항로는 선박의 통항이 빈번하여 사고의 위험이 높은 지역이지만, 선박의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로의 특성과 선박의 크기별 통항패턴에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 3개의 주요 항로에서의 통항분포와 통항패턴을 분석하기 위해서 3일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로를 10개의 Gate line으로 구분하고 각 Gate line을 통과하는 선박크기를 소형선, 중형선, 대형선으로 세 분류하여 분석하였다. 각 항로의 통항분석을 바탕으로 각 Gate line에서의 통항분포에 대하여 ND-K-S(Normal Distribution-Kurtosis-Skewness)를 적용하여 평가하였다. ND 평가 결과 통항분포에서 대형선은 정규분포를, 중형선은 편도항로에서만 정규분포를 만족하고, 소형선은 정규분포를 만족하지 않는 것으로 평가되었다. K-S 평가 결과 통항패턴은 왕복항로와 편도항로에서 뚜렷한 구분을 보였다. K 평가의 결과 편도항로에서는 고루 항로를 이용하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 한 부분에 집중하는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되고, S 평가의 결과 편도항로에서는 항로의 중앙을 따라 항행하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 우측에 치우치는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되었다. 다만 본 연구는 3개의 주요 항로를 비교한 만큼 향후 다양한 환경에서의 항로분석이 필요할 것으로 판단된다.
배열 재분산은 분산 메모리 컴퓨팅 환경에서 응용 프로그램의 수행 속도를 빠르게 하기 위해 많이 사용되고 있다. 특히 GEN BLOCK간 재분산은 동적으로 부하가 변화하는 경우 최적화된 성능을 보이기 위해 필요하다. 배열 재분산에 관한 기존 연구들은 대부분 CYCLIC(N)등과 같은 정규 분산 패턴간 재분산에 대해서만 이루어져 왔다. 그러나 GEN BLOCK등과 같은 비정규 분산 패턴간 재분산에서 발생하는 메시지패싱들은 정규 분산 패턴간 재분산과는 다른 특정을 보이기 때문에 이에 대한 새로운 연구가 필요하다. 본 논문은 GEN BLOCK간 재분산에서 발생하는 메시지패싱들에 정규 분산 패턴간 재분산에서 발견되 는 규칙성은 없는 반면 공간 지역성 (spacial locality)이 존재함을 보이고, 이를 기반으로 최소 스텝 정리와 최소 크기 정리가 재분산의 성능을 향상시키는데 중요함을 증병하였으며, 기존의 리스트 스케줄링 방식에 재구성 단계(relocation phase)를 추가함으로써 최적 스케줄을 생성하는 알고리즘을 제시하였다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 , CRAY T3E와 IBM SP2에서 성능 평가를 수행 하였으며, 그 결과 분산 메모리 병렬 머신에서 최소 스텝 정리와 최소 크기 정리를 만족하는 스케줄이 GEN BLOCK간 재분산의 성능 향상에 중요함을 보였다.
천이신호는 지속시간이 짧으면서 길이의 변화가 크고, 시변성 및 비정재성 특성을 갖는다. 이러한 천이신호의 식별에는 분석 프레임 단위로 참조신호에 대한 기준패턴을 만들어 입력신호와의 유사도를 비교하는 방법이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 참조신호의 기준패턴으로 프레임 기반의 특징벡터들에 대해 확률통계 모형인 정규혼합모델을 적용하는 방법을 제안하고, 다양한 수중 천이신호에 대한 식별 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 CNN(Convolution Neural Network)을 이용한 유도전동기 고정자 고장진단에 PV(Park's Vector)패턴을 특징으로 활용하는 방법을 제안하였다. 기존의 CNN을 이용한 유도전동기 고장진단 방법은 3상 전류를 이미지화하여 진단을 수행하였으나, 이 방법은 인위적으로 전류의 시작점, 위상 등을 맞춰 정규화를 수행해야하는 번거러움이 존재하나, PV패턴을 이용할 경우 일정 원의 패턴을 나타내기 때문에 정규화의 문제를 해결 할 수 있었다. 또한 PV패턴을 이용할 경우, 특징벡터가 자동적으로 정규화됨에 따라 기존의 전류데이터를 이미지화한 결과보다 CNN의 정확도 측면에서 18.18[%] 우수함을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
문서 내에 존재하는 중요한 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 개체와 개체 사이의 상호작용 표현에 중요하게 관여하는 핵심자질을 잘 선택할수록 빠르고 정확하게 관계 추출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 개체 쌍 사이에 존재하는 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 정규화해서 스트링 커널에 적용하는 관계 추출 방법을 제안한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서 과학기술문헌에 존재하는 중요한 개체들 간의 연관관계 추출 성능 평가를 수행하는 테스트컬렉션을 자체적으로 구축하였으며 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 측정하였다. 정확도 실험 결과, 스트링 커널의 입력으로 문장 전체를 사용한 경우에는 55.0693%, 개체 쌍 사이의 문자열을 사용한 경우에는 61.0331%, 그리고 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용한 경우에는 69.14%로, 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용했을 때 성능이 가장 좋게 나타났다. 결론적으로 문장 내의 술어-논항 구조를 분석하여 정규화된 어휘 패턴을 생성하고 이렇게 생성된 문자열을 스트링 커널에 적용하는 방법이 관계 추출에 유용한 방법임을 알 수 있었다.
본 논문에서 개개인의 인증을 위한 그래프 이론을 사용한 손등 표면의 정맥 패턴의 인식을 알고리즘을 제안하였다. 개인 고유의 손 정맥 패턴의 데이터이미지를 사용하여 우리는 기대되는 응답의 측정을 위한 그래프 이론의 틀 내에서 매칭 알고리즘을 사용했다. 전처리과정을 통해 캡쳐된 이미지는 좀 더 날카롭고 명료하게 변환하였으며 세선화하였다. 세선화 후 이 이미지는 다시 정규화하여 노드와 에지셀을 갖춘 그래프를 만들었다. 이 정규화된 그래프는 인접 매트릭스를 만들 수 있었으며, 개개인의 정맥 패턴으로 부터 각각의 인접 매트릭스는 달랐다. 우리는 개인의 정맥 패턴은 실험을 통해 생체인식의 새로운 방법으로 접근할 수 있었다.
주어진 입력 프로그램과 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 바꾸는 것을 코드 최적화라 하며, 이런 과정은 코드 최적화기예 의해 수행된다. 본 논문에서는 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 도구인 코트 최적화긴 생성기를 설계하고 구현하였다. 즉 패턴 형식에 대한 표현을 입력으로 받아 기술된 형태의 최적화 코드를 찾아내는 DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 것이다. DFA 패턴 매칭은 패턴들의 정규화 과정을 통해 패턴 검색 시 발생하는 중복 비교를 제거하여, 패턴 형태의 단순화 및 구조를 개선함으로 비용이 적게든다. DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기의 자동적 생성은 다양한 형태의 중간코드로 바뀌더라도 해당하는 코트 최적화기를 만들어야 하는 수고를 덜어줌으로써 코드 최적화에 대한 정형화(formalism)를 할 수 있다. 또한, DFA로 구성되어 최적화를 하기 때문에 최적화 속도가 빠르고, 코드 최적화기를 만드는데 필요한 시간과 비용을 절약할 수 있는 장점을 가진다.
본 논문에서는 패턴메칭 기능을 Java로 구현하여 문자열 처리 프로그램을 효과적으로 작성할 수 있도록 하였다. 본 구현은 정규문법 보다 더 강력한 패턴도 표현할 수 있으며, Java 언어의 기본 기능과 자유롭게 혼합되어 매칭 결과를 연속적으로 열거할 수 있을 뿐아니라, Icon과 같은 고수준의 패턴매칭을 지원할 수도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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