본 연구에서는 자원의 수가 한정된 상태에서 동작 알고리즘의 수행을 마치기 위한 자원제약 스케쥴링 방법을 다루었다. 특히, 제한된 자원제약하에서 연산이 할당되는 제어스텝의 최하한값을 구하기 위한 지연 스케쥴링 방법을 제안하였다. 스케쥴링 문제에 대하여 연산의 멀티싸이클과 기능적 파이프라이닝을 고려하였으며 스케쥴링 문제에 대한 최적의 결과를 얻기 위해 선형정수계획법을 이용하였다. 5차 디지털 웨이브 필터 DFG를 실험 대상으로 하여 본 연구의 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 가상 시점 생성 시 발생하는 홀 영역의 메움 기법에 관하여 기하학적 제약조건을 이용한 예제 기반 영상 인페인팅 기술을 제안한다. 생성된 가상 시점이 실제 카메라들의 중간에 위치하는 경우, 이 때 발생하는 홀 영역은 시점 간 보상으로 메울 수 있다. 하지만, 가상 시점이 실제 카메라들의 Field-of-View를 벗어난 경우에는 홀 영역에 대한 정보가 없기 때문에 이를 메우는데 어려운 문제가 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안한 방법은 예제 기반의 영상 인페인팅 기술을 이용하여 홀 영역을 메운다. 제안한 방법은 홀 영역의 기하학적 특성을 제약조건으로 우선순위(Priority)를 계산한다. 최적의 패치를 찾기 위해 컬러 정보뿐만 아니라 깊이 정보(Depth)를 활용한다. 또한, 전경 물체의 텍스쳐로 인하여 잘못된 패치가 선택되는 문제를 해결하기 위해 적응적으로 패치 크기를 변경한다. 실험 결과에서 제안한 방법은 일반적인 홀 메움 방식과 비교하여 객관적 평가와 주관적 평가 모두에서 시각적으로 우수한 결과를 보여주었다.
본 논문은 시간 제약 조건 하에서의 모듈 선택 재사용을 이용한 전력 감소 스케줄링을 제안한다. 일반적인 상위 수준 합성에서의 스케줄링은 실제적인 라이브러리의 복잡한 재사용을 허용하지 않는다. 반면 제안한 전력 감소 스케줄링에서는 주어진 사용자 정의 모듈을 실제적인 RT 라이브러리 모듈 재사용과 공유된 자원에서의 스위치 활동의 자원 공유함으로써 설계의 생산성 및 소비 전력을 줄이는데 효율적으로 접근할 수 있다. 또한 비교 실험에서 스케줄링 기법인 체이닝과 멀티사이클링을 이용해 다양한 상위 레벨 벤치마크의 환경에서 최적의 스케줄링의 결과를 얻는다.
본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.
네트워크 중심전(NCW) 및 효과중심작전(EBO)으로 대표되는 현대 및 미래전에서 포병의 신속하고 정확한 정밀타격능력은 전쟁 승패의 중요한 요인으로 작용될 것이다. 본 연구는 대화력전 및 화력지원간 실제 운용되는 환경 중 갱도포병과 같이 타격제한시간이 있는 포병 표적처리에 관한 연구로 여러 가지 제한사항들을 모형 화하여 표적할당 및 사격순서를 동시에 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 시간제약이 있는 포병 표적처리문제에서 사격 제한시간을 만족하면서, 총 사격시간을 최소화하는 수리모형과 유전자 알고리즘을 제시하였다. 소형 문제를 이용한 축소실험으로 본 연구에서 제안하는 수리모형과 유전자 알고리즘의 타당성을 입증하였으며, 대형 문제를 이용한 확대실험에서 유전자 알고리즘으로 근사 최적해를 산출하였다.
본 논문에서는 자율형 운항 알고리즘을 활용하여 분리보증 해결과 충돌탐지거리와의 상관관계, 충돌회피 후 경로점 복귀와 시간제약 조건에 따른 항로 복귀, 3대 이상의 다중 충돌회피 상황의 분리보증 실험을 수행하여 운항환경에서 발생하는 실증적인 문제를 규명하였다. 실험결과 자유비행 충돌회피를 위하여 탐지거리 확대가 분리보증 해결과 운항 효율성 향상에 유리하며, 충돌회피 후 복귀기동 시 충돌예측상황에 따라 고정 경로점 복귀 또는 시간제약 조건을 적용한 항로 복귀기동을 선택할 수 있었다. 그리고 다중 충돌 상황에서 2도 이상의 선회각을 적용하면 분리보증 해결되었고, 최적의 선회각 선택 시에는 운항 효율성을 대폭 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.
선형 제약 만족 최적화 문제는 선형식으로 표현 가능한 목적함수 및 복잡한 제약조건을 포함하는 조합 최적화 문제를 의미한다. 정수계획법은 이와 같은 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 기법으로 알려져 있지만 문제의 규모가 커질 경우 준최적해를 도출하기까지 매우 많은 시간과 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 지역 탐색과 정수계획법을 결합하여 탐색 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색의 가장 단순한 형태인 단순 언덕오르기 탐색을 사용하되 이웃해 생성 시 정수계획법을 적용한다. 또한 부가적으로 초기해 생성을 위해 제약 프로그래밍을 활용한다. N-Queens 최대화 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 기법을 통해 다른 탐색 기법들보다 훨씬 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 차세대 대체에너지로 각광받는 풍력발전 중에서 육상발전보다 여러 가지 이점이 있는 한국형 해상풍력터빈 블레이드의 최적형상설계를 위한 알고리즘을 구현하는 것이다. 블레이드 단면 익형의 양력과 항력 분포는 XFOIL을 이용하여 예측하였다. 첫 번째 수준의 설계변수인 각각의 블레이드 지름과 축 회전수에서 익형의 공력변수들과 최소에너지손실 조건을 이용하여 두 번째 설계변수인 각 블레이드 단면에서의 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 그리고 성능결과를 바탕으로 반응면을 구성하고, 확률적 방법을 이용하여 타당성 있는 설계공간까지 첫 번째 설계변수를 이동시키고 구배최적화 기법을 통해 각각의 제약함수를 만족하면서 목적함수를 죄대로 하는 최적블레이드 형상을 구현하였다. 설계된 최적형상에 대해 탈설계점 해석을 수행하여 성능을 구하였다.
우리는 저전력 소모를 위한 상위 수준(high-level)에서의 효과적인 바인딩(binding) 알고리즘을 제안한다. 이전 연구들에 의해서 저전력 소모를 위한 몇몇의 바인딩 알고리즘들은 멀티-코모도티 플로우(multi-commodity flow) 문제로 모델링 될 수 있음이 밝혀졌다. 그러나 멀티-코모도티 플로우 문제는 NP-hard이기 때문에 진은 크기의 설계에만 적용될 수 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 우리는 네트워크 상의 플로우를 잘 이용해서 효과적으로 빠른 시간 안에 최적에 가까운 결과를 낼 수 있는 방법을 제안하여 크기가 큰 설계에도 적용할 수 있도록 한다. 이를 위해 우리는 첫번째 단계에서는 네트워크에서 최소 비용의 최대 플로우 (maximum f1ow -minimum cost)를 구하는 방법을 부분적으로 이용해서 유효한 결과를 구하고 두 번째 단계에서는 이를 반복적으로 개선시켜나가는 2 단계의 알고리즘을 제안한다. 벤치마크를 이용한 실험 결과는 제안된 알고리즘이 실제적인 설계에 적용되었을때, 충분히 빠른 시간 안에 최적에 가까운 결과를 생성함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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