본 논문에서는 유한 체 $GF(2^m)$상에서 셀룰라 오토마타 (Cellular Automata)의 구조에 적합한 곱셈기 구조를 제안한다. 제안된 LSB 우선 곱셈 구조는 AOP(All One Polynomial)를 기약 다항식으로 사용하며, m+1의 지연시간과 $ 1-D_{AND}+1-D{XOR}$의 임계경로를 갖는다. 특히 정규성, 모듈성, 병렬성을 가지기 때문에 VLSI구현에 효율적이고 나눗셈기, 지수기 및 역원기를 설계하는 데 기본 구조로 사용될 수 있다 또한, 이 구조는 유한 체 상에서 Diffie-Hellman 키 교환 프로토콜, 디지털 서명 알고리즘, 및 ElGamal 암호화와 같이 잘 알려진 공개키 정보 보호 서비스를 위한 기본 구조로 사용될 수 있다.
언플러그드교육은 초등학교에서 실시하려는 SW교육의 주된 요소로 제시되고 있다. 이 자료는 Timbell 외 2가 제작한 컴퓨터과학에 대한 여러 가지 주제별로 자료를 제시하고 있다. 이들 중에 유한상태 오토마타 교육은 우리의 실정에 적합한 교수법과 교육자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이 주제와 관련된 선행 연구를 바탕으로 초등 고학년의 발달단계에 적합한 자료를 개발하였다. 학습모형은 학습자의 자기주도적 활동중심학습으로 구성하였으며, 제시된 교육자료와 교수법은 전문가 집단의 검증과 실험집단의 분석을 통해 적절하다는 결론을 얻었다.
논리적으로 동일한 종류에 속하여 서로 유사한 구조를 가지는 많은 XML 문서들이 서로 다른 종류로 분류되어 서로 다른 문서형 정의(DTD)를 가지게 되는 경우가 많다. 이로 인하여 XML 문서를 저장하기 위한 데이타베이스의 스키마가 서로 다르게 되고, 동일한 데이타베이스에 저장되어야 하는 XML 문서들이 서로 다른 데이타베이스에 저장되는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 유한 오토마타와 트리구조를 이용하여 유사한 구조를 가지는 XML 문서들의 DTD를 통합하는 알고리즘을 제안한다. 유한 오토마타는 DTD의 반복연산자나 연결자를 표현하기에 적합하고 표현 방법이 단순하므로 DTD 통합 알고리즘의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 제안한 알고리즘의 효과성을 검증하기 위하여 국내 학회 논문지의 논문 DTD를 통합하는데 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한다.
두가지 상태값 (0, 1)과 서로 다른 네가지 경계조건을 갖는 1차원 셀룰러 오토마타 규칙 15의 상태전이그래프를 자기 재생시킬 수 있는 재귀식을 카테고리적 접근법으로 발견하였다. 카테고리적 접근법은 서로 다른 도메인을 갖는 오토마타들 간의 매핑을 가능케하므로 오토마타의 진화과정을 쉽게 표현할 수 있도록 한다.
Esterel 언어는 동기 (synchronous)식 절차(imperative)형 언어로 유한 상태 기계 (finite state machine)를 기반으로 한 정형적 의미구조를 가지고 있어 오토마타를 이용한 프로그램 분석에 매우 용이하다. 본 논문에서는 프로그램의 수행 과정이 필요 없는 문법 구조 바탕의 오토마타 생성 규칙을 제안한다. 우리의 생성 규칙은 문법 구조를 직관적으로 표현하고 모든 가능한 경로를 나타내기 때문에 다양한 분석을 적용하기에 적합하다.
본 논문에서는 유한 확대 체 GF($^{m}$ )상에서 셀룰라 오토마타를 이용한 곱셈기 구조를 제안한다. 제안된 구조는 기약 다항식으로 AOP(All One Polynomial)의 특성을 사용하고 LSB방식으로 곱셈 연산을 수행한다. 제안된 곱셈기는 지연시간으로 m+1을 갖는 임계경로로는 1- $D_{AND}$+1- $D_{XOR}$를 갖는다. 특히 구조가 정규성, 모듈성, 병렬성을 가지기 때문에 VLSI구현에 효율적이다.적이다.
연속음성 인식 시스템 구성을 위한 HMM WORD SPOTTING 기법을 검토하였다. 실험에 사용한 HMM WORD SPOTTING 기법은 O(n)DP 기법와 OPDP 법이다. 인식시스템은 파라메터로 멜켑스트럼 만을 사용한 경우와 동적 파라메터인 희귀계수를 결합한 경우의 2종류이며, 인식 알고리즘은 O(n)DP 법과 유한상태 오토마타에 의해 구문제어를 실?나 ONE PASS DP 법으로 나눌 수 있다. 또한 인식 단위는 음절과 단어가 혼합된 형태이고 학습은 모두 음절단위로 실시하였으며 연속음성 25문장에 대하여 O(n)DP법과 OPDP법의 인식결과를 비교하여 연속음성 인식에 구문제어 효과를 검증하였다. 실험 결과 평균 인식률이 O(n)DP 의 경우 각각 90.6%, 90.9%, OPDP 의 경우 각각 98.4%, 98.6%로 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 이용한 평균 7.5%의 인식률이 향상되었다.
형태소 분석(Morphological Analysis)과 같은 언어학적 처리에 의존하는 기존의 한국어 문헌에 대한 자동색인 기법들은 품사의 애매모호함이나 복합명사의 처리 등으로 부담(overhead)이 크다. 또한 불용어 처리에 사용되는 불용어 리스트가 대상 문헌의 주제 분야별로 따로 구축되어야 하며 그 크기가 방대하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 각 문헌의 텍스트에 대해 복합명사 처리나 애매모호함에 대한 엄격한 분석을 수행하지 않는 간단한 형태의 형태소 분석을 수행하여 단순명사들을 추출한다. 그런 후 이들 단순명사들을 이용하여 유한 오토마타(Finite Automata)를 구성하고, 구성된 유한 오토마타와 각 명사의 단어빈도(Term Frequency)에 의해 각 색인어 후보들의 중요도를 계산하는 자동색인 기법을 제안한다. 그 결과 품사의 애매모호함에 대한 처리나 복합명사의 처리에따른 부담을 줄일 수 있었으며, 선정된 색인어들과 수작업으로 선정한 색인어들의 비교 실험에 의해 제안한 자동색인 기법의 성능을 검증하였다.
인터넷의 사용자가 폭발적으로 증가함에 따라, 인터넷을 이용한 다양한 정보 서비스가 생성되었으며, 이로 인해 일반 사용자들이 접할 수 있는 디지털 문서의 양은 기하 급수적으로 증가 되었다. 본 논문에서는 유사한 정보를 갖는 다량의 문서들로부터 사용자가 원하는 정보만을 추출하는 정보 추출 시스템의 개발 과정 및 결과를 기술한다. 개발된 시스템은 필요한 정보를 포함하는 문장들을 걸러 낸 후, 필요한 사실정보의 출현을 나타내는 패턴을 사용한 유한 오토마타를 통하여 사용자가 원하는 정보를 추출한다. 관광지 안내 텍스트를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 기술한다.
이 논문에서는 FSM과 확률적 FSM, NFA 등이 게임에서 NPC의 행동 지정에 쓰인 방식을 소개하고, 기존 방법에서 확률적 FSM이나 NFA의 단점을 보완할 수 있는 새로운 확률적 FSM 방식을 제안한다. 즉, 확률 유한오토마타의 추론 방식을 이용하여 다양한 NPC나 컴퓨터 플레이어의 인성이나 특성을 자동적으로 게임에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 이 방법으로 수 많은 게이머들의 인성이나 특성을 자동적으로 파악하여, 실제 게임에서 사용되는 NPC나 컴퓨터 플레이어에게 부여해 줄 수 있고, 또한 NPC들의 인성을 다양하게 부여함으로써 게임의 재미를 더 향상시킬 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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