이 논문은 시간 데이터베이스에 능동 규칙 시스템을 결합한 능동적 시간 데이터베이스의 능동 규칙 및 실행 모델을 제안하며 그 모델을 설계 구현한다. 기존의 시간 데이터베이스 능동 규칙 연구들이 시간 릴레이션에 대한 조건-조치 형태의 규칙 지원에 머물렀던데 비하여 제안하는 능동 규칙 모델은 유효시간 및 트랜잭션 시간을 지원하는 이원 시간 릴레이션에 대해 SQL3 트리거의 기능 모두를 시간 데이터베이스 상에서 지원한다. 즉, 전이 릴레이션 및 전이 변수, 조건-조치의 류플 및 문 단위 수항을 포함한다. 또한, 능동 규칙의 유효시간 정의 및 유효시간 사건 등의 새로운 개념을 제시하고 시스템 구조 및 설계 구현에 대하여 기술한다.
저자는 다양한 저작방법에 따른 전측두근과 교근의 좌우균형성을 규명하기 위하여 정상 성인 27명을 대상으로 습관성 저작시, 양측 규칙 저작시, 우측 규칙 저작시 및 좌측 규칙 저작시에 근활성도와 근전도 power spectrum을 컴퓨터를 이용한 근전도 시스템을 이용하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 습관성 저작시 우측 전측두근 및 교근 모두 좌측에 비하여 높은 근활성도를 보였다. (p<0.05). 2. 양측 규칙 저작시 우측 교근은 좌측에 비하여 높은 근활성도를 보였으나 (p<0.05), 전측두근에서는 좌우측 근활성도의 유의한 차이가 없었다. 3. 우측 규칙 저작시 우측 전측두근 및 교근 모두 좌측에 비하여 높은 근활성도를 보였다. (p<0.05) 4. 좌측 규칙 저작시 좌측 교근은 우측에 비하여 높은 근활성도를 보였으나 (p<0.05), 전측두근에서는 좌우측 근활성도의 유의한 차이가 없었다. 5. 저작시 전측두근고 교근의 중간주파수 경사도는 좌우측에서 유의한 차이가 없었다.
본 논문에서는 Self-Programmable Cellular Automata(SPCA)를 기반으로 하여 최대주기수열을 생성하는 방법을 제안한다. 최근 긴 주기의 수열을 생성하기 위해서 CA의 차원을 증가시키거나, 상태전이 단계마다 각 셀의 전이규칙을 바꾸는 PCA를 사용하여 왔다. 본 논문에서는 셀의 전이 규칙에 역동성을 부여하기 위하여 각 셀의 상태전이 규칙을 각 시간 단계마다 바꿈으로써 더 긴 주기의 수열을 생성하고 생성된 수열의 랜덤성을 높이고자 한다.
전이 규칙 90과 150만을 사용하는 90/150 CA는 최소다항식과 특성다항식이 같은 CA로 랜덤성이 우수하여 LFSR의 대안으로 사용되어왔다. 90 Uniform CA와 150 uniform CA는 모든 셀에 동일한 전이규칙이 적용되는 CA로 기밀성과 인증을 제공하는 Sarkar의 암호기법에 사용되었다. 본 논문에서는 전이규칙이 90 또는 150인 uniform CA에 대하여 분석하고 특별한 전이규칙을 갖는 n-셀 90/150 CA를 이용하여 2n-셀 uniform CA와 (2n+1)-셀 uniform CA를 합성하고 대응하는 특성다항식을 계산하는 효율적 방법을 제안한다.
본 논문은 시간 데이터베이스에 능동 규칙 시스템을 결합한 능동적 시간 데이터베이스의 능동 규칙 및 실행 모델을 제안한다. 기존의 시간 데이터베이스 능동 규칙 연구들이 시간 릴레이션에 대한 조건-조치 형태의 규칙 지원에 머물렀던데 비하여 제안하는 능동 규칙 모델은 유효 시간 및 트랜잭션 시간을 지원하는 이원 시간 릴레이션에 대해 SQL3 트리거의 기능 모두를 시간 데이터베이스 상에서 지원한다. 즉, 전이 릴레이션 및 전이 변수, 조건-조치의 튜플 및 문 단위 수행을 포함한다. 또한, 능동 규칙의 유효 시간 정의 및 유효시간 사건 등의 새로운 개념을 제시한다.
운동은 건강한 삶의 영위에 필요하지만 코로나19와 같은 전염병 유행 상황에서 비대면 환경에서 진행되는 것이 권장된다. 그러나 기존의 비대면 방식의 운동 콘텐츠에서는 운동 동작의 인식은 가능하지만 이를 해석해서 피드백 정보를 제공해주는 과정이 자동화되지 않았기 때문에 피드백이 트레이너의 눈대중으로 이루어지는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 운동 내용 및 이를 구성하는 동작을 추적하기 위해 공식화된 규칙을 만드는 방법을 제안한다. 이러한 규칙을 만들기 위해서는 전체적인 운동 내용의 진행 규칙을 먼저 만들고, 운동을 구성하는 동작의 추적 규칙을 만든다. 동작의 추적 규칙은 동작을 여러 단계로 나누고 단계를 나누는 키 프레임 자세를 정의하는 것에서 출발하여 키 프레임 자세로 대표되는 상태와 상태 간의 전이 규칙을 만듦으로써 생성될 수 있다. 이렇게 생성한 규칙은 모션 캡쳐 장비를 이용한 자세 및 동작 인식기술의 사용을 전제로 하며 이러한 기술 적용의 자동화를 위한 논리적인 전개에 사용된다. 본 논문에서 제안한 규칙을 사용하면 운동 과정에서 나타나는 동작을 인식하는 것뿐만 아니라 동작의 전 과정에 대한 해석의 자동화가 가능하여 인공지능 트레이닝 시스템 등 보다 진보된 콘텐츠 제작이 가능해진다. 이에 따라 운동 과정에 대한 피드백의 질을 높일 수 있다.
기존의 Flow 규칙 구분을 위해 연구되었던 기법들은 적응적 또는 사전 처리의 접근법이 제안되었으나 각각의 장단점을 기반으로 효율적인 접근법이 연구되어야한다. 본 연구에서는 Flow 규칙을 삽입하기 전에, 스위치의 계산 작업을 완화하기 위하여 전이 학습 기법인 TrAdaBoost를 이용함으로써 Flow 규칙들을 구분하는 접근법을 제안한다.
웹 사용에 대한 다음 요구 사항을 예측하기 위한 마이닝 방법으로 연관규칙이나 순차 패턴 등이 많이 사용되고 있지만, 이러한 방법들은 생성된 규칙들의 지지도(Support)나 신뢰도(Confidence)에 의한 예측만을 고려하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 빈도 수에 의한 Markov model을 기반으로 하여 웹 로그 파일에 저장된 사용자들의 행동 패턴에 따라 생성되어지는 여러 형태의 규칙 유형을 찾아내고, 사용 빈도 수를 이용한 전이 확률 행렬에 따른 다음 요구사항을 정확하게 예측할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 그 결과 여러 형태의 규칙 유형을 $K^{th}$ -order Markov 과정에서 효율적으로 발견해 낼 수 있다.
본 논문은 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리를 통한 문자열-발음열 변환 기법을 소개한다. 한국어 TTS 시스템에서의 고질적인 문제는 문자열-발음열 변환이라고 할 수 있는데, 그 이유는 한국어의 특징상 음운적 조건과 형태론적 조건등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하기 때문이다. 그 중 ㄴ-첨가 규칙은 위와 같은 대표적인 현상으로 많은 문제점과 그에 따른 연구를 필요로 하고 있다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자를 정규화하고 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한 후, 음운변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 문장을 효과적으로 해결할 수 있어 TTS시스템에 좋은 결과를 가져오게 될 것이다.
본 논문에서는 퍼지규칙 기반 시스템에서 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하여 보다 간략화 된 규칙으로도 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하기 위해 러프집합을 이용하였고 보다 명확한 분류를 위해 출력부 소속함수의 적합도가 최대인 속성들을 추출하였다. 또한 모의실험에서는 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 rice taste data를 기반으로 규칙 감축 전 퍼지 max-product 결과와 규칙 감축 후 퍼지 max-product 결과를 비교하였다. 그 결과, 규칙 감축 전 max-product 결과와 규칙 감축 후 max-product 결과가 정확히 일치함을 볼 수 있었고, 보다 객관적인 검증을 위해 비퍼지화 된 실수 구간을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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