지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.
다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자필 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 이때 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 스레드 코드에서 번역된 자바 바이트코드는 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있다는 장점은 있지만 신뢰할 수 없다는 만점이 있다. 또한 자바 언어 자체의 문제에 의해 안전하지 못한 코드가 생성 될 수도 있다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 또한 번역시에 자바에서 발생할 수 있는 문제들을 고려하여 안전한 바이트코드를 생성한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 플랫폼에 독립적이고 외부 공격으로부터 안전한 자바 바이트코드로 변환하는 번역기를 선계, 구현한다.구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding
2008년 발사된 RapidEye는 5개의 위성을 기반으로 하여 6.5m 공간 해상도의 위성 영상을 하루 간격으로 취득할 수 있는 높은 시간 해상도 특징을 갖는 지구관측위성이다. 제품으로 1B(Basic)와 3A(Ortho)를 제공하고 있으며, 이 중 1B 영상은 좌표등록이 되지 않고 RPCs 정보를 함께 제공해준다. 국내에서는 기 구축된 수치지도를 기반으로 하여 RapidEye의 기하학적 정확도를 보다 향상시킬 수 있으며, 본 논문에서는 1:25,000 수치지도를 이용하여 자동으로 RapidEye 1B영상의 좌표등록을 수행하기 위한 연구를 수행하였다. 1:25,000 수치지도 중 RapidEye 영상과의 매칭에 활용될 레이어를 선별하여 RPCs를 기반으로 RapidEye 1B영상으로 투영시켜 벡터 영상을 생성하고 이와 RapidEye영상의 에지 정보와의 자동 매칭을 통해 RPCs의 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 수치지도 대비하여 평균 제곱근 오차 2.8픽셀의 오차가 0.8픽셀로 향상됨을 알 수 있었다.
최근에 경험적 지식을 체계화하는 방법으로 사례기반추론(CBR: Case Based Reasoning) 및 규칙기반추론(RBR: Rule Based Reasoning)이 여러 분야에서 이용되고 있다. CBR과 RBR이 각각 활용되기도 하지만 문제 해결의 정확성을 높이기 위해 복합된 형태로 사용되기도 하고, 흑은 효과적으로 문제를 해결하기 위해 문제 해결 단계별로 각각 사용되기도 한다 또한 데이터에서 지식을 추출하기 위한 세부 알고리즘으로는 인공지능과 통계적 분석기법 등이 활발하게 연구 및 적용되고 있다. 본 연구는 모니터의 핵심 부품인 섀도우마스크(Shadow Mask)를 개발하는데 있어 도면 협의부터 설계가지의 과정에 CBR과 RBR을 활용하고 발생되는 데이터를 이용하여 진화(Evolution)하는 지식기반시스템(Knowledge Based System)으로 구축하는 것을 목적으로 하고 있다. 특히 도면 협의시 인터넷상에 웹서버 시스템을 통하여 규격 (User Spec.)을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 도면이 설계되도록 하고 저장된 사례들을 공유할 수 있도록 하여 도면 검토 시간이 단축되고 검토의 정확성을 기할 수 있어 실패비용을 감소시켰다. 그리고 실제 설계시 CBR과 RBR을 활용하여 자동설계를 할 수 있게 하였고 현장에서 발생되는 데이터를 지식화하여 유사사례 설계가 가능하도록 하였다. 지식기반시스템은 신속한 도면 검토가 가능하므로 인원 활용이 극대화되고, 섀도우 마스크 설계자와 마스터 패턴 설계자 사이의 원활한 의사소통을 통해 고객과의 신뢰성 확보와 신인도 향상을 기대할 수 있는 효과가 있다. 그리고 고급설계자에게만 의지되어온 것을 어느 정도 해결할 수 있고, 신입설계자에게는 훌륭한 교육시스템이 될 수 있다.한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한
토지피복지도는 환경, 군사, 의사결정 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 단일 위성영상과 환경부에서 제공하는 국가토지피복도를 이용하여 훈련자료를 자동으로 추출하고, 이를 활용하여 피복을 분류하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 초기 훈련자료는 무감독분류인 ISODATA와 기존 토지피복도를 이용하였으며, 무감독 분류 사용시 각 클래스별 분류 선정과 클래스 명명, 감독분류에서 훈련자료 선정 등의 문제점을 해결하기 위하여 기존 토지피복도의 클래스 정보를 활용하여 자동으로 클래스를 분류하고 명명하였다. 추출된 초기 훈련자료는 대상 위성영상의 토지피복분류를 위하여 MLC의 훈련자료를 활용하였고, 피복분류의 정확도 향상을 위하여 반복방법을 적용하여 훈련자료를 갱신하였으며 최종적으로 토지피복지도를 추출하였다. 또한, 화소분류방법에서 발생하는 salt and pepper를 감소시키기 위하여 각 반복단계별 MRF를 적용하여 분류정확도를 향상시켰다. 본 연구에서 제안된 방법을 대상지역에 적용한 결과 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.
초당 최소 5만 건에서 50만 건이 넘는 삽입트랜잭션이 발생하는 반도체 자동 생산 공정 시스템은 대량의 데이터를 실시간으로 저장하는 저장관리시스템을 필요로 한다. 대용량의 데이터를 빠르고 안정적으로 저장하기 위해서 많은 저장관리시스템이 연구되었다. 기존의 저장관리시스템은 대표적으로 전형적인 디스크 기반 DBMS가 있다. 그러나 디스크 기반 DBMS는 초당 50만 건의 삽입트랜잭션 처리는 매우 어렵다. 그래서 디스크 기반 DBMS의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 디스크가 아닌 메인메모리를사용하는 메인메모리 DBMS가 등장하였다. 그러나 메인메모리 DBMS는 메인메모리 용량의 한계로 인해 대용량 데이터를 저장하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 초당 5만 건 이상의 삽입트랜잭션을 지원하고 대용량 데이터를 저비용으로 저장하기 위해 블록단위의 삽입 트랜잭션을 사용한 저장관리시스템을 제안한다. 블록단위의 삽입 트랜잭션은 개별 튜플 단위의 로그기록 비용과 인덱스 생성비용을 블록단위로 변경시켜 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 제안시스템은 데이터를 압축 저장하여 저장 비용을 감소시킬 수 있다. 그러나 압축기법은 데이터의 필드정보가 유실되어 모든 데이터의 압축을 해제하는 비용이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 제안시스템은 압축 시 압축되는 블록의 인덱스를 생성하여 데이터 검색 속도를 향상시켰다. 본 제안시스템은 반도체 공정에서 빠르게 발생하는 대용량 데이터를 고속으로 저장할 수 있고, 디스크 저 장비용을 감소시킬 수 있다.
영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.
최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.
무선 마크업 언어(Wireless Markup Language) 컴파일러는 텍스트로 구성된 문서를 바이너리 문서로 변환, 압축함으로써, 낮은 대역폭을 갖는 무선 선로에서 트래픽을 감소시키며, 낮은 성능을 갖고 있는 이동 단말기에서 브라우징 처리를 간단하게 하는 역할을 한다. 또한 이러한 변환 과정에서 확장 마크업 언어(eXtensible Markup Language)의 well-formedness와 validation 과정을 동시에 처리함으로써, 이동 단말기에서 문서처리 부담을 대폭 경감하는 효과를 가져온다. 본 논문에서 구현한 무선 마크업 언어 컴파일러는 어휘분석기 모듈과 파서 모듈로 구성되어 있는데, 파서 모듈은 파서 생성기를 사용하여 구현하였다. 이는 향후 응용 수준에서 보안 기능을 제공하기 위하여 태그를 확장하거나 무선 마크업 언어의 버전이 업그레이드 될 때에서 변경된 부분에 해당하는 문법만 다시 설계함을써 유연하게 대처할 수 있는 장점을 가지고 있다. 사용된 문법은 LALR(1) context-free 문법으로서, 확장 마크업 언어 1.0과 무선 마크업 언어 1.2의 문서 형태 정의(Document Type Definition)를 기반으로 무선 응용 프로토콜 바이너리 확장 마크업 언어(Wireless Application Protocol Binary XML) 문법을 고려하여 설계되었다. 구현된 컴파일러의 기능을 실험하여 데모하기 위하여 세 가지 방법(수작업, WML 디컴파일러, 노키아 WAP 툴킷)을 사용하였으며, 다양한 태그 조합을 갖는 임의의 130여 개 문서에 대해 실험한 결과, 최대 85%의 압축효과를 얻을 수 있었다. 그러나, 태그나 속성에 비해 일반 문자열 데이타가 많아지면 상대적으로 압축효과가 감소되므로, Hyper Text Markup Language 문서로부터 무선 마크업 언어 문서로 자동 변환된 텍스트를 인코딩하는 경우와 같이 특정한 응용 분야에서는 일반 문자열에 대한 확장 인코딩 기법을 적용할 필요가 있을 수 있다.
본 논문에서는 프로토콜 개발 도구를 이용하여 Wireless Application Protocol (WAP) 포럼에서 제안하는 무선 트랜잭션 프로토콜(Wireless Transaction Protocol: WTP)을 구현하였다. 또한, 서버모델, coroutine 모델 및 activity-thread 모델에 따라 개발도구의 지원없이 직접 개발된 WTP 구현물들과 그 성능을 비교 분석하였다. 우선 Unified Modeling Language (UML)을 사용하여 프로토콜의 요구사항을 분석함과 동시에 프로토콜 엔진의 구조를 정의하였으며, 이를 기반으로 Specification and Description Language (SDL)을 사용하여 프로토콜 엔진을 상세 설계한 후, 코드 자동 생성기를 이용하여 WTP 구현물을 생성하였다. 구현물의 성능을 분석한 결과, 3,000개 이하의 클라이언트가 동시에 접속할 경우에는 트랜잭션 처리율(throughput)과 트랜잭션 처리 지연시간(system response time) 측면에서 기존의 세 가지 모델을 이용하여 직접 개발한 프로토콜 엔진과 그 성능이 대등함을 알 수 있었다. 그러나, 5,000개 이상의 클라이언트가 동시에 접속할 경우 트랜잭션 성공률은 약 10%까지 급격히 감소하고 트랜잭션 처리 지연시간은 1,500㎳까지 증가하였는데, 이는 프로토콜 개발도구를 사용한 경우에 구현물의 크기가 약 62% 증가하면서 프로토콜 처리시간 증가로 인한 것이다. 그러나, 이러한 실험 결과는 실험에 사용된 PC 서버의 사양을 고려할 때 호스트의 과부하로 인한 것이며, 부하분산 기능이 제공되는 실제 환경에서는 프로토콜 개발 도구를 사용하지 않고 직접 개발한 프로토콜 엔진과 거의 대등한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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