본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
최근 인터넷의 급성장에 따라 새로운 컴퓨팅 환경인 유비쿼터스 기반의 다양한 연구들이 수행되고 있다. 특히 RFID는 유비쿼터스 구현을 위한 핵심 요소 기술로 자리잡고 있으며, 이에 대한 연구는 국내 외적으로 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 RFID의 특성상 소형화되고 제한된 물리적 특성 때문에 보안 서비스를 제공하는데 한계성이 있다. 따라서 본 논문에서는 저가격의 RFID에서 안전한 인증 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 기존의 연구보다 계산에 대한 효율성과 일반화된 적용을 위한 특징을 갖는다. 또한 암호화 알고리즘과 해쉬 함수로 대표되는 함수의 사용을 일반화된 함수로 표현하여 다양한 적용성을 가질 수 있어 응용 서비스로의 확장이 용이하다.
본 연구에서는 속성중심 귀납법에서 사용하는 개념 계층의 상승 기법, 결정트리에 의한 귀납법에서 사용하는 정보 획득량의 측정 기법, 그리고 라프셋에 의한 지식감축 방법을 복합하여 저수준의 데이터를 고수준 정보로 일반화하고, 불필요한 속성들을 감축하여 간략화된 결정규칙을 도출하는 통합방법의 지식 발견 시스템을 시험적으로 구현했다. 여기서 추출한 최소화 결정 규칙은 대규모 데이터베이스에서 추출할수 있는 유용한 지식으로 의사결정에 사용하는 정보가 된다. 생성된 규칙지식은 각기 방법들보다 간결하다. 그리고 개념 일반화에 의해 유도된 지식이 고수준의 추상으로 표현된다.
보간법은 기본적으로 원래의 영상을 연속적인 함수 모형으로 나타내고 이 함수로부터 다시 샘플링을 하여 원하는 영상을 얻는 방식으로 접근한다. 본 논문에서는 다른 연속 함수모델보다 진동이 적고 필터 계수가 적은 B-spline 함수를 사용한다. 된 논문의 최적 보간 방법은 원래의 신호와 얻고자 하는 신호를 각각 spline함수로 나타내고, 이 둘의 차이가 가장 작은 것을 선택하는 것이다. 그러기 위해서는 여러 개의 spline계수 중에서 원래 신호와의 L$_2$-norm이 가장 작은 것을 선택해야 한다 이러한 최적 보간법을 일반화하기 위해서 spline 함수로 표현된 신호를 다시 샘플링 하여 신호를 얻고, 그 신호를 공간에 따라 변화하는 spline함수의 합으로 나타낸다. 그리고 이렇게 나타낸 함수들 중에서 원래의 함수와 가장 가까운 것을 선택하도록 함으로써 일반화될 수 있다. 이러한 최적화 된 비정규점 리사이징 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해서 더 적은 오차를 나타냄을 확인할 수 있다.
이 연구의 모형은, 자원(기계, 인력), 주문(작업)의 의미를 확정한 "일반화된 job-shop"이다. 이 모형의 제약조건을 파악한 후, 불확정 제약조건의 표현과 추론방법을 연구하였으며, 이를 위하여 일정계획 수립 기능들을 모듈화하였다. 불확정제약조건에 따라 모듈들을 선택적으로 사용하기 위한 추론 과정은, 먼저, 납기만족이 우선이며 제약만족(CSP) 일정계획 모듈을 사용하고 그렇지 않으면 디스패칭 모듈을 사용한다. 그리하여, 납기, 작업시간의 불확정성과 자원의 변동, 새 주문의 추가, 일정계획 목표의 변경등을 반영하는 일정계획 수립방법을 제시하였다. 이 논문은 제약만족 일정계획과 디스패칭 일정계획을 하나의 틀에서 함께 사용함으로써, 일정계획 목표의 변경이나 제조환경이 변화에 대처할 수 있음을 보인다.수 있음을 보인다.
영어권에서는 통계적 기반 의미 오류 검사기에 대한 연구가 활발하게 진행되었으나 한국어에서는 자주 나타나는 오류를 중심으로 오류 단어를 검사할 문맥이나 공기정보를 갖는 규칙 기반의 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 표제어나 사전 기반 범주화 정보로 표현되고 있는 기존 문법 검사기의 성능을 개선하는 방안으로 한국어 명사 어휘 의미망인 KorLex를 활용하는 방법을 연구한다. 특히, 용언은 목적어나 주어에 사용되는 명사의 표제어가 의미 제약 조건으로 사용되는 예가 많다. 본 논문에서는 용언의 의미 제약 조건을 명사 표제어 단위에서 명사 의미 그룹(class) 단위로 확대하여 문법 검사기의 의미 오류 검사 규칙의 의미 오류 제약 조건을 일반화 하는 방안을 연구한다.
일반화된 Hoek-Brown (H-B) 식은 절리성 현장암반에 적용되는 암반공학 고유의 파괴조건식이다. 이 파괴조건식에서는 현장암반의 GSI 값을 이용하여 무결암의 강도정수를 현장암반의 값으로 변환시킨다. 현장암반의 특성을 체계적으로 고려한 거의 유일한 암반파괴조건식이라는 측면에서 일반화된 H-B 파괴조건식은 적용범위를 넓혀가고 있지만 비선형 함수라는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 일반화된 H-B 식을 선형 Mohr-Coulomb (M-C) 파괴조건식의 틀로 이해하려는 연구들이 시도되고 있다. 이 연구에서는 일반화된 H-B 식에 응력무차원화 변환을 적용하여 접선점착력을 접선마찰각의 함수로 표현하는 명시적 관계식을 유도하였다. 유도된 관계식을 이용하여 암반 질의 변화에 따른 일반화된 H-B 식에 내포된 접선마찰각 - 접선점착력 변화 특성을 고찰하였다. GSI 값의 변화만을 고려한 경우 GSI 값의 증가에 따라 접선마찰각은 감소하고 접선점착력은 증가하는 경향을 보였다.
디지탈 지도 데이타베이스는 다중 축적의 개념을 포함하여 여러 가지 목적을 두고 제작되며 단일 축적으로만 사용하기 위해 Base Map을 구축하는 사례는 극히 보기 드믄 현상이라고 할 수 있다. 따라서 지도의 일반화와 다중표현에 대한 Line의 단순화 처리에 있어서 가장 중요한 문제는 일반화된 그래픽 데이타의 정확도와 인식도를 모두 부여하기 위해 Base Map 상의 정보를 단순화하기 위해 설정하는 허용범위를 디지틸 화일내에서 Feature의 형태에 따라 수정이 가능하도록 하는 것이다. 본 연구에서는 하나의 디지털 화일내에서 다양한 축척상으로 수행되는 Line의 단순화에 대한 여러가지 알고리즘을 고찰하였으며, 지도의 표현상에 변화를 줄 수 있는 선형성 Feature 별로 축척에 따른 규칙을 설정하였다. 수치화된 line 데이타 사이의 상관성을 분석하기 위하여 2가지 변형량을 측정하여 5가지 알고리즘에 대한 평가를 시도하였다. 데이타의 분석결과 Douglas-Peucker 알고리즘이 단순화 후의 변형량에 있어 가장 작은 영향을 받음을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과로부터 디지탈 화일을 소축척으로 표현하기 위해 단순화를 실시할 경우 내부적으로 지니고 있어야 하는 기하학적인 항목으로서 그 크기와 변동량에 대한 수치적인 안을 제시함에 따라 지도의 단순화에 대한 가능성을 입증하였다.
버드휘스텔(Birdwhistell)은 말이 전하는 의미는 전체커뮤니케이션의 35%이하에 불과하고 나머지 65% 이상은 비언어적 형태로 전달되며 인간은 전적으로 언어에 의해 의사소통을 하는 존재가 아니라 모든 감각을 사용하는 감각적 존재라고 설명하고 있다. 인간의 커뮤니케이션은 언어 외에 표정, 몸 동작 등을 통해 보다 더 구체적인 의미 전달이 가능하며, 특히 얼굴표정은 개인의 성격, 관심, 반응에 대한 정보 및 감정의 상태를 전달해주는 다면적 메시지체계로 강력한 커뮤니케이션 도구라고 할 수 있다. 다양한 표현기법과 표현의 정도, 특성에 따라 달라질 수 있지만 표정이 갖는 상징적 기호는 일반화 된 특성을 가지고 있다. 스토리상의 등장인물로서 내면세계와 심리적 상태가 행동이나 표정으로 자연스럽게 노출되고 읽어낼 수 있는 감정표현에서 애니메이션 캐릭터는 생명력을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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