입출력 데이터를 이용한 퍼지모델의 설정은 구조 설정과 변수 설정으로 나누어진다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고 퍼지모델의 이러한 구조와 변수를 설정하는 새로운 방법을 제안한다. 입출력 데이터가 주어지면, 후건부 변수는 선형성과연속성을 고려하여 휴(Hough) 변환과클러스터링 방법에 의해 각각 설정된다. 또한 경사 하강법(Gradient descent method)을 사용하여 퍼지모델 변수의 미세조정을 행한다. 마지막으로 단일 입출력 시스템에 대하여 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 유효성을 보인다.
본 논문에서는 다목적실용위성 1호 개발 과정 중에 수행했던 연성 하중 해석에 대하여 소개하였다. 먼저 일반적인 연성 하중 해석 과정과 다목적실용위성 개발시 수행한 실제의 과정을 비교하였다. 그리고, 다목적실용위성 1호의 유한요소모델과 본 해석에 관련된 각 기관들의 역할을 설명하였다. 준비행모델의 진동 시험 결과를 이용한 유한요소모델의 조정에 대하여 설명하고, 또한, 해석에 입력으로 사용되는 외력함수에 해당하는 하중들에 대하여 설명하였다. 대표적인 해석 결과들을 제시하여 위성이 발사하중에 대하여 안전하다는 것이 예측되었음을 보여 주었다.
모바일 모델은 특히 모바일 에드혹 네트워크의 라우팅에서 가장 중요한 역할을 한다. 에드혹 무선 네트워크에서 모바일 관리는 많은 과제에 직면해 있다. 이동성은 네트워크의 토폴로지를 바꾸기 위해 끊임없이 문제를 야기한다. 정확한 루트를 유지하기 위해서 라우팅 프로토콜은 그러한 변화들을 동적으로 새로이 조정해야만 한다. 따라서 데이터 트래픽 갱신은 중요한 요소이다. 다른 모바일 패턴들은 특수한 네트워크 프로토콜이나 어플리케이션 상에서 일반적인 다른 효과를 가진다. 결과적으로, 네트워크 수행능력은 이동성의 성질에 의해 강하게 좌우될 것이다. 과거의 이동성은 서로 다른 라우팅 프로토콜들 사이에서 네트워크 실행을 평가하는데 다소 가끔 사용되어 졌다. 이 논문에서는 일반적인 몇 개의 모바일 모델과 거의 보기 드문 모바일 모델을 가지고 다양한 네트워크와 라우팅 파라미터들에서의 그들의 충돌에 대해 기술되었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하는 새로운 시스템 식별 방식을 제안한다. 제안 한 방식은 ARMAX 모델을 이용하여 비선형 시스템을 파라미터 벡터와 측정 벡터로 나누고, 파라미터 벡터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 값을 구하여 ARMAX 모델의 파라미터를 조정한다. 기존의 Narendra의 4가지 식별 모델을 대상으로 시뮬레이션하여 제안한 식별 방식의 유용성을 확인하였다.
최근에 분산 시스템과 같이 이기종의 컴퓨팅 환경을 효율적으로 통합하는 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 네트워크 보안에서는 각 보안 시스템들이 효율적인 침입탐지와 차단을 위해서 분산화되고 있으며 분산된 보안 시스템들을 조정하고 통합하기 위해서 분산인공지능(Distributed Artificial Intelligence)의 개념을 도입하고 있다. 본 논문에서는 분산침입탐지 시스템(Distributed Intrusion Detection System)과 침입차단 시스템(firewall)이 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해 상호 연동하여 외부 네트워크에서 유입된 패킷의 정보를 통해 침입을 탐지하고 차단하는 네트워크 보안 모델을 설계하였다. 본 연구진이 구성하고 있는 시뮬레이션 환경에서는 네트워크에 존재하는 다양한 보안 모델들을 계층적으로 구성하기 위해 DEVS 방법론을 사용하였다. 보안 시스템의 연동은 계약망 프로토콜에 의해 이루어지는데 네트워크에 분산되어 있는 각각의 전문성을 가진 침입탐지 에이전트들이 중앙 콘솔에 비드(bid)글 제출하고 중앙 콘솔은 최상의 비드를 제출한 에이전트를 선택하여 침입을 탐지하게 된다. 그리고 탐지된 정보를 참조하여 침입차단 시스템은 능동적으로 침입을 차단하게 된다. 이와 같은 모델의 설계를 통해서 기존의 침입탐지 시스템들이 탐지하지 못한 침임을 탐지하게 되고 보안시스템에서의 오류발생빈도를 감소시키며 탐지의 속도를 향상시킬 수 있다.
한글은 둘 또는 세 개의 자모가 사각형 영역 안에 적절히 배치된 구조로 되어 있다. 이와 같은 구성 방법에 따라 글자의 영상을 합성하고 이를 실시간에 Pseudo 2D HMM으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 방법에 따라 실시간 합성된 모델과 추가의 필러(filler) 모델, 여백 모델을 문서 영상의 글자 영역에서 핵심어 검출에 적용하였다. 실험 결과 최소한의 설계 변수 조정으로도 오검출, 미검출률이 낮고 언어 모델 없이 숫자 89%, 한글 80%의 검출성능을 보였으며, 따라서 제안된 방법이 인쇄 문자 패턴의 실시간 모델링 및 키워드 검출에 효과가 있음을 보였다. 본 연구 결과는 내용 기반의 광학 문서 색인 등에 활용할 수 있다.
본 논문은 시뮬레이터 소프트웨어의 개발, 문서화, 실시간 수행 및 시험 등을 용이하게 하는 시뮬레이션 환경을 위해 개발중인 시뮬레이션 환경을 소개하는 것을 목적으로 하고 있다. 개발중인 시뮬레이션 환경은 원자력교육원 2호기 시뮬레이터 노심모델을 기본 모델로 하고있으며, 현재 멈춤/실행 (Freeze/Run), 운전상태의 저장(Snapshot), 임의의 변수에 대한 동적인 변수값 도시(Display), 실시간 형상화 툴 등 몇 가지 기능은 이미 구현하여 실행중이며, 조속한 시일에 전체적인 통합 환경이 구축될 것으로 예상된다. 본 시스템의 구축으로 모든 시뮬레이션 모델 및 각종 펄프의 실시간 실행/빠른실행/느린실행 등의 개별 운전모드 시간조정도 가능해져 시뮬레이터 모델 이외에도 기존의 사용 프로그램의 통합 등 다양한 응용이 가능할 것으로 기대된다.
자동차의 안전성 향상에 대한 연구는 오랜 기간 다양한 분야에서 진행되고 있다. 이 시스템은 단일 카메라를 이용하여 차선을 감지함으로써 차선 침범을 방지한다. 시스템은 파티클 필터를 이용해 도로 모델 파라미터를 조정하고 두 개의 detector가 도로 모델의 일치도를 계산한다. Detector는 차선의 모양과 색이라는 대표적인 특징을 이용한다. 파티클 필터를 전 프레임에서 사용한 모델 파라미터를 이용하여 신속한 처리를 한다.
본 연구는 한국어 음성-텍스트 데이터에서 보편적으로 나타난 휴지의 실현 양상을 분석하고, 이를 토대로 데이터셋을 선별해 보편적이고 규격화된 한국어 휴지 예측을 위한 모델을 제안하였다. 이를 위해 전문적인 발성 훈련을 받은 성우 등의 발화가 녹음된 음성-텍스트 데이터셋을 수집하고 MFA와 같은 음소 정렬기를 사용해 휴지를 라벨링하는 등의 전처리를 하고, 다양한 화자의 발화에서 공통적으로 나타난 휴지를 선별해 학습데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 바탕으로 LLM 중 하나인 KULLM 모델을 미세 조정하고 제안한 모델의 휴지 예측 성능을 평가하였다.
세계화가 진행됨에 따라 다양한 문화의 음악을 즐기는 사람들이 늘어나고, 해외 팬들이 외국 노래를 이해하고 따라 부를 수 있는 접근성을 확보하는 것이 중요해졌다. 이를 위해 본 논문에서는 노래 가사 데이터에 특화된 영어-한국어 번역 모델 리리코(LyriKOR)를 제시한다. 리리코는 영어 노래를 한국어로 번역하여 그 의미를 담아낼 뿐만 아니라, 번역 결과물이 원곡의 선율과 리듬에 어느 정도 부합하도록 하여 한국어로 바로 따라 부를 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 번역과 음절 조정의 두 단계(two-stage)를 거쳐 제한된 데이터로 음절 정렬된 번역 모델을 훈련하는 새로운 방법을 소개한다. 모델 코드는 여기에서 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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