본 논문에서는 효율적인 핸드 마우스를 위한 3D 포인팅 인터페이스에 대해 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 환경 변화에 강건하기 위해 깊이영상을 이용하고, 손바닥의 법선벡터를 이용하여 3D 포인팅을 구성한다. 먼저, 손 영역 검출과 추적은 기존 방법을 이용하고, 이로부터 획득한 정보를 바탕으로 손바닥의 영역을 예측하여 관심 영역을 획득한다. 관심 영역을 획득하면, 해당 영역을 평면의 방정식으로 근사시키고, 법선 벡터를 추출한다. 다음으로, 안정적인 제어를 위해 추출한 법선 벡터를 이용하여 보간을 수행하고, 교점을 검출한다. 검출된 교점은 안정성과 효율성을 위해 시그모이드 함수를 이용한 동적 가중치가 적용되고, 최종적으로 2D 좌표계로 변환된다. 본 논문에서는 관심 영역, 방향 벡터 검출 방법에 대해 설명하고 안정적인 제어를 위한 보간 방법과 동적 가중치 적용방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 3D 포인팅의 정성적, 정량적 분석을 통해 안정적인 제어 가능성을 입증한다.
포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.
빛은 촬영된 영상의 화질을 결정하는 중요 요소이다. 역광의 환경이나 빛을 정면으로 받는 환경에서 촬영된 영상의 경우, 빛의 조절이 어려워 특정 영역의 밝기만 왜곡될 수 있다. 이와 같은 경우 전체적인 보정으로는 영상의 질 향상이 어려우므로, 특정 영역의 밝기를 중점적으로 보정하는 기법이 필요하다. 제안 기법은 사용자의 입력을 이용하여 첫 프레임에서 밝기를 보정할 관심 영역을 선택하고 이를 중점적으로 보정하기 위한 밝기 대응 함수를 구한다. 대응 함수를 가중치에 따라 적용하고 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 에너지 함수를 정의하여 첫 프레임을 보정한다. 그리고 첫 프레임의 보정 결과를 이용하여 다음 프레임들을 순차적으로 보정한다. 각 픽셀의 밝기 변화량은 프레임간의 움직임 추정을 통해 다음 프레임의 대응 픽셀로 전달한다. 이때, 움직임 벡터의 신뢰도에 기반하여 밝기 변화량의 신뢰도를 정의하고, 이를 이용하여 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 밝기 보정을 위한 에너지 함수를 정의한다. 모의 실험 결과에서 볼 수 있듯이 제안 기법은 정의한 에너지를 최소화함으로써 기존 기법에 비해 자연스러운 역광 보정의 결과를 도출한다.
구조물의 변형 형상은 구조해석을 위한 중요한 정보이다. 구조물 모니터링 시스템에서도 충분한 변위 계측점이 확보되어 명확하고 합리적인 구조물의 변형 형상이 도출된다면 이를 이용한 구조해석이 가능 할 것이다. 하지만 실제 구조물에서는 한정된 비용으로 인해 충분한 변위 계측점이 확보되지 못하기 때문에 합리적인 구조물 변형 형상의 도출이 어렵다. 본 연구에서는 경제적이고 합리적인 구조물 변형 형상 추정을 위해 최소의 변위 계측 데이터를 이용한 효과적인 구조물의 거동 형상 추정기법인 SFSM-LS알고리즘을 개발하였다. 본 기법은 구조물의 변형 형상을 추정하기 위해 계측 대상 구조물의 사전 유한요소해석을 통해 여러 구조 거동 형상을 기본 구조형상함수로 정의하고, 이들 함수를 추정 변위의 오차를 최소화 시키는 각 함수의 가중치로써 중첩한다. 2경간 연속교 모델의 수치해석을 통해 개발된 알고리즘을 검증하고 매개변수 연구를 수행하였다. 개발된 알고리즘의 매개 변수인 구조형상함수, 변위 계측 위치, 변위 계측 개소에 대한 형상 추정 결과의 특성을 분석하고 Polynomial, Lagrange, Spline 보간법과 형상 추정 정밀도를 비교하여 개발된 기법의 적용성을 검증하였다. 이를 통해 적은 개소의 변위 데이터로 정밀한 형상을 추정하는 결과를 도출하여 제안된 기법의 우월성을 입증하였다.
본 논문에서는 신뢰성 기반 최적설계(RBDO)에서 성능함수의 비선형성을 고려한 효율적인 차원감소법(DRM)을 제안한다. 차원감소법은 적분직교점과 가중치를 사용하여 1차 신뢰도법(FORM) 보다 더 정확하게 신뢰도를 평가하는 반면 성능함수를 추가로 해석해야하기 때문에 적분직교점의 개수가 증가하면 효율성이 저해된다. 본 논문에서는 신뢰성 기반 최적설계에서 성능함수의 비선형도를 평가하고, 비선형도에 따라 적분직교점의 수를 결정하는 기준을 제안한다. 이를 통해 신뢰성 기반 최적설계가 진행될 때 반복마다 적분직교점의 수를 조절하여 차원감소법의 정확도는 유지하면서 계산의 효율성은 개선하는 방안을 제안한다. 성능함수의 비선형도 평가는 최대가능목표점(MPTP) 탐색에 사용한 벡터 사이의 각도를 통해 이루어지며, 수치 테스트를 통해 비선형도에 따른 적절한 적분직교점의 수를 도출하였다. 2차원 수치예제를 통해 개발된 방법이 차원감소법이나 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)의 정확도는 유지하면서 효율성이 향상된다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 가뭄의 심도에 직접적으로 영향을 주는 무강수일수를 고려하고, 강수에서 기인하는 지표면유출 효과를 반영한 가뭄해갈에 유효한 강수를 산정하여 기존의 SPI3을 개선한 Modified SPI를 제시하였다. 1973년부터 2009년까지 각종 보고서 및 문헌자료를 통해 실제 발생한 가뭄사례를 수집하여 행정구역별 가뭄공간정보를 생산하고, 동일기간 전국 69개지점에서산정된 가뭄지수를 우리나라 전체 공간으로표현하여각종 지수의 적합성을 평가하기 위하여ROC 분석을 수행하였다. 개선된 가뭄지수 제시를 위하여 총 강우량 중단기적인 유출에 기여할 것으로 판단되는 부분을 절삭하여 유효강우를 산정하였으며, 월단위의 무강수일수를 십분위, 누적분포함수로 변형하여 기존의 지수에 가중치를 부여하였다. 분석결과 유출량을 고려한 강우의 절삭은 기존의 SPI3에 비하여 상대적으로 높은 가뭄감지능력을 보여주었으며, 무강수일수를 고려한 가뭄지수의 개선은 누적분포함수의 수치를 고려함으로서 상당히 개선된 가뭄감지 능력을 보여주었다.
최근 대부분의 화자확인 시스템은 패턴 인식 접근방식에 기인하고 있다. 패턴 분류기의 성능은 화자의 특징 파라미터를 어떻게 분류하는가 하는 데에 기인한다. 그 특징 파라미터를 잘 분류하기 위해서는, 화자간 변이를 최대화하고 특징 파라미터 간 거리를 효과적으로 측정하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 개인 모델과 월드 모델을 동시에 배치함으로써 화자간 변이를 최대화 할 수 있는 개선된 혼합 모델 구조를 제안한다. 결정 과정 시 제안한 혼합 모델 방식을 사용함으로써 화자간 변별력을 최대화 할 수 있었다. 또한, 입력데이터에 대한 개인 모델과 월드 모델의 거리비율에 따라 심볼 확률 값을 가중하여 벡터 양자화 에러를 줄이는 가중치 함수를 제안 한다. 실험 결과, 이두 가지 방법을 취함으로써 DCF (Detection Cost Function)를 $2.37\%$에서 $1.16\%$로 낮출 수 있었다.
가우시안 선택기법은 연속 확률분포를 갖는 HMM음성인식기에서 인식성능을 저하시키지 않으면서 관측확률을 구할 때 계산되는 가우시안의 수를 줄여 효율적인 디코딩을 하기 위해 많이 이용되는 방법이다. 본 논문에서는 PTM 구조를 갖는 HMM에서 관측확률을 계산하는데 필요한 가우시안 함수의 부분집합을 구하는 새로운 가우시안 선택기법을 제안한다. PTM 모델에서는 음성신호의 음향특성에 따라 구분되는 클래스별 가중치와 공통적인 가우시안 집합을 이용하여 각 상태를 나타내는데, 제안한 방법에서는 PTM 구조가 갖는 이러한 특성을 이용하여 인식성능의 저하없이 관측확률 계산에 소요되는 적은 수의 가우시안 부분집합을 구한다. 실험결과 기존의 가우시안 선택기법이 가우시안 선택기법을 적용하지 않았을 경우에 비해 20∼30% 계산량을 필요로 하는데, 제안한 기법은 16.41%의 가우시안 함수 계산만으로도 별다른 인식성능 저하없이 인식 과정을 수행할 수 있었다.
본 논문에서는 필기체 숫자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA) 기반 방사형 기저함수 신경회로망(pRBFNNs) 패턴 분류기를 설계한다. 제안된 패턴 분류기는 PCA를 이용한 데이터 전처리 단계와 pRBFNNs를 이용한 분류 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 PCA를 사용하여 주어진 데이터의 정보손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고, 이를 분류 단계인 pRBFNNs의 입력으로 사용한다. 제안된 분류기의 조건부에서는 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 알고리즘으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 결론부에서는 최소자승법(LSE)을 사용하여 다항식 계수를 구하였다. 제안된 분류기의 성능평가를 위해 대표적인 필기체 숫자데이터인 MNIST 데이터를 사용하였으며, 제안된 분류기의 결과를 기존 다른 분류기들과 비교한다.
경영 분류 문제에 대한 많은 연구들은 여러가지 기법들간의 성과 비교에 대한 것이었지만, 각각의 연구들마다 가장 좋은 기법이 어떤 것인가에 대해서는 상이한 결론을 내고 있다. 다수의 분류 기법 중에서 가장 좋은 것을 사용하는 방법에 대한 대안으로,분류 기법을 통합하여 성과를 향상시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 개별 분류 기법의 결과를 선형 결합하여 예측력을 높이는 방법을 제시하였다. 최 적 선형 결합 가중치를 계산하기 위해 혼합 정수 계 획 법을 사용하였다. 목적 함수로 사용한 오분류 비용의 최소화에서 오분류 비용은 부도 기업을 모형에서 정상으로 예측한 오류와 정상기업을 모형에서 부도 기업으로 예측한 오류의 합으로 정의하였다. 문제 풀이 과정을 단순화하기 위하여 본 논문에서는 절사점 (cutoff value)을 고정하였고, 경계 함수 (threshold function)를 배제하였다. 정수계획법의 계산을 위해 branch 8, bound 방법을 사용하였다. 선형 결합에 의한 모형의 예측력이 개별 기법에 의해 구축된 모형의 예측력을 상회하였고, 그 차이가 통계적으로도 유의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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