본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 통해 추출된 시간 영역과 주파수 영역의 특징들을 활용하여 심박수변이도를 확률적인 지식으로 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 지식획득 알고리즘은 규칙생성과 규칙평가 단계로 구성되어 있으며, 규칙생성에서는 ROC 분석을 통해 수치적인 속성값을 이산화된 구간으로 변환하고, 서로 다른 의사결정값을 포함하는 구간들 사이에 일관성 정도를 비교함으로써 감축된 규칙-집합을 생성한다. 이때 규칙-집합 내에 각 규칙에 대해서 확률적 해석을 위한 3가지 척도를 추정하였다. 제안된 모형의 효과성은 심혈관질환 병력을 가진 58명의 심전도 데이터로부터 심방세동을 식별할 수 있는 5가지 규칙을 생성하였고, 이들 규칙의 분별력을 평가하였다. 실험결과, 제안된 모형으로부터 생성된 지식은 4가지 성능평가 척도에 대해서 각각 93%의 정확도를 보여주었다.
적응적 랜덤 테스팅(ART)은 순수 랜덤 테스팅의 효율성을 개선하기 위해 제안된 방법으로 효과적인 테스트 케이스의 선택을 통해 보다 적은 수의 테스트 케이스로 소프트웨어 내에 존재하는 오류 영역을 찾는 것을 목적으로 한다. 기존의 ART는 하나의 시스템 혹은 유닛에 대한 테스트를 적용 대상으로 하고 있으며, 다양한 접근 방법을 이용해 순수 랜덤 테스팅보다 우수한 성능을 보여 왔다. 하지만 통합 시스템을 구성하는 특정 유닛에 대해 ART를 적용하고자 하는 경우에는 시스템을 구성하는 타 유닛들의 영향으로 인해 기대 이하의 효율성을 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 테스트 환경 대한 ART 적용방법의 하나로, 테스트 대상 유닛에 부여되는 입력 데이터의 분포를 통합 시스템에 대한 제한된 수의 입력을 사용하여 예측하고, 이를 바탕으로 시스템의 입력 도메인 분할 크기를 조절하는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 유닛 테스팅에 ART를 적용했을 때와 유사한 수준의 성능으로 통합 시스템 내의 특정 유닛을 테스트 가능하도록 하며, 오류 비율의 변화가 ART의 성능에 미치는 영향 또한 1% 이내 수준으로 안정임을 확인하였다.
베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델로서 확실한 수학적 토대를 가지고 있다. 베이지안 네트워크의 구조론 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구 조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ASIA와 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이타를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 알 수 있었다.
Unlike typical a dynamic positioning (DP) system, a DP-assisted mooring system must determine a set point (SP) that can ensure a mooring tension safety range to prevent an excessive increase in mooring tension. In this paper, a new algorithm for determining the SP is suggested in order to reduce the tension on all the mooring lines. To determine the SP, a working area around the vessel is represented by a rectangular grid. Thus, the size of the grid area is limited considering the offset of a vessel with a mooring system. At each grid's nodes, the resultant tension from all the mooring lines is estimated using the time history of the tension and vessel's position. The results of static analyses for each grid position are used to estimate the global tension. Consequently, the SP is automatically selected as a position satisfying criterion for minimizing the total tension. In order to validate the suggested algorithm, a motion simulation with the control system in the time domain and a discussion of the results are presented.
본 논문은 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 기법에 관해 기술하고 있다. FMCW LiDAR는 높은 검출민감도를 가져 낮은 출력만으로 장거리 측정이 가능하면서도 눈, 비, 안개 등 열악한 환경에서 강건한 검출성능을 가져 자율주행자동차용 차세대 LiDAR로 주목받고 있다. 본 논문은 주파수 영역의 신호처리를 위해 필요한 고속 데이터 획득, 전송 및 병렬 신호처리를 위한 하드웨어 구조에 대해 기술하였다. 획득된 시계열 신호로부터 주파수 특성을 분석하기 위하여, 푸리에 변환 연산을 FPGA로 구현하였다. 변환된 주파수영역 데이터로부터 강건한 표적검출 성능을 확보하기 위한 C-FAR 알고리즘에 대해 기술하였다. 표적의 스펙트럼 신호로부터 주파수 측정값의 해상도를 향상하고, 측정된 주파수 값을 표적의 거리 및 속도 정보로 변환하는 과정에 대해 상세히 기술하였다. 스캐너 2D 위치 및 표적의 거리 정보를 활용하여 3차원 영상으로 변환하고 이를 전시하였다. 제안된 FPGA 구조의 병렬 신호처리 알고리즘 적용을 통하여 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 및 고해상도 영상획득 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 명암변화 주목도 지도(intensity gradient saliency map)를 생성한다. 다음으로 좌우 영상 간에 블럭 단위의 움직임을 나타내는 광류(optical flow)를 계산하고 scale-invariant feature transform(SIFT) 기법을 통해 사물의 크기와 회전에 변하지 않는 영상의 특징 점을 구하여 이 특징점 간의 변이를 구한 다음, 이 두 변이 정보들을 결합하여 변이 주목도 지도(disparity saliency map)를 생성 한다. 생성된 변이 주목도 지도는 가려짐 영역 검출을 통해 오류 변이가 제거된다. 세 번째로 영상 워핑시에 직선의 왜곡을 최소화하기 위해 직선 세그먼트를 얻는다. 마지막으로 다시점 영상은 이렇게 추출된 영상 특징들을 제한 조건으로 사용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반 영상 워핑(warping) 기법에 의해 생성된다. 실험 결과를 통해 제안한 기법으로 생성된 다시점 영상의 화질이 기존 DIBR 기법보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
3차원 날개의 공력형상 설계최적화를 위한 설계최적화 시스템을 미래의 다분야 설계최적화 프레임워크의 일환으로 개발하였다. 이 설계최적화 시스템은 형상설계, 격자생성, 공력해석, 최적화의 4가지 모듈로 구성되어있다. 모두 상용패키지를 배경으로 개발하였으며 내장된 스크립트와 저널링 기능을 사용하여 배치 모드에서 자동적으로 실행되도록 프로그램 하였다. Visual Basic 프로그램을 사용하여 네 모듈을 통합하여 자동화된 설계기능을 갖도록 하였다. 특히 계산시간이 많이 소요되는 공력해석을 위하여 네트워크 통신을 이용한 분산 환경을 구현하였다. 공력해석은 일반적인 영역분할방식의 병렬처리 대신에 전역최적화 기법인 반응표면법과 연계하여 분산처리 시켰다. 개발한 공력설계 시스템의 검증을 위하여 간단한 항력최소화 문제에 적용하였으며 그 결과 상당히 향상된 설계 효율성과 적절한 설계 결과를 보여주었다.
의상 시뮬레이션과 렌더링 계산 비용은 메쉬의 종류와 그 품질에 크게 좌우 된다. 일반적으로 정확도와 효율성 면에서 삼각메쉬 보다 사각메쉬가 더 선호된다. 본 논문은 재귀 기하 분할법에 기초한 의복 패턴의 사각화 방법을 기술한다. 논문에서는 기존의 방법에서 두 가지 개선점을 제안한다. 첫째, 제안 방법은 기존의 방법보다 향상 된 회귀 기하 분해 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법에서 의복패턴의 물리적 도매인은 보다 더 간단하고 맵핑 가능한 형태로 분해된다. 둘째, 본 논문에서는 정점 분류 알고리즘의 유효성 확인작업을 수행한다. 제안 알고리즘을 이용하여 인식 되지 않은 정점 분류에 대한 유효성을 검증 할 수 있다.
업무프로세스 관리시스템(BPMS:business process management system)을 이용하면 새로운 프로세스를 정의하거나 기존의 프로세스를 갱신하는 일이 매우 용이하다. 대체로 표준화되고 일상적인 업무를 대상으로 프로세스를 관리하는 것은 이러한 소프트웨어를 사용하여 효율성을 높일 수 있겠으나, 비일상적인 예외상황에 대한 처리를 위해서는 별도의 전문가 참여나 특수한 의사결정 과정을 거쳐야 하는 경우가 많다. 본 논문은 다수의 예외처리용 업무 프로세스가 저장소에 축적된 상황을 전제로 예외처리 프로세스 선정의 자동화 방안을 제시한다. 예외처리에 가장 적합한 프로세스를 검색하는 것은 예외상황에 관한 충분한 이해가 필요하기 때문에 상황의 인지(context awareness)는 매우 중요한 과제이다. 예외상황의 이해를 원활히 하고, 예외처리 프로세스의 효율적인 선정을 위해 본 연구에서는 '상황변수'와 '의사결정변수' 자료구조를 도입하였다. 전자상거래의 배송과정의 예외사례를 사용하여 제시한 변수구조가 어떻게 검색트리 생성에 활용되는지를 예시하였다. C5.0 알고리즘은 최적검색트리를 생성해주며, 그것은 또한 문제의 상황에 최적인 예외처리 프로세스의 선정을 위한 검색경로를 설정한 것임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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