복합 스케줄링 문제는 컴퓨터의 기획(planning), 스케줄링(scheduling), 제약만족문제(Constraint Satisfaction Problem, CSP), 객체지향개념(object-oriented concept), 에이전트 시스템(agent system) 등의 여러 분야와 관련이 있다. 사용자의 선호도를 고려한 기법은 제약만족문제와 객체지향개념을 스케줄링에 적용하여 복합 스케줄링 문제를 해결하고자 하였다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 기법을 예약 문제에 적용하여 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다 특히 고객들의 만족도를 놀이기 위해서 고객들의 선호도를 고려하여 스케줄링을 한다. 객체에 근거한 예약 스케줄링 기법은 객체 지향 개념을 기반으로 하여 라 객체들이 사건들을 가지고 있으며, 이 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 보드에 배정하는 기법이다 각 객체들은 전체적인 만족 도를 고려하면서 그 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 예약 스케줄링을 할 때 제약은 전역 제약과 지 역 제약으로 구성된다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역 제약으로 사용하고, 각 객체가 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 사건의 배정을 실패하지 않고 백크래킹을 최소화하도록 알을 보는(look-ahead) 백크래킹 기법을 사용하여 전체 객체들의 만족 도를 높였다.
일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.
본 연구에서는 초등학교 2학년 수학 교과서에 제시된 문장제의 문장 구조와 해석상의 오류를 분석하고, 문장 구조가 해석상의 오류에 어떻게 관여하는지를 알아보았다. 이를 위해 초등학교 2학년 수학 교과서에 제시된 문장제 168문항의 문장 구조와 초등학교 2학년 160명의 학생을 대상으로 수학 문장제 해결과정에서의 오류경향을 분석한 결과, 문장제의 문장 구조는 쉽고 단순한 낱말이나 어휘를 반복적으로 사용하고 있으며, 과일이나 책, 사람 수 등의 특정한 실생활 소재를 반복적으로 많이 사용되고 있었다. 문장제의 오류 경향은 문장 해석상의 오류가 전체 오류의 51.56%로 계산상의 오류 39.20%보다 높았다. 이는 역연산(逆演算) 유형, 문장의 길이, 문제에 사용된 숫자의 개수 등이 해석상의 오류에 관여하는 것으로 분석되었다. 따라서 문장제의 문장을 구성할 때 교사의 관점에서 벗어나 학생들의 입장을 고려하는 것이 매우 중요하며, 학생들에게 기초적인 문장 해석 지도가 필요하다는 것을 알 수 있었다.
멀티미디어 단말기에서 사용자 인터페이스를 위한 한글 문자 인식기술은 빠른 처리시간과 높은 인식률을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 특징점, 특징벡터, 가상벡터, 획간의 위치관계와 한글의 특성정보를 이용한 자소와 문자 인식기술을 제안한다. 그리고 사용자의 다양한 필체 유형에 따른 자소와 문자 인식을 위해서 한글의 특성정보와 다양한 획 정보로 구성된 한글데이터 베이스를 구축한다. 또한, 복잡한 자소 분리와 처리과정의 단순화를 위해서 획간의 위치관계에 의한 순차적 처리와 각 자소들이 가지는 획 수의 변경에 의한 백트래킹 처리를 사용한다. 제안된 온라인 한글 문자 인식기는 상용 1,200단어 중 10명이 필기한 총 600문자를 대상으로 실험한 결과 $95^{\circ}C$이상의 인식률과 13msec의 평균문자처리시간을 얻었다.
본 논문은 디지털 게임의 하위 장르 분화 양상을 고찰하고 각 양상에 따라 핵심 장르 요소가 변화하는 특성을 규명하는 데에 목적을 둔다. 디지털 게임의 장르는 변화를 거듭하는 생성적 체계이다. 기존 장르의 핵심 메커니즘을 수정하거나 뒤집으며 등장하는 게임의 하위 장르들은 게임의 장르 체계가 지닌 생성적 성격을 확인할수 있는 대표적 사례이다. 하위 장르 분화를 고찰한 기존의 연구들이 게임 텍스트의 계보학을 통해 메커니즘의 변화를 추적했다면, 본 논문은 플레이어가 장르 변화를 인지하는 원리에 초점을 두고 해당 양상을 분석한다. 개념적 혼성 이론을 통해 '로그라이크'와 '메트로배니아' 장르의 분화 과정을 분석한 결과 로그라이크는 상위 장르와의 프레임 대립을 통해, 메트로배니아는 상위 장르의 프레임 확장을 통해 변별력을 확보한 장르임을 확인했다. 프레임 대립에 따라 분화한 하위 장르의 경우 핵심 장르 요소는 독립성을 확보하고 손쉽게 타 장르와 결합되며, 프레임 확장에 따라 분화한 하위 장르의 경우 핵심 장르 요소는 맥락 의존성을 강하게 드러내며 해당 장르의 맥락을 벗어나 사용되기 힘들다는 특징을 보인다.
국가 간 다양한 분야에서의 교류가 증가함에 따라서 개최되는 국제회의의 수도 증가하고 있다. 이로 인해, 동시통역의 수요도 증가하고 있기 때문에 많은 학습자들이 동시통역을 학습하고 있다. 동시통역은 많은 학습 시간이 필요하기 때문에, 통역을 학습하는 학생들은 개별 학습을 수행한다. 자율적인 학습법 중 대표적으로 문장구역 훈련법이 있으나, 백트래킹으로 인한 학습 효과 저하 및 원활한 학습을 위한 파트너의 도움이 필요하다는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반 문장구역 훈련 시스템이 제안되어 학습자들의 학습 능률을 향상시켰다. 하지만, 컴퓨터의 경우 이동성이 매우 낮기 때문에 학습자들이 정해진 공간에서만 학습을 진행할 수 있기 때문에 활용도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이동성으로 인한 활용도 저하 문제를 해결하기 위해 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안한다. 스마트 단말은 컴퓨터에 비해 낮은 처리 용량을 가지고 있기 때문에 크기가 큰 파일을 처리할 때 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위한 여러 알고리즘들을 제안한다. 제안한 스마트 단말 기반 문장구역 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
본 논문은 NP-완전으로 알려진 k-SAT 문제의 절의 수 m에 대해 O(km)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 기존에 널리 알려진 DPLL은 문자 수 𝑙에 대해 분기한정법의 전수탐색으로 해를 찾지 못하면 역추적을 수행하는 방식으로 최악의 경우 O(2𝑙)을 수행해야 한다. DPLL은 최소 빈도수 문자가 포함된 절을 참(T)으로 하도록 문자에 참(T) 또는 거짓(F)을 대입하여 해당 문자가 포함된 절을 제거하는 방식으로 SAT Solver의 근간을 이루고 있다. 제안된 알고리즘은 DPLL과는 반대로 부울 수식 f에 존재하는 최대 빈도수 문자 max𝑙을 선택하고, $_{\max}({\mid}l{\mid},{\mid}{\bar{l}}{\mid})=1$로 설정하고, 𝑙∈ci 절은 삭제하며, ${\bar{l}}{\in}c_i$절에서 ${\bar{l}}$를 삭제하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 k-SAT 문제들에 적용한 결과 기존의 DPLL 알고리즘보다 적은 횟수를 수행함을 알 수 있었다.
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품 검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based)상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는 Template-based Reasoning 방법론을 제안한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론 (Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품 조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다. 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.
본 연구의 목적은 금융IT 발전과정의 역사적 사실들을 체계적으로 정리하고 다양한 추적 과정을 통해 입증된 교훈을 통해 조만간 가시화될 2020년대를 준비하는 신 차세대 시스템에서의 코어뱅킹 모델의 새로운 발전 모형과 방향성을 제시하는데 있다. 이를 위해 금융IT 발전과정 40년 동안 중요한 영향을 미쳤던 의미있는 패턴들을 도출 및 분석하고 코어뱅킹 모델의 라이프사이클을 역 추적하여 코어뱅킹 모델의 새로운 모형을 제시하였으며, 이를 활용하게 될 신 차세대 시스템의 발전방향도 함께 제시하였다. 연구결과 우리나라 금융IT 시스템과 코어뱅킹 모델의 라이프사이클은 각각 약 10년으로 분석되었으며, 최장기 모델의 라이프사이클은 33년으로 추정되었다. 향후 코어뱅킹 모델의 발전 모형은 기존 모델의 기본 구조에 비즈니스 허브 기능과 상품수명 주기관리 기능을 추가시키는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 또한 신 차세대 시스템의 개발방식으로 빅뱅 방식은 지양해야 하며 IT기술 측면보다는 업무지향 측면에서 추진되어야 한다. 아울러 금융IT 분야는 융합산업 분야로 성장시켜 나가야 하며, 이를위해 코어뱅킹 모델연구의 체계화와 전문인력 양성이 필요하다. 본 연구는 우리나라 금융IT 발전과정을 처음으로 체계적으로 정리하였다는 점과 최초로 코어뱅킹 모델의 집중 분석을 통해 새로운 모형을 제시함으로써 향후 전개될 신 차세대 시스템 발전 방향의 가이드 라인을 제시하였다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 아두이노 기반의 공장 설비 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 아두이노 플랫폼을 기반으로 하며 온도, 습도 그리고 조도를 측정하는 환경 센서와 압력 센서를 이용하여 공장의 환경 및 설비의 상태를 모니터링 한다. 모니터링 데이터는 RF(Radio Frequency) 트랜시버를 통해 서버에 연결되어 있는 지그비 코디네이터로 전송된다. 호스트 서버에 저장된 환경 센서와 압력센서의 데이터를 이용하여 공장의 환경과 설비의 압력 상태를 확인하고 설정된 알람 상태에 도달하면 관리자에게 보고하도록 설계하였다. 그리드 기반 키 선분배 방식을 사용하여 센서 노드를 인증하고 데이터 키를 동적으로 생성하여 모니터링 정보를 보호한다. 추가적인 배선 작업이 필요 없는 지그비 무선 센서 네트워크를 적용하여 공장설비 모니터링 시스템을 실제 구현함으로서 효율적인 공장의 작업 환경 모니터링이 가능하다. 또한 불량이 발생한 경우, 작업 환경을 역으로 추적하여 불량 원인 분석에 활용할 수 있다. 아두이노 플랫폼과 확장 보드를 이용하여 평탄도나 진동 같은 센서를 추가하거나 확장 보드에 연결된 포트로 제어 하는 등의 기능 확장이 용이하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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