본 연구에서는 역전파(backpropagationlk)학습 알고리즘에 대체될 수 있는 전방향 학습 알고리즘에 준하는 혼합 인식모형을 구성한다. 본 알고리즘은 Nikhil R. Pal (1993)이 제안한 GLVQ(Generalized Learning Vector Quantization)를 이용하여 패턴을 클러스터링 한 다음 비유사성(dissimilarity)을 가진 패턴끼리 재구성(regrouping) 하여 단순 퍼셉트론(simple perceptron)을 이용하여 group별 학습을 한다. 일반적으로 역전파학습인 학습시간이 많이 소요된다는 단점이 있다[1]. 본 알고리즘의 특징으로 는 feed-forward학습이기 때문에 학습시간이 단축될 뿐만 아니라 전체 패턴을 그룹별 로 나누어 학습을 하기 때문에 인식률도 향상 시킬 수 있다. 본 알고리즘에 적용한 데 이타는 250개의 ASCII코드를 16$\times$8격자에 정규화시킨 비트 패턴(bit pattern)을 이용 하였다. 실험결과 250개의 패턴을 10개의 클러스터로 나누어 학습을 시켰을 때 각 클 러스터별 평균반복횟수 94.7회만에 250개의 ASCII코드를 100% 인식할 수 있었다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리하여 DAG로 표현한 후 노드를 검색한 후 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정하여 매핑 가능 클러스터를 구성한다. 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 빈 패킹(Bin packing)를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 $62.6\%$의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 $17.6\%$ 감소되었다.
XML은 다양한 장점을 통해 데이타를 표현하고 교환하기 위한 새로운 표준이 되었으며 현대의 많은 연구와 새로운 기술들에서 핵심적인 요소가 되고 있다. 그러나 XML의 장점인 자기 서술적인 특징은 구조적으로 상이한 XML 문서의 확산을 초래하게 되었고 이에 따라 XML의 효과적인 검색에 대한 연구의 필요성이 대두되게 되었다. 본 논문에서는 빠른 검색 속도를 통해 뛰어난 성능을 입증한 비트맵 인덱싱인 BitCube의 문제점을 분석한다. 또한 BitCube의 문제점을 해결하기 위해 연결 리스트를 이용한 새로운 3차원 비트맵 인덱싱인 xPlaneb(XML Plane Web)를 설계 및 구현한다. 제안된 기법은 BitCube의 3차원 배열 인덱스를 효율적인 노드로 재구성하고 BitCube의 연산을 대체하는 새로운 연산들을 활용하여 효과적으로 정보를 추출한다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 클러스터내의 문서의 양이 증가함에 따라 BitCube보다 메모리 사용량과 연산 수행 속도면에서 더 우수하다는 것을 보였다.
본 연구는 문화유산 자원을 활용한 마케팅 활동 유형을 분석하고 산업화 가능성을 높일 전략 기본 방향을 찾고자 한다. 문화유산마케팅을 통한 콘텐츠 산업화를 보여주는 기업과 해외주요국가 선도 사례를 분석하였다. 문화마케팅 모델 선행연구를 재구성하여 4개 유형과 산업화 시사점을 도출하였다. 문화유산 재창조와 문화유산 후원, 문화유산 상품화, 문화유산 미디어 등 4개 유형과 유형별 산업화 전략 기본 방향을 발견하였다. 본 연구는 기업을 중심으로 한 광범위한 문화마케팅 현장 협업구조가 함께 돌아가도록 하는 설계와 네트워크 조직화를 전략기본방향으로 제시한다. 디지털 헤리티지와 같이 국가 기관에서 제공하는 인력 정보 등을 적극 활용해 전문가 그룹과 연계하는 전략 방안도 마련하였다. 디지털 문화 콘텐츠플랫폼 사업을 고도화하는 경우라면 중앙정부로부터는 적절한 국고 지원을 확보하고 지방정부와는 산학연관 협력 관계를 조성하는 동시에 지역의 대학과 기업, 금융, 컨설팅 조직 등과도 유기적으로 연계해야 함을 강조하였다. 이는 총체적인 클러스터 생태계를 조성해나가는 과업이기도 하다. 이처럼 고도화된 문화유산마케팅 활동은 세계 각국과 개별지역 뿌리에 대한 재발견과 재창조라는 신성한 움직임으로 확산되어 성공적인 산업화를 실현할 수 있음을 본 논문은 확인하였다.
객체지향 프레임워크는 개조, 합성이 용이한 클래스들로 분해될 수 있는 유연한 아키텍쳐를 제공함으로써 컴포넌트 기반의 효율적인 소프트웨어 개발을 지원한다. 프레임워크는 다수의 응용 소프트웨어의 개발에 반복적으로 재사용되므로 철저한 시험이 요구될 뿐만 아니라 재사용 시 확장된 프레임워크에 대해서도 추가적인 시험이 필요하다. 이를 위해서는 테스트 대상이 실행 가능한 형태로 제공되어야 하는데 그 구성 가능한 형태가 극히 다양할 뿐만 아니라 재사용될 때의 모든 형태를 예측하여 테스트하는 것은 현실적으로 불가능하므로, 재사용될 때마다 재구성되는 객체들의 구성 가능한 형태들을 동일한 특성을 갖는 유한 개의 그룹들로 분류하고, 각 그룹에서 시험 대상 실행 환경을 선정하여 시험하면 효과적인 시험이 가능하다. 본 논문에서는 재사용 시 다양한 형태의 객체 구조들로 개조, 확장될 수 있는 프레임워크의 가변부위 에 대해 객체 구성의 동일한 특성을 갖는 구조적 테스트 패턴들을 조직적으로 추출하는 방법과 각 패턴들로부터 시험 대상 객체 클러스터 즉, 테스트 대상 인스턴스를 선정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 불필요한 테스트 케이스의 선정을 피하고, 테스트 대상 실행 환경의 체계적인 구축을 위해 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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