웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.
하나의 정지영상 내에서 공간적으로 인접한 화소들을 사용하여 디지털 영상을 확대하기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 보간 화소점에 인접한 화소들의 상관도에 따라 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있는 pseudomedian 필터의 부위도우 설정을 가변적으로 변화하여 윤곽 정보의 재현성을 개선한 디지털 영상 확대방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 Visual C++을 이용하여 시뮬레이션하였고, PSNR을 통하여 보간 알고리즘의 성능을 검증하였다. 최종적으로, 제안한 알고리즘인 적응형 pseudomedian 필터는 synopsys VHDL을 사용하여 설계하였다
본 논문에서는 회로의 테스트 시간과 비용을 절감할 수 있는 BIST(Built-In Self Test)기법을 이용하여 메모리 테스트 알고리즘을 칩내에서 수행하는 회로를 설계하였다. 메모리 테스트에 사용되는 MSCAN, Marching, Checkerboard알고리즘을 수행하는 회로를 구현하기 위해 BIST회로에서 요구되는 구조를 파악하고 VHDL을 이용하여 각 블록별로 기술하였다. 그리고 CAD tool을 이용하여 각 블록에 대한 동작을 검증하고 회로합성기로써 각 알고리즘에 대한 BIST 회로를 추출하였다. 추출된 회로는 전체 메모리에 대해 무시할 정도의 오버헤드를 갖는다.
특징점(minutiae)에 기반한 정합 방식은 간결하고 계산이 쉬워서 가장 널리 사용되는 반면 동일한 지문의 두 입력 사이에서 발생할 수 있는 여러 가지 왜곡들을 고려해야 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡들을 줄이고 포인트 패턴을 이용하여 고속 지문정합 알고리즘을 설계하였으며 1:N정합에 적합한 알고리즘이다. 특징점 추출 알고리즘에서 구한 특징점에 직교좌표의 정보를 조합한 특징점들 중에서 정합을 시도하려는 두 개 특징점 데이터 집합에 대하여 지역 정합을 시도하여 지역 정합된 특징점의 비율이 임계값을 넘어가면 전역 정합을 시도하여 정합 점수를 결정하고 가장 높은 정합수를 얻은 지문 데이터를 결정한다.
본 논문에서는 임베디드 리눅스와 유전자 알고리즘을 이용한 교량 진단 시스템의 설계에 대하여 기술한다. 제안된 시스템은 임베디드 리눅스 환경 하에서 동작하며, 교량의 상태는 인터넷을 통해 원격으로 모니터링을 한다. 그리고 다양한 교량 진단용 센서에 대해서 최적의 이득과 오프셋을 찾기 위해 유전자 알고리즘을 내장하고 있어 계측의 측정 범위가 크다. 제안된 방법의 검증은 시스템 기반에서 이루어졌다.
로봇이 지니는 지역적 한계성을 극복하기 위하여 구륜 이동용 로봇에 대한 연구가 전세계적으로 진행되어지고 있으나, 구륜이동로보트는 모델링의 불활실성이나 nonholomic등의 제약조건에 의하여 제어기의 설계시 많은 문제들을 지니게 된다. [1][2]. 이러한 어려움을 해결하기 위해 퍼지 알고리즘을 이용한 제어기 설계가 이루어지고 있으나 제한된 범위게 머무르고 있는 상황이다. 본 연구에서는 유전알고리즘에 근거하여 소속함수 및 규칙부의 자율적 조졸을 수행하는 구륜이동로보트의 퍼지 제어기를 한다. 제시된 알고리즘에서 퍼지 입출력 소속함수의 조절을 각각 독립적으로 이루어지며, 출력 소속함수의 유사지표에 근거하여 규칙부의 조절이 이루어진다.
사실감있는 인체 모델과 동작제어 기술은 컴퓨터 그래픽스와 가상현실감 및 시뮬레이션등의 다양한 응용 분야에서 이용되고 있다. 인체의 모델링과 이의 동작을 제어하는 기술은 관절 구조의 인체를 뼈대와 관절 그리고 이를 둘러싸고 있는 피부로 모델링하고 운동학에 기반하여 각 관절을 제어하여 인체의 동작을 생성한다. 본 논문에서는 인체의 모델링을 위한 스킨-스켈레턴 바인딩 알고리즘을 제안한다. 인체의 골격구조를 관리하기 위한 일반적인 계층적 다관절체 데이터 구조를 설계하고, 골격 데이터에 피부를 입히기 위한 스킨-tm켈레던 바인딩 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 세그멘테이션과 바인딩의 세기능 모듈로 구성된다. 바인딩 가능한 요소들의 효율적인 탐색을 위하여 분할해결 방식을 적용한 후보 테이블을 이용하였다. 20개의 관절로 이루어진 인체 골격 데이터와 Inventor 포맷의 인체 피부 데이터로 알고리즘을 실험하였다.
본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계하고 모델을 최적화하기 위하여 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하였다. 즉, 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 모델의 파라미터들을 PSO 알고리즘을 이용하여 동정한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층에서의 활성함수로서 일반적으로 많이 사용되어지는 가우시안 커널함수를 사용한다. 더 나아가 모델의 최적화를 위하여 각 커널함수의 중심값은 HCM 클러스터링에 기반을 두어 중심값을 결정하고, PSO 알고리즘을 통하여 가우시안 커널함수의 분포상수, 은닉층에서의 노드 수 그리고 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.
컴퓨터 포렌식 수사에서 파일 복구는 증거 획득에 중요한 요소이다. 하지만 증거 획득 단계에서 하드 디스크와 같은 저장 매체가 손상되거나 파일이 삭제 된 경우가 많이 존재한다. 이 경우 사용할 수 있는 방법 중에 한 가지가 파일 카빙이다. 파일카빙은 컨텐츠를 알려주는 메타데이터가 손상되거나 없을 때 컨텐츠 및 파일 시그너처를 토대로 파일을 재구성 하는 방법이다. 현재 여러 카빙 알고리즘이 제시되고, 도구들이 나와 있지만 파일이 여러 조각 나 있거나 파일 구조의 Header와 Footer 정보가 없다면 파일 카빙이 힘든 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 현재의 카빙 알고리즘 및 도구보다 더 넓은 범위를 수용할 수 있는 카빙 알고리즘 설계 방안을 제시 한다.
전동기는 일반적으로 우리 일상에서 가장 많이 쓰이는 동력장치 중 하나이다. 이런 전동기를 제어함에 있어서 주기적 외란은 전체 시스템의 안정성에 큰 영향을 미친다. 특히, 정밀제어시스템에서는 반드시 고려되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 신호처리기법의 일종인 IQ 변조 알고리즘을 이용한 제어기를 제안한다. 제안하는 제어알고리즘은 외란을 고려하지 않은 시스템모델에 대하여 설계되어진 제어기와 IQ 변조기법을 이용하여 외란을 추정하여 설계되어지는 제어기로 이루어진다. 이 제어 알고리즘은 전동기에서 발생하는 주기적 외란에 의한 오차를 현저하게 줄인다. 본 논문을 통해 제안하는 제어알고리즘의 우수성과 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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