이 논문은 행렬 탐색 방법을 이용하여 평면상의 η개의 점에 대한 모든 L$_{p}$, 1$\leq$P$\leq$$\infty$ 거리의 양방향 각도제한 근접 점 문제를 0(nlogn) 시간에 계산하는 알고리즘을 고안한다. 이 방법은 최적의 시간 복잡도를 가지며 궤적추적 법을 쓰지 않기 때문에 수치오차가 적으며 구현이 용이하고 실용적이다.
이 논문은 행렬탐색 방법을 이용하여 평면상의 n 개의 점에 대한 Lp, 1$\leq$p$\leq$$\infty$ 거리의 양방향 각도제한 근접 점 문제를 O(nlogn) 시간에 계산하는 알고리즘을 고안한다. 이 방법은 최적의 시간 복잡도를 가지며 궤적추적 법을 쓰지 않기 때문에 구현이 용이하고 실용적이다.
본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
오늘날 많은 양의 데이터가 디지털 논리 회로와 상호 연결에 의해서 다양한 컴퓨터 시스템과 서브시스템 사이에서 전송된다. 데이터가 전송될 때 전자적 잡음, 장치 결함, 시간 오류 등에 의해서 오류가 발생한다. 일반적으로 비트 오류가 발생했을 때 패리티 검사회로가 사용된다. 시스템의 신뢰성과 유용성을 높이기 위해서는 효율적인 패리티 검사회로가 요구된다. 본 논문에서는 PBCA의 특성행렬을 이용하여 거리가 3인 부호를 생성하는 방법과 오류 정정에 사용되는 행렬을 구성하는 방법 및 복호기법을 제시한다.
본 연구는 신호교차로의 부근에 위치한 버스정류장과 교차로간의 최소 이격거리 산정을 목적으로 하였다. 교차로의 유입부에서는 버스가 승하차 서비스를 한 후 좌회전 차로로 진입하기 위해 필요한 거리를 기준으로 이격거리를 산정하였으며, 유출부에서는 좌회전한 버스가 정차를 위해 차로 변경하는 데 필요한 거리를 바탕으로 이론식을 전개하였다. 이를 위해 대기행렬모형과 간격수락모형이 이용되었다. 유도된 이론식을 이용하여 교통량 및 설계속도 등을 변수로 하는 모의실험을 실시한 후, 모의실험의 결과 값을 현재의 버스정류장 설치기준 중 교차로 부근의 설치위치에 관련된 기준인 엇갈림 길이의 계산 값과 비교하였다. 제안된 식들은 현재 설치된 정류장 위치의 적정성에 관한 개략적인 평가, 또는 신설하고자 하는 정류장의 위치선정에 도움이 될 것으로 기대된다. 그러나 본 연구를 통해 얻어진 이론식은 버스의 진행 각도, 버스의 속도, 신호조건 등 일부 변수의 설정을 순화시켰다는 한계를 지니고 있다. 향후 본 연구와 관련하여 신호교차로에서의 버스와 주변 교통류의 운행특성에 관한 보조연구가 실시된다면 보다 현실적이고 합리적인 버스정류장 설치기준을 마련할 수 있을 것이다.
본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.
현행 고속도로 연결로 중 감속차로의 길이는 자유교통류 상태에서 유출차량이 본선과 유출부 사이의 속도의 차이에 적응할 수 있는 제동거리로써 결정된다. 그러나 실제 도로의 운영상태에서는 항상 자유교통류 상태를 유지할 수 없으며 때로는 유출부에서 대기행렬이 형성되게 된다. 대기행렬은 그 이후 접근하는 유출차량이 감속차로 이전에서부터 감속을 해야 하는 상황을 발생시켜 본선 교통류에 영향을 주게 될 뿐만 아니라, 일부 입체교차로에서는 감속차로의 길이보다 더 길게 대기행렬이 형성됨으로 인하여 본선 최하위 차로까지 점유하게 되어 소통 및 안전에 큰 지장을 초래하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안을 개발할 수 있는 방법론을 개발하기 위하여 충격파 이론을 적용하여 본선 및 유출부의 교통량, 설계속도 등에 따른 유출부 감속차로에서의 대기행렬 길이를 산정하여 현행 감속차로의 길이와 비교하였다. 그리고 대기행렬이 본선 교통류에 대한 영향을 최소화할 수 있도록 감속차로의 수에 따른 대기행렬길이의 변화도 분석하였다. 결과에 의하면 유출램프의 설계속도를 10km/h 상향시킴으로써 대기행렬의 길이는 10% 감소되며, 램프의 차로수를 1개에서 2개로 증가시키게 되면 50%의 대기행렬 감소를 기대할 수 있는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 미지의 아미노산 서열이 신호 펩티다제 I에 의해 절단되는 분비성 단백질인지를 판별하고, 분비성 단백질일 경우에는 절단 위치를 예측하는 방법을 제안한다. 아미노산의 소수성을 이용한 전처리를 수행하여 분비성 단백질의 선도서열인 신호서열의 존재와 절단 위치를 추정한다. 전처리를 통해서 신호서열 아닌 서열을 초기에 제외함으로써 신호서열 예측의 정확도를 높인다. 지지벡터기계를 신호서열의 예측에 효과적으로 적용하기 위해서, 생물학적 정보와 관련된 아미노산 서열간의 거리를 제안한다. 아미노산의 세포내 위치를 예측할 수 있는 소수성 척도와 아미노산의 진화적인 관계를 나타낼 수 있는 치환행렬을 이용하여 아미노산 서열간의 거리를 정의한다. Swiss-Prot release 50 단백질 자료에 대하여 교차타당성 기법을 사용하여 실험한 결과 제안한 방법은 신호서열중에 98.9%를 신호서열로 판별하였고, 88%의 절단위치 예측정확도를 보였다. 기존의 방법과의 비교실험을 통해서 제안한 방법이 신호서열의 예측에 더욱 효과적임을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.39-48
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2009
피셔 정보행렬은 모수 추론에서 중요한 역할을 한다. 특히 비정보 사전분포를 이용한 사후분포로 유도하는 객관적 베이지안 추론에서 사용된다. 또한 기하학에서는 거리함수의 한 예로서 이용된다. 모수가 많아질수록 피셔 정보행렬의 계산이 복잡하여진다. 따라서 본 논문에서는 매스매티카를 이용하여 계산상 필요한 프로그램을 적용시켜 신뢰성 이론에서 사용되는 3-모수 와이블분포에 대한 피셔 정보행렬을 유도하였다.
본 논문에서는 얼굴을 인식하기 위한 쌍대각 2차원 LDA를 제안하였다. 기존의 Dia2DPCA와 Dia2DLDA가 대각 방향 영상들의 행 변화량과 열 변화량 사이의 상관을 제한하기 위하여 제안되어지고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상들의 행방향으로 동작한다. 제한 방법에 있어서 행방향의 투영 행렬은 기존 방법과 전혀 다르게 대각 방향 얼굴 영상들의 열 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 그리고 열방향의 투영 행렬은 대각방향 얼굴 영상들의 행 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 좌우 양측의 투영 방법은 투영 행렬들을 좌우로 곱함으로써 적용된다. 그 결과로 특징 행렬의 차원과 계산 시간이 감소된다. ORL 얼굴 데이터베이스에서 수행된 실험들은 Frobenius, Yang, AMD와 같은 3가지 거리 척도를 사용하여 2DPCA, B2DPCA, 2DLDA 등과 같은 다른 얼굴 인식 방법들보다 제안된 방법의 인식률이 높음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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