본 논문에서는 유도탄의 정확한 자세를 알기 위해 주 관성항법장치와 유도탄 내부 관성항법장치를 이용하는 one-shot 정렬에 대해 고려하였다. One-shot정렬을 수행하기 위해서는 주 관성항법장치와 부 관성항법장치 사이의 비정렬각을 구해야 되는데, 장입유도탄과 부 관성항법장치 사이의 비정렬각을 구하여 보상하면 된다. 비정렬각은 장입유도탄의 롤 회전을 이용하여 산출되며, 장입유도탄을 회전하기 위한 정렬용 치구, 장입유도탄의 수평 상태를 측정하기 위한 수평각도계와 인터페이스 구조물이 제작되었다. TAS(tilt angle save) 점검 결과, 비정렬각 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$ 값이 정상 범위이며 이 값을 보상하여 one-shot 정렬을 수행할 수 있다.
인공위성용 지구관측 카메라나 천문관측 망원경에는 무게와 부피의 제약 때문에 Cassegrain 방식 망원경이 많이 쓰인다. 이와 같은 위성용 광학계의 성공적인 임무 수행을 위해서는 광학계의 정밀 정렬이 필수적이다. 본 논문에서는 인공위생용 지구관측 카메라인 MAC (Medium-sized Aperture Camera)의 조립 과정에 적용된 컴퓨터를 이용한 광학정렬 방법의 모사와 정렬실험 결과를 정리한다.
문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.
수직발사를 위한 스트랩다운 관성항법시스템의 급속 One-Shot정렬 기법을 제시한다. 제시된 정렬기법은 종 항법시스템(Slave INS)의 가속도계 출력 값 및 주 항법시스템(Master INS)의 자세를 이용한다. 또한 정렬 성능 및 속도를 개선시키기 위하여 등가선형변환 및 사전 필터링 기법을 제시한다. 시험결과들은 제시된 방법이 정렬 정확도 및 정렬 속도 개선에 효과적임을 보였다.
말뭉치를 통한 통계적인 자연 언어 처리에 관한 연구가 다국어 처리 분야에서도 활발히 진행되고 있는 가운데, 본 논문에서는 병렬 말뭉치 구축 및 활용의 기본이 되는 문장 정렬을 위한 효과적인 방법을 제안한다. 먼저, 기존의 문장 길이를 이용한 방법을 한-영 문장 정렬에 적용해 보고, 길이 정보만을 이용했을 때의 한계점을 지적한다. 그리고, 사전과 품사 대응 확률을 이용한 단어 정렬을 통하여, 길이 기반의 정렬 방식이 갖는 문제점을 보완할 수 있는 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 길이에 기반한 방법에 비하여 높은 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 또한 한-영 문장 정렬에의 어휘 정보 활용에 있어서 문제가 될 수 있는 요소가 어떤 것들이 있는지 알아본다.
지역정렬(local alignment)과 전체정렬(global alignment)로 대표되는 정렬 문제는 전산학 분야의 전형적인 문제로, 두 서열의 전체적인 또는 부문적인 유사성(similarity)을 찾아 주기 위한 방법이다. 특히 정렬은 두 문자열에서 유사하게 나타나는 유사 서브스트링을 찾아내는 문제라든가 근래의 생물정보학에서 두 DNA시퀀스간의 유사도를 판별하는 문제 등에서 매우 중요란 기법이다. 본 논문에서는 두 서열들을 유사하게 매칭 시켜 주는 기존의 정렬 방법을 응용, 변형하여 C, C++. JAVA등으로 짜여진 프로그램 소스들의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 실제로 이런 프로그램 소스의 표절은 대학교육 수업과정 등에서 빈번하게 발생되는 문제점으로서 본 논문에서는 프로그램 소스표절을 검사, 탐지할 수 있는 방법론 및 구체적인 프로그램과 그 결과를 제시하고 있다. 아울러 두 프로그램간의 유사성을 비교하기 위해 기존의 지역정렬 방법을 보다 효율적으로 적절히 변형시키는 방법을 제시하고 있다.
지금까지의 bitonic sorting 에 대한 연구는 N 개의 key를 정렬하기 위해서는 N/2(or N)개의 프로세서가 필요하였다. 여기서는 프로세서의 수가 정렬하고자 하는 key 수에 독립적이고 또한 N/2개 이하인 경우를 고려하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 메모리 병렬 컴퓨터 환경에서 N 개의 Key를 고정도니 수의 프로세서를 사용하여 O(log2N) 시간에 정렬 할 수 있는 두 종류의 범용 bitonic sorting 알고리즘을 구현하였다. 첫째로, VITURAL-GPBS 알고리즘은 하나의 프로세서를 사용하여 여러 개의 프로세서가 하는 역할을 모방하므로써 정렬을 수행하도록 하였다. 둘째로, VIRTUAL-GPBS 알고리즘보다 좀 더 효율적이고 빠른 FAST-GPBS 알고리즘을 소개하였다. 두 알고리즘의 주요 차이점은 FAST-GPBS 알고리즘에서는 각각의 프로세서에 배정된 여러 개의 key를 각 프로세서 내에서 가장 빠른 순차 정렬 알고리즘을 사용하면서 먼저 지역적으로 정렬을 함으로써 VIRTUAL-GPBS 보다 효율이 50% 이상 향상된 정렬을 수행할 수 있도록 하였다. FAST-GPBS 알고리즘은 compare-exchange 대신 merge-split 작업을 함으로써 컴퓨터의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
기존 온톨로지들을 공유 및 재사용하기 위하여 온톨로지 정렬이 연구되고 있다. 기존 정렬 시스템은 온톨로지 데이터 양에 따라 매트릭스를 생성하고 과도한 계산을 통해 처리하여 대용량 데이터 집합에 대하여 공간적 및 계산적으로 부하를 발생하여 효율적이지 않다. 이를 해결하기 위하여 온톨로지 정렬을 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 연구 진행하였다. 기존 휴리스틱 알고리즘은 계산이 간단하지만 조율해야 하는 파라미터가 많기에 특정 도메인에 최적 조합이 필요하며 만족한 성능을 얻지 못하였다. 이 논문에서는 Discrete Cuckoo Search(DCS) 기반 온톨로지 정렬 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 조율해야 하는 파라미터의 개수가 적고 Levy Flight 분포에 따라 탐색하여 계산이 간단하다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 OAEI(Ontology Alignment Evaluation Initiative)에서 제공하는 벤치마크 데이터를 사용하여 정확률(Precision)과 재현율(Recall)을 구하고 기존 휴리스틱 정렬 알고리즘과 비교 평가하였다.
문서유사도를 비교하는 방법은 지문법과 서열 정렬법이 널리 알려져 있다. 지문법은 계산속도가 빠른 대신 정확도가 떨어지며, 서열정렬법은 계산속도가 느린 대신 정확도가 높다. 다단계 정렬은 두 방법의 비중을 조절하여 문서 유사도를 비교할 수 있는 방법으로, 각 방법의 장점을 얻으면서 단점을 보완하도록 고안되었다[1]. 이 논문에서는 다단계 정렬방법에 대해 설명하고, 다단계정렬 방법에서 발생 가능한 단편화 문제를 제거하여 정확도를 향상시키는 방법에 대해 소개한다.
본 논문에서는 모듈성과 확장성을 갖는 시스톨릭 어레이 정렬기(Systolic Array Sorter)의 구현에 대하여 기술한다. 정규순환방정식으로 표현된 정렬(sorting)알고리즘으로부터 1차원 평면 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 정렬 시스톨릭 어레이를 RTL 수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였다. 검증된 시스톨릭 어레이 정렬기는 synopsys hynix-0.35$\mu\textrm{m}$ 셀 라이브러리와 FPGA s40pq240칩을 사용하여 합성 및 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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