이 연구는 과학기술분야 정부출연연구기관(이하 '과기출연')에서 생산하는 연구관리기록물의 관리 필요성을 제기하고 '관리 매뉴얼(안)'을 제시하였다. 이를 위해 과기출연의 기록물 관련 규정을 수집하고 연구관리 총괄담당자를 대상으로 설문조사와 인터뷰를 시행하였다. 조사 결과 연구관리 담당자 및 담당부서 배치율(100.0%)에 비해 기록물관리 전문요원(33.3%~50.0%) 및 기록관리부서 배치율(23.1%)은 저조했다. 기록물관리규정 제정율은 26.4%였고, 73.7%의 기관이 문서관리규정 혹은 사무관리 규정만으로 기록물을 관리했다. 연구관리기록물은 규정된 수집범위 없이 기관 역량에 따라 수집되며, 기록물 누락 훼손 망실 대비책 또한 미진했다. 연구관리기록물의 생산현황을 파악하지 않은 기관도 있었다. 이에 대응방안으로 '관리 매뉴얼(안)'을 제시하여 기록물관리 전문요원 배치, 기록물관리 담당부서의 설치, 생산현황 통보를 의무화하고 기록관에 준하는 시설 장비 설치를 권장하였다. 덧붙여 표준화된 수집범위를 제시하고, 연구관리기록물 관리 방법을 구체적으로 기술하였다.
This paper describes a research work on the development of computer-aided design system far the deep drawing & ironing of high pressure gas cylinder. An approach to the design system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the system is formulated from plasticity theories, handbook, experimental results and the empirical knowledge of field experts. This system has been written in AutoLISP on the AutoCAD Rl4.0 using personal computer. This system is composed of three modules which are input. process design and drawing.
This paper presents fuzzy control rules of automatically driving a car. Fuzzy control rules proposed are designed by investigating human experts' experiences and composed of three groups whose functions are different. According to computer simulations which let a model car pass through a curve of S type, we showed validity of fuzzy control rules suggested.
This paper proposes a design of self-tuning fuzzy rules and membership functions based on genetic algorithms. Sub-optimal fuzzy rules and membership functions are found by using genetic algorithms. Genetic algorithms are used for tuning fuzzy rules and membership functions. A arbitrary speed trajectories are selected for the reference input of the proposed methods. Experimental results show the good performance in the DC motor control system with the self-tuning fuzzy controller based on genetic algorithms.
유전자들의 그룹은 복잡한 상호작용들을 통해 세포의 기능이 조절되며 이러한 상호작용을 하는 유전자 그룹들을 유전자 조절 네트워크 (GRNs: Gene Regulatory Networks)라고 한다. 이전의 유전자 발현 분석 기법인 군집화와 분류는 단지 상동성에 의한 유전자들 사이의 소속을 결정하는 데에는 유용하나 분자 활동에서의 같은 클래스에서 발견되어지는 유전자들 사이의 조절 관계를 식별할 수 없다. 더욱이 유전자들이 어떻게 연관되는 지와 유전자들이 서로 어떻게 조절하는지에 대한 매커니즘의 이해가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 시계열 마이크로어레이 데이터로부터의 유전자들의 조절 관계를 발견하기 위해서 빈발 패턴 마이닝과 연쇄 규칙을 이용한 새로운 접근법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 빈발 패턴 마이닝 적용을 위한 적절한 데이터 변환 방법을 제안하였고 FP-growth을 이용하여 유전자 발현 패턴들을 발견한다. 그런 다음, 연쇄 규칙을 이용하여 빈발한 유전자 패턴들로부터 유전자 조절 네트워크를 구축하였다. 마지막으로 제안된 기법의 검증은 공개된 유전자들의 조절 관계와 실험 결과의 일치함을 보임으로써 평가하였다.
형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)은, 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체들을 개념단위로 추출, 계층화하여 데이터에 내재된 개념들의 구조를 가시화 해주는 데이터분석기법으로써, 최근 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는, 형식개념분석기법을 토대로, 사용자의 질의에 대한 함의관계(Implication)와 연관관계(Association rule)에 관한 정보추출과, 추출된 제반 정보들을 구조화하여 가시적으로 표현하기 위한 기법을 제안하고, 이를 지원하기 위하여, 함의/연관관계 추출 및 가시화 지원도구인 QAG-Wizard를 개발하였다. 본 연구결과는, 주어진 데이터의 속성을 기반으로 하는 사용자의 질의에 대하여, 데이터에 내재되어 있는 관계정보를 보다 다양하게 추출하고 직관적으로 표현 가능하므로, 데이터분석과 마이닝 뿐만 아니라, 질의기반의 정보검색분야 등에서 다양한 목적에 맞추어 활용될 수 있다.
컴퓨터 처리기술과 저장기술 그리고 인터넷 등의 영향으로 멀티미디어 데이터의 양은 급속하게 증가하지만 체계적인 멀티미디어 데이터간의 연관규칙을 마이닝하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문은 이미지 프로세싱 분야 및 내용기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 대형 영상 데이터 저장소에 저장된 이미지 데이터에서 재생성되는 항목간의 연관규칙을 찾으며 공간적 관계로 내용기반의 연관규칙을 마이닝하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 연관규칙 탐색 알고리즘은 이미지의 색상, 질감, 모양 등 내용기반의 영상속성을 오브젝트 항목으로 하고 오브젝트가 이미지에서 재생성될 때를 이용하여 이미지간의 연관규칙을 찾고 오브젝트들이 이미지에서 차지하고 있는 공간적 위치관계를 통해 드러나지 않는 이미지간의 연관규칙을 마이닝한다. 본 논문의 재생성 항목을 고려한 연관규칙 알고리즘은 Apriori 알고리즘보다 빈번한 항목 집합을 찾아내는데 더 높은 성능을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보여준다. 제안된 알고리즘은 동일한 정보원으로부터 받은 멀티미디어 데이터간의 연관성을 탐색하는데 특히 효과적이며 다양한 관련 응용분야에 적용할 수 있다.
최근 폼 기반의 웹 시스템에 대한 접근 제어 방법이 서비스 기반 아키텍처를 가지는 클라이언트 시스템 구현에 유용한 방법으로 주목받고있다. 특히 XForms 언어는 서버와 상호작용하는 XML 기반의 사용자 인터페이스를 기술하는 언어로 많이 채용되고 있다. 이 논문에서는 XForms 페이지에 대한 XPath 기반의 접근 제어 규칙을 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. XForms 페이지는 바인딩된 XML 노드에대한 연속된 질의로 모델링할 수 있으며 클라이언트 시스템은 사용자 인터페이스를 생성하면서 XPath 규칙을 계산한다. XPath 규칙은 인스턴스 데이터를 이용하는 조건부를 가지는데 이 조건부의 계산이 규칙들 사이에 또 연속된 질의 사이에 중복되는 경우가 많다. 중복되는 조건부의 효율적인 계산을 위해서 조건부 그래프 모델을 제안하여 동일한 컨텍스트 노드에 대해 이전에 계산된 결과를 재사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 조건부 식이 해당되는 XML 노드에 대해 한번만 계산되는 것을 보장한다.
다양한 업무요소들의 값의 조합에 따라 대상 값이 결정되는 것을 규칙이라고 한다. 업무를 표현한 기업의 정보시스템은 이러한 수많은 규칙들을 포함하는데, 이러한 규칙들을 구현한 서버 시스템을 규칙기반 시스템이라고 한다. 규칙기반 시스템은 규칙 엔진 기법을 사용하거나 직접 데이터베이스를 사용하여 구현된다. 규칙 엔진 기법은 많은 단점을 가지기 때문에 대부분 관계형 데이터베이스를 사용하여 규칙기반 시스템을 구현한다. 업무의 규모가 커지고 복잡하게 될수록 수많은 다양한 경우의 규칙이 존재하게 되므로 시간과 비용이 크게 증가하고, 대량의 저장공간을 요구하게 될 뿐만 아니라 수행속도의 저하 현상도 많이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 수많은 경우의 규칙들을 동일한 효과를 가지는 간소화된 경우의 규칙들로 변환시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘을 가지고 다양한 업무 규칙 데이터에 적용하여 테스트한 결과 데이터 건수를 간소화시킬 수 있음을 입증하였다. 본 연구의 알고리즘을 사용하여 업무 규칙 데이터를 간소화하게 되면 데이터 베이스를 사용하여 구현된 규칙기반 시스템의 성능을 개선할 수 있다.
In this paper, we propose competitive fuzzy polynomial neurons-based advanced Self-Organizing Neural Networks(SONN) architecture for optimal model identification and discuss a comprehensive design methodology supporting its development. The proposed SONN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. And it consists of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules and regression polynomial. Each activation node is presented as Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) which includes either the simplified or regression polynomial fuzzy inference rules. As the form of the conclusion part of the rules, especially the regression polynomial uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership (unction are studied and the number of the premise input variables used in the rules depends on that of the inputs of its node in each layer. We introduce two kinds of SONN architectures, that is, the basic and modified one with both the generic and the advanced type. Here the basic and modified architecture depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer. The number of the layers and the nodes in each layer of the SONN are not predetermined, unlike in the case of the popular multi-layer perceptron structure, but these are generated in a dynamic way. The superiority and effectiveness of the Proposed SONN architecture is demonstrated through two representative numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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