그리드 컴퓨팅은 방대한 데이터 저장 공간과 고성능 연산능력을 요구하는 작업에 적합하다. 동적계획법(dynamic programming)은 방대한 크기의 동적 테이블(dynamic table)을 구성하여 최적해(optimal solution)을 찾기 때문에 그리드에서 수행하기에 적합한 작업이다. 본 논문에서는 동적 테이블을 구성하고 분산 배치하는 할당 정책을 제안한다. 그리고 동적계획법 기반의 어플리케이션을 그리드에서 효율적으로 수행할 수 있는 그리드 시스템 구조를 제안한다.
본 논문에서는 문서인식 시스템에서 정확한 문서 인식의 기본이 되고 인식 결과에 중요한 영향을 미치는 전처리 알고리즘 중 테이블 입력의 효율적인 처리 방법을 연구 한다. 테이블 내의 문자를 인식하기 위해서는 테두리선과 문자 부분을 먼저 분리하는 작업이 필요하다. 왜냐하면, 테이블을 인식하기 위해서는 테두리선에 의해 블록화된 테두리선 안의 문자를 인식해야 하며 또한 테두리선을 효율적으로 벡터화하는 방법이 필요하다. 테이블을 벡터화하는 방법으로 8방향 체인 코드를 이용하여 테이블 선 성분을 추출하는 방법과 히스토그램을 이용하여 테이블의 수행, 수직 성분을 추출 하여 얻어진 교차점을 이용하여 대각선 성분을 찾아내는 방법 및 화소의 Run-length를 이용하여 수평선 성분과 수직선 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용해 대각선성분 을 찾아내는 방법이 있다. 또한 규칙성을 이용한 테이블 추출 방법은 테이블을 구성하는 수직선 성분과 수평선 성분의 규칙성을 찾아내 이를 이용하여 테이블을 벡터화 시킨다. 본 논문에서는 문서 영상 내의 테이블을 효율적으로 벡터화하기 위한 방법으로 규칙성을 이용한 방법을 제안한다.
오늘날 전산망을 통해 대량의 다양한 언어 정보가 일상 언어로 교환되고 있다. 따라서 대량의 이러한 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 언어 정보 처리 시스템이 필요하다. Hausser (1999)와 이기용(1999)는 그러한 언어 정보 처리 시스템으로 데이터베이스 의미론을 주장하였다. 이 의미론의 특징은 자연언어의 정보 처리 시스템 구축에 상업용 데이터베이스 관리 시스템을 활용한다는 점이다. 이때 야기되는 문제 중의 하나가 표상(representation)의 문제이다. 그 이유는 언어학의 표상 방법이 데이터베이스 관리 시스템의 표상 방법과 다르기 때문이다. 특히, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 테이블 (table) 형식으로 각종 정보를 표시한다. 따라서, 이 논문의 주안점(主眼点)은 언어학에서 흔히 쓰이는 표상 방법, 즉 문장의 통사 구조를 표시하는 수형(tree)이나 의미 구조를 표시하는 논리 형태(logical form), 또는 단어나 구의 특성을 나타내는 자질 구조(feature structure)를 테이블 형식으로 대체하는 방법을 모색하는 것이다. 더욱이 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서는 테이블에 대한 각종 연산, 특히 두 테이블을 연결(link)하는 작업이 가능하고 이런 연산 과정을 통해 정보를 통합하거나 여과할 수 있기 때문에 관련 정보를 하나의 테이블에 표상하거나 정보 자료의 분산 저장과 자료의 순수성을 유지하는 것이 용이하다. 이 논문은 곧 이러한 점을 가급적 간단한 예를 들어 설명하는 데 그 목적이 있다.
데이터 웨어하우스 시스템은 의사 결정의 지원에 필요한 요약, 분석 작업을 수행하여 다양한 고품질의 정보 서비스를 사용자에게 제공한다[1]. 이러한 데이터 웨어하우스에 사용자가 질의를 요청할 경우 다차원 모델을 고려해 보면 여러 테이블을 조인해야 할 경우가 발생하고 이때 방대한 양의 사실 테이블을 가지고 있는 데이터 웨어하우스는 질의 처리시 성능 저하를 초래 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 질의에서 자주 요구되는 집계사실을 미리 저장하여 데이터 웨어하우스에 대한 질의 처리 성능향상을 기대할 수 있도록 집계사실이 저장될 효율적인 집계 테이블 생성에 따른 설계와 구현을 한다. 이를 수행하기 위해 본 논문에는 집계 사실의 저장방법에 대해 살펴보고, 집계 계획에 근거한 집계테이블 생성 인터페이스의 프로토타입 설계 및 구현을 살펴본다. 이렇게 함으로서 사용자의 의사결정에 필요한 정보를 데이터 웨어하우스에서 더욱 신속하게 얻을 수 있다.
디스플레이 디바이스가 발전함에 따라 컴퓨터를 이용한 작업 환경이 응용 목적에 보다 적합한 형태로 변환하고 있다. 본 논문에서는 테이블 형태의 프로젝션 시스템인 가상테이블을 이용하여 건축 디자인 시스템의 개발에 관하여 고찰한다. 개발된 시스템은 인터랙티브 VR 모델러, 하이브리드 트랙커, 건축용 인터프리터로 구성되어 있다. 인터랙티브 VR 모델러는 가상테이블 상에서 건축 디자인을 보다 쉽고 직관적으로 할 수 있도록 그리드 인터랙션, 텐져블 프랍, 참조 객체와 같은 비주얼 및 택타일 가이드를 제공한다. 하이브리드 트랙커는 사용자 시야각에 따른 임의의 뷰포인트를 제공하는 기능과 핸드 인터랙션을 위한 비전 기반 트랙킹과 마그네틱 트랙킹을 포함하고, 건축용 인터프리터는 간단한 삼차원 매스를 건축적 정보를 포함한 기본 구성요소로 자동 변환하는 기능을 한다 제안 시스템은 다수의 사용자가 공동 작업을 하기에 적절하며 입체적인 뷰를 통하여 그래픽스 객체를 삼차원 공간에서 직접 조작할 수 있다는 장점이 있다. 이와 같이 본 시스템은 건축 시뮬레이션 및 사용자 참여 디자인에 유용하게 사용되어질 수 있다.
최근 건설업계에서는 거푸집 공사의 작업 생산성 및 안전성을 향상시키기 위해 시스템 폼의 활용을 적극적으로 검토하고 있으며, 보 테이블 폼이 그 중 하나이다. 그러나 현재 보 테이블 폼은 층별로 보 규격이 일정한 건축물 시공에만 제한적으로 활용되고 있는 실정이다. 층별 용도에 따라 보 규격이 상이하게 설계된 건축물에서도 보 테이블 폼이 적용될 수 있도록 하기 위해서는 보 테이블 폼의 구성요소 중 하나인 보 브라켓이 간단한 조작만으로도 보 거푸집의 규격을 유연하게 조절시킬 수 있어야만 하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 목적은 간단한 조작만으로도 보 거푸집의 규격 조절이 가능하며 현장 적용성 또한 우수한 보 테이블 폼 전용 가변형 보 브라켓의 개념 디자인을 제시하는 것이다. 본 연구의 보 테이블 폼 전용 가변형 보 브라켓 개념 디자인이 실물로 제작될 경우 층별 용도에 따라 보 규격이 상이하게 설계된 건축물에서도 보 테이블 폼의 적용이 가능하게 될 것이며, 이는 거푸집 공사의 작업 생산성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
There are many systems for cutting plates or pipes into a desired shape. A typical system is a plasma cutter. It uses plasma, which means that an effective design of the table supporting the workpiece is an important issue in order to ensure a long operational career. Conventional roller-support worktables have a short lifespan due to scratches from the plasma, and it is also difficult to maintain the roller balance. By using a bolt-fastening method, deformation and failure of the final product can occur due to the stress concentration at bolting points. To escape these issues, a polygon support and bracket fastening method was designed. Due to polygons having a number of support surfaces, when one surface has been damaged, it is possible to reuse the support by utilizing a different surface. The bracket-fastening method can extend the worktable lifetime and increase productivity by reducing stress concentration. In this paper, the polygon support/bracket-fastening method is compared with existing technologies. Consequently, performance benchmarks are verified through a structure analysis and experimentation.
데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.
본 논문에서는 안정성 높은 미로탐색로봇의 제작을 위해 EPLD를 이용하여 회로부의 간략화를 꾀한 후 PCB 작업을 하여 하드웨어 시스템을 구성하였고 주행기법을 개선하여 주행 알고리즘을 강화하였다. 미로탐색로봇의 제작 및 주행 실험 결과 미로탐색로봇에서 주행기간의 단축은 최고속도가 아니라 가속과 감속방법에 달려 있음을 확인할 수 있었으며, 이를 바탕으로 속도 테이블의 구성과 테이블 운영방법을 연구하여 기존의 주행 알고리즘을 강화할 수 있었다.
데이터마이닝 작업의 대표적 방법 중의 하나인 의사결정목의 자료 단편화 및 소집단 자료에 대한 경시성 문제를 보완할 수 있는 방법으로 연관규칙 알고리즘을 활용한 기술적 규칙집합을 찾는 방법을 기술한다. 이를 위해 연관규칙 발견 알고리즘의 원리를 다루고 이를 테이블 형태의 데이터베이스에 효율적으로 적용하는 방법을 기술한다. 아울러 이러한 방법은 원 연관규칙 알고리즘을 이용할 때보다 효율적 작업이 가능함을 실험 데이터에 대한 분석을 통해 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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