이 글에서 우리는 유니놈에 기반한 퍼지 논리를 위한 대수적 크립키형 의미론을 다룬다. 이를 위하여 먼저 유니놈에 기반한 논리체계들을 위한 대수적 의미론을 재고한다. 다음으로 유니놈에 기반한 체계들의 일반적 구조에서 다양한 종류의 일반적 대수적 크립키형 의미론을 소개하고 그것들을 대수적 의미론과 연관 짓는다. 마지막으로 우리는 유사하게 특수한 대수적 의미론을 소개하고 이를 또한 대수적 의미론과 연관 짓는다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황인식 시스템을 실현하기 위해 이에 필요한 상황정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황정보의 수집 및 교환을 통해 인식하고, 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 Boole 함수 및 다치 논리함수의 미분을 이용하여 유비쿼터스 환경 하에서 주변상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하고 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공하는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.
이 글에서 우리는 퍼지 논리들을 위한 크립키형 의미론을 다룬다. 보다 정확히 유니놈에 기반한 퍼지 논리 UL의 몇몇 약화없는 확장을 위한 대수적 크립키형 의미론을 소개한다. 이를 위하여 먼저 UL의 약화없는 확장 채계들을 소개하고 그에 상응하는 대수들을 정의한 후 이 체계들이 대수적으로 완전하다는 것을 보인다. 다음으로 이러한 체계들을 위한 크립키형 의미론을 소개하고 이를 대수적 의미론과 연관 짓는다.
본 논문에서는 De Bruijn 그래프에 기초한 다중처리기구성의 한 가지 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유한체상의 수학적 성질과 그래프의 성질을 사용하여 변환연산자를 제한하였으며, 이들 변환연산자를 이용하여 De Bruijn 그래프의 변환표를 도출하였다. 그리고, 이 변환표로부터 유한체상의 De Bruijn 그래프를 도출하였다. 제안한 다중처리기는 유한체상의 임의의 소수와 양의 정수에 대해 구성할 수 있으며 고장허용컴퓨팅시스템, 파이프라인 시스템, 병렬처리 네트워크, 스위칭 함수와 이의 회로, 차세대 디지털논리시스템 및 컴퓨터구조 중의 하나인 다치디지털논리시스템 등에 적용할 수 있으리라 전망된다.
본 논문에서는 노드들간의 입출력 관계가 트리형태로 주어진 경우에 이 관계를 수식으로 해석하여 최소화시키고 이를 회로로 구현하는 새로운 알고리즘을 제안한다. nakagima 등에 의해 제안된 알고리듬은 트리의 특성을 갖는 노드들의 관계를 2치논리에 근거하여 회로로 구현하였으나, 이러한 기법은 일반적인 형태로 주어진 트리구조에 대한 해석이 충분치 못하므로, 일반화된 회로의 구성에 많은 제약을 가지고 있다. 이러한 문제점에 대하여 본 논문에서는 트리구조를 갖는 노즈들의 전체적인 입출력관계를 수식으로 정리하여 최소화된 회로설계 알고리즘을 제안하고 예를 들어 이를 검증한다.
이 글에서 우리는 퍼지 논리들을 위한 크립키형 의미론을 다룬다. 이를 위한 한 예로 UL을 위한 크립키형 의미론을 다룬다. 이를 위하여 먼저 UL 채계를 소개하고 그에 상응하는 UL-대수를 정의한 후 UL이 대수적으로 완전하다는 것을 보인다. 다음으로 UL을 위한 크립키형 의미론을 소개하고 이를 대수적 의미론과 연관 짓는다.
이 글에서 우리는 연관 논리 R을 퍼지화한 체계 FR을 위한 크립키형 의미론을 다룬다. 이를 위하여 먼저 FR 체계를 소개하고 그에 상응하는 FR-대수를 정의한 후 FR이 대수적으로 완전하다는 것을 보인다. 다음으로 FR을 위한 대수적 크립키형 의미론을 소개하고 이를 대수적 의미론과 연관 짓는다. 마지막으로 이러한 의미론이 R에는 적용될 수 없다는 점을 보인다.
본 논문에서는 전류모드 CMOS를 사용하여 다치 가산기 및 다치 승산기를 구현하였으며, 먼저 효과적인 집적회로 설계 이용성을 갖는 전류모드 CMOS를 사용하여 3치 T-게이트와 4치 T-게이트를 구현하였다. 구현된 다치 T-게이트를 조합하여 유한체 $GF(3^2)$의 2변수 3치 가산표와 승산표를 실현하는 회로를 구현하였으며, 이들 다치 T-게이트를 사용하여 유한체 $GF(4^2)$의 2변수 4치 가산표와 승산표를 실현하는 회로를 구현하였다. 또한, Spice 시뮬레이션을 통하여 이 회로들에 대한 동자특성을 보였다. 다치 가산기 및 승산기들은 $1.5\mutextrm{m}$ CMOS 표준 기술의 MOSFET 모델 LEVEL 3을 사용하였고, 단위전류는 $15\mutextrm{A}$로 하였으며, 전원전압은 3.3V를 사용하였다. 본 논문에서 구현한 전류모드 CMOS의 3치 가산기와 승산기, 4치 가산기와 승산기는 일정한 회선경로 선택의 규칙성, 간단성, 셀 배열에 의한 모듈성의 이점을 가지며 특히 차수 m이 증가하는 유한체의 두 다항식의 가산 및 승산에서 확장성을 가지므로 VLSI화 실현에 적합한 것으로 생각된다.
본 논문에서는 다운 디지털 회로(DLC)를 이용하여 4치 논리 게이트를 설계하였고, 이들 게이트를 이용하여 동기식 4치 up/down 카운터를 제안하였다. 제안된 카운터는 T-type 4치 플립플롭과 $2\times1$ 임계-t 멀티플렉서로 이루어져 있고, T-type 4치 플립플롭은 D-type 4치 플립플롭과 4치 논리 게이트들(모듈러-4 가산 게이트, 4치 인버터, 항등 셀, $4\times1$ 멀티플렉서)로 구성되어 있다. 이 카운터의 모의실험 결과는 10[ns]의 지연시간과 8.48[mW]의 전력소모를 보여준다. 또한 다치논리 회로로 설계된 카운터는 상호결선과 칩 면적의 감소뿐만 아니라 디지트 확장의 용이함의 이점을 가진다.
기존에 제안되어온 판별분석 기법이 대상으로 하는 대부분의 자료는 각 개체가 어느 한 특정한 집단에 전적으로 소속되어 있는 것으로 국한되어 왔다. 그러나 오늘날 (0-1)의 이치논리가 퍼지(Fuzzy) 개념과 다치논리로 확장되는 현상은 어느 한 개체를 꼭 한개의 집단에만 국한시키는 관점 역시 변화를 요구하고 있다고 본다. 이에 본 논문에서는 한 개체가 어떤 소속확률을 갖고 여러개의 집단에 소속되어 있는 상황을 고려하여 이러한 개체들로 구성된 학습표본으로부터 판별분석 규칙을 개발하는 것을 목표로 하였다. 방법론으로는 개체들의 특성벡터와 소속상태의 관계를 역추정(calibration) 모형으로 표현하고 판별대상개체의 특성벡터가 주어졌을 때 소속상태를 추정하도록 하며 이때 추정은 베이지안 방법, Metropolis 알고리즘 등을 사용하였다. 또한 제안된 판별규칙의 평가를 위한 기준을 제안하고 두개의 자료를 기존의 다른 규칙들과 함께 분석하여 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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