본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델에서 입력 공간의 효율적인 분할을 위하여 계층적 클러스터링방법을 이용하고 있다. 기존의 HCM, FCM 등에서 초기치를 임의로 선택함으로써 데이터의 클러스터를 생성하였으나 제안된 방법은 계층적인 클러스터링을 이용하여 각 데이터간의 정보를 이용하여 클러스터링을 좀더 일반화하였다. 임의로 주어진 초기치에 의하여 클러스터의 형태가 바뀔 수 있는 문제점을 각각의 데이터 정보를 이용함으로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 이를 자동차 연료 예측 문제에 적용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 가상세계를 구축하는데 기반이 되는 가상환경을 설계하고 구현한다. 가상환경의 설계는 지금까지는 체계화된 구조화 방법이 없이 이루어져 왔다. 하지만 본 논문에서는 실세계를 구성하는 환경변수의 분류를 바탕으로, 가상환경을 기능과 범위에 따라 6개의 계층으로 구조화한다. 이 구분된 각 계층들은 각기 독립적으로 동작하며, 주기적으로 정보를 교환하여 전체환경을 구성하게 된다. 설계된 가상환경은 실세계 환경과 같이 다양한 상황을 보여주며 확장에 있어서도 유연함을 보여 준다. 마지막으로 제안된 가상환경의 구조화 방안을 바탕으로 가상세계를 구현하여 시험함으로써 그 가능성을 보였다.
본 논문은 회화적 렌더링(painterly rendering)을 위한 다양한 크기를 갖는 곡선 브러시 스트로크(brush stroke)의 생성에 관한 알고리즘과 그 구현 방법을 다루고 있다. 논문에서 제시하는 알고리즘은 한 장의 영상을 입력으로 하여. 화가가 손으로 그린 듯한 느낌을 주는 결과 영상을 만들어 낸다. 결과 영상은 브러시의 크기에 따라 몇 개의 계층(layer)으로 구성되며 각 계층들은 일련의 스플라인 커브(spline curve)로 모델링된 곡선 브러시 스트로크들로 이루어진다. 또한 결과 영상의 회화적 느낌을 강조하기 위하여 입력 영상의 색상을 변환하는 과정을 포함하고 있다.
컴포넌트 기반의 소프트웨어의 중요성은 널리 인식되어, 국내에서도 컴포넌트화 된 시스템 개발은 이미 큰 조류를 형성하고 있다. 개발된 컴포넌트들을 인터페이스만을 통해 대체가 용이하도록 하기 위해서는 컴포넌트 식별 과정에서 전체 시스템을 관리하는 아키텍쳐를 구성해야 한다. 본 논문에서 제시하는 컴포넌트 식별은 요구 사항 분석을 통한 유즈케이스 모델을 중심으로 이루어진다. 또한 시스템 아키텍쳐를 유지하는 컴포넌트 생성을 위해서 비즈니스 계층과 시스템 계층의 산출물들을 파악하여, 컴포넌트를 위한 구성요소를 추출한다 추출된 구성요소를 기반으로 UML 표기법과 확장 매커니즘을 적용하여 컴포넌트설계 워크플로우를 모델링 하고자 한다.
현재의 시스템 개발 프로젝트에서 대부분의 기업은 관계형 데이터베이스를 목표 환경으로 채택하고 있지만 설계자들은 기존의 파일 시스템이나 계층형 데이터베이스의 설계 방식을 관계형 데이터베이스 설계 시에도 그대로 적용하려는 경향이 있다. 또한 모델링 시 시스템 특성과는 무관한 업무 중심의 엔티티 관계도를 작성함으로써 구현 시에 모델을 상당 부분 변경하거나 추가해야 하는 오버헤드가 발생하기도 한다. 관계형 데이터베이스의 경우 구조를 어떻게 설계하느냐에 따라 효율의 차이가 크게 나타나므로 성능 향상을 위한 데이터 모델링 기법이 중요한 이슈로 등장하게 되었다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 성능과 관련하여 이미 연구되고 실험된 내용을 여러 문헌과 자료를 참고하여 조사하였다. 성능 항상을 위한 모델링 기법들을 테이블, 릴레이션쉽, 인덱스 등의 객체별로 분류하여 정리하였고, 조사된 내용 중에서 몇 가지를 선택하여 Oracle DBMS 환경에서 실제로 실험을 실시하였다. 대용량 테이블에 대한 질의를 수행하여 소요되는 시간을 측정하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 검증된 결과를 토대로 제안되는 모델링 방법을 제시한다.
This paper describes fault diagnosis method in complex system with hierachical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from current machine state signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis comprising Hierarchical Neural Network(HNN). HNN consists of four level neural network, first level for item fault symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing HNN wiht multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows(Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural newtork operate as a separate process in HNN. The message queue take charge of information exdhange and cooperation between each neural network.
비행 시뮬레이션 소프트웨어 개발 시 구름효과 구현을 위한 대표적인 연구로는 파티클 시스템을 이용한 구름 모델링과 텍스쳐 맵핑을 이용한 구름판 모델링이 있다. 하지만 전자의 경우 낮은 프레임율을 야기하는 반면, 후자의 경우는 비행 시 현실감이 떨어지는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 구름판 모델링 방법에 현실적 효과를 더 할 수 있도록 카메라에 안개효과를 적용하는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 OpenSceneGraph를 사용한 대용량의 맵 데이터베이스 환경에서 실험 한 결과 기존의 구름판 모델링 방법에 비해 1~2Hz 정도로써 프레임은 거의 차이가 없었고, 현실적 효과 측면에서는 파티클을 이용한 구름 모델링 방법과 비슷하게 자연스럽고 현실적인 효과를 보였다.
XML을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 B2B 시스템 구축 시 가장 중요한 부분은 모델링을 어떻게 하느냐 일 것이다. 기존의 관계형 데이터베이스에 저장된 정보를 XML 문서로 변환하는 것뿐만 아니라 신규로 정의하여 사용하는 정보에 대하여서도 확장성 있고 만족할 만한 성능을 보장하도록 구조화시킬 것인지가 관건이다. XML 문서는 그 자체로 하나의 객체이며 객체지향 모델링의 표준인 UML을 사용하여 문서정보 뿐만 아니라 시스템 전체를 모델링하는 것이 가장 바람직한 접근 방법이다. 따라서 본 논문은 계층구조를 갖는 XML 데이터를 관계형 데이터베이스로 저장이 가능하도록 하는 모델링 방법론을 제안하였다. 이를 위하여 우선적으로 객체지향 설계언어인 UML를 이용해서 클래스 다이어그램을 도출한 후, 클래스 다이어그램에 의해서 XML DTD 설계를 위한 XML 모델링을 소개하고 이들의 모델링으로 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안하였다. 아울러 변환 방법에 의해 관계형 데이터베이스 스키마 스크립트를 구현했다.
인터넷의 민감한 트래픽 특성으로 인해 기존의 트래픽 모델링 분석법으로 최적화된 네트워크 환경을 구성하기에는 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 트래픽의 버스트 특성을 정확히 예측하고 모델링 하기 위한 방법으로 자기 유사 특성에 대해 분석하고자 한다. 실제 인터넷 네트워크에서의 RTT(Round-Trip Time)를 측정함으로써 계층, 거리별 링크간의 LRD(Long-Range Dependence) 와 노드 큐의 특성, 자기유사성 정도를 구하고 측정된 데이터의 확률 분포를 통해 실제 트래픽의 특성에 대해 분석하였다
본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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