본 논문에서는 강의노트의 저장 형식이 XML 문서라는 사실을 기반으로 강의노트 사이의 유사도 계산 문제를 XML 문서 사이의 유사도 계산 문제로 치환해 해결한다. 그리고 유사도를 계산할 때 강의노트가 포함하는 컨텐츠의 논리적 구조의 특징을 반영한다. 본 논문에서 제안한 기법을 사용해 사용자가 소유한 강의노트와 유사한 강의노트들을 정확하게 검색함으로써 사용자가 효과적으로 강의노트를 학습할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.
본 논문에서는 슬라이딩모드 제어이득을 실시간으로 계산하여 적응시키는 적응 가변구조제어기 설계방법을 제시한다. 제시된 방법은 간단한 계산으로 슬라이딩모드제어의 조건을 만족시키도록 제이이득을 변화시키므로 채터링을 감소시키고 추적오차성능을 개선시킨다. 계산시간이 적어 실시간 제어에 적용이 쉬운 장점이 있다. 제시된 제어방법을 기존의 방법과 비교하여 설계의 예를 보였고 시뮬레이션을 통하여 제시된 방법의 유용성을 보였다.
본 논문은 연산부, 지시부, 전원부/통신부로 이루어진 디지털적산열량계 개발에 관한 연구이다. 개발된 제품은 열량계산을 하는 K-테이블을 실시간으로 계산하여 순간열량계산에 사용하고, 온도 보정알고리즘을 내장함으로써 기존의 제품보다 훨씬 정밀한 계량이 가능하도록 하였고, 저전압 (3.6V), 저전류 MPU(Tiny28L)을 사용하여 배터리 수명을 연장하고, 회로를 단순화 함으로써 생산 단가는 기존의 제품보다 저렴하게 하였다. 개발된 제품의 또다른 특징은 통신부를 내장함으로써 개발한 디지털적산열량계를 이용하여 인터넷 등을 통한 원격검침에 이용가능하도록 하였다.
STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다 STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결절자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.
인공신경회로망 기술은 선형 또는 비선형성 계산 문제를 복잡도에 무관하게 학습에 의해 자동으로 근사한다. 또한 알고리즘이 단순하며 잡음에 강하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 반면 대상시스템의 특성이나 조건이 변경되면 계산성능을 보장할 수 없고, 계산의 신뢰성 보장 한계가 모호하기 때문에 제어문제에는 실용화가 어려운 것으로 알려져 있다. 제안 모델은 인공신경회로망의 장점을 유지하면서, 위와 같은 문제점을 해결한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 모델은 기존 제어기에 비해 우수한 추종제어성능을 보이는 것으로 밝혀졌다.
본 논문에서는 pairing 연산을 이용하는 효율적인 identity 기반의 전자서명 알고리즘을 제안한다. Identity 기반의 전자 서명에서는 pairing 연산이 가장 계산량이 많이 필요한 연산이기 때문에, 제안하는 알고리즘은 이 연산을 최소화하도록 설계되었다. 또한 서명 검증과정에 필요한 2번의 pairing 연산 중에서 1번의 연산을 사전 계산해 둘 수 있게 하여서 온라인 계산에 필요한 연산량도 최소화하였다.
0.18$\mu\textrm{m}$ 표준 셀 라이브러리로 구현할 때 2.69㎱의 임계 경로 지연을 가지는 SIMD구조의 포화 덧셈기를 설계하였다. 기존의 설계에서 임계 경로를 구성하는 CLA를, 8비트까지만 자리올림(Carry)이 전파될 때 정확한 계산을 보장하는 근사 덧셈기의 형태로 설계한 결과, 임계 경로 시간 지연을 약 22% 감소시킬 수 있었다. 파이프라인 구조 프로세서에서 사용될 포화 덧셈기의 근사계산이 실패하는 경우에는, 추가적인 2개의 클록주기 동안 재 계산을 수행하게 된다.
컴퓨터 그래픽의 모델링에 있어서 메타볼은 인체를 모델링하기에 매우 적합한 모델링 요소로서 사용되어 왔다. 메타볼을 랜더링하는 방법으로서는 광추적기법(ray-tracing)이나, 메타볼을 다각형화하여 다각형랜더링가속기를 이용하는 것이 있는데, 전자는 높은 계산량으로 인해서 실시간으로 랜더링하기 어려운 문제가 있고, 후자인 경우에는 모델링 과정에서 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형들을 추출하여 이를 랜더링 시에는 랜더링 가속기를 이용해서 실시간으로 랜더링 할 수 있는 장점이 있지만, 다각형을 추출하는 과정이 높은 계산량과 많은 메모리를 필요로 하므로 랜더링 시 모델의 특성이 변화하는 경우마다 많은 계산량을 필요로 하는 다각형화를 재 수행해야 하므로 실시간 랜더링이 어려운 문제가 있다. 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형을 추출하는 방법으로 많은 연구가 진행되었지만, 이들 대부분이 많은 메모리와 높은 계산량을 요구하고, 다각형화를 가속화기위한 병렬화가 어려운 문제점이 있다. 이로 인해서, 본 논문에서는 다음과 같이 두 가지 특징이 잇는 메타볼 다각형화 알고리즘에 대해서 제안하고자 한다. 첫째로 기존의 방법에 비해서 적은 메모리를 사용한다. 둘째로 높은 병렬화로 하여금 계산량의 문제를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 문서의 자동 분류를 위한 용어 빈도 가중치 계산 방법으로 Box-Cox변환기법을 응용한 정규화 용어빈도 가중치를 정의하고, 이를 문서 분류에 적응하였다. 여기서 Box-Cox 변환기법이란 자료를 정규분포화 할 때 적용하는 통계적인 변환방법으로서, 본 논문에서는 이를 응용하여 새로운 용어빈도가중치 계산법을 제안한다. 문서에서 등장한 용어 빈도는 너무 많거나 적게 등장할 경우, 중요도가 떨어지게 되는데, 이는 용어의 중요도가 빈도에 따른 정규분포로 모델링 될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 정규화 가중치 계산방법은 기존의 용어빈도 가중치 공식과 비교할 때, 용어마다 계산방법이 달라져, 로그나 루트와 같은 고정된 가중치 방법보다는 좀더 일반적인 방법이라 할 수 있다. 신문기사 8000건을 대상으로 4개의 그룹으로 나누어 실험 한 결과, 정규화 용어빈도가중치 계산방법이 모두 우위의 분류 정확도롤 가져, 본 논문에서 제안한 방법이 타당함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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