소규모 매장을 운용하고 있는 대다수의 소상공인들은 매장 홍보를 위해 전통적으로 사용되고 있던 오프라인 인쇄를 통한 전단지를 이용하고 있다. 최근에는 네이버 배너 광고, 디지털 사이니지 등을 이용한 온라인 홍보도 일부 이용하고 있으나, 온라인 홍보의 경우, 홍보 채널에 맞는 홍보물을 제작하기 위해 별도의 추가 비용이 발생하고 있으며, 홍보물 제작을 위한 비용부담으로 인하여 변화하는 상황에 최적화된 홍보물을 이용한 매장 홍보에 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문은 소상공인이 매장 홍보를 위해 타겟 사용자 그룹군의 특성을 분석/제공하는 홍보전략을 반영하여 최적의 디지털 홍보물을 자동으로 제작하고, 가용 채널을 통해 홍보물을 쉽게 배포할 수 디지털 홍보물 자동 제작 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제시하는 프레임워크를 이용하여 소상공인의 매장 상황 변화 및 홍보의도에 최적화된 디지털 홍보물을 쉽게 제작할 수 있으며, 이를 통한 홍보 효과 증대 및 홍보 비용 절감에도 기여할 수 있을 것이다.
특징 형상의 조합으로 표현될 수 없는 자유 형상을 가진 제품이 늘어남에 따라 자유형상을 효율적으로 변형시키는 기법이 필요하다. 여러 가지 자유형상 변형기법(FFD) 가운데에서 자유 형상을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해서는 조정 다각형 기반의 형상 변형 기법이 적합하다. 이에 따라 본 연구에서는 FFD 기법을 적용하여 자유형상 모델을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해 입력 모델에 대한 조정 다각형을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 기본 조정 다각형 생성과 조정 다각형 최적화 단계로 나누어진다. 기본 다각형 생성에서는 1)입력모델을 직교 3방향에 투영, 2)투영된 결과에 대해 2차원 조정 다각형을 생성, 3)2차원 조정 다각형을 조합하여 3차원 기본 조정 다각형 생성의 단계를 거친다. 조정 다각형 최적화 단계에서는 기본 조정 다각형에 에지 및 면 연산자를 적용하여 입력 모델에 더욱 근사하는 최종 조정 다각형을 생성한다. 예제에서는 제안된 알고리즘을 통해 자동으로 생성된 조정다각형을 자동차 모델에 적용하여 모델의 형상을 변화시킨 결과를 보였다.
Recently, many studies have been undergoing to reduce working time in field of machine tool. There are two ways of reducing working time to reduce actual working time by heighten spindle speed and to reduce stand-by time by shortening tool exchange time. Auto tool changer belongs to latter case. Fixed address type auto tool changer can store more number of tools in small space than magazine transfer Ope and can shorten tool exchange time. This study focuses on the topology optimization to reduce the weight of the fixed address type ATC. The optimization program using a real number coding genetic algorithm is developed and is applied to the 10-bar truss optimization problem to verify the developed program. And, it is shown that the developed program gives better results than other methods. Finally, The developed program applied to optimize the fixed address type ATC.
본 논문은 여러 설비시스템의 프로세스 제어에 사용되는 PID제어기의 최적 자동동조에 관한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 먼저. 제어대상의 계단응답으로부터 모델링 된 1차 지연계를 Pad 근사화하고, Ziefler-Nichols의 한계감도법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간에 대한 퍼지 평가함수를 초대로 하는 최적화되 PID 계수를 목표치로 하여 신경회로망의 역전파 알고리즘을 통해 충분히 반복, 학습시켜 새로운 K, L, T값을 입력하였을 때 근사적으로 최적화된 PID 계수를 구함으로써 퍼지추론에 의한 제어 규칙이 불필요하여 자동 동조시간이 짧다는 장점을 가지고 있다.
본 논문은 실질적인 최적화 구조물의 설계를 위한 시스템에 대한 것으로 퍼지이론에 바탕을 둔 자동 유한요소 생성 망 기술과 계산 기하학적 기술, 해석코드 및 솔리드모델러를 시스템에 통합시켰다. 최적해 또는 만족해는 자동해석 시스템과 함께 탐색공간을 위한 유전자 알고리즘을 이용하여 자동적으로 탐색되어 진다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용함으로써 본 설계 시스템은 다차원 해를 얻을 수 있다. 개발된 시스템은 터널전류에 바탕을 둔 마이크로 가속도계의 형상설계에 적용하였다.
본 논문은 모바일 TFT-LCD 구동 집 회로와 임베디드 소프트웨어를 이용한 자동 화질 레지스터 최적화시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 LCD모듈의 중요한 화질 평가 요소인 평균 감마 오차, 감마 조정 시간, 플리커 잡음 및 명암비 등을 최적화하기 위해 모바일 LCD구동 집적회로 내의 감마조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터 들을 자동적으로 제어한다. 개발된 알고리즘과 임베디드 소프트웨어는 거의 모든 유형의 LCD모듈에 적용 가능하다. 개발된 화질 최적화 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성 되 어 있고, RGB 및 CPU 인터페이스를 지원한다.
최근 소프트웨어 결함 예측 연구는 교차 프로젝트 간의 결함 예측뿐만 아니라 교차 버전 프로젝트 간의 결함 예측 또한 이루어지고 있다. 종래의 교차 버전 결함 예측 연구들은 WP(Within-Project)로 가정한다. 하지만, CV(Cross-Version) 환경에서는 프로젝트 버전 간의 분포 차이의 중요성을 고려한 연구들이 없다. 본 연구에서는 다른 버전 간의 분포 차이까지 고려하는 자동화된 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 분포차이에 따라 전이 학습(Transfer Learning) 수행 여부를 자동으로 선택하여 준다. 해당 프레임워크는 버전 간의 분포 차이, 전이 학습과 분류기(Classifier)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 기법이다. 실험을 통해 전이 학습 수행 여부를 분포차 기준으로 자동으로 선택하는 방법이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그리고 최적화를 이용하는 것이 성능 향상에 효과가 있으며 이러한 결과 소프트웨어 인스펙션 노력을 감소할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 교차 버전 프로젝트 환경에서 신규 버전 프로젝트에 대하여 효과적인 품질 보증 활동 수행을 지원할 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.1-10
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2001
신경망은 점차 분류 및 함수추정을 위한 현대 통계적 방법론으로 부각되고 있다. 신경망은 특히 선형 회귀함수를 일반화시키는 유연한(flexible) 방법을 제공하며 일반적 비선형 함수를 모수화하는 방법으로 간주된다. 본 논문에서는 함수추정을 위한 신경망을 생각한다. 신경망이 훈련자료를 과대적합하는 것을 피할 수 있도록 하는 간단한 방법은 정칙화(regularization)이다. 신경망에서는 정칙화를 위해 주로 가중치 감소법(weight decay method)을 사용한다. 함수추정을 위해 가중치감소 신경망을 사용할 때 은닉노드수, 가중치모수, 학습률 및 학습반복회수가 중요한 모수이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 가중치감소 신경망의 중요한 모수들을 자동으로 최적화하는 방법을 제안하고 결과적으로 가중치감소 신경망을 자동학습하는 방법을 설명한다. 그리고 다른 함수추정방법들과 자동학습된 가중치감소 신경망을 비교분석한다.
본 논문은 어플리케이션에 최적화된 ASIP설계를 하기 위해 MDL을 기반으로 한 Retargetable 컴파일러를 이용한 자동 인스트럭션 확장 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 어플리케이션 프로그램으로부터 얻은 정보를 이용하여 확장 가능한 인스트럭션 후보를 모두 찾는다. 확장 인스트럭션 후보는 하드웨어 라이브러리를 통해 실제 구현 시의 특성에 대한 정보를 얻게 된다. 하드웨어 특성과 수행 속도 향상을 기반으로 주어진 제한 조건에 맞게 인스트럭션 셋을 선택하고 프로세서 구조를 최적화한다. 제안된 시스템의 효용성을 확인하기 위해 다양한 벤치마크 어플리케이션을 이용하여 자동 인스트럭션 확장 시스템을 수행하였다. 제안된 시스템은 기존의 ARM9TDMI의 프로세서로부터 최적화된 인스트럭션 셋과 프로세서 구조를 갖도록 하였다. 제안된 시스템에 의해 설계된 ASIP는 주어진 제한 조건에 따라 기존 프로세서와 비교하면 평균 33.5%의 수행 사이클이 감소하는 것으로 확인되지만, 프로세서의 면적은 증가하는 것으로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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