본 연구는 불질의 기반의 OPAC에서 정렬과 적합성 순위화알고리즘의 효과를 분석하고, 순위화의 성능을 평가하는 척도를 연구하였다. 연구결과 출판년도순 정렬이 저자명순, 서명순, 출판사순 정렬보다 우수하였으나 유의한 차이는 아니었다. 용어빈도수에 기반을 퍼지나 DNF 모델보다는 위치정보에 기반을 둔 알고리즘의 순위화 성능이 더 우수하였다. 6개의 순위화 성능평가척도간에 차이는 없었으며, 순위화시스템에서 정확률 P보다 분별력이 높은 단순 척도의 유용성이 확인되었다.
현재 복수개의 엘리베이터를 최적 제어하기 위해서 엘리베이터 군 제어 시스템이 사용되고 있다. 일반적인 엘리베이터 군 제어 시스템에서는 임의의 층에서의 호출(Hall Call)에 대해 복수개의 엘리베이터로부터 정보를 받는다. 다음으로 각 엘리베이터의 매력함수값을 산출, 매력함수들을 비교 한 후 가장 큰 값을 갖는 엘리베이터를 호출한 층으로 보내는 작업을 수행한다. 본 논문에서는 16개의 엘리베이터와 정렬 네트워크(Sorting Network)를 이용하여 각 엘리베이터들의 매력함수값의 비교를 수행하는 엘리베이터 군 제어부를 설계한다. 이를 통해 제어부에서 매력함수값들의 비교 연산에 소요되는 처리속도를 향상시킬 수 있다.
Window 밀폐형 광 커넥터의 정렬오차로 인해 발생하는 광 손실을 감소시키기 위해 정렬용 기구물의 허용 공차에 대한 연구를 진행하였다. 광섬유 간 결합을 위해 사용되는 광 커넥터는 광신호 전달 및 광통신 시스템의 전달 거리 증가를 위해 높은 광효율을 유지 및 향상시키는 것이 중요하다. Window 밀폐형 광 커넥터의 경우 정렬용 기구물을 통해 광학계를 정렬하며, 이때 두 커넥터를 결속한 채 사용하기 때문에 구성요소가 고정되어 추가적인 정렬이 불가능하다. 광 커넥터의 광학계 정렬을 위해 사용되는 하우징 시스템 및 정렬 핀이 가지는 정렬오차는 광 손실을 발생시켜 광통신 시스템의 심각한 문제를 야기한다. 따라서 해당 광 커넥터의 정렬용 기구물 제작 시 요구되는 허용 공차에 대한 연구를 위해 광 커넥터의 광학 부품인 볼렌즈와 window의 공차 분석을 진행하였다. 또한, single-mode와 multi-mode 광 커넥터 광학계를 각각 구현하여 광 효율 시뮬레이션을 진행하고, 그 결과를 기반으로 정렬용 기구물에 대한 허용 공차 값을 도출하였다.
선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
기계번역 시스템 구축에 가장 필수적인 요소는 번역하고자 하는 언어간의 단어쌍을 담고 있는 대역어 사전이다. 대역어 사전은 기계번역뿐만 아니라 서로 다른 언어간의 정보를 교환하는 모든 응용프로그램의 필수적인 지식원(knowledge source)이다. 본 연구에서는 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스와 기본적인 대역어 사전을 이용하여 영-한 대역어를 자동으로 추출하는 방법에 대해 소개한다. 이 방법은 수집된 병렬 코퍼스의 크기에 영향을 받지 않는 방법이다. 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스로부터 문장 단위의 정렬을 수행하고 다시 단어 단위의 정렬을 수행한 후, 정렬이 채 되지 않은 부분에 대해 추정 정렬을 수행한다. 추정 정렬에는 문장에서의 위치, 다른 단어와의 관계, 두 언어간의 언어적 정보등 다양한 정보가 사용된다. 이렇게 추정 정렬된 단어쌍으로부터 영-한 대역어를 추출할 수 있다. 약 1,000개로 구성된 병렬 코퍼스로부터 추출한 영-한 대역어는 71.7%의 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 자을 선형 정렬 알고리즘을 이용하여 선형 정렬 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 자율 선형 정렬 알고리즘을 이용하여 선형 정렬 말뭉치를 구축할 경우, 두 문자열의 길이가 서로 다르면 정렬된 두 문자열(입력열과 출력열)에 모두 공백문자가 나타난다. 이 방법을 그대로 사용하면 정렬 말뭉치의 구축은 용이하나 정렬된 말뭉치를 이용하는 응용 시스템에서는 탐색 공간이 기하급수적으로 늘어날 뿐 아니라 구축된 정렬 말뭉치는 다양한 기계학습 방법에 두루 사용될 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이들 문제를 최소화하기 위해서 입력열에는 공백문자가 나타나지 않도록 기존의 자을 선형 정렬 알고리즘을 수정하였다. 이 알고리즘을 이용해서 한영 음차 표기 및 복원, 영어 단어의 발음 생성, 영어 발음의 단어 생성, 한국어 형태소 분리 및 복원을 위한 정렬 말뭉치를 구축하였으며, 간단한 실험을 통해, 그들의 실용성을 입증해 보였다.
3-코일 자기공진방식 무선전력전송 시스템을 등가회로 모델로 해석하여 시스템의 |S21|을 3개 코일의 Q와 송신코일과 중계코일, 중계코일과 수신코일의 커플링 계수 k의 수식으로 표현하였다. 유도된 수식으로부터 중계코일이 송신코일과 수신코일의 중앙에 위치할 때 최대 이득을 얻을 수 있음을 수식으로 제시하고 실험으로 그 결과가 타당함을 보였다. 송신코일과 수신코일의 거리가 30 cm이고 두 코일이 정렬되었으며 중계코일이 두 개의 코일 중앙에 위치하였을 때 9 %의 최대 효율을 얻었다. 송신코일과 수신코일이 비 정렬된 경우는 정렬된 경우에 비하여 효율이 떨어지나, 중계코일을 회전시키면 효율이 크게 증가하는 것을 실험으로 보였다. 전기자동차의 무선충전 시 송신코일과 수신코일이 비 정렬되면 효율이 정렬 시와 비교해 많이 감소할 것으로 예상되며, 이런 경우 중계코일을 사용하고 중계코일을 회전시킴으로써 효율을 높일 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는 Predicate-Argument Tuple (PAT)를 기반으로 텍스트 간 심층적 근사 정렬(Approximate Alignment)을 통한 문장 단위 바꿔쓰기표현(sentential paraphrase) 식별 모델을 제안한다. 두 문장 간의 PAT 기반 근사 정렬 결과를 바탕으로, 두 문장의 의미적 연관성을 효과적으로 표현하는 다양한 정렬 자질(alignment feature)들을 정의함으로써, 바꿔쓰기표현 식별 문제를 지도 학습(supervised learning) 기반의 자동 분류 모델로 접근하였다. 실험을 통해서 제안 모델의 가능성을 확인할 수 있었으며, 시스템의 오류 분석을 통해 제안 방법이 아직 해결하지 못하는 다양한 바꿔쓰기표현 유형들을 식별함으로써 향후 시스템의 성능 개선 방향을 도출하였다.
본 논문에서는 정지궤도 위성 통신 안테나의 지향 및 장착위치를 정확하게 하기 위한 정밀정렬 방법과 그 측정 결과를 다룰 예정이다. 안테나의 지향 및 장착위치 관점에서 최적의 성능을 획득하기 위해 무중력상태가 모사되었으며 레이저추적 시스템과 데오드라이트 시스템이 적용되었다. 그 결과 정렬 안정성이 허용오차 ${\pm}\;0.25mm$ 및 ${\pm}\;0.013^{\circ}$ 이내에서 검증되었으며, Ka 대역 전개형 안테나의 최종 정렬은 허용오차 ${\pm}\;0.5mm$ 및 ${\pm}\;0.015^{\circ}$ 이내인 요구조건을 만족할 수 있었다.
해상도 2.5m 급 지구관측 카메라인 MAC(Medium-sized Aperture Camera)의 비행모델이 정렬 및 조립되었다. 본 논문에서는 지상에서 측정한 MAC의 시스템 MTF 성능, MTF를 이용한 초점면부의 정렬 등에 대해 논의한다. 칼날주사방식을 이용하여 MAC의 시스템 MTF를 측정하였고, 이를 위해 회절한계 성능의 구경 450 mm 급의 카세그레인 시준기를 만들어 사용하였다. 시스템 MTF를 이용하여 CCD 검출기 초평면부의 최적의 초점에 정렬하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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