본 논문에서는 국제기술협력 관계 프로세스 모형이 개발되었다. 모델은 5단계로 구성되어있다: 시작단계 파트너 탐색단계, 계약단계, 실행단계 그리고 종료단계. 시작단계에서 산업체들은 자신이 필요한 것을 잘 인지하지 못하는 경향이 있었으며 파트너 탐색단계에서는 자신에게 필요한 파트너 탐색에 어려움을 가지고 있었다. 계약단계에서는 국제법에 대한 어려움과 실행단계에서는 문화적 어려움을 가지고 있었다. 따라서 정부는 각 단계별 지원책을 모색할 필요가 있다.
그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.
셀간 비동기 방식의 WCDMA 시스템에서 셀간 동기를 맞추는 일은 매우 중요하며, 3 단계 셀탐색 과정에 의해 수행된다. 셀 탐색은 셀 탐색 시간을 줄이기 위해 각 단계가 파이프라인으로 동작하는 단계별 병렬 처리 방식으로 동작할 수 있다. 각 단계에서 실행 시간을 동일하게 설정할 경우 2단계는 최소한 1프레임의 처리시간을 소요하므로 1단계와 3단계에서 과도한 누적이 야기된다. 일반적으로 누적의 횟수가 증가할수록 사후적분 검파의 잇점은 감소한다. 따라서 단계별 병렬 처리로 인한 성능 개선은 그다지 크지 않다. 본 논문에서는 레일리 페이딩 채널에서 WCDMA 시스템에 대한 셀 탐색의 단계별 병렬 처리의 성능을 해석한다. 본 해석을 통해 각 단계에서 사후 검파 적분의 횟수와 채널간 전력 할당비 등 셀 탐색 파라미터에 대한 영향을 조사한다. 또한 각 단계의 처리 시간을 적절히 조절함으로써 단계별 병렬 처리 셀 탐색의 성능을 개선하고, 관례적인 단계별 직렬 처리 방식과 성능을 비교한다.
영상압축 인코더에서 가장 많은 계산량을 차지하는 부분이 움직임 벡터를 추정하는 부분이다. 일반적인 3단계 탐색 (Three-Step Search: TSS) 방법은 한 개의 매크로 블록에 대해 25개의 탐색점에 대해서 탐색을 한다. 본 논문에서는 주변 움직임 벡터로부터 예측된 움직임 벡터를 또 하나의 탐색 점으로 추가하는 수정된 3 단계 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법 보다 일반적으로 속도를 향상시키면서 최대 15% 정도 비트율을 감소시킬 수 있다.
블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA) 중에서 가장 널리 알려진 3 단계 탐색(three-step search, 3SS) 알고리즘은 큰 움직임 추정에 적합하지만 고정된 탐색 점으로 인하여 작은 움직임 추정에는 계산 면에서 낭비가 심하고 탐색이 잘못될 경우가 대부분이다. 한편, 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS)은 중앙-편중된 움직임 추정을 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 알고리즘으로 보완하여 예측성과 탐색 속도를 향상시킨 알고리즘이다. 본 논문에서는 탐색 초기 단계에서 탐색 점을 최적 배치하고 E3SS 의 SDS 알고리즘을 변형시킨 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안된 탐색 알고리즘이 E3SS 와 비교하여 평균 22% 정도 계산량을 감소시키면서도 MSE(Mean Square Error)의 성능 저하를 거의 보이지 않는 것으로 나타난다.
본 연구에서의 다봉성 함수의 최적화를 위한 향상된 유전알고리듬을 제안하였다. 이 방법은 2개의 주요 단계로 구성된다. 첫째 단계는 유전알고리듬과 함수인정기준을 이용한 전역탐색단계이다. 초기해 집단에 대한 개체군의 소속도를 함수인정기준에 따라 결정한다. 둘째 단계는 개체군과 탐색최적해 사이의 유사도를 결정하고, 재구성된 탐색공간에서 단일점 탐색법에 의해 최적해를 탐색한다. 4개의 시험함수를 이용한 수치 예에 대해 종래의 방법과의 비교를 통하여 제안된 알고리듬이 모든 전역최적해 뿐만 아니라 국부최적해도 탐색이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)의 새로운 병렬화 방법을 제안 하고 있다. 기존의 병렬 유전자 알고리즘(Parallel Genetic Algorithm: PGA)은 전체 개체집단을 부개체집단 (Subpopulation)으로 나누어 해의 가능 영역을 동시에 탐색하는 것이 일반적인 방법인데 반해. 본 논문에서 제안하는 병렬화 방법은 전체 해의 영역을 나누어 각각의 영역에서 독립된 개체집단들이 서로 다른 영역을 탐색하게 하는 방법이다. 이 방법은 두 가지 단계의 병렬 유전자 알고리즘으로 구성된다. 먼저 적응교배 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)를 이용한 PGA를 통해 지역해에 인접한 범위들로 해의 영역을 나누고, 이렇게 나누어진 각각의 영역들에서 다시 병렬로 GA를 적용시켜 자세하게 탐색하는 방법이다. 첫 번째 수행되는 PGA 단계에서는 탐색 시간을 줄이고 두 번째 PGA 단계에서는 보다 자세한 탐색을 하기 위해 정밀도(Precision)의 조정을 유전자 알고리즘의 병렬화에 적용하였으며. 이를 통해 빠르고 자세한 탐색이 가능한 유전자 알고리즘의 병렬화 방법을 제안하고 있다.
본 연구는 소비자의 구매과정을 정보탐색 및 구매결정 단계로 나누어 각각의 단계에서 소비자가 온라인 또는 오프라인 채널을 선택하는 행동에 영향을 주는 요인을 분석하였으며 어떤 요인이 채널 전환(온라인 탐색$\rightarrow$오프라인 구매, 오프라인 탐색$\rightarrow$온라인 구매)을 가져오는지 검증하였다. 영향 요인으로는 소비자 개인 특성, 제품 특성, 구매 상황과 관련된 10개 변수를 고려하였으며, 순차적 로짓(sequential legit) 기법을 사용하여 실증 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 정보탐색 단계에서는 소비자의 채널에 대한 지식이 채널 선택에 영향을 미쳤으며 쇼핑에서 재미를 추구하거나 제품에 대한 관여도가 높은 경우 오프라인 채널을 선택할 가능성이 높게 나타났다. 반면에 온라인으로 쇼핑한 경험이 많은 소비자들은 온라인에서 정보를 탐색하는 경향이 높았다. 구매 단계의 검증결과는 탐색 채널에 따라 다르게 나타났다. 소비자가 온라인에서 정보를 탐색한 경우, 온라인 쇼핑경험이 많거나 가격추구의 쇼핑 가치를 크게 느끼거나 시간적 여유가 없는 소비자일수록 온라인에서 구매하는 경향이 높았던 반면에, 필요한 정보의 양이 많거나 제품에 대한 관여도와 인지된 위험이 높은 소비자는 구매 단계에서 오프라인 채널로 전환하였다. 한편 소비자가 오프라인에서 정보를 탐색한 경우, 쇼핑에서 편의나 재미를 추구하는 소비자와 시간적 여유가 없는 소비자일수록 오프라인에서 구매할 가능성이 높았고, 온라인 쇼핑경험이 많은 소비자는 구매 채널을 온라인으로 전환하는 경향이 높았다. 본 연구의 분석결과는 정보탐색 및 구매 단계에서 채널 선택에 영향을 주는 요인이 서로 다름을 보여주었으며 두 개의 채널을 모두 제공하는 유통 업자에게 매우 유용한 실무적 시사점을 제공한다.
복잡한 대규모의 도로망에서 방대한 정보를 분석하여 실시간으로 최적 경로를 탐색해야 하는 경로 안내 시스템에서는 탐색 효율이 필수적이다. 리를 위하여 많은 연구들이 탐색 대상이 되는 노드와 링크의 수를 줄이려고 노력해왔다. 이 논문에서는 일부 영역만이 탐색으로 함수의 최적값을 찾는 단계별 세분화 방법(Coarse Grid Method)의 원리를 도로망에 응용한ㄴ다. 처음에는 간선 도로망, 다음에는 주요 도로망, 그 다음에는 세부 도로망 등으로 그 대상을 단계적으로 세분화함으로써 동시에 수많은 노드들간의 경로를 찾는 기존 방법에서의 탐색시간을 단축한다. 이 시스템을 우리나라 전국 규모의 충분히 세분화된 실제 도로망에 적용하여 시스템의 효율성, 실용성과 실시간 운영 가능성을 경로의 탐색 시간, 경로의 적합성 등에서 입증한다.
비동기 OFCDM 시스템은 동기 시스템과 달리 반드시 셀 탐색과정을 가져야 한다 이 과정을 초기 동기라고 하며 초기 동기를 위한 셀 탐색 방법이 다음과 같이 3단계 방법으로 수행된다. 셀 탐색 1 단계에서 보호구간의 상관을 이용한 OFCDM 심볼 동기 즉, FFT 윈도우 타이밍 추정과 탐색 2 단계에서는 주파수영역에서 CSSC(Cell Specific Scrambling Code) 위상 천이성질을 이용한 CPICH(Common Pilot Channel)의 상관을 획득함으로써 프레임 타이밍 및 CSSC 그룹을 검출하고 마지막으로 탐색 3 단계에서 그룹 안에 속한 CSSC 위상 즉, 최적의 CSSC를 얻게 된다. 본 논문에서는 기존의 CPICH를 기반으로 하는 3단계 셀 탐색과정 중 2단계에서 그룹을 나타내는 그룹코드를 블록형태로 변형하여 이동국의 복잡도를 줄인다. 그러나 복잡도를 줄이면 성능에 영향을 주지만 블록형태로 구성했을 때 최소의 성능열화를 가지는 조합을 찾는다. 제안된 적절한 조합을 가지는 블록형태의 그룹코드는 모의실험 통하여 기존의 그룹코드와 거의 동일한 성능을 유지하면서 복잡도를 줄일 수 있음을 비교 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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