형식개념분석기법(FCA : Formal Concept Analysis)은 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체들을 클러스터링하여 정보의 최소단위로써 개념(Concept)들을 추출하고 그들 사이의 관계를 토대로 계층화하여 데이터에 내재된 개념들의 구조를 가시화 해주는 Granular Computing의 한 종류이다. 형식 개념분석기법에서는 공통속성을 갖는 객체들을 추출한다는 전제조건을 토대로 개념을 추출하기 때문에 다양한 상황이나 조건에 적합한 새로운 개념들을 추출하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법으로써, 본 논문에서는 입자화 정도(granularity level)를 기반으로 하는 형식 개념분석기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법에서는 형식개념분석기법에 입자화 정도를 도입하여 다양한 조건과 추상화 수준을 토대로 하여, 개념들을 추출하고 개념계층구조를 구축할 수 있다.
본 논문에서는 주어진 데이터의 입자화 특성을 효과적으로 모델 구축에 반영하고자 재구성 평가 기준을 통한 새로운 형태의 입자화 기반 RBF 뉴럴 네트워크를 개발한다. 주어진 데이터들의 입자화 특성을 파악하기 위해서 새로운 형태의 FCM 클러스터링(-Context-based fuzzy clustering)을 이용한다. 즉, 출력 공간의 입자화 특성은 K-means clustering 방법을 사용한 것에 반해, 입력 공간에서의 정보들은 Context-based fuzzy clustering 방법을 이용하여 효율적으로 데이터의 특성을 파악하여 모델의 구축에 반영하였으며, 또한 모델의 최적화를 위하여 RBF 뉴럴 네트워크의 은닉층의 수를 재구성 평가 기준을 통하여 모델의 최적화를 꾀하였다. 제안된 모델의 효율적인 특성을 보여주기 위해 저차원 합성 데이터를 이용하여 모델을 평가한다.
본고에서는 선진 각국에서 활발히 진행중인 광가입자망 개발에 관한 기술동향과 1987년중에 제작될 애널로그 광가입자 시스팀, 앞으로의 연구과제인 디지틀 광가입자 시스팀에 관련된 광대역 서비스의 종류 및 전송량, 망구조, 광대역과 협대역 정보의 다중화 방식, 광대역 다중화 방식에 대해 기술하였으며, 가입자망의 발전단계에 대해 언급하였다.
본 논문은 수중에서 유동하는 입자의 움직임을 추적하고 유체의 흐름에 따라 분산되는 입자의 분산정도 그리고 입자의 침강패턴을 분석하기 위한 계산형 3차원 시스템을 제안한다. 이러한 계산형 시스템은 물과 같은 공간에서 움직이는 입자들을 고려하고 있는데, 물의 흐름을 위해 운동량방정식과 연속방정식을 일반화하여 흐름을 제어하고 있다. 또한 물이라는 공간 특성을 고려하여, 입자간에 작용하는 부력, 침강력등의 물리적인 힘을 적용시키고 있다. 이렇게 제안된 시스템을 통해 다양한 외부적 요인에 따라 움직임을 달리하는 유동 입자들은 실제 울에서와 같이 유사하게 가시화되도록 한다. 이렇게 가시화된 유동 입자의 움직임을 추적하여 입자들의 침전패턴까지도 미1리 예측해 낼 수 있게 된다.
본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.
본 논문에서는 거품 입자를 활용하여 시뮬레이션 장면에 맞는 소리를 효율적으로 합성할 수 있는 기법을 제안한다. 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 소리를 표현하는 대표적인 방법은 생성과 합성이다. 사운드 생성의 경우 시뮬레이션 장면마다 물리 기반 접근법을 사용하여 소리를 생성할 수 있는데 계산 시간과 재질 표현의 어려움으로 다양한 시뮬레이션 장면에 대한 소리를 만들어 내기에는 쉽지 않다. 사운드 합성의 경우 소리 데이터를 미리 구축해야 하는 사전 준비가 필요하지만, 한 번 구축하면 비슷한 장면에서는 같은 소리 데이터를 활용할 수 있는 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 거품 시뮬레이션의 소리 합성을 위해 소리 데이터를 구축하고 거품 입자의 효율적인 군집화를 통해 계산 시간을 줄이면서 소리의 사실감은 개선할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다.
물리적 힘에 의한 초전도 분말의 균일한 표면 확보 및 고밀도화 가 필요하다. 그러나 전기영동전착법의 특성상 물리적 힘에 의한 고밀도화에 어려움이 따르고 전착후막의 기공과 크랙현상을 발생시키는 단점으로 인하여 전기영동전착법에 의한 입자의 고밀도화를 위해서는 전착과정에서 현탁분말입자의 치밀성 및 일정한 방향성을 위한 공정기술이 요구된다. 전기영동법에 의한 초전도 후막의 특성을 향상시키기 위한 방법으로 DC전계인가 와 AC보조전계 인가방식에 공정이 있으며 이들 두 공정에 의해 제작된 후막의 특성을 비교 분석하고 두 공정기술에 따른 최적화 방안을 연구 하였다. YBCO 초전도 후막의 균일한 표면과 초전도특성 향상을 위한 공정개선방법으로는 수직방향 교류전계 인가 방식을 적용한 공정기술을 전기영동전착 공정에 적용하였다.
나노입자의 특성과 기능은 bulk 물질과 달리, 나노 입자를 이루는 원소의 종류 뿐만아니라 크기와 모양에도 밀접한 연관이 있다. 이를 계산화학적으로 예측할 수 있다면 나노입자의 합성과 응용에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 일정한 크기의 은 나노입자의 구조를 계산한 뒤, 바깥쪽의 두 원자 층을 무작위로 섞은 뒤 다시 구조최적화 계산을 거쳐 다양한 나노입자들의 구조를 찾았다. 이렇게 구해진 구조들의 에너지를 계산하고 원자를 하나 떼어낼 때의 에너지를 계산하여 응집 에너지를 구해 경향성을 분석해 보았다. 더 나아가, 나노입자를 이루는 각 원자 층의 개수가 하나 더 커질 때 필요한 에너지를 계산하여, 원자 하나당 평균을 내어 분석해보았다. 본 연구에서는 병렬화 된 밀도범함수이론 계산 프로그램을 이용해 100개가 넘는 입자의 계산이 가능하다는 것을 확인했고, 은 나노입자의 크기가 증가함에 따라 원자 하나가 추가되는 경우와, 원자 층 하나가 추가되는 경우의 그래프를 보고 경향성을 분석하였다. 이는 다른 화학적 환경에 있는 은 원자의 에너지를 계산하여 각각의 환경에서의 은 나노 입자의 크기를 예측하는 계산하는 데 초석이 될 것이다.
본 논문에서는 배경 차분에 의해 객체를 검출하고 확률적으로 표본화된 입자 필터링(particle filtering)기법을 사용한 다중객체 추적 기법을 제안한다. 확률적으로 표본화된 입자들을 사용하여 다중 객체에 독립적으로 적용할 때 발생하는 계산 복잡도(computational complexity)를 감소시키는 동시에 안정적인 추적을 가능하게 하였다. 객체의 색상정보를 사용한 히스토그램 분포에 의한 관측 모델(observation model)을 구성하고 객체의 움직임 정보를 위해 동적 모델을 공식화하여 영상을 해석하였다. 전체적인 추적 시스템은 베이시언 최대 우도 기법(Bayesian maximum likelihood method)을 근간으로 하되, 입자 필터링을 객체 추적에 적용하여 실용적인 현실 객체 추적 상황에도 강건하게 대처할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.
본 논문에서는 형식개념분석기법에 입자의 정밀도를 조절하기 위해 스케일링 정도(Scaling level)를 도입하여 다양한 관점과 추상화 수준을 토대로 데이터를 분류하는 새로운 기법을 제안하였다. 이 기법의 특징은 주어진 데이터를 다양한 기준에 맞춰서 입자화하고, 입자들 사이에 관계를 토대로 분석하여, 입자개념계층구조(Granular Concept Hierarchy)를 구축함으로써, 데이터를 분석하고자 하는 사용자의 의도 또는 목적에 맞추어서 다양한 분류가 가능하다는 것이다. 또한, 본 연구에서 제안한 기법을 지원하는 도구(G-Tool)를 개발하였으며, 본 연구에서 제안한 기법의 유용성을 검토하기위해 실제 데이터를 대상으로 G-Tool을 사용하여 실험을 실시하였으며, 그 결과 사용자의 목적에 맞는 다양한 형태로 데이터를 분류할 수 있음을 확인하였다. 기존의 형식개념분석기법에는 입자의 정밀도를 조절할 수 없어서 특정한 어느 한 관점에 대한 분류만 가능하였으나, 본 연구에서 제안한 기법은 사용자의 의도 또는 목적에 맞추어서 다양한 종류의 스케일 정보를 조합하고 스케일링 정도를 조절함으로써 다양한 관점을 반영한 다양한 분류가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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