인공신경망기계번역은 점진적으로 인간번역과 기계번역의 경계를 허물어가고 있다. 기계번역의 현재와 미래 그리고 기계번역의 장·단점을 논의하는 가운데 인간번역과 기계번역의 실제 번역사례들을 살펴보고 최근 수년간 놀라운 발전을 이룬 인공신경망기계번역이 왜 인간번역의 손길을 필요로 하는지를 논의하는 것이 본 연구의 목표이다. 번역분야에서 인간이 기계로 대치될 수 있는가? 인공신경망기계번역 시대에 인간번역가는 도태되어야 하는가? 그리고 인공신경망기계번역과 지역의 세계화에 기반을 두고 확장하고 있는 세계영어들이라는 언어다양성 시대에 언어장벽을 없애는 것이 가능한가라는 질문 모두에 대하여 부정적인 결론과 함께 기계번역은 신속성, 정확성, 저비용의 생산성이라는 장점을 갖는 유용한 도구임에도 불구하고, 문화, 차용어, 중의성, (국가)방언, 신조어 등의 분야에서는 인간번역이 요구된다고 제안한다. 기계학습을 기반으로 하는 기계번역과 직관과 습득을 기반으로 하는 인간번역은 협업의 상태로 공생 발전해야할 것이다. 기계번역은 역 번역과 인간의 사후편집과 같은 방법을 활용할 때 도덕적 문제를 야기하지 않는 유용한 번역도구가 될 것이다. 결론적으로 기계번역은 인간번역의 손길 없이는 완성될 수 없다는 혼합적 접근법을 제안한다.
본 논문에서는 유연제조시스템(FMS)에서 다단계스케줄링 문제를 효율적으로 해결하기 위한 적응형 혼합유전 알고리즘(ahGA) 접근법을 제안한다. 제안된 ahGA는 FMS의 해를 개선시키기 위하여 이웃탐색기법을 사용하며, 유전탐색과정에서의 수행도를 향상시키기 위해 유전알고리즘(GA)의 파라메터들을 조정하기 위한 적응형 구조를 사용한다. 수치실험에서는 제안된 ahGA와 기존의 알고리즘들 간의 수행도를 비교하기 위하여 두가지형태의 다단계스케줄링문제를 제시한다. 실험결과는 제안된 ahGA가 기존의 알고리즘들 보나 더 뛰어난 수행도를 보여주고 있다.
소지역추정은 작은 규모의 지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 좋지 않은 경우에 이를 극복하는 통계적 기법이다. 소지역추정에 흔히 사용되고 있는 모형기반 추정량은 MSE를 기초로 얻어지나 최근 상대오차를 이용한 소지역추정법도 연구되고 있다. 본 논문에서는 상대오차를 최소로 하는 소지역 추정량의 준모수적 접근법에 관하여 연구하였다. 즉 준모수혼합모형을 이용한 축소소지역추정량을 새롭게 제안하였다. 또한 Lee(1995)에서 제안된 모의실험 자료를 이용한 모의실험과 매월노동통계 자료를 이용한 사례연구를 통하여 기존의 추정량과 제안된 추정량의 우수성을 비교하였다.
왕복동 내연기관에서의 연소 및 배기가스 생성은 복잡한 3차원 영역 내에서 난류 유동, 분무, 화학반응, 열전달, 경계층 현상이 상호 연계되어 있는 매우 복합적인 과정이다. 특히 난류 연소 현상은 기관의 효율을 결정하는 연소 속도와 pollutant의 배출 농도를 결정하는 핵심 요소로서 관련 모델과 수치 해법에 대해 학술적, 공학적 측면에서 세계적으로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이를 위해 수행되는 다양한 실험 측정과 수치 해법을 통해 얻어지는 3차원 과도 상태의 방대한 스칼라량과 벡터량에 대한 정보를 효율적으로 처리하기 위해서는 적절한 가시화 과정이 필수적이다. 여기서는 최근 다양한 엔진 타입들에 대한 응용 사례와 함께 난류 연소 모델링을 위한 새로운 접근법으로서 조건평균법(conditional averaging)에 대해 간략히 소개하고자 한다. 난류예혼합연소에서의 난류화염속도에 대한 DNS와 영역조건평균에 기초한 예측식의 검증, 천연가스 jet의 자발화 지연기간, n-heptane jet의 자발화 진행 과정, HSDI 엔진, HCCI 엔진, CNG 엔진, LPG 분무 및 엔진, GDI 엔진 등에 대한 연구 결과들은 정보 가시화의 한 사례가 될 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 공기방울이 있는 불투명한 얼음 구를 효율적으로 표현할 수 있는 기하학적 접근법 기반의 입자-격자 혼합 프레임워크를 소개한다. 격자를 통해 수온이 확산되고 입자를 통해 얼음 내부에 표현되는 공기방울을 표현한다. 노이즈한 용존공기장(Dissolved air field)이 생성되는 이전 기법의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레벨셋을 이용하여 알고리즘을 경량화한다. 즉, 활성화 입자(Active particle)의 개수와 초기 용존산소량(Dissolved oxygen)을 이용하여 열확산의 종료 조건을 효율적으로 제어한다. 또한 공기방울 근처에만 계산했던 이전 용존공기장 기법을 투명한 영역에도 확산하여 사실적인 얼음 구를 표현했고, 입자의 방향성을 정확하게 계산하기 위해 레벨셋 기반의 접근법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 기존 기법에 비해 약 3배정도 빨랐으며 시각적으로 개선된 불투명 얼음 구의 가시화 결과를 보여주기 때문에 물리적인 가상 얼음 형태를 표현하는 분야에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
혼합 $H_2/ H_\infty$ 제어 방법은 $H_2성능과 H_\infty$ -강건성을 결합한 제어기 설계를 위한 적극적인 접근법의 하나이다. 이 논문에서는, 먼저 설계하고자 하는 제어시스템의 추종특성을, 불확실성이 포함된 제어대상에 대하여, $H_2$노름으로 표현하고, 다음으로 $H_\infty$노름으로 제어 시스템의 강건 안정성을 얻도록 하였다. 혼합 $H_2/ H_\infty$ 디지털 제어기는 도립진자 시스템을 제어대상으로 하여 설계하였다. 도립진자 시스템에 대하여 설계한 혼합$H_2/ H_\infty$디지털 제어기는, 불안정 시스템을 안정화하면서 동시에 추종 성능을 향상시키고자 하였다.
대규모의 전력을 사용하며 전력 수요가 일정하지 않고 변동하는 제철소의 전기아크로 (electric arc furnace) 부하는 전압 플릭커 (voltage flicker) 등 전력품질을 저하시키는 현상의 주 원인이 되고 있다. 따라서, 전력품질의 향상을 위한 전력계통의 계획과 운용에 있어서 이러한 부하들의 비선형적인 전압-전류 특성을 해석하고 모델링하는 것이 우선 되어야 한다. 특히 전기아크로 부하의 비선형적이고 랜덤 신호에 가까운 특성은 stochastic 접근법에 의해 주로 모델링되어 왔으나, 전기아크로 부하에 의한 전력계통에서의 영향을 평가를 위해서는 deterministic 접근법에 의한 모델링이 필요하며 전기아크로 부하가 가지는 chaos 특성을 Lorenz 시스템으로 표현한 부하모델이 개발되었다[1]. 개발된 모델에 의해 하나의 chaos 시스템으로 예측된 전기아크로 부하 패턴은 전 동작 범위에서 부하 특성을 정확하게 반영하는데 문제가 있다. 따라서, 전기아크로 부하 패턴을 표현할 수 있는 복수의 chaos 시스템을 이용하여 보다 나은 예측 특성을 가진 부하 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 Lorenz 시스템과 전기아크로 부하의 고주파영역 특성을 보다 적절하게 반영할 수 있는 Logistic 시스템을 혼합한 형태의 chaos 모델을 개발하고, 전력 계통에서의 전력품질 저하현상을 정량화하는 지수를 통해 모델의 유용성과 정확성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)를 기반 스크롤을 통해 데이터를 좀 더 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 사용자-데이터 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 과정을 설명하기 앞서, 다수의 ROI가 있을 때 스크롤의 현 위치는 항상 두 ROI의 사이에 있다. 그 두 사이의 거리가 가장 짧은 두 ROI에 각각 우리의 커널을 적용하면 현 위치에서 스크롤 가속에 적용 가능한 두 개의 관성이 생긴다. 여기에 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성으로 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로, 오직 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 향상된 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽게 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅은 가정과 비즈니스 컴퓨팅에 있어 빠르게 확산되고 있다. 이러한 변화에 따라 수년 내에 다양한 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 서비스 공급자의 수가 폭발적으로 증가할 것으로 예측된다. 하지만 클라우드는 하나의 독립체가 아니고 서로 단절되어 있는 많은 응용 프로그램(SaaS)과 기반시설(IaaS), 상이한 플렛폼 서비스(PaaS)들의 집합으로 볼 수 있다. 클라우드 중개방법(brokering mechanism)은 산재되어 있는 서비스들의 집합을 통합하고 편리하게 유용한 서비스를 다양한 사용자에게 제공할 수 있게 하기 때문에 서로 상이한 클라우드 시장을 하나의 통상적 서비스로 변환시키는데 있어 필수적이다. 따라서 CSBs(클라우드 서비스 중개자들)는 사용자와 CSP(클라우드 서비스 제공자)사이의 거리를 최소화하고 예약과 on-demand 서비스의 비용을 최소화하는 운영전략을 찾을 필요가 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 클라우드 서비스의 비용과 품질을 최적화하기 위해 예약 접근법을 고려한 수리적 모형을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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