탐색자에 따라 탐색결과에 상당한 개인차가 들어 남에 따라 탐색에 영향을 미치는 탐색자의 개인적 특성에 관한 관심이 고조되고 있는 실정이다. 본 논문은 탐색에 영향을 미치는 탐색자 변인으로 상정되는 탐색훈련, 경험, 주제지식, 지적 능력, 인지양식, 태도, 탐색스타일 등에 관해 수행된 연구를 중심으로 문헌연구를 수행하여 탐색성과에 영향을 주는 탐색자 관련 변인을 파악하고자 한다. 놀랍게도 탐색훈련이나 탐색경첩은 탐색성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 주제지식이 있는 탐색의 경우와 주제지식이 없는 탐색의 경우, 경험자와 미경험자의 탐색행태에 있어서는 차이가 발견되었다. 탐색자의 지적 능력이 탐색결과에 미치는 영향은 미미한 것으로 나타났다. 인지양식의 경우 장의존/장독립 인지양식만이 탐색결과의 차이에 대해 설명을 하고 있다. 탐색자의 탐색에 대한 태도는 다양한 것으로 나타났으며 탐색에 대한 태도는 탐색행동에 반영되는 것으로 밝혀졌다. 탐색자들의 탐색스타일 또한 다양한 것으로 나타났으며 탐색스타일에 따른 탐색성과와의 관계를 조사한 연구는 아직까지 발견되지 않고 있다. 탐색자의 개인적 특성에 따라 탐색행동이나 탐색결과에 상당한 개인차가 존재하지만 이 차이가 유의미하기에는 연구논문들의 검증력이 약한 것으로 나타났다.
본 논문은 탐색자의 개인적 특성이 온라인 서지 데이터베이스 탐색과정 및 탐색 성 과에 미치는 영향을 구명하여 탐색 행태에 관한 모형을 구축하기 위한 것이다. 도서관학과 재학생들을 피험자(N=67)로 하여 측정한 적성, 성격, 정규 교육, 온라인 탐색 교육 효과, 탐 색 과정, 탐색 성과에 대한 29가지 요소를 기초로 하여 9개의 변인을 구성한 후, 12개의 가 설을 검증하여 영향인자를 식별하였고, 경로 분석을 수행하여 5가지의 인과 모형을 구축하 였다.
종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진화 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 갖을 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
홍채인식 시스템에서 입력된 영상으로부터 정합(matching)에 사용될 홍채 영역을 추출해 내는 과정은 필수적인 과정으로 빠른 처리 속도와 정확성을 요구한다. 기존의 원형검출기나 허프(Hough) 변환을 이용한 방법 등은 홍채의 바깥쪽과 안쪽 경계를 비교적 정확하게 검출해내는 장점이 있으나 탐색영역이 커서 수행시 간이 매우 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이진화와 형태학적 연산(morphology)을 이용하는 새로운 탐색 영역 단축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 홍채영역 검출 방법에 적용할 경우 수행 시간을 효율적으로 단축시킬 수 있다. 검출된 영역에 대해서 주성분 분석법(principal component analysis, PCA)을 이용해 매칭을 수행한 결과 약 95%의 인식율을 나타내었다.
Overset 격자계에서 사용되는 Object X-rays Method는 홀점 탐색의 일부인 교차점 탐색에 복잡한 벡터계산을 사용하고 개별 배경격자점에 대하여 물체 내외부를 판별하여 홀점을 탐색하므로 많은 시간이 소요된다. 특히 격자의 상대운동이 있을 경우 매 시간간격 마다 홀점 탐색을 수행해야 하므로 계산 시간이 가중된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 홀점 탐색시간을 줄일 수 있는 효율적인 탐색 알고리즘을 제안한다. 빠른 탐색을 위해 격자점 수가 줄어든 가상의 표면을 사용하고 복잡한 벡터계산을 통한 교차점 탐색 대신 논리연산자를 사용하는 내외부 판별법을 사용하였다. 또한 개별 배경격자점에 대해 홀점 판별을 수행하는 대신 일괄로 홀점을 지정하여 탐색속도를 향상시켰다. 물체의 상대운동이 있을 경우 가상의 표면이 상대 운동하여 기존 방법에 비해서 홀점 탐색시간을 감소시킬 수 있었다. 임의의 2차원, 3차원 형상에 대하여 기존의 hole searching 알고리즘과 홀점 탐색속도를 비교한 결과를 제시하였다.
실제 도로망에서의 최적의 경로는 도로의 상황에 따라 수시로 변하게 된다. 따라서 경로 탐색 시스템에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 실시간적으로 변화하는 도로의 상황을 고려한 경로 탐색이 이루어져야 한다. 기존의 존재하는 대부분의 경로 탐색 기법들은 도로 상황을 고려한 경로 탐색 방법이 아니며, 도로 정보를 이용할 경우 효율적인 탐색을 수행하기 어렵다. 따라서 도로 상황을 반영한 새로운 탐색 기법이 필요하다. 이 논문에서는 TPEG와 같은 기술을 이용한 단말기 기반에서 경로 탐색이 이루어지기 위한 실제 도로망 추상화 기법을 제시한다. TPEG을 통해 전송된 교통정보를 이용하여 단말기 기반에서 보다 질 놓은 경로를 제공한다. 제시하는 기법은 실제 도로망을 간략한 그래프로 추상화하여 교통 정보를 이용하기 위한 기반을 제공한다. 실제 노드를 기반으로 경계 노드를 생성하며, 연결 정보가 같은 경계 노드들 간의 병합이 이루어진다. 실제 경로 탐색을 수행하기 전 추상 그래프 탐색을 통해 경로가 존재하는 탐색 영역을 제공한다.
제조최적화 문제는 비선형 형태의 설계변수로 표시되며, 다양하고 복잡한 제약들을 만족하는 조건하에서 최적해를 구하는 문제이다. 이러한 제조최적화 문제 해결을 위하여 본 연구에서는 혼합형접근법을 제안한다. 제안된 혼합형접근법은 기존의 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)과 쿠쿠탐색(Cuckoo search: CS) 및 언덕오르기법(Hill climbing method: HCM)을 혼합한 형태로 구성된다. 제안된 혼합형접근법에서 GA는 전역적탐색(Global search)를 위해 사용되고, CS는 GA탐색과정에서 발생하는 단점을 개선하기 위해 적용되고, 마지막으로 HCM은 GA와 CS 탐색 이후의 수렴된 지역을 정밀하게 탐색하기 위한 지역적탐색(Local search)을 위해 적용된다. 실험분석에서는 다양한 형태의 제조최적화 문제가 제시되어 본 연구에서 제안된 혼합형접근법와 기존접근법들의 수행도를 각각 비교, 분석하였으며, 그 결과는 본 연구에서 제안한 혼합형접근법의 수행도가 기존접근법들의 수행도보다 더 우수한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 저전력 및 고속의 특성을 갖는 MC-CDMA 시스템용의 동기획득 구조를 제안한다. 이를 위해 탐색핑거라는 새로운 구조를 설계하였다. 제안한 탐색핑거는 기존의 핑거를 수정한 구조로써, 원래의 핑거 기능 이외에 탐색기의 기능을 갖고 있다. 초기 동기획득시 탐색핑거는 탐색기와 함께 탐색기의 기능을 수행함으로써 초기 동기획득 시간을 단축시킨다. 그리고 초기 동기획득이 끝난 후에 본래의 핑거로 동작한다. 제안한 구조를 5㎒ MC-CAMA 시스템에 적용할 경우, 동기회득을 수행하는 블록에서 게이트카운트론 비교하였을 때, 약 63%의 하드웨어 복잡도 감소와 동시에 동기획득 시간을 5배 단축할 수 있었다.또한, 20㎒ MC-CDMA에서는, 약 75%의 하드웨어 복잡도를 감소시키면서 평균 동기 획득 시간을 최대 19배 단축할 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 알고리즘은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동화면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 움직임이 작은 영상 뿐 아니라 움직임이 많은 영상에서도 효율적인 움직임 예측을 하기 위해 다음과 같은 알고리즘을 제안한다. 먼저 초기 문턱 값을 계산함에 있어서 확장된 예측기를 사용하여 보다 최소값에 근사한 문턱값을 계산한다. 그리고 탐색영역을 블록으로 세분화 한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행하고 방향성에 따라 영역을 재분할한다. 재분할된 영역이 가지는 방향성에 따라 방향 지향적인 탐색 순서를 적용한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전영역 탐색 알고리즘에 비해 객관적인 화질의 열화 없이 계산량이 평균적으로 약 94% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
일반적으로 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2 가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 탐색 비용 증가 문제점을 해결하기 위해 추상 그래프를 제안한다. 추상 그래프는 실제 도로를 단순화한 그래프로서, 전체 지도를 고정된 크기의 그리드 셀로 나누고, 셀과 도로 정보를 기반으로 생성된다. 경로 탐색은 추상 그래프 탐색, 실제 도로 네트워크 탐색 순으로 2단계로 수행된다. 106,254개의 간선으로 이루어진 실제 도로 네트워크 데이터에 대해서 성능 평가 실험을 수행한 결과와 탐색 비용 측면에서 그리드 셀 크기에 따라 그리드 기반 A* 알고리즘에 비해 최소 3%에서 최대 35% 좋은 성능을 보였다. 반면에 유효 셀을 제외한 영역에 대한 탐색이 이루어지지 않기 때문에, 생성된 경로의 이동 비용은 1.5~6.6% 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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