본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.
이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.
평균-분산 기준보다 우수한 기준이라고 할 수 있는 평균-지니 기준은 위험회피 정도를 고려할 수 있는 확장된 평균-지니 기준으로 확장되면서 선물시장에서의 헤지모형에 도입되어 분포특성과는 무관하게 헤지비율의 특성을 분석할 수 있다는 측면에서 관심의 대상이 되었다. 그러나 확장된 평균-지니 기준을 실제로 적용하기 위해서는 확장된 지니평차를 계산가능한 형태로 변환해야 하는 문제와, 수익률의 누적확률 값을 추정해야 하는 문제점이 있다. 누적확률 값을 추정하는 방법으로 수익률의 분포함수와는 관계없이 순위에 의한 방법이 이용되었다. 본 연구에서는 실제로 분포의 확률밀도함수를 이용해서 누적확률을 계산하는 경우와 순위를 이용해 추정하는 방법을 비교함으로써 순위방법의 정확성을 평가하고자 하였으며, 확장된 지니평차를 실제로 계산하는 데 있어서의 문제점도 검토하였다. 이러한 검토를 통해 확장된 평균-지니 기준을 헤지 모형에 도입하여 활용하는 것의 현실적 유용성을 종합적으로 평가하고자 하였다. 분석결과 확장된 지니평차의 계산을 위해 변형한 식에 대한 정밀한 검토가 필요하다는 점과, 확장된 지니평차를 헤지모형에 적용하기 위해서는 누적확률을 정확하게 계산하는 문제의 해결이 선행되어야 한다는 점을 밝힐 수 있었다.
OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagram)는 각 노드에서 다양한 확장방법(decomposition)을 취할 수 있는 Ordered-DD(Decision Diagram)의 한 종류로서 각 노드마다 Shannon, positive Davio, 그리고 negative Davio 확장중의 하나를 사용하도록 하며 다른 종류의 DD와 비교해서 작은 수의 노드로 함수를 표현할 수 있다. 그러나 각 노드마다 각기 다른 확장 방법을 선택할 수 있는 특징 때문에 입력 노드에 대한 확장 방법의 결정에 의해서 OPKFDD의 크기가 좌우되며 최소의 노드 수를 갖는 OPKFDD의 구성은 매우 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 DD 크기의 기준을 노드 수로 하여 기존의 OBDD(Ordered Binary Decision Diagram) 자료구조에서 각 노드의 확장방법을 결정하는 직관적(heuristic)인 방법을 제시하고, 주어진 입력변수 순서에 대해서 각 노드의 확장 방법을 결정하는 알고리즘을 제안하고 실험 결과를 제시한다.
본 논문은 한영 교차언어 정보검색을 위한 질의 변환 방법과 질의 확장에 대해서 기술하고 있다. 한영 교차언어 정보 검색은 한국어 질의와 관련된 영어 문서를 검색하는 것을 말하며, 한국어 질의를 영어 질의로 변환하는 방법을 사용했다. 이를 위해 한국어 단어들에 대한 영어 대역어들의 공기 정보를 이용하며, 공기 정보로는 상호 정보를 사용했다. 또한 한국어와 영어의 연어 사전을 사용하여 성능을 향상시켰다. 추가적인 검색 성능 향상을 위한 방법으로, 기존 연구에서 많이 사용된 적합성 피드백에 의한 지역적 질의 확장 대신, 영어 워드넷을 확장하여 구축한 한영 이중언어 시소러스를 사용하여 질의 확장을 하는 전역적 질의 확장을 시도하였다. 실험결과, 정확률의 향상보다는 재현율의 향상 정도가 더 컸으며, 긴 질의보다 짧은 질의를 확장한 경우가 성능이 높았다.
본 연구에서는 문헌들의 분석을 통해 교수학적 단위의 개념을 규정하고, Erdniev의 연구들을 분석하여 교수학적 단위를 확장하는 구체적인 방법들을 제시하였다. 그리고 Erdniev의 수학교과서를 분석하여, 교수학적 단위의 확장 개념이 수학교과서에 어떻게 구현되었는가를 조사하였다, 특히 확장된 교수화적 단위에 관련된 수학교과서 분석 연구에서는 Erdniev의 초등학교 3학년 수학교과서의 소단원 '두 연산이 포함된 문제'에 포함된 교과내용을 교수학적 단위의 확장 방법, 확장된 연습문제의 형태, 구조를 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해, 교수학적 단위의 확장에 관련된 구체적인 방법들이 우리나라의 수학교육학 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 교수학적 단위의 확장 개념이 구현된 수학교과서의 분석학 교수-학습 방법의 새로운 접근 가능성을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
기존 온톨로지를 확장하는 한 가지 방법은 기존의 기초 개념들로부터 새로운 하위 개념들을 유도해 내거나 개념들간의 새로운 관계들을 발견해내는 것이다. 본 논문에서는 의학분야의 기존 온톨로지를 확장하는데 정형적 개념 분석(FCA) 방법이 갖는 잠재적 역할을 분석해보자 한다. 이를 위해 우리는 영역 특정 문서들로부터 기존 개념들의 실례(instance)들을 추출할 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 3 단계로 이루어진 FCA기반의 은톨로지 확장 방법론을 설명하고, MeSH 온톨로지 확장에 관한 경험을 소개한다.
임의의 형태를 갖는 회절격자의 결합계수를 쉽게 계산할 수 있도록 확장된 새로운 층 방법을 제안한다. 기종이 새로운 층 방법은 회절격자 영역의 비유전상구의 종축 방향에 대해서만 평균을 취하여 결합계수를 계산하였지만 확장된 새로운 층 방법은 종축과 횡축 양 방향으로 비유전상수의 평균값을 취하여 새로운 층의 비유전상수로 설정하였다. 따라서 회절격자가 임의의 형태를 가지는 경우 새로운 층 방법에서는 새로이 설정하는 층의 비유전상수 값이 횡축으로 변화하는 함수였지만 확장된 새로운 층 방법에서는 단일 상수 값이어서 결합계수를 쉽계 계산할 수 있다. 이 방법을 사용하여 사다리꼴과 삼각형 형태의 회절격자를 가지는 5층 구조 Distributed Feedback 구조 소자의 결합계수를 계산하였다. 확장된 새로운 층 방법에 의한 결합계수 계산 결과의 정확성 검증을 통하여 사다리꼴과 같은 임의이 형태를 가지는 회절격자의 결합계수 계산에 확장된 새로운 층 방법이 매우 유용함을 보였다.
비트의 심도 확장은 영상을 표현하는 비트 수를 확장하는 방법이다. HDR(High Dynamic Range) 디스플레이의 발전과 디스플레이의 해상도가 높아짐에 따라서, 디스플레이에서 영상을 표현하는 휘도가 증가하고 표현력도 상승한다. 이러한 디스플레이에 대응하기 위해서는 영상을 표현하는 비트수도 확장되어야 하기 때문에 비트의 심도 확장의 중요성은 높아지고 있다. 본 논문에서는, 높은 비트 심도(10bit)를 가지는 디스플레이에 기존의 영상(8bit)을 자연스럽게 표현하기 위한 비트 심도 확장 방법을 소개한다. 정량적인 결과와 정성적인 결과 및 연산량의 비교를 통해서 제안된 알고리즘이 기존의 비트 심도 확장 방법과 비교해서 우수함을 검증하였다. 제안된 방법은 기존의 최신 비트 심도 확장 방법과 비교해서, 40배 더 빠른 연산속도와 평균 1db이상 높은 성능 향상 결과를 보여준다.
본 논문에서는 비교기의 설계 및 확장에 쉽게 이용할 수 있는 2bit 인코딩방법을 제안한다. 그리고 제안한 인코딩 방법을 이용하여 현재 비교기로 널리 사용하는 74LS85와 새로 설계한 5bit비교기에서의 직/병렬 N-bit로 확장했을 때의 응용방법을 비교한다. 또한 magnitude 비교기를 이용한 디코더 회로를 꾸며 음수 영역까지 확장할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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