최근 들어 계산분자생물학 분야에서 유전자 재배열 문제가 많은 관심을 끌고 있다. 특히 이러한 문제에는 전도(reversal)나 전치(transposition)와 같은 재배열 연산들이 사용되고 있다. 전도와 전치 두가지 연산을 모두 사용하는 정렬은 필요한 최소 연산 회수의 2배 이내의 연산 수행만으로 가능하다고 알려져 있다. 이 논문에서는 기존의 알고리즘을 분석하고 휴리스틱을 사용함으로써 실제 연산 수행 회수를 대폭 줄일 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 알고리즘보다 간단한 새로운 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘과 휴리스틱을 같이 사용하는 경우 수행 시간과 실험적 근사비(approximation ratio)에 있어서 매우 효과적임을 보였다.
바꿔쓰기(paraphrasing)는 동일한 내용을 다르게 표현하는 방식을 의미한다. 이러한 바꿔쓰기표현들(paraphrues)은 기계번역, 질의 응답 시스템, 문서 요약과 같은 다양한 분야에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 이와 같은 바꿔쓰기표현의 유용성에도 불구하고 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출할 수 있는 방법이 매우 어렵다. 우선 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출할 수 있는 데이터를 구하는 것부터가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 여러 버전의 한글 성경 코퍼스로부터 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출해 보고자 한다. 성경은 각 문장이 절과 구로 나누어져 있어 문장과 문장을 정렬시키는 것이 매우 용이하다. 정렬된 여러 버전의 성경 코퍼스로부터 자율학습(unsupervised learning)을 통해서 자동으로 바꿔쓰기표현을 추출한다. 이와 같은 방법은 어휘수준의 바꿔쓰기표현 뿐만 아니라 구문수준의 바꿔쓰기표현도 추출할 수 있음을 보여준다.
접미사 배열은 주어진 문자열 내의 모든 접미사를 사전식 순서로 저장하는 자료 구조로, 많은 저장 공간을 사용하는 접미사 트리를 대체하면서 여러 가지 문자열 관련 문제에 사용되고 있다. 이를 O(n) 시간 내에 생성하는 것과 더불어, 실세계 입력에 대하여 작은 시간과 공간을 사용하여 구성하는 알고리즘들 역시 제안되어 왔다. 본 논문은 Maniscalco와 Puglisi[1]가 제안한 접미사 정렬 알고리즘을 분석하고, 프로그램의 수행 시간을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다.
실시간 3D 그래픽에서 렌더링 성능을 향상시키는 기법 중 하나로 파이프라인 최적화가 있다. 파이프라인 최적화는 버퍼 재 정렬 문제로 볼 수 있다. 그러나 이는 NP-hard이다. 따라서 최적의 해를 근사하며 실시간 3D 그래픽에 적합한 알고리즘 개발이 필요하다. 본 논문은 이를 위해 실시간 3D 그래픽의 렌더링 상태 변화 비용의 패턴을 분석하였다. 그리고 분석된 패턴을 기반으로 렌더링 상태 변화 비용이 큰 것에 대하여 우선적으로 정렬하는 알고리즘을 제시한다. 제안 기법의 우수함을 보이기 위해, 상태비용을 정렬하지 않는 알고리즘과 성능을 평가한다. 제안 방법은 상태비용을 정렬하지 않는 알고리즘에 비해 약 2.5배-4배 정도 비용이 감소되며. 특정 렌더링 상태의 변화 비용이 크게 증가할수록 우수함을 보인다.
기존 온톨로지 정렬 기법은 두가지 문제점을 가지고 있다. 먼저 자질을 해당 분야 전문가가 정의하기 때문에 중요한 자질들이 자질셋에 포함되지 않을 수 있다는 것이다. 다음으로는 온톨로지의 의미 정보와 구조 정보를 이용하여 유사도를 따로 계산한 후, 각각의 실험에 의해 정의된 가중치를 이용하여 전체 유사도를 계산한다. 하지만 온톨로지 상에 나타나는 의미 정보와 구조정보의 상대적인 가중치가 실험적인 방법 혹은 사용자에 의해 결정되기 때문에 시스템이 특정 온톨로지에 한정되거나 성능이 떨어질 수 있어 문제이다. 본 논문에서는 온톨로지 정렬을 위한 파스 트리 커널을 제안한다. 온톨로지 상의 개체에 대한 유사도를 계산하기 위해 먼저 온톨로지를 트리 구조로 변환한다 그 후, 변환된 트리 간의 유사도는 온톨로지 정렬을 위해 수정된 파스트리 커널을 이용하여 계산한다. 이때 자질은 명시적으로 나열하지 않는다. 유사도 계산시, 파스 트리 커널에 근사 스트링 매칭 기법을 적용하여 의미 정보를 반영한다. 검증 위한 실험에서 제안한 방법은 기존의 온톨로지 정렬 기법보다 나은 성능을 보였다.
Window 밀폐형 광 커넥터의 정렬오차로 인해 발생하는 광 손실을 감소시키기 위해 정렬용 기구물의 허용 공차에 대한 연구를 진행하였다. 광섬유 간 결합을 위해 사용되는 광 커넥터는 광신호 전달 및 광통신 시스템의 전달 거리 증가를 위해 높은 광효율을 유지 및 향상시키는 것이 중요하다. Window 밀폐형 광 커넥터의 경우 정렬용 기구물을 통해 광학계를 정렬하며, 이때 두 커넥터를 결속한 채 사용하기 때문에 구성요소가 고정되어 추가적인 정렬이 불가능하다. 광 커넥터의 광학계 정렬을 위해 사용되는 하우징 시스템 및 정렬 핀이 가지는 정렬오차는 광 손실을 발생시켜 광통신 시스템의 심각한 문제를 야기한다. 따라서 해당 광 커넥터의 정렬용 기구물 제작 시 요구되는 허용 공차에 대한 연구를 위해 광 커넥터의 광학 부품인 볼렌즈와 window의 공차 분석을 진행하였다. 또한, single-mode와 multi-mode 광 커넥터 광학계를 각각 구현하여 광 효율 시뮬레이션을 진행하고, 그 결과를 기반으로 정렬용 기구물에 대한 허용 공차 값을 도출하였다.
오늘날 접합시 열에 의한 재료 손상과 접착제(ACA, NCA) 이용으로 부품간의 정렬이 문제가 되고있다. 따라서, 본 논문은 FPCB 와 HPCB 금속(Au) PAD를 직접 접합하였다. 이때 박막인 재료에 손상을 입히는 열, 부품간의 정렬에 문제가 되는 접착제(ACA, NCA)를 사용하지 않고 상온에서 접합을 하였다. 접합시 초음파 혼을 이용하여 접합을 하였으며, 초음파혼은 40kHz이다. 공정 조건은 접합압력 0.60MPa, 접합시간 0.5, 1.0, 1.5, 2.0sec이다. 또한, 산업에서 요구하는 접합강도는 필강도 테스트 결과값으로 0.60Kgf 이상이며, 본 실험에서는 접합강도가 0.80MPa 이상이 나왔다. 이로서, 열에 의한 재료 손상과, 접 착제(ACA, NCA)에 의한 정렬 문제를 해결하였다. 그리고 산업산업에서 바로 적용하고 생산할 수 있는 FPCB, HPCB 시료 제작을 하였다.
비순서화된 스트림은 슬라이딩 윈도우의 생성에 있어서 두 가지 문제점을 야기한다. 첫째는 스트림을 효율적으로 정렬하는 문제이며, 둘째는 정렬된 스트림으로부터 윈도우를 언제 생성할지 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 윈도우 오퍼레이터의 구조와 방법에 대해 제안한다. 먼저 입력 튜플을 효율적으로 정렬하고 저장하기 위해 인덱스를 이용한 오퍼레이터의 구조를 소개한다. 그리고 윈도우의 생성 시점을 결정하기 위한 평균-기반 추정 방식을 제안한다. 제안하는 기법에서는 추정에 필요한 매개변수를 질외문에서 정의할 수 있으며, 이를 통해 사용자가 어플리케이션의 요구사항에 따라 정확성이나 응답 시간과 같은 질의 결과의 특성을 조절할 수 있도록 지원한다. 본 논문의 실험 결과는 제안한 평균-기반 방식이 기존의 연구에서 이용한 방식보다 적응성과 안정성이 우수하다는 것을 보인다.
고밀도 광집적회로의 광도파로는 단일모드 광섬유와 굴절률의 차이 및 코어 크기에 의해 모드 부정합 문제가 존재한다. 본 논문은 이러한 모드 부정합 문제를 해결할 수 있는 모드 크기 변환기를 설계 하고 3-D Beam Propagation Method (BPM)을 이용하여 분석하였다. 모드 크기 변환기술에는 마이크로 렌즈, 테이퍼 광섬유, 렌즈화 광섬유가 사용되고 있으나 이는 패키징 가격이 높으며 광섬유와의 정렬 문제가 존재하므로, 집적된 실리콘 기판위에 제작하는 모드 크기 변환기에 대한 연구가 다각도에서 시도되고 있다. (중략)
본 논문에서는 선행제약순서결정문제(Sequencing problem with precedence constraints, SPPC)를 효과적으로 해결하기 위한 적응형 유전알고리즘(Adaptive genetic algorithm, aGA)을 제안한다. aGA에서 는 SPPC를 효과적으로 표현하기 위해 위상정렬에 기초한 표현절차(topological sort-based representation procedure) 를 사용한다. 제안된 aGA는 퍼지로직제어를 이용한 적응형구조를 가지고 있으며, 유전 탐색과정을 통해 교차변이 연산자(Crossover operator)의 비율을 적응적으로 조절한다. 수치예제에서는 다양한 형태의 SPPC를 제시하였으며, 그 실험결과는 제안된 aGA가 기존의 알고리즘보다 우수함을 보여주었다. 결론적으로 말하자면 본 논문에서는 제안된 aGA가 다양한 형태의 SPPC에서 최적해 혹은 최적순서를 발견하는데 아주 효과적이라는 것을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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