항공기 운항 승무원의 로스터링 문제에서 패턴 생성은 승무원의 효율적인 운항스케줄 생성에 가장 중요한 부분이다. 본 연구는 패턴 생성을 다음의 두 단계로 진행한다. 먼저, 단위운항구간의 특성을 고려하여 특정 단위운항구간에 대한 부분 집합 패턴을 생성한다. 그리고 생성된 패턴을 제외한 단위운항구간의 집합에 대해서 목적함수의 가중치와 비용함수를 적절히 적용한 집합 분할 모형을 사용하여 부분최적해 집합을 구하였다. 결과적으로, 항공 운항 승무원의 로스터링을 위한 성능이 우수한 실행 가능한 패턴을 생성하였다.
본 논문은 다구간 등분할법과 퍼지추론으로 단어인식을 행하는 패턴매칭법을 제안한다. 패턴매칭시 발생되는 시간변동은 발성순서에 따라 등간격으로 다구간 분할함으로써 해결하고, 주파수변동은 구간의 차수별로 정해진 퍼지관계로부터 패턴간의 퍼지추론이 행해짐으로써 흡수한다. 추론에 사용된 삼각형 맴버쉽 함수의 중심값과 변동폭은 패턴의 평균값과 분산값으로 대응되도록 작성한다. 20대 남성 2인이 발성한 데이터를 사용하여, 제안된 방법으로 DDD지역명 28개를 구간수와 변동폭을 달리하여 인식실험한 결과, 8구간과 4배의 변동폭을 가질 때 92%의 인식을 얻었다.
본 논문에서는 2차원 물체영상으로부터 면을 분할하고 분할된 면의 형태에 대한 정보를 추출하는 새로운 면 분할 및 표현 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 사용된 signature기법은 물체나 면의 중심을 구하고 중심점으로부터 반시계방향으로 360도 회전하면서 중심점과 경계선까지의 거리 D를 회전각도 ${\theta}$의 함수로 표현하는 방법으로, 물체영상에 적용했을 때 면의 위치에 따라 signature영역에서 하나의 회전각도에 대응하여 2개 이상의 거리값을 갖는 구간들이 존재하게 되며, 이들 거리값들은 각 구간 내에서 면의 개수 만큼의 폐곡선을 형성한다. 이와 같은 특징을 이용하여 면을 분할할 수 있으며, 분할된 면으로부터 꼭지점의 수, 모서리의 수, 오목특성 등과 같은 면의 특성을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 면의 일부분이 손실된 경우에도 curve fitting방법을 적용하여 손실된 부분을 용이하게 복구할 수 있다는 장점을 갖는다.
본 논문은 IEEE 802.15.4 beacon-enabled 모드의 경합 접근 구간(CAP: Contention Access Period)에서 단말수의 증가에 따른 성능 저하를 개선하기 위해 분할 경합 접근 방식(PCAM: Partitioned Contention Access Mechanism)을 제안한다. 분할 경합 접근 방식에서 PAN 코디네이터는 사용 가능한 전체 경합 접근 구간을 같은 크기의 두 개의 소구간으로 나눈다. 단말은 자신이 소속된 소구간에서만 전송을 위해 서로 경쟁한다. 이와 같은 방법으로 분할 경합 접근 방식은 경쟁하는 단말의 수를 반으로 줄여 전송 프레임의 충돌을 감소시키고 경쟁 시간을 반으로 줄여 단말의 전력 소모를 줄이는 특징을 가진다. 본 논문에서는 분할 경합 접근 방식과 기존 IEEE 802.15.4 표준의 접근 방식과의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 정규화 수율 및 에너지 효율 측면에서 분할 경합 접근 방식이 기존의 방식보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
상용 데이타 마이닝 도구에서는 기본적으로 이진 속성에 대한 연관규칙 마이닝만을 지원한다. 그러나, 일반적인 트랜잭션 데이타베이스는 이진 속성 뿐 아니라 정량적 속성을 포함한다. 이에 따라, 본 논문에서는 상용 데이타 마이닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 마이닝하는 체계적인 접근법을 제안한다. 이를 위해, 우선 상용 데이타 마이닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 찾아내기 위한 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 정량적 속성을 이진 속성으로 변환하는 전처리 과정과 마이닝된 이진 연관규칙을 다시 정량적 연관규칙으로 변환하는 후처리 과정으로 구성된다. 다음으로, 전처리 과정을 위한 구간 분할의 개념을 제시하고, 기존의 평균 및 중앙치 기반 양분할 기법과 동일 너비 및 동일 깊이 기반 다분할 기법을 구간 분할의 개념으로 정형적으로 재정의한다. 그런데, 이들 기존 분할 기법은 속성 값의 분포를 고려하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 표준편차 최소화 기법을 제안한다. 표준편차 최소화 기법은 이웃한 속성 값의 표준편차 변화가 작다면 동일한 구간에 포함시키고, 표준편차 변화가 크다면 다른 구간으로 분할하는 매우 직관적인 분할 기법이다. 또한, 후처리 과정으로는 이진 연관규칙들을 통합하고 이를 다시 정량적 연관규칙으로 변환하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 다양한 실험을 통하여 제안한 프레임워크가 바르게 동작함을 보이고, 표준편차 최소화 기법이 다른 기법에 비하여 우수함을 입증한다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 프레임워크는 일반 사용자가 상용 데이타 마아닝 도구를 사용하여 정량적 연간규칙을 쉽게 마이닝 할 수 있는 매우 실용적인 접근법이라 생각한다.
무제한 인식 시스템을 구현하기 위해서는 적절한 인식단위, 훈련 데이터 베이스의 확보, 인식단위의 분할, 인식 알고리즘과 같은 문제점을 모두 해결하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 무제한 음성인식 시스템의 인식의 기본 단위로 모음의 안정구간을 검출하여 분할하는 CV(Consonant-Vowel), VC(Vowel-Consonant), VC CV(Vowel-Consonant-Consonant-Vowel)단위와 분할 파라미터를 제안하고, 분할 실험을 통해 그 유효성을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 옴니버스 형태의 동영상을 각 프로그램 별로 자동 분할하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 국내 TV 프로그램의 경우 대부분의 개그 프로그램에서는 코너 별로 상단 또는 하단의 일정 위치에 코너명을 캡션으로 삽입하여 옴니버스 형태의 영상을 서비스한다. 이러한 코너명을 태깅아이콘으로 하여 지속되는 구간을 검출하여 시작시점과 종료시점을 검출함으로써 동영상을 의미적으로 분할 할 수 있다. 하지만 태깅아이콘의 경우 매우 높은 투명도를 갖는 경우가 많으므로 본 연구에서는 에지와 시간적인 지속성을 이용하여 에피소드를 분할하는 방법을 제안하고, 옴니버스 형태의 다양한 개그 프로그램에 대해 실험하여 제안한 방법의 우수성을 보인다.
하드웨어/소프트웨어 통합설계를 위한 대부분의 분할 알고리즘들은 스케줄링을 고려하지 않기 때문에 분할결과를 스케줄 하였을 때에 시간제약을 만족하지 못한다면 재분할 해야하는 오버헤드가 있다. 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하는 FDS를 응용하는 기존의 방법들은 분할 될 노드를 선택하면서 그 노드가 스케줄 되어야 하는 제어구간을 결정한다. 분할될 노드의 선택은 한 노드를 분할함으로써 상승하는 비용 또는 시간과 그 노드의 스케줄로 인해 다른 노드들의 스케줄을 방해하는 정도를 함께 고려한다. 이때, 다른 노드들의 스케줄을 방해하는 정도를 의미하는 유도 힘은 자신과 종속성을 갖는 노드들의 모든 제어구간에서 계산된다. 본 논문은 FDS를 응용하는 분할 방법으로서 노드의 스케줄 긴박도와 상대적 스케줄 긴박도를 정의하여 분할하는데, 노드들의 모빌리티 중에서 처음 제어단계와 마지막 제어단계에서의 상대적 스케줄 긴박도 계산만으로 분할을 결정하기 때문에 기존의 FDS 응용 방법에서의 유도힘 계산에 소요되는 시간복잡도를 개선한다. 벤치마크들에 대한 실험 결과는 기존의 FDS 응용 방법과 비교해서 개선된 알고리즘 실행시간을 보인다.
기존의 시스템에서는 서열 전체 혹은 정렬되지 않은 서열로부터 패턴들을 생성하기 때문에 패턴의 수가 기하급수적으로 증가하여 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 단백질의 전체 서열로부터 패턴을 찾아내는 것이 아니라, 다중 서열 정렬 기법을 이용하여 단백질의 분할 서열 구간을 생성하고 분할 서열 구간의 순차 패턴을 생성하며 생성된 패턴들을 통합하여 전체 모티프 후보 집합을 만들어 SVM의 훈련 집합으로 선택 및 학습하며, 최종적으로 미지의 혹은 알려진 단백질 서열의 HPV 타입을 SVM을 통해 학습된 정보를 적용하여 예측하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 최소 지지도 30%에서 정확도와 재현율 측면에서 보다 향상된 성능을 보였다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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