MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
/
pp.165-196
/
2001
DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.
보존력(保存力) 및 비보존력(非保存力)을 받는 평면(平面) 뼈대 구조물(構造物)의 기하적(幾何的) 비선형(非線形) 거동(擧動)을 파악하기 위하여 기존의 하중증분법(荷重增分法)과 변위증분법(變位增分法)을 효율적으로 결합시킨 기하적(幾何的)인 비선형(非線形) 유한요소법(有限要素法)을 제시한다. 본(本) 논문(論文)에서 제안한 알고리즘은 보존력(保存力)뿐만 아니라 비보존력(非保存力)을 받는 경우에도 평면(平面) 뼈대의 Snap-Through, Turning-Back과 같은 강한 비선형(非線形) 거동(擧動)을 추적할 수 있다. 여러가지 예제(例題)들을 통하여 다른 문헌(文獻)들의 결과(結果)와 본(本) 연구(硏究)에 의한 결과(結果)를 비교 분석하므로써 제시된 이론(理論)의 정당성(正當性)을 입증(立證)한다.
본 연구에서는 최적화 알고리즘 중 하나인 PSO기법을 이용하여 주파수 선택적 표면을 설계하였으며, 설계된 주파수 선택구조를 적용한 하이브리드 레이돔의 잔류응력을 예측하였다. 주파수 선택 구조로서 Square Loop의 등가회로모델에 PSO를 적용하여, K-band(23GHz)에서 차단특성을 갖는 최적의 설계값을 구하였다. 또한 FSS와 복합재료의 하이브리드 레이돔을 제작할 때 발생하는 잔류응력의 효과가 클 경우 구조적 안정성이 떨어질 뿐만 아니라 층간분리가 발생하여 FSS의 전파투과특성에 영향을 미칠 수 있으므로, 하이브리드 레이돔의 제작 시에 동시경화 후 상온으로 냉각되는 과정에서 발생하는 잔류 열응력에 대하여 예측하였으며, FSS패턴과 복합재료의 적층각 변화에 따른 영향을 비교하였다.
본 논문에서는 선형예측 잔여신호에 대한 하모닉 벡터 여기 코딩과 시간 대역 분리 혼합 코딩을 결합한 4kbps EHSX (Enhanced Harmonic Stochastic Excitation) 음성부호화기 실시간 구현한 내용을 기술한다. 유성음 구간에서는 하모닉 여기 코딩에 무성음 구간에 대해서는 분석-합성 구조의 벡터 여기 코딩을 사용하였으며, 유/무성음이 혼재하는 전이구간에서는 시간 분리 전이 코딩을 사용하였다. 이 음성부호화기 구현을 위해 부동소수점과 고정소수점을 모두 지원하는 DSP인 TMS320C6701을 사용하였고, 연산량을 줄이기 위해 IFFT를 사용한 저 복잡도 정현파 합성법을 사용하여 알고리즘의 최적화를 이루었으며, 복잡도의 문제가 되는 부분을 고정소수점으로 변환한 후 파이프라인을 적용한 핸드 어셈블리 코딩을 하여 구현에서의 최적화를 이루었다. 또한, 메모리의 효율성을 극대화하기 위해 캐쉬 메모리 할당과 데이터를 내부 메모리에 할당하였고 수학 연산의 최적화를 위해 FastRTS67x 라이브러리를 사용하였다. 개발 환경은 DSP EVM 보드를 사용하였으며 음성 신호의 입·출력 확인으로 동작 및 기능을 검증하여 실시간 구현하였다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜의 목적은 각 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하여 네트워크의 생존 시간을 최대화 하는 것이다. 그러나 기존의 클러스터링 프로토콜은 센서 노드, 클러스터 헤드와 싱크 노드 사이의 통신방법을 제외하고 주로 클러스터를 구성하는 것에만 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기존의 클러스터링 프로토콜에 다중경로 라우팅 알고리즘을 적용하고, MAC 계층과 네트워크 계층 간의 cross-layer 설계를 이용하여 에너지 효율적인 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 여기에서 다중경로 정보는 싱크로부터의 경로 요구 패킷을 네트워크에 전파시킴으로서 설정되며 또한 다중경로에 대한 정보는 무선채널의 브로드캐스팅 특징과 결합하여 데이터의 전송 확률을 증가시킨다. 실험 결과에 의하면 제안한 프로토콜이 클러스터 헤드의 부하를 낮춤으로써 무선 센서 네트워크의 생존 시간을 늘려주고, 네트워크 크기의 증가에 따라 에너지 소비의 증가율이 다소 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.
많은나라에서 온라인교육및 오프라인교육 장점을 결합한 혼합형학습을 개설하고 운영하는 중이다. 그러나, 온라인 윈격 강의 기반 Mooc 강좌는 졸업율이 5~10%미만으로, 매우 낮은 수준이다. 그러므로, Web 기반에서 언제, 어디서나, 누구나 간편하게 강의를 수강할 수 있는 온라인 Mooc 원격 교육 강의를 수강하는 학생들의 졸업율을 높이기 위해서는, 반드시 학생들의 강의 이해도 자동분석 및 자동 학사 경고 시스템을 도입 해야만 한다. 특히, 우리나라가 교육 선진국으로 진입하기 위해서는 오답율 자동판단 SW개발, 강의 자동요약 SW, 혼합형 학습 수준별 강의 기반 취약과목 자동분석 SW 교육을 개발해야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 강의내용 자동요약 시스템, 오답 자동 경고 시스템, 취약과목 자동판단 알고리즘을 제안 하고 모의실험 하였다.
본 논문에서는 삼차원 모델을 효율적으로 전송하기 위해, 삼차원 메쉬 모델을 계층적으로 표현하고 보는 사람의 시점에 따라 메쉬 모델의 해상도를 다르게 하여 전송하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 점진적 메쉬 전송과 순차적 메쉬 전송이 결합된 형태로 보는 사람의 현재 시점을 고려하여 삼차원 모델을 전송하는 것이다. 보는 사람의 시각 위치에 따라 전송할 때, 보이지 않는 부분보다 보이는 부분을 먼저 전송하여 제한된 전송대역 안에서 삼차원 모델의 품질을 최적화 할 수 있다. 먼저 주어진 삼차원 메쉬 모델을 계층적으로 메쉬 분할하고 최하위 레벨의 분할메쉬에 대해 다중계층을 구성한다. 메쉬분할을 위한 시작꼭지점은 K-means 알고리즘을 사용하여 선택하기 때문에, 메쉬분할 과정에서 균등한 분할메쉬를 얻을 수 있다. 보는 사람의 시점에 따라 최하위 레벨의 각 분할메쉬에 대해서 해상도를 계산한 후, 병합과 분리과정을 통해 삼차원 메쉬 모델을 전송한다. 분할메쉬 병합과정은 삼차원 메쉬의 정적시각 전송에 이용피고, 메쉬분할로 생기는 공통 경계 정보를 줄일 수 있다. 분할메쉬 분리과정은 삼차원 메쉬의 동적시각 전송에 이용되고, 보는 사람의 시점에 따라 새롭게 보이는 분할메쉬에 대해 추가적인 정보를 유동적으로 전송한다.
본 논문은 예측제어기를 이용하여 2휠 로봇의 실시간 균형을 유지할 수 있는 자세 제어에 대해 연구하였다. 또한 역방향 진자 제어는 로봇이 진행하는 동안 균형을 유지하기 위하여 도입되었다. 본 논문에서 구현에 사용한 프로세서는 dsPIC30F4013 임베디드 프로세서이며 자체 균형 알고리즘을 설계하고 구현 하는 것이다. 본 연구에서 ARS는 2축의 자이로 각(roll, pitch)과 3축의 가속도계 값(x, y, z)값으로 자세를 계산하도록 하였다. 따라서 본 연구에서는 외란에 대한 자세의 불균형을 극복하기 위한 예측제어기를 제안했으며 이를 원격 시스템의 제어문제에 도입하여 2바퀴 로봇의 선형 제어기와 예측제어기를 결합한 시스템의 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 강인한 특성을 실현하기 위해 목표 필터루프를 설계하고 강인도-안정성을 만족하는 제어기를 설계하므로 제어시스템의 안정성을 향상시키고 시스템의 성능의 저하를 최소화함을 확인하였다.
셀구조물은 선박, 항공기, 우주선 등의 산업분야에 자주 사용되는 중요한 구조요소로서, 이에 대한 연구도 공학적 필요성에 의해 많은 연구가 진행되어 왔다. Maddox등의 Rayleigh-Ritz법, Srinivasan and Bobby의 적분방정식 기법, Petyt의 유한요소법, Irie, Henderson등의 전달매트릭스법, 그 외 Webster, Petyt and Deb Nath, Blevins, Srinivasan and Krishnan등에 의해 여러가지 해석방법의 진동해석이 행해져 왔다. 현재 주로 사용되고 있는 매트릭스 구조해석 및 진동해석 방법으로는 유한요소법과 전달매트릭스법을 들 수 있다. 유한요소법은 범용적인 해석 프로그램의 개발은 수월하지만 대규모의 선형 연립방정식의 해법에 귀착되므로, 기억용량이 큰 대형컴퓨터가 필요하고, 반면 전달매트릭스법은 기억용량이 적은 퍼스널컴퓨터로도 계산수행이 가능하나 고차의 고유진동수를 구할 경우나, 중간에 단단한 경탄성지지가 존재할 경우 등에는 수치계산상의 문제점이 지적되고 있다. 이에 대한 대책으로, 상태변수를 바꾸어 넣은 Riccati방법, 각 절점의 기지의 상태변수를 제거하는 Frontal법, 전달매트릭스와 강성매트릭스를 결합시키는 방법 등이 보고 되고 있다. 이에 자자들은 퍼스널컴퓨터 이용에 적합한 고속, 고정도의 구조해석 및 진동해석 기법으로 전달영향계수법을 제안하여, 원판구조물, 사각판구조물, 원통형 셀구조물 등의 여러가지 형상구조물의 자유진동 해석에 적용해서, 종래의 전달매트릭스법에 비해 계산정도 및 계산속도의 양면에서 매우 우수함을 보고한바 있다. 본 연구에서는 동적영향계수의 축차전달에 그 개념을 두고 있는 전달영향계수법을 좀 더 일반화시키고 체계화시키기 위하여 탄성지지를 갖는 셀구조물에 적용하여 자유진동 해석 알고리즘을 정식화한 후, 간단한 모델에 대한 수치실험을 통해서 전달 영향계수법으로 구한 해를 전달매트릭스법의 결과와 비교.검토하여 본 방법의 유용성을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.