해마가 공간기억에서 중요한 기능을 담당하는 해부학적 구조임은 잘 알려져 있는 사실이다. 최근에는 두정엽 후위도 공간기억에서 중요한 역할을 할 것임을 시사하는 연구 결과가 보고되었다. 지금가지의 연구결과로는 두정엽 후위가 공간학습의 작업기억에 중요한지, 참조기억에 중요한지는 확실치 않다. 본 연구는 이들 두 뇌 구조물이 공간학습에서 작업기억과 참조기억의 습득에 공헌하는지를 알아보기 위하여 방사미로를 통한 쥐의 학습에 각 뇌 구조물의 손상이 미치는 영향을 조사하였다. 여덟 개의 방사형 미로를 이용한 쥐를 공간학습에서 작업기억과 참조기억은 각각 8개의 미로 모두에 물이 존재할 때와 4개의 미로에만 물이 존재할 때, 쥐가 물이 존재하는 미로의 위치를 기억하여 찾는 능력을 측정하였다. 기억의 습득에서 해마나 두정엽 후위의 관련여부를 알아보기 위해서 이들 부위의 손상이 방사미로 학습에 미치는 영향을 조사하였다. 방사미로 학습에서 작업기억은 해마손상에 의하여 저하되었으며 두정엽 후위 손상에 의하여서는 영향을 받지 않았다. 한편 참조기억의 습득은 해마 손상뿐만 아니라 두정엽 후위 손상에 의해서도 저하되었다. 이상의 결과는 공간학습에서 작업기억에는 해마가, 참조기억의 습득과정에는 해마와 두정엽 후위가 모두 관여할 것임을 시사한다.
본 논문에서는 OFDM 시스템의 송신기에서 사용되는 선형 필터와 고출력 증폭기의 결합에 의한 \"기억성을 갖는 비선형 왜곡\"을 실제 하드웨어 구현에 적합하게 적은 계산량으로 보상할 수 있는 참조 테이블(look up table; LUT) 기반의 사전왜곡기를 제안한다. LUT를 이용하는 사전왜곡기들은 이미 많이 연구되었으나, 본 논문에서는 다중 입력/단일 출력 형태의 기억성을 갖는 비선형 왜곡을 작은 크기의 LUT를 이용하여 효율적으로 보상한다는 점에서 큰 차이가 있다. 제안 방법에서는 먼저 기억성이 없는 고출력 증폭기만이 존재할 때의 사전왜곡기를 우리가 이미 제안한 고정점 반복 사전왜곡기 알고리즘에 기반하여 LUT로 구현하고, 여기에 선형 역 시스템을 결합하여 기억성을 갖는 비선형 왜곡을 보상한다. 실제 구현 가능성 검토를 위해 제안된 사전왜곡기와 16-QAM, 256-IFFT/FFT OFDM 시스템 기저대역 모뎀을 TMS320C30 DSP를 이용하여 구현하였으며, 실험 결과 작은 크기의 LUT를 이용하여도 원래의 고정점 반복 사전왜곡기에 비해 매우 적은 계산량을 요구하면서 동일한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.있음을 확인하였다.
사례기반추론(Case-Based Reasoning , CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제 해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제 해결 접근 방법이다. 사례기반설계는 사례기반추론을 설계에 응용한 방법으로 유사한 요구 조건하에서 설계된 과거사례를 설계에 참고 및 활용하는 방법으로 선박개념설계 등 여러 분야에서 활용하고 있다. 이러한 사례기반설계기법을 이용하여 효율적으로 고품질의 설계를 도출하기 위해서는 설계하고자 하는 대상의 설계상의 요구조건과 부합되는 사례를 적절히 선정해야 하고, 선정된 사례와 현 설계조건과의 차이점을 명확하게 인지하여 현 상황에 맞게 변용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 과거 사례 선정 기록을 활용하여 그 선정 경향을 기억기반학습기법을 이용하여 학습함으로써 새로운 설계 시 적절한 사례를 선정하는 인덱싱 기법을 제시한다. 사례기반설계의 전형적인 예인 선박개념설계에서 설계 시 참조용도로 사용할 실적선을 선정하는 문제에 적용하여 실험에 본 결과 decision tree 나 간단한 휴리스틱을 적용하여 참조사례를 제시한 방법에 비해 본 논문에서 제시하는 기억기반학습을 적용한 방법이 우수함을 확인하였다.
사회적 상황은 개인의 정보처리와 정서경험에 영향을 주는가? 본 논문에서는 두 개의 연구를 통해 사회적 정보처리와 자기참조효과 및 정서경험의 관계를 검증하였다. 연구 1에서는 외부의 명시적 지시없이도 자기개념이 자동적으로 활성화되어, 도형과제를 통해 자신과 연관된 자극의 처리가 친구/타인과 연관된 자극의 처리보다 더 수월한지를 검증했다. 그 결과 자신을 표상하는 자극의 처리가 친구/타인에 대한 자극처리보다 더 촉진되는 경향이 나타났다. 연구 2에서는 참가자들에게 다양한 단어를 보여주고, 자신이 선택한 단어 또는 친구가 선택한 단어라는 설명과 함께 제시된 단어에 대한 기억을 비교하였다. 그 결과 참가자들은 혼자 과제를 수행하는 비사회적 조건에서 친구와 함께 과제를 수행하는 사회적 조건보다 자신이 선택한 단어를 더 많이 기억하는 경향이 나타났다. 이에 비해 사회적 조건에서는 참가자들이 친구가 선택한 단어를 자신이 선택한 단어보다 더 많이 기억하였다. 또한 사회적 조건에서는 실험상황에서 초콜릿 경험에 대해 보고한 긍정적 정서의 강도가 비사회적 조건보다 더 높게 나타났다. 이 결과는 사회적 정보처리가 자동적 자기참조효과를 감소시키며, 타인과의 경험공유는 정서경험을 증폭시킬 가능성을 시사한다.
REST(Representational State Transfer)는 분산 컴퓨팅 플랫폼 모델이며, 세계에서 가장 큰 분산 응용인 Web에서 사용하고 있는 웹 구조 스타일 모델이다. 현재 웹의 기본 요소는 URI, HTTP, XML(HTML) 이며, REST는 이러한 인터넷 표준만을 사용한다. REST 에서 리소스의 식별은 URI로, 상태는 상태가 표현된 문서(리소스)로써 HTTP를 통해 전달된다. 리소스의 내용은 XML로 기술하며, 리소스 탐색 및 참조에는 HTTP의 표준 메서드인 GET, PUT, POST, DELETE 등만을 이용하는 것으로 분산 컴퓨팅을 모델링하고 있다. 따라서 서비스마다 다양한 메서드를 기억하여야 하는 SOAP 기반 웹 서비스에 비해 REST 모델의 분산 컴퓨팅 응용은 확장성 및 웹 친화성 측면에 있어서 매우 유리함을 알 수 있다.
지금까지 다중스레드 모델을 위한 다중스레드 코드의 생성 및 스레드 분할에 대 하여 이루어진 연구는 실행시간을 번역시간에 예측할 수 없는 연산을 경계로 삼아 스 레드를 분할하고, 스레드의 길이를 증가시키기 위하여 주어진 제약조건내에서 스레드 를 병합하는 것이다. 이러한 정책으로 인하여 병렬성이 적은 프로그램이라 하여도 원 격자료 접근이 많으면 스레드의 길이가 짧아지고 그에 따라 문맥전환이 늘어나기 때 문에 시스템에 부담이 된다. 본 논문에서는 스레드의 길이를 늘이고, 메세지 전송횟 수를 감소시키기 위한 다른 방법으로 프로그램의 루프에서 접근되는 배열의 첨자를 분석하고 이를 바탕으로 루프 액티베이션에서 참조되는 배열의 원소를 해당 루프 액 티베이션이 수행되는 노드에 분산 저장하는 배열의 지역화방안을 제안한다. 배열을 지역화하기 위하여 먼저 루프 액티베이션에서 접근되는 배열의 이름, 루프 첨자와 접 근되는 배열원소의 첨자간의 차이인 종속거리 그리고 배열원소의 용도에 관한 정보를 얻기 위한 원소 접근 형태 분석을 수행한다. 원소 접근 형태 분석으로 부터 얻어진 정보를 이용하여 가능한한 지역 기억장치에서 필요한 배열의 원소를 읽어올 수 있도 록 배열 원소에 접근하는 루프 액티베이션이 수행되는 처리기 모임의 지역 기억장치 에 배열원소를 저장하는 배열 지역화를 수행한다. 실험결과, 배열을 지역화함으로써 다른 처리기 모임의 지역 기억장치로부터 배열의 원소를 읽어오기 위한 원격자료 접 근을 지역자료 접근으로 대치함으로써 원격접근의 수가 줄어든다. 이로 인하여 스레 드의 길이가 증가하며, 원격접근 횟수 및 문맥 전환의 수가 줄어들어 시스템의 성능 향상을 꾀할 수 있었다.
라이프로그는 개인차원에서 일상생활을 오랫동안 기억하거나 공유하기위한 단순한 기록목적으로 시작되었지만 최근 다양한 기업들이 각각의 전문성을 활용한 분석방법을 도입함으로써 개인의 삶의 질이 향상되는 새로운 라이프로 그 비즈니스가 형성되고 있다. 이러한 중요한 장점에도 불구하고 개인 건강 라이프로그 서비스는 데이터의 보안에 관련된 사용자 입장에서는 피할 수 없는 중요한 도전을 제기하고 있다. 개인 건강 라이프로그 서비스가 활성화되면서 사용자 개인정보 침해가 발생하고 사용자의 민감한 의료정보가 유출되는 문제가 증가되고 있다. 본 논문에서는 개인 건강 라이프로그 서비스를 위한 보안 참조모델을 제시하고자 한다. 제안된 보안 참조모델은 건강 라이프로그 서비스 제공을 위한 개인 정보 보호 방안에 명확한 지침을 제시하여 관련 분야의 산업 활성화 및 신 시장 개척을 이끌어 낼 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 Kohonen SOM을 이용한 인식 학습 알고리즘인 LVQ를 이용하여 퍼지 규칙의 수를 줄이는 방안을 제안하였다. 많은 훈련 패턴을 입력하게 되면 그에 따른 퍼지 규칙 수가 증가하게 되고, 많은 기억용량과 분류에 긴 시간을 필요로 하는 문제점 있어 퍼지 규칙의 수를 줄이고자 한다. 그러나 퍼지 규칙의 수가 줄어듦으로서 발생하는 성능의 하락을 최소화하기 위하여 초기 참조 패턴이 입력 데이터에 근접하도록 훈련 된 후에 퍼지 규칙을 생성하였다. 생성된 퍼지 규칙은 LVQ를 이용하여 인식되기 바로 전에 가중치 벡터를 이용하여 근접하는 값 이내에 있는 가중치 벡터 값을 합하여 같은 퍼지 규칙을 부여하여 생성하였다. 그 결과로 5$\times$8 숫자 Gray scale를 이용하여 전체 146개의 가중치 벡터가 15개의 아주 적은 수의 퍼지 규칙으로 생성되었다.
본 논문에서는 LVQ(Learning vector Quantization)을 이용하여 퍼지 규칙의 수를 줄이는 방안을 제안하였다. 훈련 패턴이 많이지면 퍼지 규칙 수가 증가하게 되어 많은 기억용량과 많은 분류시간이 요구된다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 퍼지규칙의 수를 줄일 수 있는 방법이 강구되어야 한다. 그러나, 퍼지 규칙의 수가 줄어듦으로써 발생하는 성능의 하락을 최소화하기 위하여 양질의 초기 참조 패턴으로 훈련 한 후에, 퍼지 규칙을 생성한다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 방법이 매우 효과적임을 알 수 있었다.
대부분의 포탈영상이 그에 상응하는 시뮬레이터 영상을 참조 영상으로 하여 방사선치료 계획을 수행하고 있다. 이것은 선형가속기의 높은 에너지 X선으로서 얻어지는 포탈 영상의 물리적 특성 때문에, 구조적으로 대단히 불량한 포탈 영상의 개선과 잃어버린 영상 정보의 복원에 시뮬레이터 영상 자체에서의 영상정보를 이용할 수 있다는 가능성을 보여주고 있는 것이다. 본 연구에서는 최대 퍼지 엔트로피를 평가함수로 이용한 유전자 알고리듬을 사용하여 영상에서의 퍼지 영역을 자동적으로 결정하고, 그것을 멤버쉽 함수에서 적용하여 퍼지영상 개선 기법으로서 포탈 영상과 시뮬레이터 영상을 개선한 후, 잡음이 중첩된 시뮬레이터 영상들로서 연관기억장치를 학습시키고 여기에 퍼지 방법으로 개선시킨 포탈 영상을 입력하여 기존의 영상기법으로 처리된 영상보다 좋은 포탈 영상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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