무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 에너지를 가진다. 이에 센서 노드의 전송 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요하다. 무선 센서 네트워크에서 LEACH는 클러스터 헤드가 난수를 이용한 확률값으로 선출하여 주변 노드들과 함께 클러스터를 구성한다. 그러나 노드들이 베이스 스테이션과 클러스터 헤드 사이에 존재할 경우 클러스터 헤드로 데이터를 전송하게 되므로, 베이스 스테이션의 역방향으로 전송하게 된다. 이는 역방향 전송을 받은 클러스터 헤드가 다시 베이스 스테이션에 데이터를 전송하게 되어 불필요한 에너지를 소비한다. 본 논문에서는 LEACH의 불필요한 전송 에너지의 소비를 줄이기 위하여 D-LEACH를 제안한다. D-LEACH는 센서 노드와 베이스 스테이션 그리고 클러스터 헤드 사이의 거리를 계산하여 직접 전송하거나 멀티 홉 전송으로 데이터의 전송방향을 베이스 스테이션이 위치한 방향으로만 전송하게 함으로 전송 에너지 효율을 높인다.
본 논문에서는 합법적인 지식 표현이 그것을 사용하는 응용 시스템과 완전히 독립적이 되어야 한다는 점에 대해서 논의한다. 이것은 동형 표현을 제공해 주고 지식베이스 유지보수를 더 쉽게 하며 오류를 줄여줄 뿐만 아니라 몇몇 지식 기반 시스템에서 합법적인 지식을 공유하고 재사용하기 위한 필요조건이다. 본 논문에서는 지식 베이스의 재사용을 위한 향상된 지식 표현을 위해 하이브리드 지식 표현 접근방법을 제안한다. 이것은 합법적인 표현 컴포넌트를 공통 용어로 사용하여 컴포넌트에 연결함에 의해서 응용시스템의 표현 컴포넌트와 통합한다. 때때로 이와 같은 통합이 응용시스템의 제어 흐름 요구사항에 따르지 않는 경우도 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 일방적인 의존성을 도입해서 재사용되어지는 지식 베이스가 변경되지 않도록 하는 해결책을 제안한다. 또한 지식 기반 의사결정 지원 시스템에서 합법적인 지식베이스를 통합하기 위한 응용을 논의하여 제안하는 접근방법을 설명한다.
본 논문에서는 지식베이스 완성을 위한 새로운 모델, KBCNN을 소개한다. KBCNN 모델은 CNN을 기반으로 지식베이스의 개체들과 관계들 사이의 연관성을 포착한다. KBCNN에서 각 트리플 <주어 개체, 관계, 목적어 개체>는 3개의 열을 가진 행렬로 표현되며, 각각의 열은 트리플의 각 원소를 표현하는 임베딩 벡터다. 트리플을 나타내는 행렬은 여러 개의 필터를 가지고 있는 컨볼루션 레이어를 통과한 뒤, 하나의 특성 벡터로 합쳐진다. 이 특성 벡터를 가중치 행렬과 내적 하여 최종적으로 해당 트리플의 신뢰도를 출력하게 된다. 이 신뢰도를 바탕으로 트리플의 진실 여부를 가려낼 수 있다. 지식베이스 완성 연구에서 가장 많이 사용되는 데이터셋인 FB15k-237을 기반으로 한 실험을 통해 KBCNN 모델이 기존 임베딩 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
공통컬렉터 잡음등가회로 해석에 기초한 베이스저항 추출방법을 제시하였다. 측정은 BiCMOS공정으로 제조되고 폴리에미터 구조를 갖는 소자에 대해서 실행 되었다. 베이스저항 측정은 서로 다른 베이스전류와 구조에 따라 수행되었다. 낮은 베이스전류에서 측정된 실험값은 이론적으로 예측된 값과 매우 잘 일치하는 결과를 얻었다
인공위성은 우주공간의 고진공 상태와 태양 복사열에 의한 고온 및 극저온이 반복되는 가혹한 환경으로 인해 주요 부품의 기능장애가 초래되므로 발사전 지상에서 열진공 시험장비를 이용한 열진공시험을 수행한다. 위성체의 열진공 시험에 사용되는 열교환기인 베이스플레이트(Baseplate)는 우주 열환경을 모사하기 위하여 직접 방열판 표면에 고온 및 저온의 유체를 공급하여 시험 요구에 따른 필요한 열을 공급하게 된다. 일반적으로 우수한 성능의 위성체 부품의 검증을 위해서 지상의 열환경 시험은 접촉식 히터 및 열교환기를 사용하게 되는데, 이때 적절한 히터 및 블로워 파워를 선정하고 챔버 슈라우드와 열교환에 있어 간섭이 없도록 장비를 운용해야 한다. 본 연구에서는 상용프로그램을 이용하여 열진공 시험용 베이스플레이트에 대하여 전산해석을 수행하였으며, 이를 통해 베이스플레이트 내의 작동 유체의 입구 압력에 의한 열진공 시험용 열교환기의 성능 특성을 관찰하였다.
기존의 베이지안 문서 분류는 문서의 특징 표현에 있어서 단어간의 의미를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 Apriori-Genetic 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. Apriori 알고리즘은 단어간의 의미를 반영한 연관 단어의 형태로 문서의 특징을 추출하며 추출된 연관 단어로 연관 단어 지식베이스를 구축한다. Aprrori 알고리즘만으로 연관 단어 지식베이스를 구축할 경우, 지식베이스 안에 부적당한 연관 단어가 포함된다. 따라서 문서 분류의 정확도가 낮아지는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해, Genetic 알고리즘을 이용하여 연관 단어 지식베이스를 최적화하는 방법을 사용한다. 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 최적화된 연관 단어 지식베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. Apriori-Genetic 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류의 성능을 평가하기 위해, Apriori 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류 방법, 역문헌빈도를 사용한 베이지안 문서 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다.
본 연구에서는 인간 전문가에 의해 용어간의 관계가 명확하게 정의된 전통적인 시소러스를 활용함으로써 기념개반 정보검색의 성능을 향상시키고자 하였다. 이를 위해 시소러스를 활용하여 관계값기반, 관계기반, 그리고 통합형 지식베이스를 구축하였다. 관계값기반 지식베이스와 통합형 지식베이스에는 순차적 bnb 알고리즘을 적용하고 관계기반 지식베이스에는 경험적 bnb 알고리즘을 적용하여 지식베이스간 검색성능을 비교분석하였다.
현재 행정부서 지적계에서는 문서취급을 위한 데이타베이스만을 구축하고 있고, 그 외의 공시지가를 산정하기 위한 사항들은 직접 현장을 답사하여 기록하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 1개동을 모델 지역으로 선정하여 도형요소와 속성요소를 함께 처리하여 현황파악 뿐만 아니라 데이타베이스로 함께 볼 수 있도록 프로그램화하였다. 도형요소와 속성요소의 연결은 AutoCAD에서 만들었고 데이터베이스 구축시 AutoCAD 상에서의 한계로 인하여 독자적인 데이타베이스를 Clipper로 구축하여 AutoCAD와 Clipper의 데이타베이스를 AutoCAD의 메뉴파일에서 처리하여 연결하였다.
물체의 형상을 부호화하기 위한 베이스라인기반 기법을 개선하였다. 베이스라인 기반 기법은 2차원인 물체의 형상 데이터를 전환점(turning point)과 기준선(Baseline)으로 부터의 거리값으로 부호화하는 방식이다. 즉, 가로나 세로의 한 방향의 거리 값과 다른 방향의 전환점을 부호화하는 방식이다. 본 논문에서는 기존의 베이스라인 기반 기법의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 허용 왜곡과 비트율을 판단하여 가로나 세로로 기준점의 방향을 변화시킴으로서 부호화해야하는 점들과 전환점들의 개수를 감소시켜서 압축률을 높이는 것이다. 두 번째 방법은 기존의 부표본화에서 사용된 왜곡을 판단보다 더 세밀하게 판단하여 더 많은 종류의 부표본화를 가능케 함으로써 압축률을 높이는 방법이다. 제안하는 방법이 기존의 베이스라인 기반 부호화와 MPEG-4에서 채택하고 있는 CAE(Context-based Arithmetic Encoding)와 비교해 보았을 때 보다 우수한 성능을 보임을 모의실험을 통해 확인하였다.
생성규칙(Produstion rule)전문가시스템에서 전문가의 전문지식((expertise)를 표현 하는 지식표현방법이다. 본 논문에서는 페트리네트(Petri-net)를 규칙베이스를 모형화하고, 규칙베이스 검증을 위해 페트리네트가 가지고 있는 체계적이고 구조적인 속성을 이용하여 규칙베이스(rule base)의 무결성(integrity)를 검증하는 방법을 제안한다. 이프러시져는 규칙베이스를 지역적 및 전역적 내부검증을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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