본 논문에서는 간섭 환경을 고려하여 디코딩 후 전달 중계 시스템에서 최적의 중계 노드 선택 기법에 대한 아웃티지 확률을 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 분석한다. 그리고, 아웃티지 성능 결과를 토대로 최적의 중계 노드 선택을 위하여 이용되는 중계 노드 후보들의 유효한 집합을 결정하는 방법을 제안한다. 여기서, 중계 노드 후보들의 유효한 집합은 시스템에서 중계 노드 선택을 위하여 주어진 중계 노드들 중 성능 개선에 기여하지 못하는 중계 노드들을 제외한 집합을 의미한다. 중계 노드 후보들의 유효한 집합 결정은 성능의 저하를 최소화하면서 채널 정보의 피드백오버헤드를 절감시키고 중계 노드들의 불필요한 에너지 낭비를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 중계 노드 후보들의 유효한 집합 결정에 영향을 주는 중요한 변수를 제공한다.
기존의 전영역 탐색 방법의 많은 계산량으로 인하여 예측 화질 향상과 연산량 감축을 위한 연구가 진행되어 왔으며, 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 다중 문턱치 필터를 이용하여 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 여러 문턱치 필터에 적용하여 각 후보들을 영역별로 분류 또는 제거하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 부동 회수를 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 고속으로 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 움직임 벡터를 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측화질대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험결과에서 이를 검증한다.
지금까지의 한글 문자인식 후처리 연구분야에서 미등록어와 비문맥적 오류 문제는 아직까지 잘 해결하지 못하고 있는 문제이다. 본 논문에서는 단어로서 가능한지를 결정하는 기준으로 확률적 음절 결합 정보를 사용하여 형태소 분석 기법만을 사용했을 때 발생할 수 있는 미등록어 문제를 해결하고, 통사적 기능의 어말 어휘를 고려한 문맥 결합 정보를 이용함으로써 다수의 후보 어절 가운데에서 최적의 후보 어절을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 인식기에서 내보낸 후보 음절과 학습된 혼동 음절을 조합하여 하나 이상의 후보 어절을 생성하는 모듈과 통계적 언어 정보를 이용하여 최적의 후보 어절을 선정하는 모듈로 구성되었다. 실험은 1000만 원시 코퍼스에서 추출한 음절 결합 정보와 17만 태깅된 코퍼스에서 추출한 어절 결합 정보를 사용하였으며, 실제 인식 결과에 적용한 결과 문자 단위에서는 94.1%의 인식률을 97.4%로, 어절 단위에서는 87.6%를 96.6%로 향상시켰다. 교정률과 오교정률은 각각 문자 단위에서 56%와 0.6%, 어절 단위에서 83.9%와 1.66%를 보였으며, 전체 실험 어절의 3.4%를 차지한 미등록어 중 87.5%를 올바로 인식하는 한편, 전체 오류의 20.3%인 비문맥 오류에 대해서 91.6%를 올바로 교정하는 후처리 성능을 보였다.
최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.
본 논문에서는 아이콘과 레이블을 가진 도식화된 지도(Schematic map)를 생성차기 위한 아이콘과 레이블의 효과적인 배치 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 먼저 지리정보시스템(GIS)의 데이터베이스로부터 원시 정보를 파서로 분석한 후, 지형도 데이터에서 시각화에 필요한 부분만을 추출한 후 이들 선분에 대하여 선분 간략화 알고리즘을 적용하여 기도를 생성한다. 그리고 장식 및 정보의 표기를 목적으로 사용하는 아이콘 및 레이블 정보들의 특징을 반영하여 후보 영역을 생성한다. 마지막으로 생성된 후보영역 내에서 중첩이 발생하기 않으면서 아이콘을 설명하는데 적절한 최적화된 위치의 레이블을 배치하여 이들의 배치 값들 중 최적의 값을 얻은 후 이 최적의 위치에 아이콘과 레이블을 배치하도록 하였다.
절차지향 소프트웨어를 객체지향 소프트웨어로 변환하는 여러 가지 방법이 존재한다. 프로그램을 변환하기 위하여 일반적으로 함수, 변수와 자료형들 간의 관계를 이용한다. 이들간의 관계성을 이용하면 결과로서 객체 후보가 생성된다. 생성된 객체 후보와 영역 전문가에 의하여 생성된 영역 모델을 비교하여 두 모델간의 유사성을 측정하여야 한다. 본 논문에서는 클래스의 시그너처(클래스 이름, 속성의 이름, 속성의 자료형, 메소드 이름, 메소드의 리턴형, 메소드 파라미터의 자료형)을 이용하여 클래스와 객체 후보의 유사도를 측정하고, 측정된 유사도의 평균값을 이용하여 객체 후보군의 유사도를 측정한다. 기존의 연구 방법과는 다르게 n개의 클래스와 m개의 객체 후보사이의 구문적 측면의 유사도 측정뿐만이 아니라 의미적 측면의 유사도를 측정하는 방법을 제시하여 최적합 객체 후보군을 추출하도록 하였다.
본 논문에서는 우선순위와 문턱치를 가지고 최적 후보의 조기 탐지를 이용한 움직임 추정의 고속 블록 매칭 알고리즘을 제안한다. 전 영역 탐색(full search) 알고리즘의 계산량을 줄이기 위해 많은 고속 움직임 추정 알고리즘이 발표되었지만, 여전히 움직임 추정 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 보고되고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 부분 매칭 오류에서 우선순위가 높은 각 후보에 대한 블록 매칭 오류를 계산한다. 제안된 알고리즘은 대부분의 기존 고속 블록 매칭 알고리즘에 추가적으로 적용하여 속도를 높일 수 있다. 그렇게 함으로써 최소 오류 지점을 조기에 찾고 불가능한 후보에 대한 불필요한 계산을 줄임으로써 속도를 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 전 영역 탐색 알고리즘과 동일한 예측 화질을 가지면서 기존의 고속 무손실 탐색 알고리즘보다 적은 계산을 사용한다. 실험결과로서, 제안된 알고리즘은 예측 화질 저하 없이 PDE 및 전 영역 탐색 방법의 계산에 비해 30 ~ 70%까지 줄일 수 있으며, 다른 고속 손실 알고리즘을 사용하면 더욱 감소시키는 것으로 나타났다.
전력계통에서 발생하는 저주파 동요에 대해서 가장 효과적인 제동력 향상방안으로 알려진 PSS의 최적 설치지점을 결정하기 위하여 NSE(Normalizing Speed Eigenvectors), SPF(Speed Participation Factors), TFR(Transfer Function Residues) 및 주파수 응답법을 각각 비교분석 하였다. 분석결과 SPF는 제어/입력 행렬을 포함하지 않는 상태행렬만을 고려하기 때문에 PSS의 제어특성을 반영하지 못하는 단점이 있었으며 TFR은 여자기 이득에 민감하여 최적위치 선정에 있어서 문제점을 보였다. 본 연구에서는 SPF법을 이용하여 PSS 설치 후보지를 선정하고 이들 후보지에 대해서 TFR법과 주파수 응답법으로 최적의 발전기를 결정하도록 하였으며 PSS를 설치하여 그 효과를 검증하였다.
그리드 컴퓨팅은 광범위 분산 컴퓨팅 시스템(wide area distributed computing system)으로, 고성능의 유휴 컴퓨팅 자원을 서로 공유하여 효율적으로 작업을 수행하는 것을 목적으로 한다. 그리드 컴퓨팅에서 사용자가 요구하는 자원의 검색, 선택, 할당하는 문제는 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 그리드 컴퓨팅을 지원하는 대표적인 미들웨어인 글로버스(Globus Toolkit)에서는 위와 같은 과정들이 사용자에 의해 수동적으로 이루어지며, 검색된 후보 자원의 최적 선택 방법은 제공하지 않고 있다. 본 논문에서는 글로버스에서 사용자의 요구에 의해 검색된 후보 자원들 중 최적화된 자원 선택과 할당 요청을 담당하는 최적 자원 선택 브로커를 설계하였다. 이 브로커는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 자원을 선택하므로 사용자의 임의적 자원 선택으로 인한 시스템의 성능 저하를 막아준다. 자원 검색, 선택, 할당 요청이 하나의 브로커에서 이루어짐으로써 작업 수행 시 발생하는 사용자의 불필요한 관여를 막아 작업 수행에 대한 편의성을 제공한다.
택배 배달 서비스는 전국적 물류의 중요 부분이다. 노선이 잘못되면 시간과 비용 면에서 경제적 불이익이 발생할 수 있다. 이러한 위험을 최소화하기 위해 물류 회사나 IoT 기기 등에서 실제 배송 데이터 10만 개를 수집하여 최소 거리와 최소 시간의 관점에서 최적의 허브 후보 위치를 분석하였다. 택배의 공통 경로 데이터는 실제 택배의 경로 데이터에 Longest Common Route Sequence 알고리즘을 사용하여 계산하였다. 계산한 택배의 공통 경로 데이터를 기반으로, 최적의 허브 후보 위치를 설정하고, 이로부터 최적의 거리와 시간을 계산할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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