이 논문에서는 온라인 서명 검증에 대한 새로운 접근 방법으로, 서명을 필기의 기본 구성 요소들로 표현하는 구조적인 접근 방법을 제시한다. 속력의 국부 극소점을 분할점으로 하여 얻어지는 부분을 원시 패턴으로 정의하였고, 서브패턴으로서 방향 변화에 의해 얻어지는 단순 회전형 성분, 첨형 성분, 종형 성분의 세 가지 종류를 정의하여 서명을 구조적으로 표현하였다. 그리고 서브패턴을 기본 단위로 한 동적 계획정합 알고리듬을 제시하였다. 또한, 학습 샘플로부터 국부적인 부분에 대한 변화도와 복잡도를 추출하여 참조 패턴의 학습과 진위 판단 임계치를 설정하였다. 실험을 통하여, 함수적 접근과 매개변수적 접근 그리고 제안된 구조적 접근 방법을 동일 조건에서 검증률, 처리시간, 메모리의 측면에서 비교하였다. 제안된 방법에서는, 서명의 국부적인 가중치를 적용하고 복잡도를 판단임계치의 설정에 사용함으로써 평균 오류율이 14.2%에서 4.05%로 검증률이 크게 향상되었다. 또한, 시간과 메모리의 측면에서 함수적 접근 방법에 비해 효과적이면서도 함수적 접근 방법의 최고 성능에 근접한 검증률을 얻을 수 있었다.
임의 복사패턴을 만족시키는 배열안테나 소스 전류분포 합성시 사용하는 Woodward-Lawson 샘플링법은 우함수형 복사패턴 합성에 주로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 이를 확장하여 기함수형 패턴도 만족시키는 비선형 소스 분포함수의 최적합성법을 제시하고, 이를 임의의 반사특성을 갖는 단일 및 결합선로의 불균일 모드 임피던스 프로필 합성에 동시에 적용하였다. 이 최적합성법은 주파수영역 반사패턴에 내재된 복소null점의 최적 섭동에 기본을 두고 있다. 제어된 반사패턴의 표본값으로부터 분산특성을 갖는 임피던스 프로필이 직접 계산되므로서 기존외 불균일선로 합성법보다 매우 간단함을 보였다. 그리고 서로 다른 임피던스간의 정합을 위한 기존이 테이퍼선로 이론에 기초한 불균일선론 합성법들을 탈피하여, 서로 같은 임피던스간의 불균일선로 합성도 가능케하므로서 본 연구에서 제시한 방법은 일반성을 가진다. 임의 통과대역을 갖는 필터 설계에 적용, 분석하므로서 타당성을 보였다.
전 국민의 인터넷 이용율 향상과 유비쿼터스 기술의 확산으로 인터넷 중독은 심각한 사회문제가 되고 있다. 하지만, 한국형 성인 인터넷 중독 자가진단 척도인 K-척도는 사용자의 특성을 구분하지 않는 일반적인 진단법이다. 본 연구에서는 사용자의 직무 연관 또는 직무와 무관하게 웹사이트에 접속하는 기본적인 인터넷 이용 패턴을 취득하는 설문조사를 통하여 사용자의 직무 무관한 인터넷 활동을 기반으로 인터넷 중독을 진단하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 솔직하게 인터넷 중독 문항에 표시하는 것을 꺼리는 인터넷 이용자에게 기본적인 인터넷 이용 패턴만 요구하여 K-척도에서 발견되지 않는 숨겨진 인터넷 중독자를 찾을 수 있음을 SPSS 통계 분석 도구로 제시한다.
본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 고성능 단축 선형전동기에 적용할 수 있는 최단시간 위치 패턴 알고리즘에 대하여 논한다. 근래 들어 LCD/PDP 및 반도체 산업이 발달함에 따라 대형의 고성능 위치제어 시스템에 대한 요구가 높아지고 있으며 이러한 시스템에서는 공정 주기의 단축을 위하여 시간요소를 최소화시킨 최적 위치 패턴이 반드시 필요하다. 특히 반도체 산업 분야에서는 공작기계 분야와 달리 3차원 입체 위치 패턴보다는 단축 패턴에 대한 수요가 비교적 많은 편이다. 본 연구에서는 가속도가 사다리형인 위치 패턴을 기본으로 하여 연구를 진행하였으며 위치 및 시간을 변수로 고려한 패턴 분석을 통하여 최단시간에 목적하는 위치에 도달하기 위한 패턴을 비교적 간단히 구현할 수 있음을 보이고 이를 시뮬레이션 및 간이 실험으로 구현 가능성을 입증하였다.
본 논문에서는 자동요금 징수 시스템(ETCS : Electronic Toll Collection System)의 RSE와 OBU 간의 RF link설계와 도로의 폭과 진행 방향 길이에서 적절한 통신 영역을 얻기 위해 요구되는 안테나의 빔 패턴 특성을 분석하였다. 이 과정은 능동형 DSRC를 기반으로 하는 ITS 서비스의 시스템 요구 규격을 결정하기 앞서 수행되어져야 하며, ETCS 기지국 설계 및 구축에서 가장 기본적이고 중요한 기술적 분석을 위하여 고찰하였다.
본 논문에서는 패턴 데이터(pattern data) 의 분할(partitioning)위하여, 계산량의 단축할 수 있는 효과적인 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy clustering algorithm)을 제시한다. 본 논문에 제시된 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 첫번째 단계는, 개선된 FCM(Fuzzy C-means)방법에 의해 입력 패턴틀에 대해, 단지 두 번의 반복 수행과정만을 거쳐, 충분히 많은 개수의 초기 클러스터 중 심(center)를 결정한다. 다음 단계에서는, 본 논문에 제시될 클러스터 합치기 알고리즘(cluster merging algorithm)을 통해 각 클러스터의 부피(volume)에 따라 클러스터들을 합치는 과정(merging process)을 하게 된다. 결과적으로 일정한 제한된 개수의 무정형(amorphous)의 클러스터틀의 효과적으로 표현될 수 있다. 본 논문의 마지막에 제시될 실험 결과들은 제시된 방법의 유용성을 보여줄 것이다.
본 연구에서는 다단계 필터와 복합형 신경망을 사용하는 얼굴 검출 시스템에서 FMM 모델을 이용한 특징선정 기법을 소개한다. 색상, 모션 및 명암을 이용한 다단계 필터는 검출 대상 영역의 개수를 줄임으로써 시스템의 실시간 검출기능을 가능하게 한다. 신경망을 이용한 특징추출 단계에서는 대상영역의 기본 특징으로부터 일련의 특징지도를 생성하게 된다. 이 과정에서 패턴 분류 신경망의 입력으로 사용되는 특징집합이 지나치게 커짐으로써 신경망의 규모와 계산량이 방대해지는 단정을 갖는다. 이에 본 논문에서는 FMM 모델의 수정된 특성으로부터 특징과 각 클래스에 대한 상호 연관도 요소를 정의하고, 이로부터 특징의 상대적 중요도를 평가함으로써 성능의 저하 없이 최적의 특징집합을 선정하는 방법론을 소개한다.
최근 국민소득수준의 향상을 따라 여름철 전력 수요가 폭증하므로 전력안정 공급을 위한 특별 대책이 필요한 실정이고 환경적인 측면이나 수용가 입장에서 만족스러운 새로운 냉·난방, 전기 공급시스템의 개발·적용이 필요하다. 선진국의 경우, 소규모의 집단에너지 공급이 주류를 이루고 있으며 특히 소규모 열병합 발전시 생산되는 전기, 지역난방열 이외에 냉방에 필요한 냉수를 중앙열원에서 동빌딩을 중심으로하는 구역형 집단에너지 시스템(Community Energy Supply System)등 소규모지역 난냉방 공급방식이 활성화되어 있으므로, 우리나라에서도 냉방/난방/전기부하 패턴 및 하절기 피크부하 경감에 대한 기여도 등을 고려한 경제성있는 최적시스템 구성이 가능한지 검토할 필요가 있다. 소규모 집단에너지사업은 대규모 사업과는 달리 적정 수요예측이 가능하므로 효율적인 초기 투자가 이루어질 수 있으며, 상업용 및 사업용 빌딩 등을 중심으로 부하밀도가 높은 구역을 대상으로 하명서 해당 부하패턴에 적합한 효율적인 시스템의 구성을 통해 수익성이 확보된다면 국가 에너지절약 및 한전의 여름철 전력 피크부하 경감, 대기 환경공해 감소, 도심 도시미관 향상 등의 사업효과가 기대된다. 본문에서는 이러한 소규모 집단에너지시스템 개요 및 국내외 공급 현황, 국내 적용환경, 적용 가능에너지 검토 열원시스템의 기본방향 등에 대하여 언급하고자 한다.
급격한 기후변화의 영향으로 강우의 발생패턴과 높은 강우강도를 갖는 호우의 발생빈도가 높아지고 있어, 짧은 시간동안 다량의 표토가 손실될 가능성이 증가하고 있다. 강우에 의한 표토손실은 다양한 영역에서 발생하는데, 특히 산지유역과 농경지에서 발생할 경우 산림자원의 손실과 작물을 재배할 수 있는 영역이 감소하는 문제를 가져오게 된다. 또한 침식된 표토가 하천으로 유입되면 퇴적으로 인한 통수능력 저하, 하천생태 교란 등의 다양한 문제가 나타나고 있다. 우리나라는 표토침식량을 추정하기 위하여 연평균 토양침식모델을 적용하고 있다. 이모형은 기본적으로 연평균 토양침식을 예측하기 위해 개발되어온 모형으로, 적용하고 있는 매개변수도 연평균 개념의 값을 가지고 있다. 따라서 이모형은 짧은 시간동안에 발생하는 호우사상으로 발생하는 표토침식을 예측하는데 한계를 가진다. 본 연구에서는 기후변화의 영향으로 나타나는 단기호우사상에 의한 표토침식을 예측하기 위해 외부에서 작용하는 침식요인인 강우강도를 고려하기 위하여, 강우입자의 물리적인 특성을 반영한 강우에너지 산정공식을 제시하였다. 또한 기 개발된 분포형 단기표토침식모형에 제안된 식을 적용하여 타당성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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