지리 데이타베이스 시스템은 지도 형태의 데이타를 출력할 뿐만 아니라 공간 데이 타와 비공간 데이타에 대해서, 저장, 검색, 조작 및 분석 등을 처리하는 데이타베이 스 시스템이다. 이러한 지리 데이타시스템에서 관리하는 공간 데이타는 그라는 크기가 매우 방대하므로 공간 데이타의 입력시 많은 시간이 요구되며 저장 공간을 많이 차지 하게 된다. 따라서 지리 데이타베이스 시스템은 공간 데이타의 입력시간을 줄이고, 저 장 공간을 효과적으로 사용할 수 있는 공간 데이타 수집 시스템이 필수적으로 요구 된다. 본 논문에서는 공간 데이타에 대한 입력시간을 줄이기 위해 전체를 한번에 벡터 화하는 기존의 방법에 대한 문제점을 분석하여 이를 개선한 벡터화 기법을 제안한다. 제안된 벡터화 방법은 도면 전체를 벡터화하지 않고, 공간 데이타의 특성을 고려하여 사용자가 속성 정보를 입력하는 시점에서 그 공간 데이타만을 벡터화한다. 이와 함께 수집된 데이타의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위해 태그 비트를 사용한 압축 저 장 형식을 제안한다.
u-Health 시스템의 센서들로부터 측정된 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 u-Health 시스템 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 역전파 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 14,324개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.
지리 정보 시스템의 구축을 위한 기존의 수치 지도화 방법은 많은 비용과 시간이 소요되는 작업이므로 자동입력을 위한 도구의 필요성이 절실하다 지도의 특징을 살펴 보면, 몇 가지 특징적인 색을 이용하여 정보를 계층화시켜 작성되어 있으므로, 영상에서 색 정보를 분리하면, 여러 가지 정보를 효율적으로 추출할 수 있다. 본 논문에서는 칼라 지도 영상에서 도로 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 스캐너로 입력된 칼라 지도영상을 색 계층별로 분리하고, 도로를 포함하고 있는 영상에서 모폴로지 연산의 하나인 조건적 볼림 연산을 병렬적으로 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 복원 알고리즘을 이용하여 정보의 중첩으로 인한 도로의 훼손된 부분을 효율적으로 복원하였으며, 세선화와 벡터화를 통하여 도로의 정보를 표현하였다.
문장 안에서 한 단어가 가지는 올바른 의미를 얻기 위해 모듈화된 신경망을 이용하였다. 앞부분에 놓인 신경망은 코호넨 신경망으로 사용자의 지도가 개입되지 않은 상태로 자율학습(Unsupervised learning)이 이루어지고, 뒤에 놓인 신경망은 앞에서 결과로 얻은 2차원의 자기 조직화 형상지도(Self-organizing feature map)를 바탕으로 역전파 신경망을 이용한 지도학습(Supervised learning)을 하게 하였다. 입력 자료는 구문분석된 문장의 조사 정보를 활용하여 입력 위치를 정해준 명사의 의미표지와 동사의 의미표지를 사용하였다. 중의성이 있는 단어를 가지는 문장은 중의성의 가지수 만큼 테스트 입력 자료가 되어 신경망을 통과하여 의미를 결정하도록 한다.
본 논문에서는 연상 메모리 소자에 대한 데이터와의 병렬 처리 최적 정합 방식을 적용하여 계산 효율과 처리율을 높인 단일 PE 아키텍쳐를 이용하여 CAM을 설계하였다. 설계한 CAM은 크게 3개의 기능 블록(입력 MUX, 최적 정합 CAM, 제어부)으로 구성되어 있다. 데이터 처리는 병렬 입력 및 병렬 비교를 하여 고속으로 데이터를 처리하는 전.병렬 방식을 채택하였다. 이러한 특성을 갖는 CAM은 회로 및 논리 시뮬레이션을 통하여 ETRI 3 m-well 공정 설계 규칙을 사용하여 설계하였다. 본 논문에서 설계된 CAM의 최대 동작 주파수는 20MHz이다.
본 연구팀은 유비쿼터스 게임 플랫폼을 위한 Embedded C++ 컴파일러를 개발하였으며, 컴파일러 개발 과정에서 객체지향언어인 C++과 Java 언어를 모두 수용할 수 있는 심벌 테이블을 설계하였다. 심벌 테이블은 컴파일러의 어휘 분석과 구문 분석 과정을 거친 후 SDT(syntax-directed translation)에 의해 생성된 AST(Abstract Syntax Tree)를 분석하여 인식된 명칭(identifier)과 그 속성(attribute)들을 수집하여 저장하는 자료구조로써, 심벌 테이블에 저장된 속성들은 의미 분석(semantic analysis) 단계에서 수집된 속성과 참조된 명칭의 사용이 타당한지를 검사하고, 코드 생성(code generation) 단계에서 올바른 코드가 생성되도록 하는 중요한 요소이다. 따라서 심벌 테이블의 설계가 올바른지와 입력된 속성이 정확한지에 대한 검증과 분석은 필수 불가결하다. 본 논문에서는 컴파일러 개발과정에서 설계한 심벌 테이블을 검증하고 분석하기 위한 목적으로써 심벌 테이블을 이용하여 선언문을 복원시키는 역번역기(detranslator)에 대하여 기술한다. 구현된 역번역기는 C++ 컴파일러와 Java 컴파일러의 선언문 처리 과정에서 심벌 테이블에 입력된 속성들을 본래의 입력 프로그램으로 역번역한다. 따라서 역번역기를 통하여 심벌 테이블의 완전성과 심벌 테이블에 입력된 속성 정보의 정확성을 쉽게 검증할 수 있으며, 역번역과 함께 출력되는 디버그 정보를 이용하여 효율적으로 컴파일러의 개발과 수정을 할 수 있다.
최근 다양한 기기와 환경에서 문자 입력에 대한 요구가 높아지고 있다. 이에 따라 효율적인 문자 입력 인터페이스 설계를 위해 문자 입력 인터페이스의 평가가 필요한 실정이다. 기존 연구를 살펴보면 문자 입력 시간을 시각 탐색 시간과 손가락 이동 시간으로 나누고 정보처리 이론인 Hick-Hyman Law와 Fitts’ Law를 통해 예측, 평가 하였다. 하지만 위 두 과정은 연속적(serial)인 과정으로 눈과 손의 coordination(협응)에 대해 관과 하는 한계가 있다. 또한, 기존 문자 입력 시간 예측 모델은 전문가라는 특정 숙련도를 가정하고 만들어졌기 때문에 실제 문자 입력 시간에 비해 과대 측정되어 왔다. 이에 본 연구는 문자 입력 시간 예측 모델에 눈-손 coordination 매개변수를 삽입하고자 눈-손 coordination의 시간을 측정하고 행태를 분석하였다. 또한, 비숙련자와 숙련자의 구분을 통해 시각 탐색 시간과 손 움직임 시간 그리고 눈-손 coordination의 시간 과 행태가 어떻게 변화하는 지 분석하였다. 그 결과 눈-손 coordination 시간은 문자 입력 시간과 밀접한 관계가 있었다, 그리고, 눈-손 coordination 시간은 숙련도에 상관없이 문자 입력 시간의 22%를 차지하였다. 또한, 숙련자와 비숙련자의 문자 입력 시간과 비교해 손과 coordination 시간 비율은 차이가 없었다. 하지만, 눈의 움직임 시간 비율은 큰 차이를 나타내었다. 이 결과는 눈-손 coordination과 숙련도 차이를 기존 문자 입력 예측 모델에 매개변수로써 적용하기 위한 기초 자료가 될 것이다.
기타는 내부 구조와 재질에 따라, 기타 음의 특성이 달라진다. 개발된 장치는 기타 내부 구조와 재질의 변동에 따른 기타 음의 분석을 컴퓨터로 처리하여 data base화 할 수 있도록 한 장치이다. 시스템의 구성은, 기타 내부 구조를 쉽게 변경할 수 있도록 한 기구부와, 다 채널의 음향 입력을 A/D 변환하여 DSP 보드에서 처리 한 후 RS232C를 통하여 PC 에 입력하는 방법으로 음량를 수집할 수 있는 입력 장치부와, 입력된 데이터를 컴퓨터에서 data base화 하여 쉽게 조회 및 분석 할 수 있도록 하는 소프트웨어로 구성되어 있다.
본 논문에서는 멀티암(multi-arm) 스파이럴 안테나용 디지털 위상천이기(digital phase-shifter)를 힐버트 변환(Hillbert transform)을 이용하여 설계하였다. 힐버트 변환은 입력신호에 포함된 모든 주파수 성분을 $90^{\circ}$ 위상천이 시키며, 퓨리에 변환(Fourier transform)과 역퓨리에 변환(Inverse FIT)을 통해 구현된다. 디지털 위상천이기는 ADC(Analog-digital converter)로 샘플링된 입력신호에 힐버트 변환을 적용하여 위상차가 $90^{\circ}$인 두 신호를 생성하고, 이 두 신호를 이용하여 입력신호의 위상을 천이위상만큼 천이시키게 한다. 힐버트 변환 기반의 디지털 위상천이기는 Xilinx사의 System generator로 설계되었고, 입력 잡음, FFT 포인트 수, 샘플링 주기, 입력신호의 초기위상 및 천이 위상각 등에 따른 위상천이 성능을 시뮬레이션 하였으며, Matlab 결과와 비교하여 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 몇가지 규칙에 의해 ESOP(Exclusive-OR Sum-Of-Products) 함수를 간단화 하는 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘은 두 개의 함수에 대한 곱항 변형 연산을 각 항의 상태에 따라 선택적으로 반복수행하여 간단화를 행하였다. 다치 입력 2치 다출력 함수를 최소화함으로써 입력 디코더를 이용하여 EXOR PLA를 입력의 최적화를 하였다. 4치 연산회로 함수에 본 알고리즘을 적용하여 EXOR형 논리회로를 설계하였고, 2bit 입력 디코더를 EXOR-PLA의 설계에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션(IBM PC 486 상에서 실행)을 통해 제시된 알고리즘을 여러가지 연산 회로에 적용한 결과, 함수의 입력 변수의 수와 관계없이 최소화가 가능하였고, 출력함수의 곱항수를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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