디지털 방송 시대가 개막되었다. Digital TV 소프트웨어는 디지털 방송을 위한 수신기 시스템이다. 복잡한 입력 데이터를 처리하기 때문에 시스템 자체도 복잡하고 방대해 Digital TV 소프트웨어를 테스트하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 MPEG-2 TS 표준 형식의 입력 데이터를 이용하여 테스트 데이터를 생성했던 기존 연구를 확장하여 Digital TV 소프트웨어의 특정 모듈을 테스트 하는 방안에 대해 제안한다. Digital TV 소프트웨어의 모듈을 분석하여 테스트 시나리오를 추출하고 테스트 시나리오에 MPEG-2 TS와의 연관관계를 적용하여 데스트 데이터를 생성한다. 본 논문에서 제안만 기법을 사용하면 D-TV 소프트웨어의 특정 모듈을 테스트 하는데 적합한 테스트 데이터를 선정할 수 있을 것이다
PEAT(Procedure/airspace Efficiency Assessment Tool)는 비행절차 및 공역 설계 프로그램을 이용하여 설계된 비행절차에 대해, 연료소모, 비행시간, 비행적합성, 소음분석 등의 효율성을 평가한다. 이 중 본 연구에서는 소음 분포 해석을 위한 INM(Integrate Noise Model)의 입력 자료를 생성하는 모듈을 설계하였다. 소음 분포 해석을 위한 INM 입력 파일은 항공기 기종, 소음 모델, 공항 환경, 활주로 트랙, 항공기 운항 횟수, 비행로 등에 관한 데이터를 담고 있어야 하며, 본래 파일 형태의 입력으로 구동하도록 설계되어 있지 않은 INM의 특성상 적절한 파일 형식을 만족시켜야 하는 구속조건 또한 뒤따른다. 따라서 입력될 데이터는 원래 주어진 확장성 마크업 언어(XML)에서 데이터베이스파일(DBF) 변환되도록 설계하였으며, 본 논문에서는 INM의 입력 자료를 제공하고 INM의 소음 분석 결과를 변환하여 저장하는 기능을 갖는 모듈의 설계 결과를 제시한다.
비디오 질의 응답은 입력으로 주어진 비디오와 질문에 적절할 정답을 제공하기 위해 텍스트, 이미지 등 다양한 정보처리가 요구되는 대표적인 multi-modal 문제이다. 질의 응답 시스템은 질의 응답의 성능을 높이기 위해 다수의 서로 다른 응답 모듈을 사용하기도 하며 생성된 정답 후보군 중 가장 적절할 정답을 선택하는 정답 선택 모듈이 필요하다. 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 서로 다른 관점을 고려하여 응답 선택을 선택할 필요성이 있다. 하지만 응답 모듈이 black-box 모델인 경우 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 parameter와 예측 분포를 통해 지식을 전달 받기 어렵다. 그리고 학습 데이터셋은 응답 모듈이 학습에 사용했기 때문에 과적합 문제로 각 모듈의 관점을 학습하기엔 어려우며 학습 데이터셋 이외 비교적 적은 데이터셋으로 학습해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답 선택 성능을 높이기 위해 전이 학습 기반의 멀티모달 퓨전 정답 선택 모델을 제안한다. DramaQA 데이터셋을 통해 성능을 측정하여 제안된 모델의 우수성을 실험적으로 증명하였다.
최근 이상 기후의 영향으로 태풍, 집중호우로 인한 침수 피해 등의 자연재해가 빈번히 발생하고 있다. 수공학 분야에서는 이러한 피해를 줄이기 위해 강우에 따른 유출분석을 위한 유출모형, 유출모형의 매개변수검증 및 지표로 흘러나온 유출량의 흐름을 해석하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 대부분의 연구에서 유출모형의 입력 파일을 생성하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 논문에서는 도시정보시스템(UIS)에서 구축된 공간데이터를 기반으로 SWMM(Storm Water Management Model)과 연계하여 시뮬레이션 입력 파일을 자동으로 생성하는 모듈을 개발한다. 제안한 시스템은 UIS 기반의 도시침수 시뮬레이션 모듈과 SWMM 시뮬레이터로 구성되며, 상습침수지역을 대상으로 프로토타입을 구축하였다. 제안한 시스템은 도시침수분석을 위한 유출량을 분석 할 때 데이터 입력 오류 감소 및 시뮬레이션 시간의 단축할 뿐만 아니라 범람 영역을 지도에서 가시화하는데 활용될 수 있다.
XML(1)이 인터넷 상의 메시지 교환 형식으로 활발히 이용되면서, XML을 이용하는 많은 응용에서는 이를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 요구되었다. 이러한 요구에 발 맞추어 현재, XML 데이터의 관리를 위한 많은 연구(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)가 진행 중에 있으나 아직까지는 어떤 방법이 XML 데이터의 관리를 위해 최적의 방법이라는 결론은 없는 실정이다 또한, 이러한 방법들을 실제 응용에 적용하기 위해서는 시스템 관리자가 XML 문서의 특성을 파악하고, 이를 기반으로 XML 데이터의 관리를 위해서 필요한 모든 모듈들을 개별적으로 개발하고 관리해야 한다. 이와 같은 방법은 응용의 측면에서 추가적인 비용과 노력을 추가해야 하는 부담이 발생한다. 본 논문에서는 앞서 언급한 요구사항들을 해결하기 위하여 고려하여 XML Schema to Relational Database Schema (XMLStoDBS)라는 XML문서를 제안하고, 이를 이용하여 응용에서 필요한 XML 데이터 관리 시스템을 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. XMLStoDBS는 응용에서 사용하고자 하는 XML Schema또는 DTD의 정보와 실제 데이터가 저장될 데이터베이스의 정보, 이 둘간의 사상관계를 표현하는 문서이다. 우리의 XMLStoDBS는 사용자가 응용에서 사용하고자 하는 XML Schema/DTD의 입력만으로 자동으로 생성되며, 응용에서는 이를 이용하여 응용에 필요한 XML 데이터 관리 시스템을 자동으로 생성할 수 있다.
XForms는 XML데이터를 사용하고 내용과 표현을 분리시킨 형태의 Form으로 기존의 HTML이 가지는 특징 외에 쉬운 데이터 처리, 모듈의 재사용성, 다른 장비로의 이식성, 데이터 접근성 등 몇 가지 추가적인 특징을 가진다. 본 논문에서는 XML 데이터의 구조를 나타내는 DTD(Document Type Definition)를 입력받아 XForms를 자동으로 생성해 주는 XForms-Generator의 설계와 구현을 소개한다. 이 시스템은 DTD정보를 분석하여 반복부를 추출하고, 반복부의 처리를 중심으로 XForms코드를 생성한다. 생성된 XForms의 실행 환경은 Orbeon사의 Presentation Server를 이용한다. 개발된 시스템은 XML 데이터를 이용하는 온라인 Form을 개발할 때 시간 및 비용을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
지식 그래프는 많은 수의 개채와 이들 사이의 관계를 저장하고 있기 때문에 많은 연구에서 중요한 자원으로 활용된다. 최근에는 챗봇과 질의응답과 같은 연구에서 자연어 생성을 위한 연구에 활용되고 있다. 특히 자연어 생성에서 최근 발전 된 심층 신경망이 사용되고 있는데, 이러한 방식은 모델 학습을 위한 많은 양의 데이터가 필요하다. 즉, 심층신경망을 기반으로 지식 그래프에서 문장을 생성하기 위해서는 많은 트리플과 문장 쌍 데이터가 필요하지만 학습을 위해 사용하기엔 데이터가 부족하다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 핵심어 시퀀스를 추출하여 학습하는 방법을 제안하고, 학습된 모델을 통해 트리플을 입력으로 하여 자연어 문장을 생성한다. 부족한 트리플과 문장 쌍 데이터를 대체하기 위해 핵심어 시퀀스를 추출하는 모듈을 사용해 핵심어 시퀀스와 문장 쌍 데이터를 생성하였고, 순환 신경망 기반의 인코더 - 디코더 모델을 사용해 자연어 문장을 생성하였다. 실험 결과, 핵심어 시퀀스와 문장 쌍 데이터를 이용해 학습된 모델을 이용해 트리플에서 자연어 문장 생성이 원활히 가능하며, 부족한 트리플과 문장 쌍 데이터를 대체하는데 효과적임을 밝혔다.
경보 처리 시스템 (Alarm Processing System)은 발전소의 이상 상태를 검출하여 운전원에게 알려 적절한 조치를 취하게 함으로써 발전소의 상태를 안전하게 유지하도록 하는 운전지원시스템이다. 본 논문은 이러한 목적을 보다 효과적으로 달성하기 위하여 경보 처리 시스템을 경보 생성과 경보 분류, 경보 표시의 3 단계로 설계하였으며, 이를 기반으로 능동 데이터베이스 (Active Database)의 능동 기능을 이용한 개선된 경보 처리 시스템 (Advanced Active Alarm Processing System)을 개발하였다. AAAPS는 데이터 입력의 변경에 대하여 모듈화된 경보 처리 프로그램을 능동적으로 수행시키며 생성된 경보는 윈도우를 이용한 개선된 MMI (Man Machine Interface)로 운전원에게 제공한다.
세라믹 제품의 건조공정을 해석 할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 해석 시스템은 전처리 프로세서, 해석 모듈, 후처리 프로세서로 구성되어 있다. 전처리 프로세서에서는 세라믹 제품을 3차원으로 모델링하고 유한요소 메쉬를 생성하며, 해석 모듈의 입력 데이터를 만드는 과정을 수행한다. 해석 모듈에서는 유한요소 메쉬의 절점과 요소에 관한 정보, 물성치, 경계조건을 이용하여 건조공정중의 온도, 습도, 응력, 변형률 등을 해석한다. 그리고 후처리기에서는 설계자가 해석결과를 쉽게 이해할 수 있도록 해석결과 데이터를 가시화 해준다.
본 논문은 비디오 처리를 위한 고성능의 메모리 제어기를 설계하였다. 메모리 제어기는 arbiter에 의해 제어되며 이것은 메모리 억세스를 요구하는 모듈들의 요구 신호를 받아 데이터를 전송하는 역할을 해주게 된다. 구현된 메모리 제어기는 버스를 사용하기 위한 승인을 받기 위해서 마스터와 신호를 주고 받는 MAU블록, grant 신호를 디코딩하고 컨트롤 신호의 상태를 정의한 arbiter 블록, SDRAM의 ac parameter를 저장하고 bank의 준비 여부, read/write 가능 여부, precharge와 refresh의 가능 여부를 확인하여 system과 read/write가 준비되었다는 신호를 출력, SDRAM의 실질적인 입력신호를 생성하는 memory accelerator 블록, 생성된 입력신호를 저장하고 마스터에서 직접 write data를 입력 받는 memory I/F 블록으로 구성된다. 이 메모리 제어기는 174.28MHz의 주파수로 동작하였다. 본 설계는 VHDL을 이용하여 설계되었고, ALTERA의 Quartus II를 이용하여 합성하였다. 또한 ModelSim을 이용하여 설계된 회로를 검증하였다. 구현된 하드웨어는 StatixIII EP3SE80F1152C2 칩을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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