XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.
본 연구는 정보 시스템 분야에서 최고 학술지 중 하나인 MIS Quarterly를 중심으로 공저자 관계를 설명하고 논문을 게재한 연구자들의 협력 네트워크 패턴을 살펴보고자 하였다. 1996년부터 2004년까지 MIS Quarterly에 게재된 242편의 논문 공저자 네트워크에 대한 사회연결망분석을 통해 그 해답을 찾고자 하였다. 공저자 자료에 대한 사회연결망분석 결과 이 기간 MIS Quarterly 전체 불 완전 네트워크는 낮은 밀도를 나타내고 있다. 따라서, 세 개의 서브네트워크들을 대상으로 분석을 진행하고 그 서브네트워크에서 중요 역할을 하는 저자가 누구인지를 분석하였다. 다음으로, 키워드 분류 스키마에 따라 분류된 논문에서 관련된 데이터를 수집 및 코딩을 하여 MIS Quarterly 커뮤니티에 세 개의 중요한 협력 패턴이 존재함을 분석 및 확인하였다. 마지막으로 각 서브네트워크의 중심에 있는 연구 키워드들에 근거하여 협력 네트워크 패턴을 제시하고 시사점들을 논의하였다.
본 논문에서는 패턴 인식기를 설계하기 위하여 개별 입력 공간을 기반으로 한 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 공간을 개별적으로 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 개별적 입력 공간을 퍼지 분할하여 독립적으로 구성하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현된다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 학습은 퍼지 규칙의 후반부에 있는 뉴런의 연결가중치를 조정함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 실현한다. 또한, 제안한 네트워크의 파라미터를 최적화하기 위하여 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용한다. 마지막으로, 패턴 인식을 위한 실험 데이터를 이용하여 최적화된 패턴 인식기를 설계한다.
본 논문에서는 FPGA에 회로를 설계할 때, 일괄검사가 가능한 BIST의 효율적인 BILBO(이하 EBILBO)를 설계한다. 제안된 일괄검사 알고리즘은 회로의 복잡도와 규모가 큰 회로에서 하나의 핀(pin)으로 정상속도에서 회로검사가 가능하다. BIST 설계에서, 필요한 검사패턴은 의사 랜덤패턴으로 생성하고, 출력은 다중 입력 쉬프트 레지스터에 의한 병렬 신호분석으로 검사하였다. 제안된 알고리즘은 VHDL로 동작적 기술하므로 검사패턴 생성과 응답분석 및 압축에 대한 모델을 용이하게 변경할 수 있다. FPGA상에 설계된 회로에서, 구현된 BIST의 EBILBO의 면적과 성능은 ISCAS89 벤치마크 회로를 통하여 평가하였다. 600 셀(cell) 이상의 회로에서 EBILBO 면적은 30% 이하로 감소하고, 검사패턴은 500K 정도로 신축성 있게 생성되고, 고장검출률의 범위는 88.3%에서 100%임을 확인하였다. 일괄검사의 BIST를 위한 EBILBO 동작은 정상모드와 병행하여 실시간으로 검사모드를 $s+n+(2^s/2^p-1)$시간 내에 동시에 수행할 수 있다.(CUT의 PI 수;n, 레지스터 수;s, p는 다항식의 차수). 제안된 알고리즘은 VHDL 코딩으로 설계와 검사가 병행될 수 있는 라이브러리로 구축되어 DFT에 광범위하게 응용되어질 수 있다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 효과적인 코팅 방법으로써 비디오 영상에서 사용되는 표준 압축 방식을 사용하였다. 먼저, 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)으로부터 생성된 격자패턴을 비디오 데이터로 변환한 다음 이를 부호화 하였다. 또한, 변환을 위한 전처리, 물체 영상의 전체적인 정보에 대한 국부적인 영역분할, 부호화를 위한 주파수 변환, 격자패턴의 비디오 스트림을 위한 스캐닝, 계수 값의 분류, 복합적인 비디오 부호화 등을 제안하였다. 제안된 복합 압축 알고리듬은 기존의 방법에 비해 뛰어난 압축율과 재생력을 얻을 수 있었다.
데이터, 비디오, 오디오 등에 대한 디지털 컨버전스 추세와 함께, 최근 휴대용 멀티미디어 재생기(PMP)가 점차 대중화되고 있다. PMP는 DSP, 보다 큰 LCD 스크린, 하드디스크 등이 장착되는 이유로 다른 휴대형 장치들에 비해서 효과적인 전력관리에 대한 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 데이터수집 장치를 기반으로 한 하드웨어/소프트웨어기반 전력 측정 시스템 구축에 대해서 설명하고, PMP에서 발생하는 부팅, 동영상 재생, 다양한 비디오 코딩 방식 적용과 같은 다양한 사건 실행시의 전력소모 패턴을 측정하고 분석한다. 분석 결과는 저전력 PMP 장치를 설계하기 위한 유용한 정보를 제공한다.
본 논문에서는 특정 도메인의 온톨로지 구성에 필요한 용어 간의 다양한 관계를 추출하여 자동으로 온톨로지를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 추출된 관계를 온톨로지의 구조에 공리 집합으로 인코딩하여 온톨로지로 구성한다. 효율적으로 해결하기 위해 집합의 검색 공간을 정수 프로그래밍 문제로 표현하며, 최적화를 위해 별로 도움이 되지 않는 규칙은 제거하는 단순한 축소를 사용하여 행렬을 감소시킨다. 결론적으로 본 논문에서는 주어진 데이터를 이용하여 패턴을 일반화하고, 유용한 패턴을 유지하면서 검색 공간을 줄이는 방법을 제시하며, 구조화된 온톨로지로 구성하는 알고리즘을 적용하여 추출된 관계를 이용해 자동으로 효율적인 온톨로지로 생성하는 방법을 제안한다.
현재 진행되고 있는 대부분의 로봇 연구는 특정한 목적을 수행함에 있어서 기능적으로 안정적이고 원활한 움직임을 보이는 것과 더불어 사용자가 원하는 정보를 적절하게 전달하는 것에 초점을 맞춰 진행하고 있다. 본 논문에서는 로봇의 작업수행 상태가 아닌 외부로부터 입력 값이 없는 대기상태의 행동패턴을 제시하여 보다 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 제시하고자 하였다. 로봇의 대기상태 행동패턴을 디자인함에 있어서 비디오 판독 방법을 선택하였고, 실제 서비스업에 종사하는 10명의 사람들을 비디오로 녹화하여 사람들과 상호작용이 없는 대기상태의 반복적인 행동패턴을 관찰하였다. 각각의 비디오 데이터로부터 총 21개의 반복적 행동을 기록하였고, 비슷한 항목들을 통합하여 최종적으로 11개의 행동패턴을 추출하였다. 추출된 패턴들 가운데 6개의 대표적인 행동들을 EEEX라는 로봇에 적합하도록 인코딩 작업을 하였고, 이것들이 사람들에게 올바르게 인식되는지를 확인하기 위하여 검증실험을 수행하였다. 사람들은 대부분의 로봇 행동패턴을 실험에서 의도한 바와 같이 인식하였으나 로봇의 하드웨어 특성상 몸과 팔의 움직임에서 약간의 혼동 요소가 있었다. 추후 실험을 통해 EEEX를 대형 마트의 입구에 실제로 배치하여 대기 중에 중립행동을 보일 때와 보이지 않을 때의 손님의 관심도 차이를 조사해보고자 한다.
소프트웨어 재사용에서 코드 재사용은 다른 개발자에 의해 작성된 재사용 코드의 이해와 검색의 어려움 등 한계점을 갖는다. 코드 재사용 한계를 극복하기 위해서는 코딩 단계 이전의 설계 단계나 분석 단계의 산물을 재사용 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 객체 모델링 단계에서 이전의 경험을 재사용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 질의와 컴포넌트에 대한 analogy를 판단하여 라이브러리의 모델과 패턴을 재사용 할 수 있는 방법을 제안하였다. Analogy 매칭 기법은 설계 패턴의 검색, 이해 그리고 조합 등에 적용되며 본 논문에서 연구된 내용은 다음과 같다. 1. 재사용 라이브러리로부터 유사 컴포넌트 검색 및 추출을 위한 analogical 매칭 함수 제안 2. analogical 매칭을 위해 라이브러리 내에 저장될 재사용 컴포넌트 표현 및 정의 3. 특정 도메인에 대한 의미적 정보의 라이브러리 설계 4. 사용자를 위한 analogical 매칭 에이전트 구축
신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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