본 논문에서는 분해우선작업을 가지는 페트리 넷 기반의 분해순서계획모델을 제안한다. 모든 가능한 분해순서는 분해트리에 의해 생성되고, 분해우선순위와 분해가치 행렬을 이용하여 분해순서를 결정한다. 분해작업의 우선순위는 분해트리를 통하여 결정하고 분해작업의 가치는 제품의 마지막 수명단계의 경제적 분석에 의해 유도된다. 분해우선작업을 가지는 분해계획모델을 해결하기 위하여, 본 연구에서는 페트리 넷 기반의 휴리스틱 알고리듬을 개발한다. 개발된 알고리듬은 페트리 넷 모델의 전이순서에 기반을 두어 도달할 수 있는 모든 그래프의 노드를 탐색하여 최적의 혹은 근사최적의 분해순서를 생성한다. 본 연구에서는 냉장고를 대상으로 제안모델의 유효성을 입증한다.
라이다의 활용 증가와 함께 점군 자료의 양이 급증할 것으로 예상되며, 이에 따라 효율적인 점군 검색 및 자료 분석을 위한 차원 축소 방법의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 입력된 원점과 방향 벡터를 이용해 옥트리 노드를 조회하는 파라메트릭 알고리듬의 특징에 따른 기존 CPU, GPU 기반 옥트리의 한계를 정의하고, 이를 극복할 수 있는 검색 기법을 제시한다. GPU 옥트리 환경을 활용할 수 있는 파라메트릭 알고리듬을 구현하고 이에 대한 성능평가를 수행하였으며, 또한 검색된 지점을 활용하여 잡음이 제거된 2차원 영상 투영 방법을 구현하였다.
국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.
기존의 지그비 기반의 유비쿼터스 센서 네트워크 기술을 적용한 각종 모니터링 어플리케이션들은 노드 수가 증가함에 따라 라우팅 오버헤드 및 종단간의 지연 등 네트워크 성능에 부정적인 영향을 주는 네트워크 효율성에 대한 문제점을 많이 보이고 있다. 본 논문에서 이런 문제점을 해결하기 위해 지그비 기술을 이용하여 멀티흡을 지원하는 트리 라우팅 알고리듬을 적용한 유비쿼터스 지하철역 공기질 모니터링을 위한 무선 통합 공기질 측정 센서노드를 설계하고 실제 지하철역 현장에서 성능평가를 수행하였다. 본 연구결과는 지하 환경에서 신뢰성있는 센서 네트워크를 구축하고 차후 광대역 통합 네트워크망과 연동을 통해 다양한 서비스 사업의 기반이 될 것으로 판단된다.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 CAM 및 해시 구조 기반 알고리듬의 비용 한계를 극복하기 위해 RAM을 이용한다. RAM을 이용한 기존 알고리듬의 다중 엔트리 처리 시 실시간 처리속도 지연 문제를 보완한 새로운 패턴 매칭기를 제안한다. 제안된 패턴 매칭기는 Merge FSM 알고리듬을 적용하여 스테이트의 수를 줄이고, RAM을 사용하기 위해 스테이트 블록과 엔트리 블록을 포함한다. 입력된 문자열과 비교할 엔트리문자열이 여러개 존재할 때 엔트리 블록에서 입력된 문자열과 엔트리 문자열들을 동시에 비교한다. 제안된 패턴 매칭기는 Snort 2.9 규칙을 이용하여 검증하였다. 실험결과 기존 탐색 방법과 비교하여 메모리 접근 빈도가 15.8% 감소하였고, 전체 메모리 크기는 2.6% 증가하였으며, 처리속도는 47.1% 증가하였다.
본 논문에서는 트리검색 기반의 GTMP (matching pursuit with greedy tree search)이라는 새로운 희소신호 복원기법을 제안한다. 트리검색은 비용함수 (cost function)를 최소화함으로써 희소신호 복원 성능을 향상시키기 위해 적용하였다. 또한 각 노드마다 트리제거 (tree pruning)기법을 이용하여 효율적인 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 알고리듬의 성능분석을 통해 희소신호에서 영(0)이 아닌 값의 위치를 정확히 찾아내는 조건을 도출하였다. 그리고 실험을 통해 GTMP가 기존의 희소신호 복원기법에 비해 성능이 향상되었음을 보였다.
트리 유형의 규칙들을 처리하는 기존의 규칙기반시스템은 실제의 규칙들을 절차형 프로그램으로 구성된 규칙 엔진에게 제공하여 결과값을 반환받는 형식으로 동작한다. 이와 같은 방식은 두 가지 단점이 있는데, 그 하나는 업무의 변경에 따라 규칙 엔진을 변경해야 한다는 점이고, 또 하나는 엄청나게 많은 규칙들을 가진 경우에는 규칙 엔진이 복잡해지고 규칙 엔진의 속도가 저하된다는 점이다. 본 연구에서는 ID 트리의 원리를 적용하여 규칙기반시스템에 사용되는 규칙들을 생성하는 규칙간소화 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 규칙기반시스템에 필요한 최소의 규칙들을 생성할 수 있을 뿐 아니라 업무가 변경되는 경우 알고리듬의 수행으로 쉽게 규칙들을 생성할 수 있으므로 업무변화에 유연하다. 그리고 규칙 엔진이 필요하지 않아 수행속도의 향상과 경비 절감의 효과도 기대한다.
본 논문은 인덕턴스 성분을 포함한 단일 도선 및 트리 구조 RLC 연결선의 버퍼 삽입 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 CMOS 버퍼가 구동하는 단일 RLC 도선에 대한 시간 지연의 대수식을 제시한다. 이 수식은 현재의 서브마이크로미터 공정을 위한 n-th power law 기반에서 유도되었으며, 다양한 RLC 부하를 가지고 실험해 본 결과, 실제 SPICE 시뮬레이션 결과에 비해 최대 9% 오차를 갖는 것으로 나타났다. 본 논문은 이 지연 시간 수식을 바탕으로 단일 도선 RLC 연결선을 여러 개로 나누는 버퍼 삽입에 관한 수식과 RLC 트리 연결선의 시간 지연을 최적화하기 위해 삽입될 버퍼의 사이즈를 결정하는 알고리듬을 제시한다. 제시된 버퍼 삽입 알고리듬은 0.25㎛ CMOS 공정의 트리 연결선에 적용하였으며, HSPICE 결과를 이용하여 정확도를 검증하였다.
본 논문에서는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출기의 성능을 개선하기 위하여 두 가지의 새로운 비핵심어 모델링 방법을 제안한다. 첫째는 K-means 알고리즘 기반 monophone 군집화 방법을 개선하기 위해 monophone을 state단위로 결정트리를 기반으로 군집화하여 비핵심어를 모델링하는 방법이다. 둘째는 single state multiple mixture 방법을 개선하기 위해 음절단위 multi-state multiple mixture 방법으로 모델링하는 방법이다. 실험에서 ETRI 표준 한국어 공통음성 단어 DB를 이용하여 트라이폰 모델을 훈련하였고, 훈련에 사용하지 않은 음성데이터를 이용하여 핵심어 검출closed 테스트를 수행하였다. 그리고 사무실 환경에서 4명의 화자가 각각 100문장씩 발성한 400문장의 음성데이터를 이용하여 100단어 핵심어 검출 open 테스트를 수행하였다. 실험 결과 결정트리기반 상태 군집화 방법이 기존의 K-means 알고리듬 기반 monophone clustering 방법보다 핵심어 검출 성능이 28%/29%(closed/open test) 향상되었다 그리고 음절단위 multi-state multiple mixture 방법이 비핵심어 전체를 single state 모델로 구성하는 방법보다 핵심어 검출 성능이 22%/2%(closed/open test) 향상됨으로써 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬이 우수한 결과를 나타내었다
본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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