SGML 정보검색을 위한 인텍스 관리자는 SGML 정보 표현의 기본 단위인 엘리먼트 단위의 검색과 문서의 논리적인 구조에 기반한 검색을 지원해야 하면 아울러, 우수한 검색 시간과 낮은 부가 저장 공간을 보장하여야한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 본 논문에서는 SGML 정보검색을 위한 사용자 질의 형태별로 분류하여 이를 토대로 SGML 정보검색 인덱스 관리자를 설계한다. 아울러 인덱스 관리자를 UNIX 운영체제하에서 표준 C 언어를 가지고 02 Store 하부저장 시스템을 이용하여 구현한다. 마지막으로 저장 시간, 삭제시간, 검색 시간, 부가 저장 공간 측면에서 구현된 인덱스 관리자의 성능 평가를 수행한다.
스도쿠는 다양한 연령대의 사람들에게 인기있는 논리 기반 조합 퍼즐 게임입니다. 이러한 인기로 인해 다양한 수준의 난이도로 스도쿠 퍼즐을 생성하고 해결하기 위해 컴퓨터 소프트웨어가 개발되고 있습니다. 본 논문은 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용하여 스도쿠 퍼즐의 해결 및 스도쿠 퍼즐의 난이도를 평가하는 문제를 연구한다. 유전자 알고리즘이 수행되는 동안 적합도 함수가 수렴되는 시간이 길수록 퍼즐의 난이도가 높을 것이라는 가정한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 스도쿠 퍼즐을 해결하는 알고리즘을 개발하고, 스도쿠 퍼즐 제작자들에 의해 난이도가 정해진 실제 스도쿠 퍼즐을 개발된 알고리즘으로 해결하는데 시간을 측정한다. 측정된 시간과 퍼즐 문제의 상관 관계를 분석하여 가정을 검증한다. 실험결과에서 알고리즘의 실행시간과 퍼즐의 난이도에는 유의미한 상관관계가 있음을 보였다.
경호업무에 관한 중요한 것 중 하나는 위해상황발생시 경호원이 피경호인을 안전하게 보호하기 위한 최소한의 안전거리를 확보하는 것으로, 이는 도보대형과 군중과의 이격거리를 결정하는 것과 관계하여 근접경호의 가장 근간이 된다고 할 수 있다. 본 논문은 범인이 총기를 사용하여 위해를 시도하는 상황에서 경호원에게 요구되는 대응행위에 대한 이론의 기본이 되는 신체반응시간과 이동거리, 피경호인과 군중과의 안전거리에 관한 논리를 제시하여 보다 과학적인 대응방법을 실현할 수 있는 기초를 마련하고자 한다. 신체반응시간을 적용함에 있어, 기존에는 100m 주행시간을 기준으로 초당 이동거리로 산출하거나 또는 구간별 속도를 기준으로 산출하였으나 본문에서는 핸드볼경기의 골키퍼의 방어동작(시각적 인식)과 반응시간(선택적 반응)을 적용해 보았고 반응시간에 따른 이동거리를 산정하기 위해서는 왕복달리기의 기록을 적용하였다. 몇 가지 이론과 연구결과에서 훈련에 의해 선수들의 신체반응 시간을 단축시킬 수 있다는 것을 보여주고 있는데, 경호원도 훈련에 의해 신체반응시간을 단축시킬 수 있으며 이로 인한 대응효과를 개선할 수 있다. 중요한 것은 아주 짧은 반응시간 차이라도 안전확보에 큰 영향을 미치게 된다는 것이다. 피경호인과 경호원, 피경호인과 군중사이의 적절한 거리 선정은 자연방벽효과를 함께 적용하여 보다 효과적인 대응이 가능할 것이다.
논리곱 불리언 질의는 질의에 포함된 키워드들이 모두 나타나는 텍스트 문서들을 검색하는질의로서, 정보검색 시스템에서 가장 널리 사용되는 질의이다. 논리곱 불리언 질의는 검색의 정확도를 높이기 위하여 많은 수의 키워드로 구성된 긴 질의를 사용한다. 이 경우. 키워드 처리 순서가 성능에 크게 영향을 미친다. 기존 정보검색시스템에서는 휴리스틱에 의존하여 키워드 처리 순서를 결정하므로 최적을 보장하지 못한다. 동적 프로그래밍과 같은 기존의 데이타베이스 질의 최적화 알고리즘은 복잡도가 지수적으로 증가하므로(Ο(n2$^{n-1}$)), 키워드 수가 많은 논리곱 불리언 질의에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 조인시퀀스 분리성이라는 새로운 개념에 기반한 논리곱 불리언 질의 최적화 알고리즘을 제안한다. 조인 시퀀스 분리성이란 조인에 참여하는 릴레이션들이 어떤 조건을 만족할 경우, 최적 조인 시퀀스가 두 개의 서브 시퀀스로 분리된다는 성질이다. 이 성질을 활용하면 Ο(nlogn)만에 최적 조인 시퀀스를 구할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 조인 시퀀스 분리성의 개념을 정형적으로 정의하고 이에 기반한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 이론적으로 증명한다. 그리고, 제안한 질의 최적화 알고리즘의 성능 평가를 위해, 비용 모델을 사용하여 다양한 시뮬레이션을 수행한다. 그 결과, 제안한 알고리즘의 성능이 기존의 휴리스틱 기반 질의 최적화 알고리즘들에 비해 100배 이상 우수함을 보인다. 또한, 동적 프로그래밍 알고리즘에 비해 질의 최적화 시간 면에서 기하 급수적으로 우수함을 보인다(키워드 개수가 10 개일 경우 600배 이상 우수함).
이 연구에서는 형식적 사고를 요구하는 '기체 분자운동'의 개념 이해에 형식적 조작기로의 인지가속을 목적으로 하는 '생각하는 과학' 활동을 사전에 적용했을 때 어떠한 효과가 있는지 알아보았으며 이 활동에 대한 학생들의 인식을 조사하였다. 교과서 내용 분석을 통하여, 기체 분자 운동의 개념 이해에 필요한 논리적 요소로 변인, 비례, 보상, 형식적 모형 등의 4가지 논리를 추출하였다. 실험 집단 학생들에게 4가지 논리와 관련된 9개의 '생각하는 과학' 활동을 처치한 후에 기체 분자 운동의 수업을 실시하고, 기체 분자 운동의 개념 이해에 대한 성취도 평가를 하였다. 기체 분자 운동 개념에 대한 실험 집단과 통제 집단간의 성취도는 t-검증 결과 유의미한 차이가 없었다. 성 별 분석에서는 사전 인지 수준을 공변인으로 한 공변량 분석 결과 실험 집단의 여학생이 유의미하게 성취도가 향상된 것으로 나타났다. 과학 성취도 평가의 논리 별 정답률에서는 변인 통제, 보상, 형식적 모형논리의 정답률이 통제 집단에 비해 높게 나타났으나 비례 논리는 거의 비슷하게 나타났다. 실험 집단의 '생각하는 과학' 활동에 대한 인식 조사 결과, 활동에 대한 인식이 긍정적일수록 성취도가 높게 나타났으며 과학적 사고력과 태도 영역이 기체 분자 운동의 성취도 사이에 상관관계가 있었다. 특히 구체적 조작기 후기(2B)의 학생들이 가장 긍정적 인식을 가지고 있었으며 성취도도 높았다. 학생들은 교과서에 나와 있지 않는 실험 소재를 다루게 되어 흥미로웠으며 실험 후 토론 시간을 가지면서 연구자가 된 듯한 느낌을 갖게 되어 '생각하는 과학' 활동을 통해 자신의 과학적 사고력이 향상된 것 같다고 답변하였다.
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로 한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고, 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성을 요구한다. 시간적 정확성을 만족시키기 위해 실시간 시스템의 설계자는 작업들의 스케줄 가능성에 대한 연구를 선행해야만 한다. 그리고 스케줄 가능성 분석을 위해 프로그램들에 대한 실행 시간의 예측이 필요하다. 프로그램 또는 작업들의 실행 시간 예측을 위한 방법으로 측정과 정적 분석이 연구되었다. 측정 및 정적 분석은 비용 및 확장성에 문제점을 지니고 있고 실시간 시스템의 발전을 따라가지 못하여 분석 결과의 정확성 및 신뢰성이 만족스럽지 못한 경우가 발생한다. 본 논문에서는 정적 분석을 단일 실시간 시스템이 아닌 분산 실시간 시스템에 적용할 수 있는 확장된 정적 분석 도구의 개발에 초점을 둔다. 특히, 확장된 정적 분석 도구의 개발을 위해 운영체제에서 발생되는 작업 실행 영향 요소 분석 과정을 설계한다 실시간 시스템에서 시간적 정확성을 만족하기 위해 스케줄링 기법이 가장 중요하고 이러한 스케줄링 기법은 운영체제 영향 요소 분석 대상 중 가장 중용한 요소이다. 이에 따라 스케줄러의 동작 과정의 정적 분석 및 우선 순위에 따른 작업의 큐 대기 시간예측을 통해 원시 프로그램에서 자동적으로 예측된 실행 시간의 정확도와 신뢰도를 높인다.
시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD(Complexity Programmable Logic Device) 기술 매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한 후 조합논리 부분을 DAG(Directed Acyclic Graph)로 표현한다. DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 최소의 면적을 가질 수 있으며 처리 시간을 고려하기 위한 것이다. 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘인 TEMPLA의 경우 팬 아웃 프리 트리를 구성할 때 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 서브 그래프로 분할함으로서 매핑 결과 시간 제약 조건을 초과할 수 있다. 또한, TMCPLD(Technology Mapping for CPLD)의 경우는 출력 에지의 수가 2 이상인 노드를 포함한 트리를 복제하여 전체의 노드수가 증가되어 전체 수행시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 노드만을 복제한 팬 아웃 프리 트리의 구성방법을 제안한다. 시간제약 조건과 조사의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 계산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLB(Configurable Logic Block)의 OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 15.58% 감소되었다.
현대의 Deep-Sumicron Technology(DSM)에서 배선은 논리 구성 요소들보다 더욱 중요한 위치를 차지 하게 되었다. 최근에, [2]는 연산 회로를 합성하기 위해 비트 단위의 최적 지연시간의 partial product reduction tree(PPRT)를 생성하는 방법을 제시하였고, 이는 현재의 최적 지연시간을 갖는 회로를 능가한다. 그러나, [2]를 포함하는 기존의 합성방법에서는, 합성의 복잡함이나, 배선에서 발생하는 여러가지 예상치 못하는 문제등으로 인하여 최종 배선을 고려하지 못하는 회로를 생성하며, 이는 길고 복잡하며, 특정한 부분에 밀집 되어 있는 배선을 형성하는 결과를 낳게 된다. 이러한 제한점을 극복하기 위하여, 우리는 carry-save-adder(CSA)를 이용한 새로운 모듈 함성 알고리즘을 제시한다. 이는 단지 상위 단계에서의 회로의 지연시간만을 고려한 알고리즘이 아니라, 이후의 배선을 고려하여 최종 배선에서 규칙적인 배선 토폴로지를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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