서비스지향 컴퓨팅 시스템은 시스템의 기능적 단위인 서비스들을 재사용함으로 해서 개발 시간과 노력을 줄이는 특성 때문에 분산 환경이 일반화 되면서 더욱 중요하게 부각되고 있다. 서비스의 재사용은 서비스들 간의 느슨한 결합에 의하여 효과적으로 이루어질 수 있다. 그러나 상속 및 포함 관계와 같은 객체지향 시스템의 강한 연관 관계들은 객체들 간에 강한 결합을 생성한다. 상속 관계와 포함 관계가 없는 컴포넌트 기반의 시스템은 컴포넌트들 간에 느슨한 결합을 생성한다. 그리하여 컴포넌트 인터페이스들에 의해서 제공된 기능을 사용해서 실시간에 서비스지향 시스템의 서비스를 실현한다. 따라서 컴포넌트기반 시스템은 기능적 서비스 단위들을 효율적으로 제공하기 위하여 서비스지향 컴퓨팅 시스템으로 확장될 필요가 있다. 또한, 서비스지향 컴퓨팅 시스템을 지원하는 기존의 방법들은 서비스 계층의 명확한 분류 및 서비스 계층에 따른 명확한 서비스 식별 가이드라인 그리고 서비스 계층 간의 매핑 방법을 제시하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 관점의 서비스와 구현 관점의 서비스를 계층으로 나누어 분류하고 서비스 식별 가이드라인 및 각 계층의 서비스들 간의 매핑을 제안한다. 즉, 우리는 서비스 계층과 다양한 크기의 서비스 식별 방법을 연구하고, 각 계층의 서비스들 간의 매핑 방법을 도출한다. 이를 기반으로 기존 컴포넌트 기반 시스템을 서비스 지향 컴퓨팅 시스템으로 확장할 수 있다.
능동 네트워크는 능동 네트워크 애플리케이션의 통신 중 요구사항의 처리를 할 수 있게 하는 소프트웨어 프레임 워크를 제공한다. 능동보안을 위한 컴포넌트 아키텍쳐는 관련 컴포넌트들의 조합으로 재사용 시스템을 쉽게 구축할 수 있다. 이 아키텍쳐는 컴포넌트를 획득하고, 이해하며 조립하기 위한 표준 계층으로서 컴포넌트 식별, 탐색과 조정을 위한 지침을 제공해야 한다. 본 논문에서는 최근 연구되어지고 있는 능동네트워크의 보안에 대한 부분을 관리하기 위한 능동보안 컴포넌트 개발을 위한 아키텍쳐 설계 및 도메인 분석을 하였으며, 능동보안 도메인 아키텍쳐를 이용한 컴포넌트 개발을 위한 설계명세에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는, 효율적인 화자 식별을 위하여 강인한 벡터 양자화 주성분 분석을 제안하였다. 제안된 방법은 화자 식별에서 특징벡터의 학습을 위한 고차원(high dimension) 문제와 이상치(Outlier)에 대한 문제를 해결 하기위하여 제안 되었다. 먼저, 제안된 방법은 M-추정을 이용하여 강인한 벡터 양자화(Vector Quantization : VQ) 에 의한 몇 개의 분리된 영역으로 데이터 공간을 나눈다. 분리된 자 영역에서 공분산 행렬로부터 강인한 주성분 분석(Principal Component Analysis)이 얻어지게 된다. 마지막으로 각 영역에서 강인한 PCA에 의하여 줄어든 차원을 갖는 변환된 특징 벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model : GMM)을 구한다. 제안된 방법은 같은 성능하에서 대각 공분산 행렬을 갖는 전형적인 GMM방법과 비교할 때 더빠른 결과를 얻었으며, 데이터의 저장공간을 줄일 수 있었을 뿐 아니라, 이상치가 존재할 경우에 더욱 강인하였다.
Independent component analysis (ICA) technique based on statistical independency of the signals is known as suitable to identify the source signals by measuring and separating mixed signals through transfer paths and has successfully applied in the field of medical care, communications and so forth. In this study, the ICA technique is introduced for the identification of excitation sources from measured vibration signals of structures, which can be done by evaluating negentropy of centered and whitened vibration signals and correlation of separated signals. To validate the method, numerical analyses are carried out for a plate and a cylinder structure. The results show that the method can be applied efficiently to source identification of complex structures. Nevertheless, additional studies would be required to complement problems of occasional inaccuracy.
This study develops a two stage procedure to identify the structural damage based on the optimized artificial neural networks. Initially, the modal strain energy index (MSEI) is established to extract the damaged elements and to reduce the computational time. Then the genetic algorithm (GA) and artificial neural networks (ANNs) are combined to detect the damage severity. The input of the network is modal strain energy index and the output is the flexural stiffness of the beam elements. The principal component analysis (PCA) is utilized to reduce the input variants of the neural network. By using the genetic algorithm to optimize the parameters, the ANNs can significantly improve the accuracy and convergence of the damage identification. The influence of noise on damage identification results is also studied. The simulation and experiment on beam structures shows that the adaptive parameter selection neural network can identify the damage location and severity of beam structures with high accuracy.
Geum Ryeo Hwan(錦儷丸) is Chinese patent medicine which has been used for women's diseases and climacteric syndrome in Korea. It consists of 12 kinds of powdered crude drugs. In powdered crude drugs, it is hard to identify each component by chemical analysis or morphological examination. However, the method of identification of powdered crude drugs has not been clearly established. Therefore, it is of interest to establish the microscopic method for identification of powdered crude drugs of Chinese patent medicines. The effectiveness of microscopic method is exemplified by the identification of tissue and contents of crude drugs by comparison with standard drugs. Moreover, this method has advantage as a microscale analysis, since it requires only a small amount of specimens. In this study, it is demonstrated that the microscopic method is very effective for the identification of 12 crude drug ingredients in Geum Ryeo Hwan.
One key factor that hinders the widespread deployment of speaker identification technologies is the requirement of long enrollment utterances to guarantee low error rate during identification. To gain user acceptance of speaker identification technologies, adaptation algorithms that can enroll speakers with short utterances are highly essential. To this end, this paper applies MLLR speaker adaptation for speaker enrollment and compares its performance against other speaker modeling techniques: GMMs and HMM. Also, to speed up the computational procedure of identification, we apply speaker clustering method which uses principal component analysis (PCA) and weighted Euclidean distance as distance measurement. Experimental results show that MLLR adapted modeling method is most effective for short enrollment utterances and that the GMMs performs better when long utterances are available.
Ah Myeong Dan (兒明丹) is Chinese patent medicine which is used for congenital fever and congenital boils in Korea. It consists of 11 kinds of powdered crude drugs. In powdered crude drugs, it is hard to identify each component by chemical analysis or morphological examination. However, the method of identification of powdered crude drugs has not been clearly established. Therefore, it is of interest to establish the microscopic method for identification of powdered crude drugs of Chinese patent medicines. The effectiveness of microscopic method is exemplified by the identification of tissue and contents of crude drugs by comparison with standard drugs. In this study, it is demonstrated that the microscopic method is very effective for the identification of 11 crude drug ingredients in Ah Myeong Dan.
지금까지의 국방 응용업무는 적용분야 및 개발환경에 깊이 의존된 수직적 개발방법으로 구축되어 타 응용체계와의 상호 운용성이 매우 부족한 상태이다. 따라서 기존의 응용업무 지향적인 개발방법론에 따른 재사용의 부재와 상호운용성의 미흡을 방지하기 위한 컴포넌트 기반 개발 방법론은 그 필요성이 충분히 인정된 상태이며 국내 컴포넌트 산업의 동향에 비추어 도입되어야 할 시점에 와 있다. 본 연구에서는 이와 같은 필요성에 의해 국방 통합정보체계의 재사용성과 상호 운용성 제고를 확대 발전시키기 위해 컴포넌트 기반에 적용할 국방 서비스 컴포넌트들의 응용 서비스 모델이 될 두 가지 방법(UML, CBW)의 도메인 분석을 통해 업무간 공통영역 분석을 통해 국방 소프트웨어 구축을 위한 공용 컴포넌트를 식별해 내는 방법을 제안하고 국방 도메인 중 일부 도메인의 컴포넌트 및 컴포넌트 구조에 대해 연구하였다.
효율적 재사용 기술인 컴포넌트 기반 개발(Component-based Development, CBD)이 보급화되고 있다. 특히 Commercial-Off-The-Shelf (COTS) 컴포넌트는 컴포넌트 내부의 구조 보다 컴포넌트 간의 연결 구조가 중요하다. 컴포넌트 사용자가 요구하는 기능과 적절한 인터페이스를 제공하는 컴포넌트를 식별하여 재사용하는 일은 CBD에서 핵심 작업 중 하나이다 만약 식별된 후보 컴포넌트가 제한된 활용성과 기능을 제공한다면, 컴포넌트 사용자는 어플리케이션을 개발할 때 컴포넌트들을 재사용할 수 없다. 후보 컴포넌트와 사용자가 요구하는 사항과의 불일치를 해결하기 위해 스마트 커넥터가 필요하다. 그러나 기존 연구는 컴포넌트 불일치 해결을 위한 커넥터의 종류는 정의되어 있지만, 컴포넌트간의 부분 매칭을 식별하기 위한 방법과 절차가 부족하다. 본 논문에서는 컴포넌트의 부분 매칭 문제를 식별하기 위한 분류 기법을 제시한다. 이 분류 기법을 이용하여 부분 매칭을 해결하기 위한 스마트 커넥터의 종류를 식별하고, 커넥터를 설계하기 위한 기법을 제안한다. 따라서 부분 매칭 문제를 갖는 컴포넌트도 어플리케이션 개발시 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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