수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(non-parametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.
선형/가산 CA에서 끌개는 패턴인식, 패턴 분류 또는 연관기억장치 디자인, 질문처리기 등과 같은 분야에서 활용되고 있기 때문에 이를 어떻게 찾을 수 있는지는 주요한 연구 대상이 되어 왔다. 그러나 복잡한 현실을 모델링하고 그 해결방안을 모색하기 위해서는 비선형 CA의 도입이 불가피하게 되었다. 본 논문에서는 RMT를 개선한 CLT를 도입하여 비선형 CA의 끌개와 도달불가능 상태를 효율적으로 찾는 방법을 제시한다.
영상 신호 처리 분야 중 잡음제거(denoising)는 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 자연 영상은 지역적 유사성 뿐 만 아니라 비지역적 유사성도 높다는 점은 널리 알려져 있다. 즉, 입력 영상의 특성을 결정짓는 에지나 텍스쳐 패턴이 떨어져 있는 영역에서도 반복적으로 나타난다. 본 논문에서는 비지역적 유사도가 높은 영상 블록을 검출하여 과충분한 신호 집합을 만들고 이를 3차원 변환을 통해 희소(sparse)하게 표현한 후 영상에 포함된 잡음 성분을 제거하는 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 여러 영상에 대해 잡음제거 결과로부터 제안된 알고리듬이 부드러운 영역과 에지 영역을 잘 살려 원 영상을 복원할 수 있음을 알 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 잡음제거 알고리듬들과의 복원 성능 비교를 통해 상대적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논물에서는 척수 손상으로 인하여 암이 수축 및 이완시 미약한 근전도, 신호를 발생시키는 환자로부터 명확한 수축 및 이완 패턴을 추출하기 위한 신호 처리 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 비선형 고정 필터의 일종인 FatBear 필터를 이용하여 거대 운동단위 활동전위로 의심되는 충격 잡음을 제거하고 웨이브렛 평면에서 비선형 멀티 스케일 필터링 기법을 이용하여 가산 잡음을 제거하는 것으로서 횡단성 척수염으로 인한 마미 증후근을 보이는 환자들에게 적용하여 명확한 수축 및 이완 패턴을 추출할 수 있었다.
가산성 백색 가우스 잡음이 존재하는 m-분포 페이딩 채널을 통해 전송되고 최대비 합성 다이버시티법으로 수신되는 Reed-Soloroon /컨별루션(convolutional) 연접 부호화된 MFSK 신호의 오율식을 유도하였다. 그리고 수치계산한 오율성능을 신호 대 잡음비, 페이딩 지수, 다이버시티의 branch 수를 함수로 하여 그림으로 나타내 고 검토했다. 얻은 결과로부터, 페이딩 환경에서도 부호화 기볍을 이용하면 MFSK 선호의 오율성능이 개선된다는 것과 부호화 기법 중에서는 연접 부호화 기볍이 가장 효과적이라는 것을 알 수 있다. 또 페이딩 환경에서 최대비 합성 다이버시티 수신 기볍과 연접 부호화 기볍을 함께 이용했을 때는, 연접 부호 화 기볍만을 이용했을 때보다 오율성능이 SNR변에서 약 6.6dB 만큼 개선된다는 것도 알 수 있다.
본 논문에서는 기존의 병렬 승산기 어레이에서 사용된 CSA(carry select adder) 셀 구조를 수정하여 승산시간을 감소하는 새로운 병렬 승산기 어레이를 제안한다. MCSA(modified CSA)의 입력에 가수와 피가수가 자리올림보다 먼저 인가된다. 그리고 자리올림 전달 가산기를 위하여 DCSA(doubled inverted imput CSA)를 설계하여 최종 승산항 다음에 추가한다. 제안된 안은 MCSA와 DCSA를 사용하여 설계하고 모의실험을 한다. 회로의 크기는 기존의 CAS셀을 사용한 기존의 승산기 어레이에 비하여 약 13% 증가했지만 연산시간은 약 52% 감소함을 확인하였다.
디지털 영상 콘텐츠는 쉽고 빠르게 복제와 전송이 가능하기 때문에 다수의 사용자가 동일한 콘텐츠를 공유하는 것이 가능하다. 이러한 디지털 콘텐츠의 특징은 많은 디지털 영상 콘텐츠 제작자의 창작 의욕을 저하시키고 콘텐츠 산업 발달을 저해하는 원인이 되고 있다. 따라서 최근 디지털 콘텐츠의 보호를 위한 다양한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존의 가산 암호 방식은 암호의 비도면에서 영상 암호화에 사용된 암호키를 추정할 수 있다는 단점이 있으며 난수 정보가 해독될 우려가 있다. 또한 주사선내 신호 절환 방식은 원영상의 히스토그램 정보를 그대로 담고 있어 암호화된 영상의 히스토그램 정보로 원영상의 종류를 추정할 수 있는 단점이 있고 블록간의 상관 관계를 계산하여 해독할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 콘텐츠의 특정 영역을 추출하고 이 영역에 대한 암호화를 함으로써, 새로운 암호 알고리즘의 개발 없이 기존의 알고리즘을 이용하여 암호화 속도를 개선하고 안전성을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 유한체의 수학적 성질과 그래프이론을 바탕으로 GF(P)상의 선형디지털스위칭함수구성을 효과적으로 구성하는 한가지 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 주어진 임의의 디지털스위칭함수의 입출력 사이의 연관관계특성으로 부터 DCG를 도출한 후에 노드의 개수를 인수분해한다. 이때 행렬방정식을 해당 차수보다 낮은 기약다항식으로 인수분해하여 그 결과를 부분회로실현한 다음 선형결합함으로써 최종 선형디지털스위칭함수를 구성하였다. 그 결과 기존의 방법에 비해 선형디지털스위칭함수구성을 상당히 간단화 할 수 있었으며 회로구성은 유한체 GF(P)내에서 정의된 가산기와 계수곱셈기를 사용하여 용이하게 실현 할 수 있다.
현재 국내의 공사감리제도는 표준적인 기준이 없이 공사비비율방식 및 실비정액가산방식으로 산정되고 있다. 이러한 산정방식에서는 공사의 복잡도나 감리업무량의 범위, 물가상승등에 따른 조정기능이 없는 획일적인 감리대가가 산정되므로, 적정 감리업무의 수행을 위해서는 별도의 객관적인 감리대가 산정기준이 요구된다. 본 연구는 적정 감리대가의 산정을 위하여 개별공사에 따른 위의 변동요인을 고려한 공사별 적정 감리인원수, 감리대가 및 직접경비의 산정기준을 개발하여, 감리의 질적향상과 함께 효과적인 감리가 가능하도록 하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내외 감리제도의 비교분석, 감리업무의 설문조사 및 현장실사자료등의 분석을 통하여 국내실정에 적합한 감리대가 산정방식과 표준적인 기준을 수식화 또는 도표화하여 결과로서 제시하고 있다.
본 논문에서는 주파수 영역의 일부가 상대적으로 심하게 손상된 음성에 대한 음성 인식기의 성능을 향상시키기 위해 채널집중 멜 켑스트럼 특징추출법을 제안한다. 이 방법은 기존멜 켑스트럼 특징추출의 필터뱅크분석 단계에서 각 채널의 신뢰도를 구하고, 신뢰도가 높은 주파수 영역이 음성인식에 보다 중요하게 사용되도록 멜 켑스트럼 추출 및 HMM의 출력확률 계산식에 채널 가중을 도입한다. TIDIGITS 데이터베이스에 음성의 일부 주파수를 손상시키는 다양한 주파수 선택 잡음을 가산하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안한 방법은 덜 손상된 주파수영역의 음성 정보를 효과적으로 활용하며, 주파수선택 잡음에 대해 우수하다고 알려진 다중대역 음성인식에 비해 평균 11.2%더 높은 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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