본 논문에서는 계층적 블록매칭 알고리즘(HBMA)을 위한 두 가지 병렬 VLSI 아키텍쳐를 제안한다. HBMA는 계층에 따른 반복수행과 공간 인터폴레이션을 기반으로 수행되며, 이러한 수행 특성은 병렬처리의 장애요소인 데이터 종속성을 내재하고 있다. 제안된 아키텍쳐는 HBMA의 계층간 데이터 종속성을 해결하기 위하여 기본적으로 파이프라인 구조를 채택하고 있으며, HBMA에서 주어진 매개변수에 따라 세 단계의 스테이지로 구성된다. 제안된 아키텍쳐는 입력 프레임 데이터의 흐름을 제어하는 방식에 따라 두 가지 종류로 구분된다. U-Architecture는 단방향 스캔 순서를 따르도록 설계되었으며, B-Architecture는 양방향 스캔 수서를 따르도록 설계되었다. 각 아키텍쳐의 내부 메모리와 인터폴레이션 모듈은 해당 스캔 순서에 따라 동기적으로 동작할 수 있는 구조를 가진다. 성능분석의 결과로서 본 논문에서 제안한 두 가지 아키텍쳐가 모두 방송용 비디오 포맷을 실시간으로 처리할 수 있음을 보이고, HDTV 포맷은 가까운 장래의 VLSI 기술로 실시간 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또한, B-Architecture는 공간 연결성 내부 메모리 구조를 채택함으로써 입력 데이터의 재활용도를 높이고, 이에 따라 Q-Architecture에 비해서 데이터 입출력 핀의 개수를 약 반정도 줄일 수 있는 특성을 보이고 있다.
진주조개를 모방한 생체모방 복합재료의 저속충격 하에서의 동적 거동에 대해 연구하였다. 이러한 복합재료는 단백질과 미네랄 층이 계층구조를 이루고 있다. 유한요소해석을 사용하여 복합재료의 충격거동을 해석하였다. 복합재료의 계층구조가 동적 거동에 미치는 영향을 고찰하였다. 생체모방구조물은 계층구조의 차수가 높아짐에 따라 저속충격에 대해 충격지점에서 구조물이 받는 최대 응력과 변위, 접촉하중을 감소시킨다.
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.
제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
p-version 유한요소법을 사용한 바닥 슬래브의 탄성해석은 어떤 종류의 요형모서리, 개구 그리고 손상단면을 갖는 점에서 응력특이성을 수반하게 된다. Reissner-Mindlin의 평판이론에 근거한 C.deg.- 평판 계층요소를 사용한 결과가 이론치 및 참고문헌에 발표된 수치해석값과 비교되었다. h-, p-와 hp-version의 수렴속도는 전체적 차원에서의 자유도 증가에 따른 에너지 노름값을 사용하여 예측할 수 있다. 만약에 자유도의 항으로 나타내지는 정확도를 여러 해석방법을 비교하는 기준으로 삼으면 본 연구에서 새로 제안되는 p-version 유한요소해석법의 근사해는 종래의 h-version에 근거하여 현재 까지 발표된 어떤 것 보다 훨씬 효율적 접근방법이라 하겠다. 해석예로는 150.deg. 둔각을 갖는 마름모꼴평판과 손상단면을 갖는 정방형평판이 사용되었다.
본 연구에서는 사용성 테스트와 사용자 설문조사 단계를 거쳐 고연령계층 사용자를 고려한 통합 리모컨 버튼 레이아웃을 도출하여 고연령층의 사용편의성이 반영된 리모컨의 사용성을 향상시키고자 하였다. 이를 위하여 일차적으로 신체, 인지심리적인 고연령층의 인간요소(human factor)들을 추출한 다음, 고연령계층 중 연령대별 남녀 사용자를 모집하여 현재 사용되는 기존의 리모컨으로 사용자에게 과제를 부과하여 사용성 테스트와 설문조사를 실시하였다. 사용성 테스트 결과를 중심으로, 통합 리모컨 버튼 레이아웃 디자인 시 반영되어야 할 필수 기능 버튼의 도출과, 버튼 배열의 최적화된 모델을 제시 할 수 있었다. 또한 이러한 과정을 통해 UI 디자인 시 지켜져야 할 세가지 요소인, 연관있는 기능의 동일요소 부여로 동작의 상호 의사소통을 고려해야한다는 것(유사성)과 유사기능간 근접배치로 사용자가 동작할 수 있는 버튼을 쉽게 이해하도록 해 주어야 한다는 것(근접성), 그리고 예상되는 연속 동작의 기능을 동선을 고려해서 배치해야 한다는 것(연속성)을 확인하였다. 마지막으로, 한 가지 기준에 의한 일률적인 버튼 배열보다 사용자의 요구사항과 인지적 한계를 반영한 그룹핑을 고려한 버튼 배열이 사용성을 높이는 중요한 요인이라는 것을 알 수 있었다.
철도선로구간의 노후도는 궤도, 노반, 교량, 터널 등 요소시설의 노후도로 결정되며 궤도의 선형 또한 선로구간 노후도에 영향을 준다. 본 논문에서는 계층구조분석(analytic hierarchy process: AHP)과 자료포락분석(data envelopment analysis: DEA)을 활용하여 선로구간의 노후도를 평가하는 방법을 제시한다. AHP는 다수의 전문가들이 평가하는 각 요소시설의 중요도를 체계적으로 파악할 수 있도록 해준다. 요소시설에 대한 중요도는 전문가에 따라 달라질 수 있다. DEA는 선로구간 요소시설의 중요도 가중치 범위를 체계적으로 반영하여 선로구간의 노후도를 평가할 수 있도록 해준다.
2008년부터 건설시장 진압규제 완화의 일환으로 실행된 일반 및 전문건설업체 간 겸업제한이 단계적으로 폐지되어 상호간의 시장진입이 가능해짐으로써 각 기업에게 위기 또는 기회가 될 수 있는 환경이 조성되었다. 반면 이러한 새로운 제도적 변화는 건설기업들의 적응력, 생존력, 그리고 더 발전할 수 있는 경쟁요인과 경영전략을 수립해야 될 필요성을 제기한다. 본 연구는 겸업폐지에 따라 전문건설업체에서의 경쟁력 요소 변화를 측정 분석하고, 그에 따른 지속적인 성장을 위한 핵심 경쟁력 요소를 전문건설업체의 입장에서 제시하는 것을 목적으로 조사 분석하였다. 그 결과, 6개 분야의 주요 경쟁력 요소를 기준으로 하위계층의 핵심경쟁력 20개 요소를 추출하였고, 겸업제한폐지 이후의 전문건설업체는 주요 경쟁력 요소별 변화에 상대적으로 크게 영향을 받는 것으로 파악되었다. 또한, 겸업제한폐지 전후에 따른 핵심경쟁력 요소를 동일계층 내에서 분석하여 상대적인 경쟁력 요소의 중요도 변화를 측정하여 제시하였다. 본 연구의 결과는 건설 환경의 변화 하에서 전문건설업체의 장기적 경영전략 수립에 기초적 자료를 제공할 수 있을 것이다.
계층버스 다중처리기 시스템에서 캐시 일관성 프로토콜은 시스템 성능에 영향을 준다. 특정 캐시 일관성 프로토콜 하에서 시스템의 성능은 버스의 대역폭 및 메모리크기, 메모리 블록의 크기에 따라 영향을 받는다. 따라서 시스템 성능에 영향을 미치는 요소들에 대한 민감도 분석이 필요하다. 본 논문에서는 계층버스 다중처리기에 캐시 일관성 프로토콜을 적용하고, 프로토콜에서 정의된 상태가 나타날 확률을 구하였다. 구해진 확률값을 분석적 모델에 적용하여 시뮬레이션을 하였다. 그리고 시뮬레이션 결과를 기반으로 시스템의 성능에 영향을 미치는 요소에 대한 민감도 분석을 하였다.
본 논문은 화랑문제 분야에 관한 것으로, 다각형의 계층구조에서 경비충분집합에 될 수 있는 기하학적인 요소들에 관해 다루었다. 경비충분 집합이 될 수 있는 기하학적인 요소로 다각형의 삼각화를 고려하였고, 다각형의 삼각화한 대각선분에 대해 완전가시성으로 양쪽을 다 감시할 경우 경비충분집합이 되는 삼각형의 부류가 볼록 다각형, 단변단조 다각형, 소용돌이 다각형임을 보였고, 그 외의 별모양 다각형, 단조 다각형, 완전외부가시성 다각형에서는 경비충분집합이 되지 못함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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