정 불확도가 적은 CDG (최대 압력범위가 1000, 100, 10, 1, 0.1 mbar)를 사용하여 압력측정 정확도를 높였다. 또한, 펌프의 소비전력, 소음, 진동, 배기구 압력 등의 변화 등을 측정하여 진공펌프의 상태 변화를 실시간 관찰 하였다.
최초의 인터넷 웜(worm)으로 불리는 Morris 웜이 1988년 11월에 발표된 이래로 현재까지 많은 웜 공격이 발생되고 또 발표되어 왔다. 초기의 웜은 작은 규모의 네트워크에서 퍼지는 정도였으며, 실질적인 피해를 주는 경우는 거의 없었다. 그러나 2001년 CodeRed 웜은 인터넷에 연결된 많은 컴퓨터들을 순식간에 감염시켜 많은 피해를 발생시켰으며 그 이후 2003년 1월에 발생한 Slammer 웜은 10분이라는 짧은시간안에 75,000여 대 이상의 호스트를 감염시키고 네트워크 자체를 마비시켰다. 특히 Slammer 웜은 국내에서 더욱 유명하다. 명절 구정과 맞물려 호황을 누리던 인터넷 쇼핑 몰, 은행 거래 등을 일시에 마비시켜 버리면서 경제적으로도 막대한 피해를 우리에게 주었다. 이런 웜을 막기 위해서 많은 보안 업체들이나서고 있으나, 아직은 사전에 웜의 피해를 막을만한 확실한 대답을 얻지 못하고 있다. 본 문서에서는 현재 웜의 발생 초기 단계를 탐지하고 이를 피해가 커지기 이전에 막기 위한 연구들을 설명할 것이다.
이 논문에서는 PDA(Probabilistic Data Association) 필터를 이용한 표적 추적에서 평균자승추정오차의 기대값을 최소화하는 표적 검출 문턱값의 최적제어 방법을 제시하고, 닫힌 형태의 준최적해를 구한다. 최적의 검출 문턱값을 구하기 위한 이전의 연구에서는 그래프를 이용한 부정확한 최적화 방법이나, 매우 시간이 많이 소요하는 수치해석적 최적화 알고리듬을 사용하였다. 하지만, 이 논문에서는 정보감소인자의 수치적 근사화식을 이용하여, 최적제어문제로 정식화하여 닫힌 형태의 준최적 검출 문턱값을 구하였다. 이 결과는 실시간 표적 추적에서 유용하게 사용될 수 있다.
개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.
구문분석은 자연언어처리의 오랜 관심 분야로 다양한 접근방법과 알고리즘이 시도되어 계속 발전하고 있다. 하지만 기존의 접근방법은, 학습단계에서는 정답으로부터 추출된 이전 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로 이루어진 정보를 활용한다는 근본적인 차이가 있다. 이러한 차이를 극복하기 위한 다양한 시도가 있었고 그 중 동적 오라클 기법이 합리적인 시간 증가와 성능향상을 보였다. 본 연구에서는 이러한 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하였다. 동적 오라클 기법을 한국어에 적용할 때 고려해야하는 부분에 대해 탐구하고 실험을 통해 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하여 결과를 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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