2.5차원 전자탐사 적분방정식의 확장된 Born 근사해 또는 국소 비선형 근사에 기초하여 루프-루프 전자탐사 역산 알고리듬이 개발되었다 송수신 배열은 수평 동일면(HCP) 또는 수직 동일면(VCP) 방식이고, 다중 주파수 및 다중 송수신 간격을 포함할 수 있으며 PC에서 작동된다. 안정적이고 고해상도를 유지하는 역산이 가능하도록 변수분해 행렬과 Backus-Gilbert 분산 함수 분석을 통해 감도 분포의 함수로서의 공간적으로 변화하는 최적 Lagrange 곱수 결정 알고리듬을 포함하였다. HCP와 VCP 배열 자료가 지하 전기비저항 구조에 따라 서로 다른 감도를 가짐에 따라 동시 역산에서 안정성과 해상도에 영향을 미치게 되므로, 계산값과 측정값 차의 분산에 따라 가중치를 적용하는 방식을 도입하였다. 모델링 코드의 정확성은 통상적으로 루프-루프 전자탐사에서 사용하는 주파수 및 송수신 간격 범위에서 유한차분법에 의해 계산된 결과와의 비교를 통하여 증명되었다. 개발된 역산 알고리듬은 먼저 반무한 공간내 전도체 및 저항체가 포함된 모델에 대한 계산자료에 적용되어 성능이 입증되었다. 현장자료에 적용하고 그 결과 영상을 전기비저항 탐사자료에 대한 역산 결과와 비교하여, 의미있는 지하구조의 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다.
스마트폰을 비롯한 각종 매체가 발전함에 따라 우수한 성능의 부동소수점 연산기 필요성이 점차 증가하고 있다. 이러한 요구에 따라 이 논문에서는 기본이 되는 덧셈/뺄셈 뿐 아니라 기존보다 향상된 곱셈과 비교, 변환 연산을 수행하는 고속의 단정도/배정도 부동소수점 연산기의 설계를 제안한다. 가장 많이 사용하는 덧셈/뺄셈 연산기는 반올림 연산 시에 병렬화 작업을 수행함으로서 최적화를 구현하였다. 그래픽 연산 등에서 복잡한 수의 행렬연산이 많이 사용되는데, 이를 빠르게 계산하기 위해서 곱셈기 대신에 곱셈 후 덧셈을 수행하는 단일 곱셈-누산기(MAF)를 설계하였다. 분기 명령은 프로그램에서 자주 사용하는 명령으로 비교 연산에 의해 분기 조건이 결정되는데 이 논문에서는 파이프라인이 완료되기 전에 수행된 비교연산의 결과값을 바이패싱함으로서 연산의 수행시간을 감소시켰다. 또한 IEEE754-2008 표준에 추가된 변환연산을 포함하여 설계하였다. RTL 설계를 검증하기 위하여 연산기마다 40만개의 테스트 벡터를 가중치 무작위 방식으로 선별하여 시뮬레이션을 수행하였다. 검증 후에는 삼성 저전력 45nm 공정에서 합성을 수행하여 600MHz의 동작 주파수를 만족하였다. 또한 개선된 FPU와 기존의 FPU와 비교하여 면적의 감소를 확인하였다.
본 논문은 결혼 문제의 최적 해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 결혼문제는 수행 복잡도 $O({\mid}V{\mid}^2{\mid}E{\mid})$의 Gale-Shapley 알고리즘으로 해를 구한다. 제안된 알고리즘은 먼저, 남성의 여성 선호도와 여성의 남성 선호도에 대해 상호-선호도 합 $p_{ij}$의 행렬로 변환시킨다. 두 번째로, 단순히 i행에서 최소값 $_{min}p_i$를 선택하여,${\mid}p_{.j}{\mid}{\geq}2,j{\in}S$, ${\mid}p_{.j}{\mid}=1$, $j{\in}H$, ${\mid}p_{.j}{\mid}=0$, $j{\in}T$로 설정하고, $S{\rightarrow}T$의 $_{min}p_{sr}$와 $S{\rightarrow}H$, $H{\rightarrow}T$의 $p_{SH}+p_{HT}$, $p_{HT}<{min}P_{ST}$에 대해 $_{min}\{_{min}p_{ST},p_{SH}+p_{HT\}$를 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 Gale-Shapley 알고리즘의 수행 복잡도 $O({\mid}V{\mid}^2{\mid}E{\mid})$를 $O({\mid}V{\mid}^2)$으로 향상시켰다. 또한, 불균형 결혼 문제인 경우에도 적용될 수 있도록 확장성을 갖고 있다.
건설산업관리는 건설사업의 초기부터 완성에 이르기까지 범위, 시간, 비용, 품질 등 관련 요소에 대한 통합 관리를 통해 프로젝트를 성공적으로 완수하기 위한 조직적 활동이며, 이의 궁극적 목표는 전사적 경영효율을 극대화하는 것이다. 이를 위해 관리자는 작업의 범위와 방법과 순서 및 비용과 일정을 계획, 실행, 감시 및 통제하며 그들에 수반되는 자원을 할당하고 조정한다. 자원배분은 공기 및 비용과 밀접하게 연관되고, 따라서 이들 관계에 근거한 효과적 자원배당은 하나의 의사결정문제로 모형화될 수 있다. 여기서 문제를 구성하는 의사결정기준과 대안의 성과뿐만 아니라 가중치 또한 중요한 기능을 하므로, 이들의 산정에는 일관성과 객관성이 담보되어야 한다. 본 논문은 다수의 의사결정기준하에 동시에 계획된 단일(복수) 프로젝트(현장)에 속한 활동들간에 한정된 동일 자원의 효과적 투입을 위한 우선순위를 결정하는 개념과 방법을 제시하였다. 기반 도구로 다기준 의사결정기법의 하나인 계층분석법을 활용하였으며, 세 가지 유형의 사례에 적용하여 그에 대한 타당성과 유용성을 보였다. 사례 1은 각 활동이 주공정상에 위치하며 선택기준으로 조기종료시간, 잔여후속공기, 후속활동수, 자원요구량 등을 선정하였으며, 사례 2는 경쟁 활동이 상이한 여유시간과 조기종료시간, 자원일수, 후속잔여공기, 후속활동수 등을 의사결정속성으로 선정하였다. 사례 3은 이미 수행된 4개의 농사에 대해 본 연구의 방법을 피드백하여 유용성을 검토하였다.
보색 필터는 저조도 환경에서 좋은 감도와 잡음률을 가지고 있으며, 방송 시스템에서 사용되는 비월주사 방식과 호환이 가능하기 때문에 일반 사용자 수준의 디지털 비디오 카메라에 널리 사용된다. 그러나 보색 필터로부터 획득된 완전컬러 영상은 거짓색상과 지퍼효과와 같은 색상 잡음에 의하여 화질열화가 발생한다. 이러한 잡음들은 원색 필터에서 일반적으로 사용되는 에지 적응적 색상 보간 방식을 사용함으로써 없앨 수 있지만, 보색 필터의 특유한 패턴 때문에 원색 필터에서 사용되는 방식을 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 보색 필터에 알맞은 에지 적응적 색상 보간 방식을 적용하는 것이 중요한 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 보색 필터를 위한 새로운 에지 적응적 색상 보간 방식을 제안한다. 에지 방향을 정확하게 추정하고 재현된 영상의 품질향상을 위해 분산의 함수가 가중치로 사용되었고, 여러 방향의 에지 성분을 고려하기 위해서 새로운 색상 변환 행렬이 제시되었다. 실험 결과를 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
노거수는 높은 가치를 지니고 있는 재생불능자원이므로 과학적이고 합리적인 가치 평가는 노거수의 보존관리에 있어 매우 중요하다. 그러나 현재 노거수의 가치 평가에 관한 연구와 권위 있는 평가 지표는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 노거수의 특수성을 감안한 가치 요인을 분석하여 합리적인 평가 지표를 선정하고 현실 적용 가능한 가치 평가 모형을 구축하는데 목적이 있다. 노거수의 평가 지표는 경제가치, 과학연구가치, 생태가치, 경관가치, 사회공익가치로 구분된다. 노거수의 가치에 대한 중요 인자는 인문역사, 성장장소, 수목상태, 수형, 수세, 수종, 수관, 보호등급, 성장환경 등 이다. 계층분석법(AHP)을 이용하여 가치 평가 산식을 작성하고 경주의 세계문화유산인 계림숲 내에 위치한 느티나무의 가치 평가를 실시하였다. 느티나무의 가치는 평가결과 491,503,300원으로 추정된다. 연구 결과는 노거수의 가치 감정과 손실 보상에 중요한 자료가 되며 노거수에 대한 보호 의식을 향상시킬 수 있다.
정비도는 정비를 쉽고 신속하게 할 수 있는 정도를 나타내는 시스템의 주요 설계 특성이다. 정비도를 고려한 시스템 설계는 무기시스템의 운용유지 비용을 줄여 주는 중요한 역할을 수행하지만, 시제품 제작 이후 정비도 평가를 통해 설계변경이 이루어지면 비용증가와 일정지연을 초래할 수 있다. 정량적 정비도 평가는 정비업무 수행 가능여부를 검증하고, 설계자가 시스템의 특성을 고려한 빠른 의사결정을 수행하여 정비성 향상을 위한 설계를 수행할 수 있도록 지원해야 한다. 기존 논문에서는 시스템설계 초기에 그래프 이론을 활용하여 정비도 지수를 산출하였으나 정비속성간 관계 값의 적절성 및 정비도 평가의 정확도에 한계가 있다. 퍼지 로직과 3D 모델링을 활용한 정비도 평가방법의 경우에는 시스템 전수명주기 동안에서의 정비도 평가를 수행하고 결과의 활용을 통해 설계통합 환경 하에서 설계개선을 신속하게 진행하고 효율적으로 정비도를 평가하고 관리하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 모델기반 시스템공학 도구와 MATLAB이 결합된 통합환경 하에서 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법과 퍼지 로직을 활용하여 정비도를 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 시스템공학도구 상에서 SysML bdd 다이어그램을 통해 무기시스템의 물리적 설계구조를 모델링하고 정비속성과 정비속성간 쌍대비교 행렬을 생성하여 정비도를 모델링하였다. 그리고 SysML의 par 다이어그램을 생성하고 MATLAB과의 연동을 통해 AHP 기반의 정비속성별 가중치 연산 및 퍼지 로직을 활용하여 정비도를 산출하였다. 본 연구결과의 활용을 통해, 일관성 있고 진화적인 정비도 모델을 효율적으로 관리할 수 있고, 시스템의 정비도 설계 상태를 정량적으로 분석할 수 있으며 정비도가 낮은 품목을 조기에 식별하여 빠른 의사결정과 설계 개선을 달성할 수 있다.
광양항만배후단지의 단기-중기-장기 벤치마킹 군집경로에 청도항만배후단지가 포함되어 있어 벤치마킹의 양적인 수준을 제시하였다. 그러나 구체적인 경쟁요인을 도출하고 우선순위를 파악에는 한계점이 있었다. 따라서 본 연구의 목적에서는 "광양과 칭다오 항만배후단지의 경쟁요인에 관한 비교분석"을 통해 광양항만배후단지와 칭다오 항만배후단지 경쟁요인의 우선순위를 파악하고자 한다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 요인분석 결과, 공통성의 적재치가 0.6이상인 20개의 경쟁요인을 산출하였고 회전된 성분행렬 분석을 통해 '운영요인', '서비스요인', '비용요인', '항만인프라 요인', '배후지여건 요인' 등 5개 상위요인으로 그룹핑하였다. 둘째, 상위경쟁요인의 중요도를 분석한 결과 배후지여건요인(0.256)이 가장 중요한 요인으로 분석되었고, 복합가중치를 이용한 종합중요도에서는'배후인프라 시설', '배후지의 경제규모', '직배후도시와의 접근성' 등 요인의 중요도가 높게 분석되었다. 셋째, 최종대안에 대한 세부 속성별 중요도를 비교분석한 결과 광양항만배후단지는 '항만정보시스템', '다양한 행정서비스 지원', '국제항만과의 접근성', '세관의 효율성', '조세혜택' 등 5가지 요인이 칭다오항만배후단지보다 경쟁력이 높은 것으로 평가되었다.
지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.
기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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