본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
본 논문에서는 ASIC 벤더의 셀 라이브러리와 MUX-based FPGA에 있는 고정된 입력을 갖는 연결구조의 수를 최소화하는 하드웨어 할당 알고리듬을 제안한다. 제안된 할당 알고리듬은 연산자간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선 수가 최소가 될 수 있도록 연산자를 할당한다. 연결 구조를 고려한 이분할 그래프에 가중치를 설정하고 변수와 레지스터간의 최대 가중치 매칭을 구함으로써 레지스터 할당을 수행한다. 또한 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결구조를 최소화한다. 벤치마크 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성을 보인다.
본 연구에서는 위치할 대상물의 특성, 공간의 유형, 연결거리의 유형 등을 고려하여 위치문제의 크게 분야를 제안하였다. 공간의 유형으로는 연속공간, 이산공간, 시공간, 이산시공간, 영속시공간으로 나누었다. 연결거리의 유형으로는 격자연결거리, 직선연결거리, 곡선연결거리, 도로연결거리, 기타연결거리로 나누었다. 연속공간에 대해서는 그 형태에 따라 위치문제의 분야들의 유형을 제안해 보았다.
대양을 항해하는 Puser-Barge선의 내항성능과 그연결장치에 작용하는 피랑하중을 추정하기위하여,규칙피중 선체운동응답과,파랑하중응답을 Strip이론으로 구하는 해석적인 방법을 개발하였다. 연결장치의 종류로는 2개의 핀으로 연결되는 힌지연결의 경우와, 3개의 핀으로 연결되는 고정연결의 경우를 고려하였다. 이론 계산결과를 확인하기 위한 모형시험을 힌지연결의 경우에 대하여 정면규칙파중에서 실시하였다. 실험결과와 이론계산결과는 비교적 잘 일치하였다.
본 연구는 연결어미가 글 이해와 기억에 미치는 영향을 조사하고, 연결어미의 효과와 글읽기 능력과는 어떤 관련성이 있는지를 조사하기 위해 실시되었다. 연결어미로는 인과 관계와 부가 관계를 나타내는 연결어미가 사용되었다. 앞뒤에 제시되는 두 문장의 국소적 응집성(Local coherence)을 형성하는데 연결어미가 도움을 준다면, 연결어미가 있는 경우에 문장을 이해하는 속도가 빨라지고 글 내용을 기억하는 데에도 도움을 줄 것으로 예측하였다. 만일에 글읽기 능력이 연결어미를 적절히 사용할 수 있는 능력에 의해서도 영향을 받는다면, 연결어미의 출현 여부와 읽기 능력간에 상호작용이 있을 것으로 예측하였다. 실험 1에서는 인과 관계 연결어미를 사용하여 문장 읽기 시간에 연결어미의 출현이 미치는 효과와 문장 회상에 미치는 효과를 조사하였다. 실험 결과, 인과 관계 연결어미는 뒤의 문장을 읽는데 촉진적인 효과를 주었으며, 이런 연결어미의 효과는 읽기 능력에 관계없이 일관된 촉진 효과를 나타냈다. 또한, 연결어미의 출현은 문장의 회상에 도움을 주었으며, 연결어미가 문장 회상에 미치는 효과는 읽기 능력의 상하에 관계없이 일관되게 나타났다. 실험 2에서는 부가 관계 연결어미가 문장 읽기 시간과 회상에 미치는 효과를 조사하였다. 실험 결과. 부가 관계 연결어미 역시 인과 관계 연결어미와 유사한 형태의 효과를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 인과 관계와 부가 관계 연결어미가 앞뒤 문장의 응집성 형성에 긍정적인 영향을 주고, 이런 연결어미의 글읽기에 대한 효과는 글읽기 능력에 관계없이 일정하다는 것을 시사한다.건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져
유선에서 이용하는 능력으로 무선으로도멀티미디어 서비스를 이용하고자 연구된덧이 무선 ATM이다. 무선 ATM에서 핸드오프는 망 레벨과 무선 A레벨의 무선 핸드오프로 구분할 수 있다. 망 레벨의 핸드오프에서 CX의 선택은 빠르고 매끄러운 핸드오프를 지원해 주는데 중요한 역할을 한다. 망 관리에는 하나의 연결서버가 망의 연결관리를 해주는 중앙 집중 연결관리(Centralized Connection Management Scheme)와 각노드에서 연결을 관리하는 분산된 연결관리(Distributed Connection Management Scheme)로 나뉜다. 여기서 문제점은 중앙집중 연결관리에서는 전달지연시간(Propagation delay), 분산된, 연결관리에서는 시스템 오버헤드가 발생한다는 것이다. 이러한 중앙집중 연결관리의 지연시간과 분산된 연결관리의 오버헤드를 감소시키기 Distributed 위해 탐색알고리즘을 제안한다.
이 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 선행연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이다. 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 정보를 구성하는 개체와 개체 사이의 관계는 다양한 요소를 지니고 있으며, 연결망의 관계 분석 지표를 통해 관계의 성격과 특징을 도출해 낼 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력을 연구범위로 설정하고, 연결망 내의 관계의 요인과 영향력의 지표를 분류하고 연결한다. 이를 통해 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소를 중심으로 관계의 시각화 과정에 있어 적합한 시각화 프로세스를 온톨로지 개념을 사용하는 시멘틱 그래프에 적용해 보았다. 영향력의 각 관계 요소는 공통적인 개념과 성격, 측정 요소를 통하여 노드와 링크의 네트워크 형태의 그래프로 형성되었다. 영향력 시멘틱 그래프는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 시멘틱 그래프의 적용 범위를 연결망 시각화 전반을 확장하여, 합리적이고 효율적인 시각화 프로세스의 설정이 가능함을 알 수 있다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
본 논문에서는 휴대폰 SMS를 이용한 블루투스 기기의 연결 설정 절차 개선방안을 제안한다. 블루투스 기기 사용을 위해서는 기기간 연결 설정 절차가 필요하고, 연결 설정을 위해 필요로 하는 기기 탐색 시간과 연결 설정 절차의 복잡성으로 인해 블루투스 기기의 시장확산이 저해되고 있는 상황인 바, 이에 대한 개선 방안이 절실한 상황이다. 이를 위해 본 논문에서는 블루투스 기기의 연결 절차 개선을 위해 별도의 연결 설정 정보를 제공하는 방안을 제안한다. 연결 설정 정보는 휴대폰 SMS를 통하여 수신되며, 휴대폰에서는 수신한 파일 정보를 Bluetooth HOST 단에 전달하고, Bluetooth HOST에서는 이를 이용하여 사용자에게 간단한 원 터치 기능을 통해 블루투스 기기의 연결 설정 및 사용이 가능하도록 한다.
본 논문에서는 Folded 하이퍼-스타 연결망을 기반으로 하는 새로운 상호연결망, 계층적 Folded 하이퍼-스타 연결망 HFH($C_n,\;C_n$)을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 HFH($C_n,\;C_n$)가 Folded 하이퍼-스타 연결망과 기존에 제안된 계층적 연결망인 HCN(m,m), HFN(m,m)보다 망비용(지름${\times}$분지수) 측면에서 우수한 연결망임을 보인다. 또한 HFH($C_n,\;C_n$)의 여러 가지 망 성질(연결도, 라우팅 알고리즘, 지름, 방송)을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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