본 과제는 의장설계 분야의 기본설계, 기능설계, 상세설계 및 생산설계 단계를 전산화하여 설계 생산성을 향상시키고 우수한 품질의 생산정보 및 생산관리 기초정보를 적기에 제공할 수 있는 의장설계일관시스템(Fig. 8.1)의 구축을 최종 목표로 하고 있으며, 다음과 같이 3개의 세부과제로 분담, 수행되었다. .CSDP-의장설계시스템 개발 : KRISO의장설계 일관시스템의 설계 및 관련 요소시스템의 통합 화를 위한 기반시스템의 개발'5' .CSDP-의장CAD응용기술 개발 : 현대중공업 범용 CAD시스템의 조선 전용화를 위한 의장설계 각 분야별 요구기능의 분석 및 정의'12' .CSDP-배관배치모델링기법 개발 : 대우조선 범용 CAD시스템을 토대로 한 배관설계시스템의 초기 계? 단계의 배치모델링 기법 개발'15' 본 고에서는 의장설계 일관시스템의 기본개념, 범용 CAD시스템을 중심으로한 분야별 일관시스 템의 구축을 위한 기능분석 및 기법 개발, 시스템 통합환경 구축, 그리고 향후 조선CIMS를 목 표로한 제품모델 개념의 생산지향 의장시스템 모델에 관한 개념설계 결과를 중심으로 서술하 였다.
최근 연구가 활발히 진행되고 있는 ‘유비쿼터스’라는 새로운 패러다임은 기존보다 더욱 많은 컴퓨팅 자원을 이용하여 사용자의 편의를 지원하는 것을 그 목표로 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 지원하기 위한 대표적인 예로 개인화 서비스를 들 수 있으며, 개인화 서비스는 사용자에 대한 모델링이 필수 요소가 된다. 개개인의 행동 패턴 혹은 선호도 정보로 구성된 사용자 모델은 다양한 개인화 서비스의 원활한 지원을 위해 지금까지 유용하게 사용되고 있지만, 기존의 사용자 모델은 각 서비스가 개발될 때, 그 서비스에 적합한 형태로 매번 설계되어야 하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 사용자 모델을 구성하는 정보들을 분석하여, 모델 설계에 필요한 일반화된 입력 패턴들을 도출하고, 도출된 패턴들을 바탕으로 더욱 쉽고 빠르게 사용자 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안한다.
정보검색 태스크에서 사용자 모델링의 목적은 관련정보 검색을 용이하게 해주기 위하여 사용자의 관심도 또는 필요정보의 모델을 학습하는 것으로 시간적인 속성(temporal characteristics)을 가지며 관심 이동을 적절하게 반영하여야 한다. 강화학습은 정답이 주어지지 않고 사용자의 평가만이 수치적으로 주어지는 환경에서 평가를 최대화 한다는 목표를 가지므로 사용자 프로파일 학습에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 문서에 대해 행하는 일련의 행위를 평가값으로 하여 사용자가 선호하는 용어를 추출한 후, 사용자 프로파일을 강화학습 알고리즘으로 학습하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도에 적응하는 능력을 유지하기 위하여 지역 최대값들을 피할 수 있고, 가장 좋은 장기간 최적정책에 수렴하는 R-Learning을 적용한다. R-learning은 할인된 보상값의 최적화보다 평균 보상값을 최적화하기 때문에 장기적인 사용자 모델링에 적합하다는 것을 제시한다.
본 논문에서는 신경회로망에서 가장 널리 쓰이고 있는 오차 역 전파 알고리즘(Error Back-propagation) 을 사용하여 스캐너를 모델링함으로써 스캐너의 원색 재현을 위한 방법을 제시하였다. 이것은 스캐너의 하드웨어적 특성을 고려, 입력된 영상의 원색과 출력물의 색과 일치시키는 방법이다. 우선, 오차 역전파 알고리즘에 대하여 학습 규칙을 살펴보고 학습을 위한 데이터를 추출하기 위해 고르게 분포된 색 샘플들을 계측기로 측정하여 칼라 공간에서의 X, Y, Z 값을 얻어낸다. 그 중에서 표본 샘플을 추출한다. 그리고 이를 스캐너로 스캐닝하여 얻은 R, G, B값을 오차 역전파 알고리즘의 입력값으로, 목표값은 X, Y, Z값을 사용하여 학습시킨다. 학습하는 동안 샘플 색상의 수와 중간층의 수, 노드의 수를 변화시킴으로써 최적의 결과를 얻도록 실험하였다. 결론에서는 서로간의 결과를 분석한다.
한국어 화자를 위한 외국어 학습 코스웨어를 학습 목표언어 독립적으로 모델링하는 방안을 모색하기 위한 외국어 학습 이론과 웹상의 자료 제시 유형에 관해 논하고 기개발된 플랫폼 LangEdu를 살펴봄으로써 그 실현 가능성을 증명하고 있다. 체계적인 학습 자료 제시와 사용자간의 긴밀한 상호 작용 및 손쉬운 관리가 가능하도록 설계되어진 이 플랫폼을 이용하면 전산 전문 지식이 없는 교과 전문가가 큰 어려움이 없이 개별 외국어 학습 코스웨어를 제작할 수 있다. 따라서, 이 방법론은 비용효과적일 뿐만 아니라 교과전문가의 적극적인 참여를 유도하여 양질의 코스웨어 제작에 기여한다.
본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.
독자적인 자동차 충돌해석용 프로그램 개발 및 응용기술을 목표로 Explicit 수식화, 셀 요소의 정식화, 교체요소의 정식화, 비선형스프링 요소의 개발, 초탄성 고무재료의 개발, Hourglass 제어, 접촉알고리즘 정식화 등의 프로그램의 기본 모듈을 구성하였고, 그래프 출력용 포스트 프로그램을 개발하였다. 비선형스프링, 에어백 모듈, 안전벨트 모듈 등이 개발되었으며, 자체구조물들의 정면·측면 충돌해석을 수행하고 상용충돌해석프로그램들과 그 결과를 비교하여 개발된 프로그램의 신뢰성을 확인하였다. 또한, 측면충돌 모델을 사용하여 설계초기단계에서 빠른 해석을 수행할 수 있도록 하는 Hybrid 모델링 기법을 개발하여 기존의 쉘모델의 결과와 비교·검토하였다. Hybrid 모델링시 조인트 부의 특성을 측면해석 모델에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문은 음성정보연구센터에서 추진하고 있는 대용량 텍스트 코퍼스 구축에 관하여 기술한다. 총 3 년 동안 약 3 억$\~$5 억 어절 수집을 목표로 하고 있으며, 주 목적은 대어휘 음성인식용 언어모델링을 위한 통계정보 추출용으로 활용할 예정이다. 1 차년도인 2002 년에 수집할 텍스트의 양은 약 6 천만 어절로 주요 일간지와 방송뉴스를 대상으로 하고 있다. 이 중 2 천만 어절은 띄어쓰기, 철자오류 수정 등을 수동으로 수행하고, 나머지 어절은 자동 검증 툴을 사용하여 오류를 수정하고자 한다. 본 논문에서는 공동 이용 가능한 텍스트 코퍼스의 구축 방안과 구축 시의 고려해야 할 사항들을 제시하고자 한다.
국제 전자거래 표준 언어인 ebXML은 비즈니스 프로세스의 모델링과 구현이 독립되어 있다. 특히 ebXML의 비즈니스 프로세스 구현 언어는 UML (Unified Modeling Language)기반의 BPSS (Business Process Specification Schema)에서 BPMN (Business Process Modeling Notation)기반의 ebBP (ebXML Business Process Specification Schema)로 변경되었다. ebXML은 단일화된 e-비즈니스 시장의 형성을 목표로 하고 있다. 따라서 ebBP가 비즈니스 프로세스 모델링으로 표현되는 다양한 업무 흐름을 지원 할 수 있는지 ebBP의 코레오그라피(Choreography) 표현 능력을 평가하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 ebBP의 표현력을 워크플로우 패턴 입장에서 기존의 BPSS와 비교한다. 이 분석을 토대로 비즈니스 프로세스 모델에서 ebBP로 변환하는 방법을 제시한다.
의사결정 나무라고 불리우기도 하는 나무모형은 결과 해석의 용이성으로 데이터마이닝의 분류예측 모형으로써 큰 각광을 받고 있다. 현재 나무모형으로 가장 많이 사용되는 Breiman et. al의 CART나 Quinlan의 C4.5 모두 생성된 노드들의 자료 구성이 목표변수를 기준으로 수준 구성비 측면에서 순수해지도록 진행된다. 그러나 CRM에 있어 가장 흔한 주제인 해지예측을 위한 모델링을 실시하는 경우 관심의 대상인 해지자가 전체 자료에 극히 일부를 차지하여, 기존의 분할 방법에서와 같이 모든 노드의 순수성을 고려하기란 불가능하다. Buja와 Lee는 이와 같이 소수의 관심에 대상이 되는 부류를 찾아내기 위한 나무모형 생성방법을 소개하였다 즉, 해지자 관리가 중요한 경우 해지자와 비해지자 구분을 진행하는 기존의 방법과는 달리 전체 자료 중 해지자를 집중적으로 찾아가는 탐색적 분할 기준인 단측 순수성(one-sided purity)을 제안하였다. 본 연구에서는 단측 순수성에 의한 나무모델링을 모 PC통신 회사의 해지자 자료에 적용하며 기존의 방법과 비교하였고 몇 가지 시뮬레이션 자료를 통해 단측 순수성의 문제점과 앞으로 해결하여야 할 과제에 대하여 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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