광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
유역에서 나타나는 수문학적인 작용과 사회가 이에 대응하는 과정에서 발생하는 사회수문학적 상호작용을 이해하고자 하는 연구가 지속적으로 진행되고 있으나, 주로 개념적으로 정성적인 분석에 그치고 있다. 본 연구에서는 홍수-경제-기반시설로 구성되는 시스템의 동적거동을 정량적으로 평가하기 위하여 미분방정식 기반의 동적해석시스템을 제시하고 이를 수치해석적으로 해석할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 제내지에서 인간의 활동, 제내지에서 거주지 확장 및 쇠퇴 등 사회수문학적 관점에서 인문 시스템과 수문 시스템 사이 상호작용을 연구하고 범람원의 동적 변화에 미치는 영향의 개념화 모형과 함께 수치해석적 접근 방법을 제시하였다. 양재천 사례를 중심으로 사회기반시설로서 제방을 고려하였으며, 제방에 투자되는 비용에 따라 세 가지 시나리오로 나눠 양재천의 홍수위험도와 지역사회의 사회수문학적 변화를 모의하였다. 본 연구 방법과 결과로 사회수문학 연구의 중요성을 보여줌으로써 추후 사회수문학의 연구 방향성을 제시하고자 한다.
무선 ATM MAC 프로토콜은 시스템의 처리율 성능을 높이고 이를 안정적으로 유지시킬 수 있어야 한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 무선 ATM의 MAC 프로토콜에 사용되는 동적 제어 알고리즘으로써 DSPA (Dynamic Signalling Period Allocation) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 DSPA 알고리즘은, 고정된 처리율을 이용하지 않고 단말로부터 전송된 정적 및 동적 매개변수만을 이용하여 제어용 슬롯을 동적으로 발생하는 제어용 슬롯 발생 알고리즘, 시스템의 사용 상황에 따라 기지국이 매번 신호 주기를 동적으로 결정하게 하므로써 매 순간 최적의 신호주기가 할당되도록 하는 동적 신호 주기 할당 알고리즘, 그리고 슬롯이 할당될 때마다 단말의 우선 순위를 변화시키는 동적 슬롯 할당 알고리즘으로 크게 구성된다. 모의실험을 통한 성능 평가 결과, DSPA 알고리즘은 시스템의 사용 상황을 반영하여 신호 주기를 동적으로 결정하므로써 단말의 평균 대기 시간을 감소시키고 이로부터 서비스 품질을 보장할 수 있는 부하 한계를 향상하며, 안정적인 처리율 성능을 보임을 알 수 있다.
일반적으로 단말기 기반의 경로탐색 시스템은 자체적으로 내장된 정보만을 사용하기 때문에 센터 기반의 탐색보다 경로의 질이 떨어진다. 최근 TPEG와 같은 기술을 이용하여 단말기 기반의 경로탐색 시스템에서도 실시간 교통 정보를 전송 받을 수 있다. 그러나 단말기의 제한된 성능으로 인해 실시간 교통정보를 모두 활용하여 경로의 질을 높이면 탐색 비용이 급격히 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서 단말기 기반 시스템에서 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능 실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 A* 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.
정형화된 교육 절차에 따라 학습을 수행하고 종료하는 방식의 e-learning으로는 학습자의 수준에 맞는 적절한 교육을 제공하기 어렵다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 SCORM에서는 학습 결과에 따라 학습 절차를 규정하는 시퀀싱을 활용하여 학습자의 수준에 맞는 적절한 교육을 제공한다. 일반적으로 시퀀싱 설계는 교수자나 학습 저작자가 담당하여 학습 프로그램을 규칙화한다. 그러나 정형화된 시퀀싱은 학습 집단이나 학습자의 특성을 반영하지 못하며, 잘못된 시퀀싱이 설계되었을 경우에 학습자들이 불필요한 재학습을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 동적 시퀀싱을 적용한 학습 평가 자동화 시스템을 제안한다. 동적 시퀀싱에서는 학습자들의 평가점수가 시퀀싱에서 활용하는 기준점수에 반영되어 기준점수를 동적으로 변화시킨다. 기준점수를 동적으로 변화시킴으로 시퀀싱은 학습 집단이나 학습자들의 수준에 맞게 동적으로 변화된다. 본 논문에서는 몇 가지 실험을 통하여 제안한 동적 시퀀싱을 적용한 학습 평가 자동화 시스템이 학습 집단이나 학습자의 수준에 적합한 교육 절차를 제공함을 보였다.
본 논문은 측정 실패가 존재하는 비선형 시스템에 대한 동적 출력 궤환 퍼지 제어기의 설계에 대해 연구한다. 비선형 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기법을 이용하여 퍼지 시스템으로 모델링하고, 이를 바탕으로 동적 출력 궤환 퍼지 제어기를 설계한다. 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식 (LMI)로 나타낸다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 제어기의 성능을 파악한다.
최근 의료 서비스의 질적 향상을 위해 지식 기반의 의사결정지원 시스템 (Decision Support System)의 도입이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이의 대표적 예로 임상실행지침(CPG : Clinical Practice Guideline) 중심의 진료 시스템이 있다. 임상실행지침은 환자가 병원에서 거치는 프로세스를 표현한 것으로, 질환에 대한 환자의 표준화된 진료 프로세스 지식이다. 본 연구에서는 임상실행지침, 의료 지식, 환자의 실시간 데이터를 연결시켜 환자가 병원에서 받아야할 진료 과정을 동적으로 생성하는 의사결정지원 시스템을 제시한다. 본 시스템은 임상실행지침과 의료지식을 바탕으로 추상화된 진료 프로세스 템플릿을 생성하고, 이 템플릿의 인스턴스에 해당하는 환자의 실시간 데이터를 반영하여 이후의 진료 프로세스를 동적으로 생성한다.
웹 기반 교육에서 학습자의 완전통제에 의한 학습보다는 학습자의 특성에 따른 시스템과 상호작용 적응적 통제에 교육시스템이 요구된다. 교수자에 의해 제시되는 코스와 학습자 선택에 의한 동적 코스를 통한 학습시스템을 제안하였다. 새롭게 생성된 동적코스를 타 학습자에게 제시함으로써 교수자와는 다른 시각의 코스에 의한 학습 가능하도록 하여 학습자의 학습능력을 높일 수 있다. 본 연구를 통해 시스템과의 적응적 학습자 통제에 의한 보다 높은 학습 효과를 가져 올 것으로 기대된다.
기존의 지식 기반 시스템들은 그 지식의 형태를 대부분 규책을 통해서 처리하고 있다. 그리고 이런 규책들은 일반적으로 사람에 의해서 외부에서 주어진며 주어진 규칙은 학습이 진행됨에 따라 그 형태가 바뀌게 된다. 그러나 실생활에서 일어나는 대부분의 일들은 주어진 한정된 수의 규칙에 의해서만 수행되기보다는 반복수행 또는 점진적인 학습에 의해서 동적으로 그 수와 적용범위가 바뀌게 된다. 본 논문에서는 외부로부터 얻어지는 데이터를 통해서 그들 사이의 관계를 알아내고, 이를 통해 새로운 규칙을 생성하며, 계속적으로 학습이 진행됨에 따라서 능동적으로 규칙의 수와 적용범위가 변화하는 시스템을 제안한다. 동적 규칙 생성시스템의 유용성을 검증하기 위해서, 세 선분이 연결된 막대기의 한쪽 끝을 고정시킨 상태에서, 다른 쪽 끝이 원하는 위치에 도달하게 하는 문제에 적용하여 로보트 팔의 자동 조절 및 기계 학습의 자동화에 기여할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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