In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space, (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
본 논문에서는 전자상거래 시스템에서 요구하는 상호운용성과 실시간 요구사항들을 지원할 수 있는 실시간 웹 미들웨이(RTWM Real-Time Web Middleware) 프레임워크를 제안한다. RTWM시스템은 전자상거래 시스템의 실시간 요구사항들을 지원하기 위해CORBA 객체 서비스 구조를 확장하여 이벤트 모니터, 실시간 스케줄러, 실시간 이벤트 서비스 등의 객체 컴포넌트를 포함하는 구조를 가진다. 특히, 본 논문에서는 전자상거래 사용자의 실시간 요구사항을 지원할 수 있는 실시간 이벤트 필터링을 제공하는 것에 중점을 두었다. 사용자로부터 시간적 제약조건과 원하는 이벤트 정보를 입력받아 QoS저장소에 저장하고, 실시간 이벤트가 발생하며RTFA(Real-Time Fitering Agent)를 통해 소비자가 원하는 이벤트를 필터링하여 제공하게 된다. 이로써 사용자는 보다 높은 서비스를 제공받게 되고 이 과정을 통해 전체적인 네트워크 트래픽이 감소되는 효과를 얻을 수 있다.
현대 국방부에서는 국방정보체제간의 상호운용성을 보장하기 위해 아키텍처 산출물을 쉽고 일관성 있게 개발할 수 있는 국방아키텍처프레임워크를 개발하고 있다. 따라서, 개발된 아키텍처 산출물을 저장하여 재사용하고 국방 전반의 아키텍처 정보의 교환, 비교, 통합을 용이하게 하는 핵심아키텍처데이터모델(CADM)의 개발이 필요하다. CADM은 국방아키택처프레임워크에서 도출된 데이터 요구사항을 통해 엔티터를 추출하여 관계를 정의하였으며 실사례를 통해 엔티티를 검증하였다. 설사례로는 군사정보통합처리체계의 아키텍처 산출물을 작성하여 그들의 아키텍처 데이터를 저장소에 저장한 후 다양한 쿼리를 통해 검증하였다. CADM을 통해 전군의 아키텍처에 대한 공통의 데이터 모델을 제공하여 국방정보체계에 대한 통합적인 정보자원관리와 상호운용 및 통합을 향상시킬 수 있다.
Kim, Chang-Lak;Park, Kwang-Sub;Cho, Chan-Hee;Kim, Jhinwung;Suh, In-Suk
Nuclear Engineering and Technology
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제20권2호
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pp.120-131
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1988
지중매몰된 방사성핵종들이 지하수계를 통해 이동을 하는 Source를 수학적으로 표시하는 Source Term 모형이 필요하다. 물질전달식 또는 측정식에 근거한 여러 Source Term 모형을 비교 분석하였다. 일반적으로 용출 또는 용해에는 (1) 화학반응, (2) 확산 등에 의한 물질이동의 두 가지 작용이 관여한다. 화학반응은 고화체가 지하수에 노출된 후 초기의 짧은 기간 동안에만 용해율을 조절한다. 외부로의 물질전달율이 지하 처분장에서 방사성폐기물 고화체로부터의 장기간에 걸친 핵종유출율을 조절하는 역할을 한다. 물질전단 이론을 적용 할 때는, 필요로 하는 물질이동 현상을 기술할 수 있는 식을 선택해야 한다. 적절히 사용했을 경우, 물질전달 이론에 입각한 Source Term 모형은 핵종유출율의 신뢰할 만한 예측을 위한 귀중한 도구이다.
최근 기업의 시스템들은 데이터 공유와 협업을 위해 통합의 필요성을 제기하고 있다. 통합을 위한 방법론으로 서비스 통합을 위한 서비스 지향 아키텍처와 서비스에 사용되는 데이터의 통합을 위한 마스터 데이터가 등장했다. 본 논문은 BP(Business Process)를 효율적으로 운용하기 위한 방안을 제시한다. 우리는 BP를 지원하기 위한 지식 저장소로 XMDR(eXtended Meta Data Registry)과 이를 운용하기 위한 데이터 허브를 구성한다. XMDR은 데이터 통합을 위한 MDM(Master Data Management)을 관리하고, 데이터 간의 이질성을 해결하고, 업무 간의 연관관계를 효율적으로 제공한다. 이것은 MDR(Meta Data Registry), 온톨로지, BR(Business Relations)으로 구성된다. MDR은 구조적 이질성을 해결하기 위한 메타 데이터간의 관계성을 기술한다. 온톨로지는 의미적 이질성과 데이터 간의 관계성을 기술한다. BR은 업무 간의 관계성을 기술한다. XMDR 데이터 허브는 마스터 데이터의 관리를 지원하고, 프로세스 간의 상호작용을 효율적으로 지원할 수 있다.
사람과 컴퓨터사이에 의사 소통을 위해 컨텍스트 정보(context information)를 최대한 활용하고 이용하는 것이 사람과 컴퓨터 사이의 상호 작용을 극대화 할 수 있다. 그러나, 컨텍스트 정보는 서비스를 받고자 하는 도메인에 따라 시간에 따라 변화하는 환경에 따라 달라지므로 동적인 환경에 대처하기 위해서는 컨텍스트 정보를 관리할 수 있는 메타 데이터 모델이 요구된다. 본 논문에서는 컨텍스트 정보의 메타 데이터를 표현하기 위한 계층 구조인 C-A-V (class-attribute-value)구조를 제안한다. C-A-V구조는 '도메인-컨텍스트 메타 데이터 분류-컨텍스트 메타 데이터'로 각 레벨 별로 의미를 부여하였으며 레벨별로 다중 레벨을 포함하는 계층 모델이다. 제안한 모델은 도메인에 따라 컨텍스트 정보를 다양하게 구성할 수 있는 구조를 제공하였고 메타 데이터 레포지토리를 마스터 데이터와 인스턴스 데이터로 구분하여 동적 환경에 대응이 가능하도록 설계하였다.
빠른 컴퓨팅 환경과 응용 구조의 변화, 그리고 다양한 요구는 소프트웨어 개발에 대한 수요를 증대시키고 있다. 버전제어는 기존의 소프트웨어를 구축하는데 사용된 델타를 이용하여 소프트웨어의 생산성을 향상시킨다. 본 논문에서는 검색 시스템과 델타 관리 프로그램으로 구성된 객체지향 버전제어 시스템을 설계 및 구현하였다. 검색 시스템에서는 다양한 검색 방법을 제안한다. 이 방법은 파일 이름, 내용, 크기, 그리고 작업일자를 가지고 처리하는 방법론을 제공한다. 다양한 검색 방법은 효율적인 델타 관리를 위해 중요하다. 이러한 방법을 이용하여 델타 관리를 위한 메타 데이터를 쉽게 구성할 수 있다. 구현된 버전 제어 시스템은 다른 시스템과 비교하여 다음과 같은 장점을 가진다. 첫째, 델타 관리를 위해 전향적 및 후향적 방법을 통합하여 버전의 유지보수를 처리한다. 둘째, 프로젝트내에서 델타 관리 분은 전향적과 후향적 방법을 통합하여 관리의 효율성을 증대한다. 제안된 시스템은 프로젝트 저장소를 위해 파일과 데이터베이스를 사용하는 방법을 지원하여, 효율적인 버전 관리가 되도록 하였다.
여러 통신망을 총괄적이고 효율적으로 운용하고자 출현한 TMN(Telecommunication Management Network)은 구축과정에서 서로 다른 하드웨어와 운영체제 등의 상이한 플랫폼 환경 하에서 개발되는 분산객체 내 클래스의 개발 및 유지보수에 여러 문제점을 내포하게 된다. 대표적인 문제점으로는 TMN 시스템 내의 모든 에이전트들이 동일한 기능을 수행하는 소프트웨어 및 데이터 블록들을 중복하여 유지해야 한다는 점을 들 수 있다. 이로 인하여 TMN 에이전트의 개발에 있어 다중 플랫폼을 지원할 수 없게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 Farmer 모델에 기본을 둔 Farming 방법론을 제안하였다. Farming 방법론은 각각의 분산객체에 중복되어 저장되어 있는 소프트웨어 및 데이터 컴포넌트들을 플랫폼에 독립적인 컴포넌트웨어 형태로 변형하여 플랫폼독립형 클래스저장소(PICR)에 저장시켜 놓은 후 각 분산객체내의 프레임워크에 명시된 대로 실행에 필요한 컴포넌트웨어들을 PICR에서 정적 또는 동적으로 로딩하여 사용하는 것이다. Farmer 모델을 이용하여 개인휴대통신망의 분산 TMN 에이전트를 디자인하고 구현하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화를 위한 CC/PP 기반의 유비쿼터스 프로파일 및 운영 아키텍쳐를 설계한다. 유비쿼터스 프로파일의 컴포넌트와 속성들은 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화 서비스 시나리오를 기반으로 정의하였다. 유비쿼터스 프로파일 설계 시 유비쿼터스 환경에서 효율적으로 사용하기 위해서 RDF, RDF Schema, CC/PP Structure, 표준 어휘 등의 기법들을 적용하였다. 또한, 유비쿼터스 프로파일의 효율적인 운영을 위해 게이트웨이 중심의 운영 방법, 저장소를 이용한 메타데이터 구성 방법, 동적 구성 방법 등의 아이디어들을 기반으로 운영 아키텍쳐를 제안하고 설계하였다. 제안한 운영 아키텍쳐에 대한 성능 평가 결과 기존의 프로파일 운영 방법 보다 더 효율적이었다. 제안된 유비쿼터스 프로파일 및 운영 아키텍쳐는 유비쿼터스 환경에서 사용자에게 적응화된 콘텐츠를 서비스를 위한 연구의 기반을 마련해 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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