기존의 논리 프로그램을 병렬로 실행하는 방법들은 병렬화의 제약이 되었던 공유 변수들의 생산변수-사용변수의 의존관계로 인해 서술적인 표현력이 강한 논리 언어에 잠재된 병렬성을 살리지 못했다. 이 논문에서는 공유 변수의 의존 관계를 제거하기 위해 논리 프로그램의 실행을 증명 나무의 생성 단계와 사실을 처리하는 두 단계로 분리하는 방법을 제시한다. 첫단계에서는 변수마다 유일한 번호를 붙여 증명 나무에 생성되는 연구들을 변수 수열로 차별화하고, 사실 처리시 각 변수의 값을 차별화된 변수로 구하여 증명 나무의 성공 여부를 확인할 수 있다. 따라서, 생산 변수가 값을 생산한 후 사용 변수가 있는 술어의 처리가 가능했던 기존의 병렬 처리 방식보다 더 높은 병렬성을 이룰 수 있다.
본 논문에서는 Reed-Muller 전개식에 의한 3치 논리 회로를 설계하는 한 가지 방법을 제시하였다. 제시된 3치 논리 회로의 설계 방법은 Reed-Muller 전개식의 계수에 대하여 모든 변수의 차수를 검사하여 RME 모듈(Reed-Muller Expansions module)의 수를 최소화하는 최적의 제어 입력 변수의 순서를 결정한다. 최적의 제어 입력 변수의 순서는 회로 비용 행렬의 계산에 사용되며, 이 회로 비용 행렬의 계산 결과를 이용하여 Reed-Muller 전개식에 의한 RME 모듈의 나무 구조의 3치 논리 회로를 설계한다. 제시된 방법은 최적 제어 입력 변수를 찾는데 유일하게 단위시간 내에 수행되며, 컴퓨터 프로그램이 가능하고, 프로그래밍 수행 시간이 $3^n$이다.
오늘날 세계는 글로벌, 디지털 시대를 향해 눈부신 변화를 거듭하고 있으며 제조업 기반의 기업은 이러한 변화에 대응하기 위하여 새로운 경영기법과 생산시스템을 도입하고자 노력하고 있다. 그러나 기업이 빠른 변화에 대응하기 위해 제조시스템에 대한 명확한 분석도 없이 새로운 기술만 적용한다면 실패는 필연적으로 존재하게 된다. 그러므로 기업은 제조 시스템에 대한 명확한 분석이 필요하고, 공정개선에 대한 위험성을 줄이는 새로운 방법이 필요하게 된다. 따라서 본 논문은 공장 시스템의 공정개선에 대한 새로운 접근 방법인 시스템 접근 방법을 시스템 분석, 시스템 진단, 시스템 검증으로 체계화하여 제시하고자 한다. 시스템 분석은 객체지향 분석법인 UML로 시스템의 제품(Product), 자원(Resource)과, 공정(Process)관점에서 시스템을 분석한다. 시스템 진단은 제약이론(Theory of constraints)으로 시스템 향상을 위한 핵심요인을 확인한다. 시스템 검증은 가상 생산 기술(Virtual Manufacturing Technique)을 적용하여 핵심 제약요인에 대한 해결 방안을 제시한다. 위와 같은 방법론을 조선소 가공공장에 적용하여 생산성 향상을 위한 새로운 대안들을 제공한다. 가공공장에서 UML 모델은 가공공장에 대한 명확한 분석방법과 외부환경에 쉽게 적응하기 위한 재사용성을 나타내고, 제약이론의 논리나무(logical tree)는 가공공장을 최적하기위한 논리적 도구를 제공하며. 이산 사건 시뮬레이터-QUEST는 최적화된 가공공장을 검증하는 의사결정 도구를 제공한다.
The purpose of this paper is to investigate a possibility of applying multimethodological approach for solving a dilemma. The motivation of this attempt is that the two different approaches, the system dynamics and the theory of constraints, resemble each other in having mental models for describing the target system and using graphic tools for representing those mental models. After a brief discussion on the comparison of the two approaches, a combined method applying to the problem of dilemma is suggested. For an experimental example, the proposed approach is applied to the sales and finance conflict on an inventory issue. The study shows that the suggested approach is able to complement each other's drawbacks. Especially constructing a stock-and-flow model and implementing a computer simulation would be very useful for quantifying the system's behavior which is hardly tracked down when applying the theory of constraints alone.
본 논문에서는 논리학에서 전통적으로 다루어 온 패턴인 삼단논증의 결론을 DNA 컴퓨팅을 이용해 증명해 내는 방법을 제시한다. 연역 장치로 진리나무 방법의 하나(resolution refutation)를 사용하기 위해서, 삼단논증의 전제들과 결론의 부정을 예화시킨 후 CNF 형태로 바꾸어 준다. 그리고 이것을 이중 가닥의 DNA 분자로 디자인한 후, 해소 반응을 통해 모순, 즉 닐(nil)을 발견하게 되면, 증명은 완료된다.
본 논문에서는 훈련용 워게임모델의 근접전투 피해평가를 위한 새로운 근접전투전문가시스템을 제안하였다. 군에서 사용하고 있는 워게임모델에서 피해평가 모의논리는 아주 중요한 모의가능이다. 현재, 육군의 군사단급 워게임모델인 창조21 모델에서는 근접전투 피해평가의 핵심기능이 창조21 모델에서 계산되지 않고, 공개소스와 내부논리를 알 수 없는 미군에서 제작한 근접전투전문가시스템(일명 COBRA)에서 별도로 계산되고, 이 결과가 네트워크를 통해 창조21 모델로 전송되어 근접전투에 대한 피해평가가 이루어진다. 본 논문에서는 COBRA를 대체할 수 있는 근접전투전문가시스템을 의사결정나무를 이용해서 제안하였다. 제안하는 시스템은 실험결과 COBRA와 유사한 성능을 보였고, 시스템의 계산량이 적었고 군사작전 상황에 적합하였다.
본 논문은 Verilog HDL이나 VHDL로 설계된 디지털 회로의 구조를 효율적으로 분석하고 디버깅 할 수 있는 ECAD 소프트웨어를 제안한다. 이 소프트웨어는 HDL 코드를 파싱하여 내부 구조에 대한 정보를 추출한 후 여러 가지 종류의 그래픽 도우미 예를 들면, 배치배선 알고리즘을 적용하여 생성된 계층구조의 논리회로도, 각 모듈을 구성하는 요소들을 나타내는 객체 나무 그래픽, 인스턴스들의 계층구조를 나타내는 인스턴스 나무 그래픽, 내부 시그널 간의 관계를 나타내는 시그널 관계도(SPD, signal propagation diagram) 등으로 표현된다. 디버깅에 가장 중요한 기능은 여러 가지 다른 관점의 설계 정보(HDL 코드, 객체 나무, 인스턴스 나무, SPD, 파형 등)에서 임의의 객체로부터 출발하여 동일한 설계 정보를 찾아내는 기능이다. 이러한 기능들은 설계자가 수작업으로 HDL 코드를 분석하고 버그를 찾아내는 기능을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다.
보전에 중점을 둔 신뢰성(RCM)은 1960년대 후반 상업용 항공기산업을 위해 개발되었고, 현재는 항공기 이외의 여러 장치에도 적용되고 있다. RCM은 예방보전계획을 수립하기 위한 방법으로 예방보전계획은 장치와 구조물의 안전성과 가동성 수준을 효율적이고 효과적으로 성취하게 한다 RCM은 장치와 구조물에 적용가능하면서 효율적인 예방보전요구를 확인하기 위해 결정논리나무를 사용한다. 결정논리를 통하여 보전작업의 실행 필요성에 대하여 최종적으로 판단한다. 본 연구에서는 IEC 60300-3-11을 중심으로 기기나 장치에 대한 RCM분석방법 및 운용방법에 대한 지침을 제공하고자 한다.
보전에 중점을 둔 신뢰성(RCM)은 1960년대 후반 상업용 항공기산업을 위해 개발되었고, 현재는 항공기 이외의 여러 장치에도 적용되고 있다. RCM은 예방보전계획을 수립하기 위한 방법으로 예방보전계획은 장치와 구조물의 안전성과 가동성 수준을 효율적이고 효과적으로 성취하게 한다. RCM은 장치와 구조물에 적용가능하면서 효율적인 예방보전요구를 확인하기 위해 결정논리나무를 사용한다. 결정논리를 통하여 보전작업의 실행 필요성에 대하여 최종적으로 판단한다. 본 연구에서는 IEC 60300-3-11을 중심으로 기기나 장치에 대한 RCM분석방법 및 운용방법에 대한 지침을 제공하고자 한다.
최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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