디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
Equi-LR 오토마타
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.3.352
LR 구문분석은 대표적인 상향식 구문분석방법이며, LR 오토마타를 이용하여 구문분석을 수행한다. 본 논문에서는 보편적으로 사용되어 왔던 LR 오토마타의 LR 아이템에 대한 동치 클래스를 정의하고, 이를 사용한 Equi-LR 오토마타의 생성 방법을 제시한다. Equi-LR 오토마타의 상태는 새롭게 정의된 동치클래스를 아이템으로 사용하여 구성되기에, 보편적으로 사용되었던 기존 LR 오토마타에 비해서 Equi-LR 오토마타의 생성 시간이 줄어든다. 본 논문에서는 Equi-LR 오토마타와 기존 보편적 LR 오토마타의 생성시간 복잡도를 정형적으로 비교 분석한 결과를 제시한다. 또한 Equi-LR 오토마타를 이용하면 기존 보편적인 LR 오토마타상에서의 LR 파서 크기의 복잡도보다 더 엄격한 복잡도를 제시할 수 있음을 보인다.
뇌전도의 다변량 다중스케일 퍼지 엔트로피 분석에 기반한 감정 인식
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.3.227
뇌전도(Electroencephalogram, EEG) 신호는 뇌 활동의 즉각적이고 지속적인 신호로서, 사람의 감정 상태의 변화를 직접적으로 반영할 수 있기 때문에 감정 분석에 주로 이용된다. 이러한 EEG 신호의 분석 방법 중, 엔트로피(Entropy) 분석은 시계열의 복잡성을 정량화하기 위한 측정법 중 하나이며, 복잡성의 정량적 분석은 비정상적이고 비선형적인 생체 신호의 분석에 유망하다. 본 논문에서는 여러 전극으로부터 기록된 EEG 신호를 사용하여 감정 상태를 분석하기 위해 여러 시간 스케일에서 다변량 시계열의 복잡도를 정량화하는 다변량 다중스케일 퍼지 엔트로피(Multivariate Multiscale Fuzzy Entropy)를 제안한다. 공공 생체신호 데이터베이스인 DEAP의 EEG 데이터를 이용하여 높은/낮은 각성(Arousal) 및 높은/낮은 정서(Valence)의 이진 분류를 통해 감정 상태의 구분의 유효성을 검증하였다.
K개의 점 데이터를 포함하는 최소MBR 탐색
스마트폰과 같은 GPS센서가 장착된 모바일 기기가 널리 보급되고 있다. 이러한 추세에 따라 트위터나 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 GEO태그가 된 메시지 (즉, GPS 위치를 갖는 멀티미디어 메시지)를 손쉽게 작성할 수 있게 되었고 게시자의 위치정보를 포함하는 공간데이터가 급증하고 있다. 그러나 이러한 공간데이터에서 항상 위치 정보와 게시글 내용이 명시적인 연관성을 갖고 있지는 않다. 때문에 키워드와 위치정보 분포의 관련성에 따라 검색결과를 재구성할 필요가 있다. 우리는 크기가 가장 작은 k개의 점 데이터를 포함하는 최소경계사각형(MBR)을 찾음으로써 데이터가 가장 밀집된 사각형을 찾으며, 이는 위치 검색시스템에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문은 최소경계사각형과 같이 거리가 가까운 2차원 공간데이터의 묶음을 찾기 위해 효율적인 알고리즘을 제안하였고 합성데이터와 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
소프트웨어 가시화를 통한 품질 개선 사례 연구
오늘날 소프트웨어는 규모가 크고 시장 출하 기간의 단축 상황에서도 고품질 이슈가 중요하다. 그리고 산업 현장에서는 빠른 개발을 위해 아직도 코드 중심 개발에 초점을 두고 있다. 따라서 1) 개발자의 나쁜 코드 개발 습관의 개선 측면 그리고 2) 소프트웨어 비설계화, 비문서화 및 코드 내부 구조 비가시화의 유지보수 측면 등을 해결해야 한다. 이에 코드 가시화의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 객체지향 코드의 내부 구조 시각화 방법을 위해 Tool-Chain을 이용한 내부 구조 가시화 방법과 품질 개선 절차를 제안한다. 사례로써 NIPA의 SW Visualization 기법을 실제 객체 코드에 적용한다. 먼저 객체지향 코드의 모듈 단위를 클래스로 정의하고, 코드의 정량적 분석 및 가시화를 통해 코드의 복잡도(Code Complexity)를 줄이고자 하였다.
