본 논문에서는 CosGauss라고 하는 코사인함수로 모듈화 된 가우시안 활성화함수가 뉴로 네트워크에서 다항식과 계단함수의 근사에 사용될 수 있음을 증명한다. CosGauss 함수는 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, 가우시안 활성화 함수보다 더 많은 범프(bump)를 구성 할 수 있다. 이 함수를 캐스케이드 코릴레이션 뉴로 네트워크 학습에 사용하여 벤치마크 문제인 Tic-Tac-Toe 게임과 아이리스(iris) 식물 문제와 실험하고 여기에서 얻어진 결과를 다른 활성화 함수를 사용한 결과와 비교 분석한다.
단일 계단지형 위를 지나는 선형 파랑의 변형을 계산하기 위해 변분근사법과 고유함수 전개법을 사용하였다. 이들 수치해를 비교에서 반사율과 투과율 그리고 해면변위는 거의 일치한다. 그러나 계단 경계에서 유속 정합조건이 부여되었음에도 불구하고 계산된 x방향 유속의 수직구조는 차이를 보인다.
공간적 위치 및 유량 값에 따라 각 계산점마다 조도계수의 값이 달리 주어질 수 있도록 하는 가변 조도변수 부정류 계산모형을 수립하였다. 유량과 조도계수의 관계식으로는 계단함수 또는 멱함수를 적용할 수 있도록 하였다. 수립된 모형을 충주댐부터 팔당댐까지의 남한강 구간에 적용하여 최적화에 의한 매개변수의 추정을 수행하였다. 가변 매개변수 모형의 보정 결과, 계단함수 도형 및 멱함수 모형 모두 유량이 커질수록 조도계수가 감소하는 경향이 일관되게 나타났다. 이러한 경향은 여주 지점 상류구간의 경우에 더욱 현저한 것으로 나타났다. 가변 조도계수 모형의 매개변수 추정에 따른 오차가 고정 조도계수 모형의 경우보다 작아짐을 알 수 있었다.
이 논문에서는 DCT를 사용하여 부호화된 영상으로부터 구획잡읍을 제거하는 간단한 알고리즘을 제안한다. 구획 잡음은 구획경계를 중심으로 반대칭의 형태로 나타나므로, 이 논문에서는 DCT 기저들을 이용한 1차원 반대칭 함수로서 구획잡음을 모형화한다. 제안된 잡음모형의 주파수 특성으로부터, 잡음모형의 고주파성분들을 계단함수에 의한 고주파 성분으로 근사한다. 제안된 알고리즘은 $N\;{\times}\;N$ 구획별로 부호화된 영상에 대해 2N차 DCT영역에서 계단 함수에 의한 고주파 성분들을 제거하는 것이다. 또한 이 알고리즘이 공간영역에서 적은 계산량으로 간단히 수행될 수 있음을 보였다. JPEG 알고리즘을 사용하여 부호화된 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 방법이 주관적, 객관적으로 우수한 화질을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 점확산함수(point spread function; PSF)의 추정을 기반으로 한 완전한 자동초점 시스템을 제안한다. 초점이 맞지 않은 영상의 정확한 PSF의 추정을 위해서, 입력 영상을 부영상으로 분할하고, 에지를 가진 부영상들의 계수함수 응답의 평균을 취한다. 초점이 맞지 않은 열화로 발생하는 PSF는 보통 영상이 물체와 배경간에 선형의 경계를 가지고 있다는 가정하에 에지의 방향을 따라 평균되어진 계단함수 응답의 차이를 따라 추정되어진다. 이렇게 예측된 PSF를 사용하여 영상복원 필터는 제한적 최소 제곱의 접근방법을 통해 구현되어진다.
본 논문에서는 사용자의 다양한 물리적 속성 중 부드러운 헤비사이드 계단 함수와 다양한 물리적 속성(속도, 시점 등)을 활용하여 가중치 맵을 계산하고 이로부터 논플레이어 캐릭터(Non-player character, NPC)의 경로를 효율적으로 제어할 수 있는 NavMesh 제어 기법을 제시한다. 게임과 같은 가상환경에서 NPC는 일반적으로 네비게이션 메쉬(Navigation mesh, NavMesh)를 이용하여 이동한다. 하지만, NavMesh는 정적인 형태이기 때문에 사용자에 의해 디자인되어야 하고, 이러한 문제를 완화하고자 자동으로 NavMesh를 업데이트하는 기술이 연구되고 있지만, 메쉬 복원을 자동화할 뿐 실제 NPC 행동 제어라고 하기에는 힘든 접근법이다. 본 논문에서는 동적 네비게이션 프레임워크를 유지한 채, 사용자의 시점과 물리적 특성을 통해 NPC를 효율적이고 정확하게 경로 제어할 수 있는 방법을 제안하고, NavMesh의 형태에만 의존하던 NPC의 움직임을 완화하여 좀 더 사실적인 경로 제어를 보여준다.
유입관성에 의한 유체혼합뿐 아니라 입구온도의 변화까지 고려된 성층축열조의 충전과정 모델에 대하여 해석적 근사해를 제시하였다. 해석모델은 깊이가 일정한 완전혼합 및 압출유동영역으로 구성되며, 입구온도의 변화는 중첩의 원리에 근거하여 계단함수로 근사화하였다. 완전혼합영역의 과도온도를 구한 후 함수형태에 따라 구분하고, 각각을 경계조건으로 하는 압출유동영역의 온도분포를 잘 정의된 함수의 항으로 유도하였다. 결과적으로 이들의 일차결합이 압출유동영역에 대한 최종해이다. 근사해의 타당성 및 결과의 유용성은 입구온도가 선형적으로 증가하는 경우에 대한 엄밀해와의 비교를 통하여 검증하였다. 계단수의 증가에 따라 근사해는 엄밀해로 급속히 접근하며, 유한한 수의 계단에 의한 근사해도 광범위한 혼합깊이에 대하여 엄밀해와 잘 일치한다. 또한, 혼합깊이가 클수록 소수의 계단에 의한 근사해로도 의미있는 예측결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 수리형태학적 분석을 통한 계단응답 추출 및 반복적 정칙화 방법을 이용한 점확산함수 추정 방법을 제안한다. 제안된 점확산함수 추정 기법은 입력 영상의 윤곽을 추출하기 위하여 캐니 에지 추출법을 사용하고, 윤곽에 대한 수리형태학적 분석을 위해서 Hit-or-Miss 변환을 통해 추정 조건을 만족하는 수평 및 수직 에지를 추출한다. 이렇게 추출된 에지들을 평탄화 및 정규화 시켜서 최적의 계단응답으로 만들고, 반복적 정칙화 방법을 통해 점확산함수를 추정하는 과정을 보인다. 또한 추정된 점확산함수를 사용하여 영상 복원한 결과를 보인다. 제안하는 점확산함수 추정 방법은 기계적 초점 렌즈를 사용하지 않는 디지털 자동초점 시스템에 적용하여 디지털 입력 장치의 부가가치를 높이는데 기여할 수 있다.
Elliptic 함수는 허수 축상에 영점을 가지며 통과영역과 차단영역에서 같은 파상을 갖는데 결과적으로 elliptic 함수는 천이영역을 최소로함으로써 감도면에서 최적인 상태를 만들 수 있으나, 시간 영역에서의 특성은 Chebyshev 함수나 Butterworth 함수 응답 특성보다 떨어진다. 본 논문은 통과영역 감쇠율, 차단 주파수 ωs 등과 같이 여러 요소를 변화시켰을 때의 효과를 분석하기 위해서 단위계단 응답은 임펄스 응답을 분석해 보았다. 그 결과 다음과 같은 독특한 특성이 나타났는데 elliptic 필터 함수의 계단 응답은 높은 고유주파구에서 오버슈우트와 언더슈우트가 크고 빠르게 발생했고 초기값은 ωs가 증가하므로 감소하나 원점에서 시작하지는 않았다. Butterworth나 Chebyshev의 경우와는 다르게 임펄스 응답은 원점에서 시작하지 않는 것도 있으며 위와 같은 독특한 특성을 알아보도록 8개의 특성곡선을 제시하였다.
위상이 2진적으로 변하고 주파수가 계단적으로 변하는 연속펄스 열로 된 FM 신호를 레이다 신호로 전용할 때의 특성을 고찰하였다. 이 목적을 위하여 우선 이런 종류의 신호에 대한 스퍽트럼 및 애요함수에 대한 일반적인 표시식을 구하였으며 다음에 여러가지 2진위상 코딩에 대하여 그 스펙트림과 애요함수의 크기를 콤퓨터에 의하여 프롯터로 그렸다. 이 결과로 부터 위상이 교대로 변하는 경우가 다른 코딩 방식에 비하여 가장 양호한 시간분해능을 가진다는 것과 또 이 경우의 천체함수는 시간-속도의 전평면상에서 다수의 스파이크를 가진다는 것을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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