본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에 스켈링이론을 적용할 때 두 개의 게이트에 의한 효과를 반영하기 위하여 스켈링인자에 가중치를 적용하여 문턱전압이하 특성을 해석하였다. 포아송방정식에 의한 전위분포를 구하기 위하여 전하분포는 가우스분포함수를 이용할 것이며 이의 타당성은 이미 여러 논문에서 입증하였다. 이 전위분포를 이용하여 단채널효과 중 문턱전압이동, 문턱전압이하 스윙, 드레인유도장벽감소 등을 스켈링인자에 대한 가중치의 변화에 따라 관찰하였다. 이중게이트 MOSFET의 구조적 특성상 채널길이에 대한 가중치는 0.1에서 1까지 사용하였으며 채널두께에 대한 가중치는 1에서 2까지 가중치를 사용하였다. 결과적으로 문턱전압 이하 스윙은 스켈링인자에 따라 거의 변화가 없었으나 가중치에 따라 변화하였으며 문턱전압이동 및 드레인유도 장벽감소 등은 스켈링인자에 따라 그리고 가중치에 따라 큰 변화를 보이는 것을 알 수 있었다.
이 논문에서는 전통게임중 하나인 고누게임에 대한 구현과 실험이 수행된다. 고누게임을 구현하기 위한 기법으로 미니맥스알고리즘이 적용되었다. 미니맥스 알고리즘에 게임을 구현하기 위해 평가함수를 제안하였다. 고누게임의 구현 이후 성능향상을 위해 알파베타 가지치기에 대한 알고리즘의 효율성을 분석한다. 게임의 승패에 영향을 미치는 최적의 분석을 위해 가중치 분석이 수행되었다. 가중치 분석을 위하여, 사람과 컴퓨터의 대국, 컴퓨터와 컴퓨터의 대국으로 실험하였다. 그 결과 최적의 공격과 방어를 할 수 있는 가중치를 제시하였다.
최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.
ATM(asynchronous transfer mode)망에서 멀티미디어 트래픽이 효율적으로 전송되기 위해서는 전송되는 트래픽의 특성이 충분한 고려된 경로설정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 ATM망의 가상경로/가상채널의 특성을 기반으로한 점 대 다중점 경로설정 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 가상경로 트리를 사용하며 경로설정시 가상경로/가상채널 스위칭의 특성이 반영된 비용함수를 사용하였다. 또한 비용함수는 링크 비용, 지연 및 지연에 대한 가중치로 구성되며 지연에 대한 가중치는 트래픽의 지연감도에 의해 결정된다. 제안한 알고리즘은 트래픽의 지연한계를 만족시킬 수 있는 경로를 설정할 뿐만 아니라, 동일한 경로설정 비용을 가지는 지연한계내의 경로중 지연을 최적화하는 경로를 선택할 수있다. 또한 지연에 대한 가중치를 조절하여 지연 및 비용에 최적화된 알고리즘에 근사한 성능을 가질 수있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 가중치가 0.8에서 1사이에 존재할 때 경로설정 비용측면에서는 비용에 최적화된 알고리즘의 성능에 근사하였으며, 종단간 지연측면에 있어서는 지연이 강하게 반영된 알고리즘의 성능에 근사되었다.
위성항법시스템이 없는 달 표면에서 탐사 로버의 신뢰성 있는 항법성능을 확보하기 위해 관성측정장치나 카메라와 같은 추가적인 센서를 활용한 항법 알고리즘이 필수적이다. 일례로 미국의 화성 탐사 로버에 스테레오 카메라를 이용한 비주얼 오도메트리(VO)가 성공적으로 사용된 바 있다. 본 논문에서는 달 유사환경의 스테레오 흑백 이미지를 입력받아 달 탐사 로버의 6 자유도 움직임을 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 희소 이미지 정렬 기반의 준직접방식 VO를 통해 연속된 이미지간의 상대 움직임을 추정한다. 또한 비선형성에 취약한 직접방식 VO를 보완하고자 최적화 시 로버의 움직임에 따른 가중치를 비용 함수에 고려하였고, 그 가중치는 이전 단계에서 계산된 포즈의 선형 함수로 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로버의 움직임에 따른 가중치를 통해 실제 달 환경의 특성을 반영하는 토론토 대학의 달 유사환경 데이터셋에서 VO 성능이 향상됨을 확인하였다.
사회 및 경제가 발전함에 따라 소프트웨어 품질에 관심이 많아지며 고품질의 소프트웨어 생산을 위한 노력이 많이 이루어지고 있다. 이러한 소프트웨어의 가치를 평가하기 위해 ISO/IEC 9126 등의 표준안들이 많이 제공되고 있지만, 이러한 표준안들은 소프트웨어 항목 특성 및 평가 프로세스의 모형만을 제시하고 있을 뿐 평가 시 측정되는 평가 항목의 가중치에 대한 언급은 없다. 이에 본 논문에서는 ISO/IEC 9126의 지침에 따라 소프트웨어의 품질을 평가함에 있어 평가 항목간의 중요도 관계를 나타내는 평가 항목 가중치를 객관적이고 정량적인 방법으로 산출하여 품질 평가의 신뢰성을 높이고자 한다. 이러한 평가 항목에 대한 가중치 계산 방법의 바탕이 되는 이론으로, 각각의 평가 항목에 대한 신뢰 함수를 사용하여 평가 기준의 불확실성을 제거할 수 있게 하는 Dempster-Shafer 이론을 사용하며 더 나아가 Dempster-Shafer이론의 결합 규칙의 문제점을 개선하여 상호 배타적인 가설들의 결합 문제에도 효율적으로 적용하였다. 또한 평가자들의 정성적 인 표현으로부터 기초확률할당함수 값을 도출하는 정량화 기법의 사용으로 보다 효율적인 가중치 결정 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 기존 파티클 스웜 최적화를 기반으로 추적 대상 객체의 이동 궤적을 이용하는 객체 추적기에서 시간 정보 활용의 문제점을 개선한 강인한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적 대상 객체와 유사한 특징을 가지는 변위들의 집합에 대한 위치들의 온라인 업데이트와 추적을 가능하게 한다. 객체들의 중첩을 검출하고 추적 대상의 위치를 결정하기 위해 궤적 정보와 변위들의 집합을 기반으로 적응적 파라미터를 사용하는 규칙기반 접근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 접근법은 가용한 정보를 복합적으로 사용함으로써 각종 임계값에 대한 적응적 조정을 가능하게 한다. 또한, 파티클 스웜 최적화에서 발산에 의한 손실과 불완전한 수렴의 문제를 해결하기 위해 효율적인 가중치 조절 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가중치 조절 함수는 파티클들이 최적의 해에 수렴하기 이전에 전체 프레임 영역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다중 객체가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최적화 기반의 객체 추적기들에 비해 기존 유사 변위들에 대한 잘못된 추적을 현저히 줄이는 것을 확인할 수 있었다.
최근 Yang과 Tseng이 제안한 직교 신경망(ONN)은 직교 함수를 이용하여 신경망을 구성한 것으로서, 다층 신경망이 가지는 층의 구조에 대한 어려움이 없이 전체 구조를 결정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 요구되는 정확성을 기준으로 직교 함수의 급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전제 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 직? 함수의급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전체 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 학습 알고리듬이 오차 역전파법 학습 알고리듬에 비해 간단하며 수렴 속도가 빠르다는 장점도 있다. 그러나 이러한 직교 신경망은 구조의 골격이 디ㅗ는 직교 함수를 변형할 수 없는 구조를 가진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 변환을 이용하여 직교함수를 학습할 수 있는 구조를 가지는 수정된 직교 신경망(MONN)을 제안한다. 제안한 수정된 지? 신경망을 이용하여 비선형 시스템을 식별하기 위해 식별기 구조를 설정하고 목적을 달성하기 위한 수정된 직교 신경망의 학습 알고리듬을 유도한다.사례연구른 통하여 본 논문에서 제안한 수정된 직교 신경망의 비선형 시스템 모형화 능력, 입력 변환의 유용성을 다충 신경망, 직교 신경망과 비교하여 검증한다.
본 논문에서는 하이퍼볼릭 평면에서 임의의 분산 데이터 보간을 지역적으로 제어하는 새로운 방법을 개발하였다. 지역적 제어와 관련된 주제는 상호대화형식의 디자인분야에서 매우 중요하다. 특히 본 논문에서 제안한 방법은 하이퍼볼릭 평면상에서 형성되는 genus-N 객체 모델을 상호대화형식으로 디자인하는데 유효하게 적용될 수 있다. 특 변화된 데이터가 미치는 영향이 일정한 지역에만 국한되므로 일반 사용자가 genus-N객체를 상호대화형으로 디자인하기가 훨씬 편리하다. 따라서, 본 연구은 genus-N 객체를 형성하는데 사용한 하이퍼볼릭 평면상에서의 전역적 보간법을 발전시켜 하이퍼볼릭 평면에서의 지역적 보간법개발 및 구현을 목적으로 하고 있다. 이는 다음과 같은 주요 과정을 통하여 구현된다. 먼저, 보간 함수를 지역화하기 위하여 하이퍼볼릭 영역을 임의의 삼각형 패치로 세분화하고 각 데이터에 인접한 삼각형 패치들의 모임을 부 영역이라고 정의한다. 각 부 영역에서 가중치 함수가 설정된다. 마지막으로 중첩된 삼각형 영역의 세 개의 가중치를 혼합함으로써 지역적 보간 함수가 완성된다. 그 결과로서, 여러 개의 샘플 데이터 및 함수를 사용하여 전역적MQ 보간법과 비교한다.
유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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