본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.
본 논문에서는 온톨로지에 기반한 주행로봇의 경로 설정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 로봇 컴포넌트 구성시 기존의 방식인 단순한 지식 저장소(데이터베이스)를 이요하는 것을 벗어나 온톨로지 추론을 통해 주행로봇의 경로를 설정한다. 즉 로봇이 주어진 임무에 미리 움직일 경로를 설정한 뒤 경로에 따른 이동중 필요한 컴포넌트를 구성하게 된다. 기존 방식인 단순한 지식 저장소의 경우 주어진 경로에 따라 움직이지만 온톨로지 추론을 통해 경로를 재설정해 준다면 로봇은 주어진 임무를 좀 더 빠르고 완벽하게 해결할 수 있다.
말이라는 표현이 곧 약속인 것으로 쓰는 경우에 이 약속의 형성에 대한 고찰이 말의 형성에 대표적인 단면이 되리라고 믿는다. 여기에서는 약속의 경우를 통하여 우리의 입에서 내뿜는 공기가 어떻게 약속이나, 인사나 선언이 되는가를 말하는 "언화 행위 이론"이라고 불리워 지는 고찰을 시도한다. 먼저 이러한 언어 속의 법칙은 이 언어를 사용한다는 사실만으로 자생적으로 형성된다고 보고 또 이러한 관점에서 단순한 언어적인 사실에서부터 당위가 추론된다는 것을 따른다. 그래서 언화 행위도 분명한 역사(歷史)적인 사실(事實)을 형성(形成)하기 때문에 역사적인 사실에서 오는 어떠한 주어진 시점에서 그 주어진 상황 때문에 우리는 록 어떠한 일을 할 수 밖에 없는 역사(歷史)적인 당연(當然) 처방(處方)이 있다는 것을 말하고자 한다.
본 논문의 목적은 양분선택질문형 비시장가치평가법을 통한 편익추정에 사용되는 제 함수의 적합성 여부를 검증하기 위해 사용될 수 있는 방법론들을 비교 검토하는 것이다. 여가수렵의 환경적 요인의 변화에 따른 편익추정에 사용된 함수의 적합성을 판단하기 위해 변이계수접근법, 함수설정 오류 테스트, 그리고 비모수접근법 등이 각 함수에 적용되었다. 결과에 따르면, 편익추정에 이용된 세 가지 로짓함수(선형, 로그, 쉐어모형) 모두 적합한 것으로 판정되었다. 주어진 함수형태에 적용된 세 방법론간에 밀접한 일치성을 보였으며 경우에 따라서는 상호보완적이라는 함축성을 보이기도 하였다 이와 같은 결론은 로짓함수로부터 추정된 값들에 Krinsky-Robb 시뮬레이션을 이용하여 구축한 신뢰구간의 함수간 비교를 통해서도 확인되었다. 주어진 환경 시나리오에 대해 각 함수로부터 도출된 평균 추정치의 신뢰구간이 모두 충분히 중복되었기 때문에 편익추정과 관련하여 함수형태간에 유의적 차이가 없음이 입증된 것이다.
이 논문은 행위 합성(behavioral synthesis)에서 전력 소모 최적화를 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이전의 논문에서 전력 최적화를 위한 여러가지의 하드웨어 할당/바인딩(allocation/binding) 문제들이 네트워크 플로우 문제로 나타내어 질 수 있고, 최적으로 풀릴 수 있음이 보여졌다. 그러나, 그 연구에서는 고정된 스케줄이 가정되고 있다. 이와 관련해서 주어진 스케줄에 대한 하드웨어 할당/바인딩 문제를 위한 최적의 네트워크 플로우 결과가 주어졌을 때, 주어진 스케줄을 일부분 바꾼 것에 데란 새로운 최적의 네트워크 플로우 결과를 얻는 것이 주요 문제이다. 이 때문에 우리는 네트워크 구조와 플로우 계산간의 관계에 대한 분석으로 부터 최대 플로우 계산 단계와 최소 비용 계산 단계의 2단계 과정을 고안하였다. 실험결과를 통해 우리의 설계가 스케줄의 영향과 각 스케줄에 대한 최적의 바인딩을 이용함으로써 전력 소모와 계산 시간에서 매우 향상된 결과를 얻을 수 있음을 볼 수 있다.
본 연구에서는 세 점이 조건으로 주어진 삼각형의 작도문제들 중에서 해결과정이 삼각형의 외접원 작도와 관련되는 문제들을 해결하고, 이들 작도문제 해결과정을 분석하여, 작도문제들 사이의 연결성을 밝혀 작도문제들을 체계화시켰다. 특히 Davydov의 이론적 지식에서 구체화의 개념을 바탕으로, 작도문제들이 일관된 체계를 형성해가는 과정을 상세하게 기술하였다. 이를 통해 이론적 지식의 구체화의 과정, 작도문제 해결의 교수학적 활용, 교수학적 의의에 대한 폭넓은 논의를 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것이며, 학생들의 창의적 수학탐구 활동의 소재로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
시간이 흐름에 따라 생화학 시스템이 변화하는 것을 기록한 데이터로부터 이 시스템의 상태 전이 및 시스템을 구성하는 각 생화학 물질간의 관계를 모델링하기 위한 방법으로 S-tree 구조를 제안한다. 이것은 주로 생화학 시스템의 동적 특성을 모델링 하기 위하여 연구되어 온 S-system을 나무 구조로 표현한 것이다. 본 논문에서는 진화 연산을 통해 주어진 시계열 데이터를 잘 설명하는 S-tree의 구조 및 그 변수들을 동시에 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이 방법에서는 구조 탐색을 위해 유전 프로그래밍(genetic programming)에서 사용되어 온 나무 구조의 교차 및 돌연변이 연산과 더불어 다양한 형태의 구조 탐색 연산자들을 도입하였고, 또한 동시에 알맞은 변수 값들을 찾기 위하여 확률적 돌연변이 연산을 통한 언덕 오르기(hill-climbing)를 수행한다. 제안된 방법을 효모의 혐기성 발효 데이터에 적용한 결과 주어진 시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었다.
지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
지리정보시스템과 같은 공간 데이터베이스에서 다루는 데이터는 대용량이며, 사용자의 다양한 질의에 따라 빠르게 접근할 수 있어야 한다. 그런데 이때 성능의 대부분이 디스크 접근시간에 의해 영향을 받으므로 접근시간을 줄이는 기술이 필요하다. 이는 다수의 디스크 공간에 데이터를 분산하여 저장하는 디클러스터링 방법을 사용함으로써 효과적인 성능 향상을 기대할 수 있다. 효과적인 디클러스터링 방법은 주어진 질의에 대하여 동시에 접근될 가능성이 있는 공간 객체를 다른 디스크에 각각 저장함으로써 한번에 접근하는 병렬성을 높일 수 있다. 그러나 하나의 디스크에게 할당 가능한 공간 객체들을 서로 다른 디스크에 할당하는 것은 오히려 성능의 저하를 초래할 수 있다. 이러한 두 가지 조건을 동시에 만족하기 위해서는 공간 객체들을 클러스터링 한 후, 크러러스터 단위로 디스크로 할당하는 것이 효과적이다. 이전에 제시된 디클러스터링 방법들은 이러한 요소를 고려하지 않았다. 이에 본 논문에서는 주어진 공간 객체들에 대해서 일정한 크기의 클러스터를 만들고 클러스터 단위로 디클러스터링 하여 효율적인 성능 향상을 보이는 새로운 방법에 대해서 제시하고자 한다. 또한 이전에 제시되어졌던 여러 가지 디클러스터링 방법들과의 비교실험을 통해, 본 논문에서 제시한 방법이 가장 효과적인 방법임을 밝히고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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