퍼지 이론과 계산기하학적 수법에 의한 자동요소 생성법, 해석코드 및 상용 솔리드 모델러를 유기적으로 통합한 자동화된 설계시스템을 개발하였다. 본 시스템은 여러 가지 복합현상과 관련된 실제 구조물에 대한 설계기능을 갖고 있다. 정전장 해석, 변형해석 및 모드해석 등과 같은 해석하고자 하는 물리적인 현상에 의존한 형상모델이 자동적으로 유한요소모델로 변환되어 해석을 수행한다. 또한 신경망의 기능을 도입, 통합시킴으로써 설계해의 영역을 유용하게 제시하여 준다. 개발한 시스템은 정전 마이크로머쉰의 성능 평가에 적용하여 그 효용성을 검증하였다.
고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.
유한요소법을 이용하여 반도체 해석을 하는 경우 국부적인 overshoot, 진동 및 해의 발산등의 문제점등이 발생하기 쉽다. 이는 지배방정식의 특성에 좌우되는 경우가 많은데 특히 반도체 전류연속 방정식을 처리하는 데는 그 해석이 매우 불안정하다. 본 연구에서는 유한요소법을 반도체 해석에 적용하는 경우 해의 발산원인을 적용 방정식의 수치적 안정도 검사에 의하여 도출하였으며 이 요인이 요소상수 m의 값에 좌우됨을 밝혔다. 또한 요소상수가 후치조작에 의해서만 계산될 수 있는 단점을 보완하기 위하여 적응요소법을 도입하여 프로그램으로 구현함으로써 임의의 초기 요소망과 초기치에 대해서도 자동적으로 해의 수렴을 얻을 수 있는 적응해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램의 효용성을 검증하기 위하여 GaAs MESFET 모델을 선정하여 계산하였고 산출 결과를 검토해 본 결과 임의의 초기치에 대해서도 강인한 수렴성을 얻을 수 있었으며 요소 분할이 필요한 부위에만 집중됨으로써 비교적 적은 수의 요소만으로도 해를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Functional neuromuscular stimulation(FNS)를 사용하여 하반선마비사가 앉은 상태에서부터 일어나 균형을 유지할 수 있도록 하기 위하여 FNS의 자동제어 시스댐을 개발하였다. Output feedback gain matrix를 최적제어이론을 사용하여 계산하기 위하여 비선형 선체모델을 직립위치에 대하여 선형화하였다. 제어기는 측정된 output에 의하여 매순간 각 선체조인트에 필요한 torque할 계산 하며, 이 조인트 torque는 근육이 최소한의 에너지를 사용하게끔 각 단육에 배분된다. 컴퓨터 시뮬레이션결과, 이 제어 시스템을 사용하여 각 조인트가 약 45도 정도 구부버진 상태에서 부터 직립위치를 회복할 수 있으며 팔의 움직임으로 대표되는 외부로부터의 방해를 반았블 때에도 직립 위치를 자동적으로 유지할 수 있었다.
본 논문에서는 촉각전달장치를 기반으로 수식에 대한 그래프와 도형과 같은 시각교육정보들을 촉각 정보로 자동 변환하여 제공하는 프로그램을 구현하였다. 구현한 프로그램으로는 입력된 그래픽 정보를 촉각정보전달 장치의 해상도에 적합하게 다운샘플링(downsampling)을 수행한 후, 이진화(binarization)를 통해 촉각신호를 생성한다. 그리고 이를 촉각정보전달 장치에 전달하여 출력함으로써, 시각장애인들에게 그래픽 정보를 촉각정보로 변환하여 제공할 수 있다. 결과적으로 본 프로그램을 통해 수학 및 과학과 같은 이공계열의 교육정보를 편리하고 빠르게 촉각정보로 변환하여 시각장애인들에게 제공할 수 있었다.
4차 산업혁명 이전에도 많은 물류 자동화가 이루어지고 있었다. 그러나 4차 산업혁명이 도래하면서 자동화되는 범위가 더욱 넓어지며 인력이 쓰이는 곳에 로봇이 대거 등장하게 되었다. 그러나 환경이 열악한 중소기업이나 경제성 측면에서의 도입이 어려운 분야에서는 자동 물류 시스템의 적용이 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 물건을 옮기는 일에 있어서는 라인트레이서를 이용하여 물품의 수송을 도와주고, 적외선 센서 및 바코드 리더기를 이용하여 물품 개수의 현황 계산을 담당하여 정확한 계산을 도출하여 자동으로 원격 데이터베이스에 저장하여 관리할 수 있는 물류관리 지원 시스템을 제안한다.
한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)의 국가슈퍼컴퓨팅센터에서는 슈퍼컴퓨터 5호기인 Nurion과 Neuron 시스템을 구축하여 국내 연구자들에게 서비스하고 있다. 이 중에서 Neuron 시스템은 GPU 클러스터 시스템으로 SLURM Batch Scheduler를 이용하여 공동활용서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 Neuron에서 사용 중인 SLURM Batch Scheduler와 리눅스의 crontab 기능을 이용하여 소프트웨어 장애가 발생한 계산노드를 자동으로 복구시키는 기능을 구현하여 장애처리 대기시간을 단축시키는 기법에 대해서 소개한다.
본 논문에서는 LSI layout의 배치 프로그램을 개발하고 그 실험 결과에 관해 논하였다. 100% 결선율 달성을 위해 가상 기선 경로법으로는 실제의 배선에 가까운 알고리즘을 도입하여 채널 밀도 계산에 반영하였다. 목적함수로는 총배선장의 최소화, 통과선수의 최소화, 최대 채널 밀도의 최소화를 동시에 산출 가능한 함수를 도입하였다. 제안된 가상배선경로 계산 알고리즘은 O(n2)으로 계산시간이 매우 바르고 최소배선장에 근사한 배선상태를 나타내므로 배치 문제에 적용하기에 매우 적합하다. 이 알고리즘을 사용하여 자동 배치 프로그램을 개발하고 작성된 프로그램의 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘의 유용성을 보였다.
의학과 기술 발달로 인해 질병과 사고에 의한 사망률은 줄어들었으나, 심장 관련 질환에 의한 사망률은 증가하였다. 심장 질환을 예방하는 데는 정기적인 검진을 통해 심장기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 심장 기능의 분석은 이완기와 수축기 사이의 혈류량 및 심박구출률 계산을 통한 심장 운동능력 평가에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 자동 분할하여 혈류량 및 심박 구출률을 계산하는 알고리즘을 제안한다. K평균 군집화 기법을 적용하여 좌심실을 분할하고, 그래프 탐색 기법에 기반하여 분할 오류를 수정하였다. 15명의 지원자에 대해 제안하는 알고리즘을 사용하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 수동윤곽검출 및 General Electronics 사의 MASS 소프트웨어와 비교하였다. 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 차이는 혈류량의 경우 평균적으로 이완기에 $4.6mL{\pm}3.9$, 수축기에 $2.1mL{\pm}2.4$로 나타났고, 심박구출률은 $1.8%{\pm}1.7$이었다. 전반적으로 MASS소프트웨어에 비해 좋은 성능을 나타내었다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 고객화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 고객화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동생성 에이전트 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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