본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.
효율적인 예측 분석을 위해서는 문제를 스스로 인식하고 진단하여 시스템이 자율적으로 복구가 가능한 자가 치유 연구가 필요하다. 그러나, 소프트웨어를 개발하는데 있어서 외부상황에 따른 정형화된 컨텍스트 정보 분석 및 적절한 표현 구조를 제시하지 못한다. 본 논문에서는 새로운 목표 시나리오를 기반으로 행위 요소, 데이터, 트랜잭션이 가능한 기능들에 대해 추출 규칙을 적용하여 변경 내용에 따른 예측 분석 방법을 제안한다. 그리고, 요구사항 목표 달성을 위한 성과지표를 통해 예측 분석 내용이 얼마나 부합되었는지 평가하였다. 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 성과측정을 통한 부합 결과는 최고 32.8% 높았고, 이에 따른 오차율은 28.9%, 변경 코드는 최고 45.8%가 감소되었다. 이는 목표 시나리오 기반 컨텍스트 규칙을 통해 서비스 가능한 형태로 가공할 수 있음을 보여주며, 문제 발생에 대한 변경 내용을 예측 분석을 통한 성능의 확장이 가능함을 보여준다.
본 논문의 목적은 미적분에 관한 보충학습을 요하는 이공계 대학생들을 위하여 공업수학의 벡터미적분 교육을 중심으로 개념적 이해와 계산 과정의 단계별 풀이를 보여주는 웹 기반 이러닝 콘텐츠를 설계 및 개발하는 것이다. 이를 위하여 먼저 수학교육용 소프트웨어에 관한 고찰을 하였으며 학교 수학에서 등장하는 문제해결의 과정을 규칙 재작성으로 처리함으로써 화이트박스 형태의 콘텐츠 제작에 관한 이론적 토대를 살펴보았다. 구체적으로 Mathematica의 패턴 매칭을 이용하여 미분과 적분 연산자를 구현하였고, 이를 벡터미적분에서 등장하는 매개변수화된 곡선에 대한 길이 구하기 문제에 적용함으로써 콘텐츠 개발의 예를 제시하였다. 튜토리얼 형태로 개발된 이러닝 콘텐츠는 단계별 풀이 과정이 나오는 실습하기 콘텐츠와 퀴즈 문제를 통하여 학습자의 과정을 진단해 주는 형성평가 모듈로 구성되었다. 끝으로 개발된 이러닝 콘텐츠의 특징과 이공계 대학생들의 수학에 관한 기초학력을 증진하는데 활용될 수 있는 장점을 살펴보았으며 향후 연구 방향을 제시하였다.
중첩형 일반화 사례 (NGE, Nested Generalized Exemplar) 기법은 거리 기반 분류를 최적 일치 규칙으로 사용하며, 노이즈에 대한 내구력을 증가시켜 주는 동시에 모델 크기를 감소시키는 장점이 있다. NGE 학습 중 생성된 교차(cross)나 중첩(overlap) 현상은 분류성능을 저해하는 요인으로 작용한다. 따라서 본 논문은 NGE 학습 중 생성된 교차나 중첩 현상이 발생한 초월 평면에대해 상호정보가 가장 큰 구간을 분리하여, 새로운 초월평면을 구성하게 하여, 분류성능 향상시키고 초월평면의 개수를 감소시키는 기법인 DHGen(Dominant Hyperrectangle Generation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 DHGen은 분류성능면에서 kNN과 유사하고 NGE이론으로 구현한 EACH보다 우수함을 UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크데이터를 발췌한 실험자료로 입증하였다.
Park et al.(2012)은 서울의 학군 내 고등학교 무작위 배정정책을 이용하여 특정 학생이 남녀공학에 배정될지 남(여)학교에 배정되는지에 따라 대학수학능력시험에서 학생들의 성적이 어떠한 영향을 받는지를 확인하고자 하였다. 하지만 이 논문은 학군 내 무작위 배정이 아닌 대중교통을 이용하여 30분 이내 학교들 중에서만 무작위 배정이 이루어졌다는 중요한 현실을 고려하고 있지 않으므로 본 논문에서는 각각의 남녀공학과 가장 가까운 남(여)학교 두 곳을 찾아서 이 학교들과의 성적의 차이만을 찾음으로써 보다 정확한 남녀공학과 비교한 남(여)학교의 효과를 측정하고자 하였다. 또한 Park et al.(2012)에서는 한 해 연도의 자료만을 사용하였지만 본 논문에서는 다년도의 자료를 이용하여 결과가 안정적인지도 확인하였다. 이러한 보다 정확한 분석의 결과, 남녀 모두 단성학교가 공학에 비해 통계적으로 유의하게 성적이 향상되는 결과를 보이고 있다. 이 결과를 Park et al.(2012)과 비교하면 여학생의 경우에는 단성학교의 효과가 Park et al.(2012)보다 작고, 남학생의 경우에는 Park et al.(2012)보다 큰 것으로 확인되었다.
웹서비스에서의 주요 수익원중 하나로 등장한 광고는 기존의 미디어들과 비교해서 잠재고객 세분화가 가능하다는 점이 가장 큰 특징이다. 즉, 개인의 특성에 따라서 선별적으로 광고를 제공할 수 있으며, 정확한 광고효과 측정도 가능하다. 따라서 웹 광고관리 시스템들은 고객의 환경특성 또는 등록내용을 바탕으로 광고를 제공하고, 광고효과를 관리하여 광고주에게 제공하는 형태로 구성되어 있다. 그러나 이러한 광고관리 시스템들은 고객, 광고주, 정보제공자(ISP)의 요구사항 또는 특성의 모델링 및 이러한 요구사항들간의 매칭과 조정에 있어서 문제점이 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 다중상속이 가능한 수형 구조의 광고분류 체계를 중심으로, 칸텐츠 내부에서의 특성관리, 규칙을 사용한 광고대상 설정, 사용자의 기본 특성 및 사례분석을 사용하는 개인화 된 웹 광고 지원시스템을 제안한다.
태양광을 이용한 태양광 발전시스템은 태양을 정면으로 바라 볼 때 가장 큰 효율을 얻을 수 있다. 즉, 태양의 위치에 대한 집광판(PV; Photovoltic)의 법선벡터를 일치시켜야 가장 높은 효율을 얻게 된다. 본 논문에서는 시간의 변화에 따라 태양의 이동경로를 추적할 수 있도록 태양의 그림자를 판독할 수 있는 8개의 CdS 센서 모듈을 통하여 태양의 위치를 판독하여 태양의 위치를 추적할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다. 태양광 추적시스템의 퍼지제어기(fuzzy controller)는 퍼지 입력공간에 대한 격자형 퍼지분할(grid-type fuzzy partition) 영역으로 분할한 후 퍼지규칙(fuzzy rule)을 수립하여 시스템을 제어하도록 설계하였다. 본 논문에서는 태양광 추적을 위한 간단한 모형의 2축 제어시스템을 구성하였으며, CdS 모듈의 좌표축과 집광판의 좌표축을 일치시키도록 구성하였다. 이러한 시스템은 고정된 장소 및 선박과 같은 이동하는 환경에 효과적으로 태양광을 추적할 수 있는 지능형 퍼지제어기의 적용가능 성을 제시하고자 한다.
개인 인증 방법 중 하나인 생체인식(Biometrics)은 개인 생체정보의 수가 한정되어 있기 때문에 생체정보의 도난 시 프라이버시 침해라는 문제를 가진다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 가변 생체인식(Changeable biometrics)이다. 가변 생체 인식은 생체정보가 훼손당했을 경우 새로운 생체정보로 대체하기 어렵다는 생체인식의 가장 큰 단점을 보완하기 위한 방법으로 원 생체정보가 아닌 변환된 생체정보로 개인을 인증한다. 이 논문에서는 가변 생체인식 가운데 얼굴인식을 위한 가변 생체인식에 대해 제안한다. 기존에 알려진 얼굴인식의 방법 가운데 하나인 외형 기반 기법(Appearance-based method) 중 독립성분 분석(Independent Component Analysis)의 계수(coefficient)를 변형하는 방법을 제안한다. 제안된 얼굴 생체정보 생성 방법은 계수의 일부분을 가우시안 분포(Gaussian distribution)에 따른 임의의 값으로 치환한 후 계수의 순서를 임의로 변경하여 무수히 많은 가변 얼굴 정보를 생성할 수 있도록 하였고 서로 다르게 변경된 계수들을 서로 합성함으로써 비가역성(Non-invertibility)을 만족시키려고 시도했다.
패킷 분류는 인터넷 라우터가 수행하는 가장 중요한 기능 중 하나로써 들어오는 모든 패킷을 선 속도로 처리하기를 요구한다. 영역분할을 사용한 사분트라이 구조에 길이 별 이진 검색을 적용한 알고리즘은 2차원 필드를 동시에 검색하면서 검색영역을 반으로 줄여나갈 수 있으므로 매우 효율적인 구조이다. 하지만 트라이의 레벨에 노드가 없는 경우에도 해시 테이블에 접근하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 해시 메모리로의 불필요한 접근을 줄이기 위해서 영역분할을 사용한 사분 트라이의 길이별 이진 검색에 블룸 필터를 적용하는 패킷분류 구조를 제안한다. 현재 사용되는 ACL, FW, IPC 룰 타입의 1000, 5000, 10000개의 룰 셋으로 실험한 결과, 블룸 필터를 적용함으로써 검색 성능이 21~33%까지 향상되는 결과를 얻었다.
Finite element simulations of solid mechanics problems often involve the use of Non-Confirming Meshes (NCM) to increase accuracy in capturing nonlinear behavior, including damage and plasticity, in part of a solid domain without an undue increase in computational costs. In the presence of material nonlinearity and plasticity, higher-order variables are often needed to capture nonlinear behavior and material history on non-conforming interfaces. The most popular formulations for coupling non-conforming meshes are dual methods that involve the interpolation of a traction field on the interface. These methods are subject to the Ladyzhenskaya-Babuska-Brezzi (LBB) stability condition, and are therefore limited in their implementation with the higher-order elements needed to capture nonlinear material behavior. Alternatively, the enriched discontinuous Galerkin approach (EDGA) (Haikal and Hjelmstad 2010) is a primal method that provides higher order kinematic fields on the interface, and in which interface tractions are computed from local finite element estimates, therefore facilitating its implementation with nonlinear material models. The inclusion of higher-order interface variables, however, presents the issue of preserving material history at integration points when a increase in integration order is needed. In this study, the enriched discontinuous Galerkin approach (EDGA) is extended to the case of small-deformation plasticity. An interface-driven Gauss-Kronrod integration rule is proposed to enable adaptive enrichment on the interface while preserving history-dependent material data at existing integration points. The method is implemented using classical J2 plasticity theory as well as the pressure-dependent Drucker-Prager material model. We show that an efficient treatment of interface variables can improve algorithmic performance and provide a consistent approach for coupling non-conforming meshes in inelasticity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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