컴퓨터게임은 게임규칙들을 컴퓨터가 자동적으로 처리하기 때문에 게임규칙들이 수학적 함수들로 표현된 게임공식들이 필요하다. 게임공식들은 일반적으로 다변수 함수들이다. 게임공식을 설계하는 것은 관련 게임규칙을 만족하는 다변수 함수를 설계하는 것이기 때문에 복잡하고 어려운 문제이다. 본 논문에서는 게임공식을 체계적으로 설계하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 다변수 함수인 게임공식을 피연산자들의 트리구조로 분해하여 이 트리구조의 최하위레벨에는 단일변수 함수들로 구성된다. 그래서 게임공식의 트리구조 분해를 통해 복잡하고 어려운 다변수 함수 설계 문제를 단순하고 쉬운 단일변수 함수 설계 문제로 변경하여 설계하는 방법이다.
본고에서는 Sandhu등에 의해 개발된 다변수경계치문제의 변분모델화 방법을 이용하여 범함수의 독립변수로써 변위와 응력을 동시에 포함하는 이방성탄성문제의 혼합형변분원리(Mixed Variational Principle)를 유도한다. 탄성방정식을 내적공간에서 self-adjoint한 미분연산자매트릭스 방정식으로 표시한 후 다변수 경계치문제의 변분이론을 적용하므로써 일반적 범함수가 구해지며, 이때에 지배방정식의 미분연산자와 경계조건식의 연산자의 일관성 (Consistency)을 유지하므로써 경계조건도 체계적으로 범함수내에 포함시킬 수 있다. 이 일반적 범함수에서 미분연산자의 self-adjointness성질을 이용하여 응력함수의 도함수를 제거하고 탄성방정식중 특정식이 항상, 정확히 만족된다고 가정하므로써 원하는 혼합형변분원리의 범함수를 유도할 수 있다. 여기에서 유도된 변분원리는 최근 Reissner에 의해 개발된 변분원리와 유사한 물리적 의미를 가지나 유도방법이 다를 뿐 아니라 일반적 이방성탄성체에 적용할 때 보다 편리한 형태로 된다. 이 혼합형변분원리는 다양하게 응용될 수 있으나, 복합재료적층판과 같은 이질성, 이방성 평판이론, 또는 쉘이론의 유도에 유용하게 사용할 수 있다.
색상(hue) 기반 주목연산자와 조합누적투영함수(combinational integral projection function: CIPF)를 제안하여 조명변화에 강건하게 정규화된 얼굴요소영역을 추출하였다. 살색 필터를 도입하여 얼굴후보영역들을 추출하고, 거기에 색상과 대칭성에 기반한 주목연산자를 적용하여 조명변화에 강건하게 두 눈의 위치를 정확히 검출할 수 있도록 하였으며, 색상기반 눈 분산 필터로 눈을 검증하여 얼굴영역을 확인하였다. 또한, 색상과 밝기 성분을 조합한 조합누적투영함수를 사용하여 두 눈의 위치를 기준으로 조명변화나 수염의 존재유무에 둔감하게 눈썹 및 입의 수직위치를 구하고, 이를 바탕으로 정규화된 얼굴영역 및 그 요소영역을 추출하였다. AR 얼굴 데이터베이스[8]에 제안한 색상기반 주목연산자를 적용한 결과 기존 명도기반 주목연산자에 비해 약 39.3%의 눈 검출 성능향상을 보임으로써 조명방향 변화에 강건하게 정규화된 얼굴 및 그 요소영역을 일관성 있게 추출할 수 있음을 확인하였다.
최근에 양자회로 합성과 관련한 대부분의 방법들은 컴퓨터 시뮬레이션에 적합한 서술적 표현 구조를 채택하고 있어 합성된 양자함수들에 대한 분석이 어렵다. 본 논문에서는 구조가 단순하고 직관적 사고가 가능한 양자회로의 새로운 함수표현법을 제안한다. 본 논문 제안사항은 타깃라인상의 유니터리 연산자들의 직렬 적 행렬연산을 멱함수의 산술연산과 modulo 2 연산이란 수학적 치환을 통해 유니터리 연산자의 제어입력을 자신의 멱함수로 합성하는 새로운 함수합성에 있다. 본 논문의 함수합성 알고리듬은 의사-제어된 NCV-양자게이트를 이용한 가역 및 비가역 양자회로들의 함수표현과 새로운 함수합성에 유용하다.
기존의 퍼지 병합 방법에서 여러 개의 소속함수 값을 병합하는 방법으로 t-norm, t-conorm, mean 연산자, Yager 연산자 그리고 $\gamma$ -연산자등과 같은 형태의 연산자가 사용되고 있다. 그러나, 이들 방법은 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 적절히 반영할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 반영해 주기 위한 상황 평가 모델을 제안한다. 이를 이용해 퍼지 의사결정 환경에서 여러 개의 소속함수 값을 의사결정시의 상황에 따라 방향성을 가지고 단계별로 병합하는 상황 평가에 기반을 둔 병합 방법을 제안하고 기존의 병합 방법과 비교 분석한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기를 위한 최적 소속함수와 제어 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 염색체 암호화 방법을 이용하여 소속함수의 표현 해상도가 증가하여도 소속함수의 언어항의 개수를 일정하게 유지하여 제어 규칙을 표현하는 염색체의 길이가 크게 늘어나지 않도록 한다. 또, 소속함수의 언어항의 개수가 서로 다른 염색체에 대해서도 개선된 교배 및 돌연변이 연산자를 이용하여 효과적으로 유전자 연산을 적용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 퍼지 제어기의 자동 생성 방법의 평가 문제로 널리 이용되는 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 성능을 평가한다.
본 연구에서는 Argyres-Sigel의 투영 연산자 방법을 단일 벽 탄소 나노튜브(SWNT)의 zigzag(10,0)에 직접 적용하여 이를 운동방정식의 형태로 만들어 선모양 함수를 구하는 방법을 사용하였다. 선모양 함수의 실수 부분인 선 너비는 저온 영역(T < 200K)에서 온도의 영향에 거의 무관한 것으로 조사되었다. 이는 온도에 관여하는 페르미-디랙 분포함수가 선모양 함수에 거의 영향을 작용하지 않기 때문인 것으로 생각된다. 고온 영역(T > 200K)에서는 선 너비가 다소 단조롭게 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 음향 포논의 영향에 기인하는 것으로 보인다. 그리고 SWNT의 전자스핀이완 시간은 $1.4{\times}10^{-6}\;s$으로 계산되었다.
본 논문은 영상에서 등광도선 정보를 사용한 상표 및 자막영역의 원영상 복원 방법을 제안한다. 제안한 방법은 유사한 밝기값을 가진 픽셀들을 연결한 등광도선을 영상복원을 위한 정칙화 연산자로 사용하고, 이 정칙화 연산자를 가진 비용 함수를 유전자 알고리즘을 사용하여 최소화하는 픽셀값을 추정하여 영상을 복원한다. 제안한 방법을 영상에 포함된 상표 및 자막영역과 노이즈를 제거하고 원영상으로 복원하는데 적용한 결과, 정칙화 이론에서 사용하는 Laplacian과 같은 미분 연산자보다 등광도선 연산자가 ISNR의 향상과 복원효과가 뛰어남을 알 수 있다.
본 논문은 교육현장에서 자바(Java)를 이용한 수치계산 애플릿(Applet)을 개발할 경우 수식을 인식하여 그 결과를 실행하고 보여주는 심볼릭 연산을 구현하기 위한 알고리즘 개발과 다양한 입력식을 처리하기 위한 효율적인 자료구조를 제안한다. 구현된 패키지내의 클래스는 변수와 상수, 다양한 연산자를 처리하기에 적합하며 분석된 정보를 통해 사칙연산의 처리, 연산자 우선순위의 처리, 심볼릭 연산, 다항식, 방정식, 함수의 그래프 작성, 간단한 미적분 처리를 하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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