본 연구에서는 에이전트 기본 아키텍쳐를 설계하였고 다른 에이전트에게 관심있는 정보를 등록하는 메시지, 처리할 수 있는 업무를 표시하는 메시지, 정보를 알려주는 메시지, 정보에 대해 질문하는 메시지를 처리하는 KQML 처리기의 기본적인 알고리즘을 구현하였다. 에이전트 기본 아키텍쳐는 KQML 처리기가 KIF 번역기, 제어코드(Flow control code)로 구성되어 있다. 에이전트는 전달하고자 하는 지식을 KIF(Knowledge Interchange Format)로 표현하여 메시지 통신을 위한 외부 언어인 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)을 통해 실어나르는데 KQML 처리기가 메시지 통신을 관리한다. KQML 처리기를 통해 전달된 메시지의 내용은 KIF 번역기에 의해 저장되고 해석된다. 제어 코드는 프로그램의 수행 순서 및 정보의 흐름을 제어하여 실제 목표하는 일을 수행하는 프로그램 코드이며 KIF 번역기의 지식 베이스(Knowledge Base)에서 필요한 정보를 얻어서 내부 실행 코드와 외부 프로그램을 관리한다.
대공간 구조물은 힘의 흐름을 자연스럽게 하고, 휨모멘트의 영향을 가능한 저감 시켜 면내력만으로 외부하중에 저항하는 역학 개념을 기초로, 구조 시스템의 효율성을 극대화시키는 형태저항형 구조이다. 구조물의 경제성 분석은 그 프로젝트의 실행을 결정할 수 있는 중요한 요소이다. 대공간 건설에는 일반 건물에 비해 많은 기술적 고려가 요구된다. 프로젝트의 성공적인 수행을 위해 타당성 검토 단계에서 구조물의 전 생애의 필수적인 요소에 대한 분석이 요구된다. 본 논문에서는 기존 대공간 구조물의 사례를 조사하며, 이를 통해 자료를 수집하고 공사비를 분석하였다. 본 연구는 대공간 구조의 데이터 베이스 구축을 위한 기본적인 데이터 제공을 목적으로 한다.
영상간의 유사도는 일반적으로 영상으로부터 추출한 특징벡터간의 벡터공간상의 거리를 계산해서 판단한다. 그러나 이러한 특징벡터가 유사도 계산을 위한 하나의 방법이지만 항상 인간의 유사도 개념을 충실히 반영하지는 않는다. 그러므로 현존하는 대부분의 영상검색시스템들은 각 특징간의 중요도를 선정하여 유사도에 반영하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 영상검색을 위한 새로운 초기 가중치 설정과 갱신 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 먼저 데이터 베이스 영상을 인간의 인지도 판단에 의해 그룹화 한 후, 내부질의와 외부질의를 수행하고, 검색된 영상중 유사한 영상이 어느 그룹에 속하는지 알아내어 각 영상별로 유사도 계산에 필요한 최적 특징 가중치를 계산한다. 2000개의 영상 데이타에 대한 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 우수성을 보인다.
본 논문은 모바일 장치에 의한 데이터베이스 관리 시스템에 관해 기술한다. 본 시스템은 모바일 장치를 사용해서 언제 어디서든지 즉시 원격으로 데이터베이스를 관리 가능하다. 이를 위해 모바일 디바이스와 인터페이스 가능한 dataset server CE와 모바일 장치에서 운용 가능한 데이터베이스 관리 시스템 및 모바일 장치를 데스크톱 컴퓨터와 연결 시켜주는 웹 서비스 프로그램을 개발했다. 외부의 모바일 장치는 웹 서비스 기능과 무선으로 연결한다. 개발한 시스템은 dataset server CE 클라이언트 엔진, 웹 서비스 서버 에이전트 및 모바일 관리 시스템을 포함한다. 애플리케이션 프로그램을 이용해서 시스템의 기능을 테스트 했고, 테스트 결과 개발한 시스템이 원래의 목적대로 잘 운용됨을 확인했다.
본 논문에서는 설계 경험이 적은 설계자가 효율적으로 선급규정을 이용하여 선체설계를 할 수 있도록, 범용 전문가시스템 쉘(Shell)인 NEXPERT를 이용하여, 선체 구조설계를 지원할 수 있는 전문가 시스템을 개발하였다. 먼저, 기존의 Rule Scantling프로그램으로 부터 지식을 추출하고, 이를 바탕으로 객체지향개념에 의해 지식의 그룹핑과 계층화를 시도하였다. 또한, NEXPERT가 갖고 있는 외부 프로그램과의 접속기능(Callable Interface)을 이용하여 각종 설계에 필요한 프로그램과 실적선 데이타베이스를 접속하였다. 특히, Motif를 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface : GUI)를 도입하였고, 설계자가 결과에 대해 검토를 할 수 있도록 Knowledge tracing 기능을 부여함으로써, 사용자 지향의 구조부재 치수 결정 지원 전문가 시스템을 개발하였다.
오늘날의 정보시스템 구축 방향은 대형 컴퓨터를 중심으로 수많은 단말기를 연결한 수직형네트워크 시스템에서 다운사이징과 네트워크 기술이 결합하여 분산적으로 자료를 처리하는 클라이언트/서버 시스템 구축으로 변화하고 있다. 본 연구는 모든 단말기를 통제하는 대형 컴퓨터를 운영하는 전산망에서 클라이언트/서버 전산망으로 전환하는 하나의 사례연구를 통하여 구축환경변화, 시스템구성, 경영환경변화를 분석함으로써 클라이언트/서버 시스템의 성공적인 사례를 제시하는 것이다. 클라이언트/서버 시스템으로 변환하기전에 재개발할 시스템의 목표와 방향을 설정하기 위해서 벤치마킹을 실시하였고, 이의 결과를 바탕으로 경영업무의 프로세스를 재설계 하였다. 그리고 기업의 내부와 외부자료에 관한 표준화를 실시하였다. 정보기술 투자의 경제성과 경쟁우위 확보를 위하여 클라이언트/서버 시스템을 구현하게 되었으며 판매물류, 생산물류, 그리고 재무회계에 관한 경영지원시스템으로 구성되는 종합물류시스템 이외에 영업소에 관련된 영업정보시스템과 자동창고시스템이 컴퓨터 네트워크와 관련해서 시스템을 구성하였다. 구성 전략 촛점은 리엔지니어링, 다운사이징, 그리고 벤치마킹이었다. 시스템을 재개발한 후 업무의 계획, 진행, 분석, 감리등에 관한 체계적 업무흐름이 정착될 정도로 변화하였으며, 통신방식의 확대 및 다양화로 의사소통의 원활화와 타 관련업무와 연계처리, 그리고 부서들 상호간에 정보를 공유할 수 있었다. 또한 정보기술에 의한 업무처리를 기본으로 하는 기능적 태도로 인하여 관리자와 실무자의 업무운영에 관한 사고와 의식이 변화하였다. 따라서 매출액의 증가와 종업원수가 감소되었다.
차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권5호
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pp.477-483
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2013
현재 사용되는 윈드라스 베이스 프레임은 큰 외부적 하중에도 높은 강성을 얻기 위해 큰 부피와 많은 비용을 들여 설계되어진다. 본 연구에서는 기존의 윈드라스 베이스 프레임이 가지고 있는 높은 강성과 구조 경량화를 동시에 만족 시킬 수 있는 최적형상의 개념 설계를 도출하는 것이 목적이다. 따라서 초기 모델에 대한 유한요소해석을 바탕으로 하여 위상 최적화, 치수 최적화 기법을 적용하여 개념 설계를 진행하였으며 초기 모델과 최적화된 모델을 비교하여 결과로 나타내었다. 그 결과 위상 최적화 결과 초기 모델보다 응력은 약 6MPa 상승하였고 질량은 약 560kg 감소하였다. 또한 치수 최적화의 경우 초기 모델보다 응력은 약 7MPa 상승하였지만 질량은 약 1,560kg 감소한 형상을 얻을 수 있었다.
기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
반도체 선폭이 20 nm급까지 감소함에 따라 기존에 수율에 문제를 끼치던 공정 외부 유입 입자뿐만 아니라, 공정 도중에 발생하는 수~수십 나노의 작은 입자도 수율에 악영향을 끼치게 되었다. 이에 따라 저압, 극청정 조건에서 진행되는 공정 중 발생하는 입자를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 장비에 대한 수요가 발생하고 있다. Particle beam mass spectrometer (PBMS)는 이러한 요구사항을 만족할 수 있는 장비로 100 mtorr의 공정 조건에서 5 nm 이상의 입자의 직경별 수농도를 측정할 수 있는 장비이다. PBMS로 입자의 수농도를 측정하기 위해서는 PBMS 전단에서 입자를 중앙으로 집속할 필요가 있다. 공기역학렌즈는 PBMS 전단에서 입자를 집속시키기 위해 일반적으로 널리 사용되고 있는 장비로 여러 개의 오리피스로 이루어져 있다. 공기역학렌즈를 지나는 수송 유체와 입자는 이러한 연속 오리피스를 거치면서 팽창과 수축을 반복하며, 관성력의 차이로 인해 입자가 중앙으로 집속된다. 그러나 기존 공기역학렌즈는 고정된 직경의 오리피스를 사용하기 때문에 설계된 공정조건 이외에는 입자의 집속효율이 감소한다는 단점을 지닌다. 따라서 공정조건이 바뀔 경우 공기역학렌즈를 교체해야 되며, 진공이라는 환경하에서 이러한 교체는 많은 시간과 노력을 요구로 한다. 본 연구에서는 이러한 공기역학렌즈의 문제점을 해결하기 위해 다양한 공정조건에서 교체 없이 사용할 수 있는 새로운 형태의 직경 가변형 공기역학렌즈인 조리개형 공기역학렌즈를 제안하였다. 기존 연구를 통해 조리개형 공기 역학 렌즈가 다양한 압력 범위 내에서 나노입자를 성공적으로 집속할 수 있음을 보였지만, 장비를 상용화하기 위해서는 사용자가 좀 더 쉽게 렌즈직경을 결정 할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 조리개형 렌즈의 중공 직경에 따른 입자 집속 특성을 평가하였으며, 최종적으로 압력과 집속하고자 하는 직경에 따라 렌즈 중공 직경을 결정할 수 있게 해주는 데이터 베이스를 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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