검색 결과 내 군집화(search-result clustering)는 검색 엔진으로부터 검색된 결과 내에서 비슷한 문서를 자동으로 군집화하는 기법이다. 본 논문에서는 논문 검색 서비스에 전문화된 새로운 결과 내 군집화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 '범주체계생성기(Category Hierarchy Generation System)'와 '논문군집기(Paper Clustering System)'로 구성되어있다. '범주체계생생기'는 KOSEF의 연구 범주 체계를 이용하여 분야 시소러스라 불리는 범주 체계를 생성하고, K-means 알고리즘을 이용한 단어 군집화 알고리즘을 사용하여 분야 시소러스의 키워드 집합을 확장한다. '논문군집기'는 top-down 방식과 bottom-up 방식을 이용하여 각 논문의 범주를 결정한다. 제안하는 시스템은 논문 검색 서비스와 같은 전문 분야에 대한 검색 서비스에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
학생들이 학습하는데 교사의 역할은 중요하다. 교사는 학생들에게 수학 개념을 가르치고, 학생들이 수학적 사고력을 향상시킬 수 있도록 도움을 주어야 하기 때문이다. 이 연구의 목적은 무리수 정의와 무리수 연산에 대한 예비 중등 교사들이 갖고 있는 이해는 어떠하며, 어떠한 차원으로 이해가 이루어지고 있는지 파악하는 것이다. 예비교사들의 무리수에 대한 이해를 분석하기 위해 Skemp(1976)의 연구와 Tirosh et al.(1998)의 연구를 참고하여 '형식적 차원', '직관적 차원', '알고리즘적 차원', '도구적 차원'으로 분석틀을 구성하였다. 사범대학과 교육대학원 5곳에서 65명의 예비교사들을 대상으로 무리수 정의와 연산과 관련한 설문을 실시하였다. 분석 결과 예비교사들은 무리수 정의에 대해 대체적으로 올바른 지식을 갖고 있었으나, 그러지 못한 예비교사들도 몇 명 있었다. 무리수 연산(덧셈)에 대해서 예비교사들은 많은 잘못된 이해가 이루어지고 있었다. 이들은 주로 직관적 차원으로의 이해나 도구적 차원으로의 이해가 이루어지고 있었다.
최근 컴퓨터 교육에서 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 학습에서 논리력과 창의력의 요구가 늘어나고 있는 추세에 힘입어 컴퓨터 교육 분야에서도 프로그래밍 학습을 통한 논리력과 창의력을 함양하려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 프로그램은 알고리즘을 컴퓨터 언어로 구현한 것이므로 문제해결의 핵심은 논리적 해결 방법의 고안 즉, 알고리즘의 고안에 있다. 알고리즘의 중요성을 인식한다면 이제 알고리즘 교육에 대한 방향 정립을 위한 체계적 연구가 필요한 시점에 와 있다고 볼 수 있다. 지금까지 주로 정렬, 탐색과 같은 특정 문제를 중심으로 한 문제 종속적이고 개별적인 알고리즘 학습을 강조해 왔다. 본 논문에서는 문제 독립적, 집단적 성질을 고려하는 문제 해결의 개념적 유형이라는 관점에서 개념적 알고리즘(conceptual algorithm)을 정의한다. 개념적 알고리즘의 유형적 특성을 바탕으로 개별적, 문제 종속적인 기존의 알고리즘 교육과 구분되는 체계적, 문제 독립적, 알고리즘적인 문제 해결력을 지향하는 알고리즘 교육의 새로운 방향을 제안한다.
최근에 중시되고 있는 컴퓨터 원리 학습에 대한 교육적 요구에 부응하여, 본 논문에서는 간단한 사칙연산의 과정을 통하여 초등학생의 수준에서 자료구조와 알고리즘에 대한 기본적인 이해를 도모하고 흥미를 갖도록 효과적인 교육내용과 방법을 제시하였다. 이를 위해 unplugged 방식의 컴퓨터 학습자료를 제작하여 활동을 통해 컴퓨터가 데이터를 받아들이는 방법을 알 수 있도록 하였으며 학생들에게 애니메이션 자료를 제작하여 배열과 연결리스트에 의한 수식 표현과 알고리즘에 대하여 학습할 수 있도록 하였다. 연구의 교육적 실효성을 알아보기 위해 OO광역시 소재의 초등학교 5학년 한 반을 대상으로 논문에서 제시한 교육내용과 방법을 통하여 실험연구를 하였다. 연구 결과 학생들은 컴퓨터의 계산방식과 사람이 계산하는 방식에 있어 차이점이 있다는 것을 알게 되었고 그로 인해 알고리즘과 자료구조에 대한 기초적인 이해가 가능하였으며 알고리즘과 자료구조에 대한 긍정적인 반응을 나타내었다. 이를 통해 알고리즘의 원리학습은 눈높이 맞게 제시된다면 초등학생에게 효과적으로 교육할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 generalized analysis-by-synthesis (AbS) 개념을 algebraic CELP 부호화기에 도입한 새로운 4kb/s 음성 부호화기를 설계하였다. 전체적인 구조는 G.729를 부분적으로 이용하였고, line spectrum pair (LSP) 양자화기와 적응코드북 및 여기코드북을 4kb/s 전송속도에 맞게 새로이 설계하였으며, 20㎳ 프레임 크기와 5㎳ lookahead를 고려해서 총 25㎳의 알고리즘 전송지연을 갖는다. 제안된 방식은 일반적인 AbS방식을 사용하는 CELP구조의 음성 부호화기가 4kb/s이하의 전송률에서 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 보완하기 위해 저속에서 좋은 특성을 보이는 generalized AbS구조를 사용하였다. 그리고 LPC 계수는 LSP 계수로 변환한 후 예측 2단 VQ를 통해서 양자화하며, 여기 신호는 음질 저하를 최소화하며 복잡도를 감소시킨 shift 방식의 대수적 고정 코드북 구조를 사용하고, 적응코드북과 여기코드북의 이득은 VQ로 양자화 하였다. 본 논문에서 제시된 4kb/s 음성 부호화기의 주관적인 성능을 시험하기 위해 고정률 8kb/s QCELP와 A-B 선택 시험을 실시한 결과 전체적인 음질 성능이 거의 비슷한 수준을 가지는 것으로 나타났다.
본 논문은 가시권역의 최대화를 만족하는 가시권 분석에 있어 지형요소가 어떻게 이용될 수 있으며 이러한 최적 다중 가시점 탐색 문제에 있어 지형요소의 이용이 얼마나 효과적인지를 살펴보는 연구이다. 이를 위하여 다양한 지형상태를 반영하는 지역의 DEM 자료와 각 DEM자료에 대한 지형요소 (peak, pass, pit)의 특정을 반영한 여섯 종류의 탐색방법을 제시하고 전통적인 공간 휴리스틱 (spatial heuristic)과의 비교 분석 (계산 시간과 총 가시권역 크기)을 통해서 지형요소를 이용한 방법의 효율성과 적용 가능성을 살펴보았다. 연구결과로써, 가시구역의 중복을 최소화하기 위해 제시된 버퍼링을 이용한 방법의 경우, 비록 공간 휴리스틱 방법에 비해 적은 가시구역 면적을 제시하였지만, 컴퓨팅 시간적인 측면에서 많은 이점을 제공하고 있음을 볼 수 있다. 또한 연구지역의 DEM상의 각각의 개별 그리드 셀을 대상으로 전체 DEM에 대해 계산된 가시구역을 이용한 방법의 경우, 비록 부가적인 계산 시간이 소요됨에도 불구하고 단순한 지형요소를 이용한 방법보다 향상된 분석 결과를 제시하였음을 알 수 있다.
빅데이터와 소셜 네트워크의 발전과 더불어 거대한 그래프를 처리하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 최근 그래프 처리의 성능 향상을 위해 Gorder 라는 그래프 오더링 기법이 제안되었다. 이 기법은 메모리 상의 그래프 레이아웃을 변형하여 데이터 접근 패턴을 CPU 캐시에 적합하게 바꿈으로써 성능을 향상시킨다. 하지만 그래프 알고리즘의 캐시 지역성에만 초점을 두고 설계되었기 때문에 디스크 기반 그래프 엔진에서는 적합하지 않고 전처리 비용도 크다는 문제점이 있다. 제시한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 새로운 그래프 오더링인 I/O Order를 제안하였다. I/O Order는 디스크 기반의 그래프 엔진에서 지역성 외에 입출력 부하를 고려하여 설계되었다. 또한, 오더링 비용을 줄이기 위해 간단한 scheme을 사용한다. 본 논문에서 제시된 I/O Order는 Gorder와 비교해 전처리 비용이 최대 9.6배 감소하였고 성능은 지역성이 낮은 그래프 알고리즘에서 Random 대비 최대 2배 이상 향상되었다.
음열 음악은 쇤베르크가 창시한 20세기 음악의 중요한 작곡 기법중 하나이다. 이 음악은 범조적인 혹은 무조적인 특정을 가지며, 이로 인하여 독특한 현대 음악의 분위기를 생성하게 된다. 본 논문에서는 수학적 알고리즘을 이용하여 음열 음악을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 음열음악에 대한 쇤베르크의 엄격한 정의보다는 더욱 자유로운 형태를 띄지만, 전체 음악 내에서 12개의 음이 사용되어야 한다는 규칙은 만족한다. 이를 위하여 원형 음열 및 원형 음열의 전위과 전조로 구성되어있는 음열도표를 자유롭게 탐색하는 공간 채움 곡선을 이용한다. 임의의 공간을 한번만 탐색하는 성질을 가진 이 곡선을 사용함으로써, 음열 도표에 있는 모든 음을 한번씩 사용하면서도 적절한 반복성을 띄는 음악을 생성할 수 있다. 따라서 생성된 음악은 원래의 음열 음악의 특징인 범조성 및 무조성을 유지하면서도 현대음악에 친숙하지 않은 사람들에게도 보다 쉽게 접근하는 음악을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 또한 다차원 공간 채움 곡선을 이용하여 음의 길이 및 세기까지 음열을 사용하는 더욱 확장된 형태의 음열음악을 생성하는 방법도 소개한다.
위성 트랜스폰더의 설계에 있어서 위성체의 제한된 전원자원으로 인해 연산 알고리즘의 최소화와 하드웨어 구현에 필요한 연산 및 논리 자원의 최소화가 필수적이다. 아울러 위성의 환경에 따라 다양한 대역폭에 대한 효율적 신호처리가 요구되는데 이러한 조건들은 SDR기반의 디지털 방식 구현에 적합하다. 본 논문에서는 SDR 기반의 위성 트랜스폰더 수신부에서 반송파와 레인징 및 Command 부밴드 신호에 대해 각각의 대역과 데이터율을 가변적으로 선택 할 수 있는 하향 표본화기를 제안하였다. 제안된 하향표본화기는 한 개의 하프밴드 필터로부터 재귀적 연산구조를 통해 다수의 임의의 $2^M$-하향 표본화된 신호를 얻을 수 있으며, 연산량 및 구현에 따르는 논리자원을 최소화 할 수 있다. 또한 재귀적 연산 하드웨어 구현을 위한 알고리즘과 함께 하향표본화에 따르는 대역평탄도 및 에일리어싱을 분석하고 이를 FPGA 실험을 통하여 동작 및 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 최소제곱 추정기법과 로버스트 추정기법을 사용하여 다중 프로세서 시스템에서의 데이터 통신의 빈도를 모델링하는 방법을 제안한다. 몇 가지의 서로 다른 크기의 작은 입력 데이터들을 작업부하 프로그램에 부과하여 그때마다의 통신 빈도를 측정하고, 이 측정된 값들에 두 가지 통계적 추정기법을 순차적으로 적용함으로써 통신 빈도를 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법이다. 이 모델링 기법은 작업부하나 목표시스템의 구조적인 사양에 무관하게 입력 데이터의 크기에만 의존하므로 다양한 작업부하와 목표시스템에 대하여 그대로 적용할 수 있는 장점이 있다. 또한 목표시스템에서 작업부하의 알고리즘적 동적특성이 수학적인 공식으로 반영되므로 데이터 통신이외의 성능 데이터를 모델링하는 데에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 프로세서인 공유메모리 시스템에서 데이터 통신을 유발하는 핵심 요소인 캐시접근실패의 빈도에 대한 모델을 구하였으며, 12번의 실험 중 5번의 경우에는 $1\%$ 미만, 나머지 경우에는 $3\%$ 내외의 대단히 정확한 예측 오차율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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