본 논문에서는 fMRI를 사용하여 뇌신경 반응을 측정한 후, 자극으로 주어진 $10{\times}10$ 크기의 이진 영상을 사전 정보 없이 복원하기 위해 비음수 행렬 분해를 이용한 자동화된 영상 기저 추출 방법을 제안한다. 영상 기저란 영상을 표현하는 기본 단위로, 기존 연구에서는 사전에 정의된 $1{\times}1$, $2{\times}1$, $1{\times}2$, $2{\times}2$의 크기를 갖는 총 361개의 영상 기저에 반응하는 뇌 신호를 분석하여 기저 영상으로 복원하고, 모든 기저에 대한 복원 결과를 선형 결합하여 최종복원 영상을 획득하였다. 사람이 사전에 정의한 영상 기저를 필요로 하는 기존 연구와는 달리, 본 연구에서는 비음수 행렬 분해를 기반으로 학습 데이터로 주어진 이진 영상을 가장 잘 표현하는 영상 기저를 자동 추출하였다. 자동으로 추출된 영상 기저를 사용하여 이진 영상을 복원한 결과, 기존 연구 방법보다 개선된 복원 정확도를 보였다.
본 논문에서는 일량제어정책과 복수휴가정책이 혼합된 서버제어정책 하에서 운영되는 이산시간 대기행렬시스템을 다룬다. 고객들은 베르누이 도착과정으로 시스템에 도착하고, 서버는 한대가 운영되며 시스템 내 서비스할 고객이 없으면 유휴기간을 갖는 서버가 이산 확률변수 V만큼의 휴가를 떠났다가 돌아와서 대기 중인 고객들의 총 일량이 임계값 D를 넘길 때까지 휴가를 반복한다. 본 논문에서는 이산시간 시스템을 대상으로 하여 보다 현실적이며 유연한 혼합제어 정책 하에서 운영되는 대기행렬시스템의 안정상태 일량분포를 유도하고 평균일량을 계산하였다. 이는 시스템 내 고객수, 대기시간, 체재시간과 같은 시스템의 여러 성능척도를 분석하는데 기본이 된다.
다양한 병렬 컴퓨팅 시스템을 지원하기 위해서는 LLVM IR을 벡터/행렬을 보다 효과적으로 지원할 수 있도록 확장하는 것과 LLVM IR을 machine code로 바꾸어 주는 부분을 새로운 알고리즘으로 설계하여 구현하면 된다. IR 예제에서 보았듯이 기본적으로 RISC 명령어로 구성되어 있기 때문에 RISC 명령어 생성은 자연스럽게 생성되며, 벡터 또한 현재 지원가능한데 행렬 명령어는 지원되지 못하고 있다. 벡터/행렬을 보다 강력하게 지원하기 위한 새로운 IR 구조, 명령어 생성 알고리즘 및 관련 부분의 확장이 필요하다. 이를 위해 LLVM IR의 각 명령어를 (벡터/행렬을 위한) target architecture의 적당한 명령어로 mapping을 해주는 부분 (instruction selection 알고리즘)이 중요하다. LLVM IR 명령어의 의미를 파악하고, target architecture의 각 명령어 의미와 syntax를 비교하여, 패턴이 일치하는 명령어를 선택하여 mapping을 효율적으로 해줘야 한다.
공학문제에 있어서, 해석적으로 접근할 수 없었던 많은 경우의 문제들이 유한요소법(Finite Element Methods)의 정형화된 모형화 및 해석과정을 통하여 쉽게 접근되어질 수 있었다. 최근 보다 효율적인 요소개발과 컴퓨터 기술의 발달로 유한요소법은 더욱 효과적인 해석 수단이 되어가고 있다. 그러나 지반공학 문제와 같은 무한영역 문제를 유한요소법으로 해석할 경우, 매우 큰 영역을 모형화하기 위하여 많은 수의 요소가 요구되며 이에 따른 자유도(Degree of Freedom) 수의 증가로 많은 계산시간을 요구하게 된다. 본 고는 무한영역 문제를 효과적으로 모형화하기 위하여 연구, 개발되어진 무한요소(Infinite Element)에 대하여 소개하려 한다. 무한요소의 기본개념과 강성행렬의 형성방법을 보인 후, 기초공학 문제를 예로 하여 이의 적용방법을 간략하게 설명하였다.
본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다
이 논문에서는 국내 우편통계의 현황에 대하여 간략히 언급하고 있으며 접수 우편물량에 대한 기술통계와 배달 우편물량에 대한 추정을 다루고 있다. 성장곡선모형을 이용하여 접수 우편물량에 대한 예측을 논의하였고 성장곡선모형 중에서 삼차곡선이 매우 잘 적합시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 체신청별 배달 우편물량을 체신청별 접수 우편물량과 마코프 연쇄에서 나타나는 전이행렬을 이용하여 추정하였으며 이는 표본이 비추정의 기본 개념과 일맥 상통함을 발견하였다.
전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.
이 논문에서 우리는 여러 가지 분할 항등식을 유도했고 제한된 분할에 관한 새로운 항등식을 증명하고, 분할의 기본적인 이론과 분할함수(Partition Number Function)가 다항식 함수가 아니라는 것을 보이며, n 의 분할의 수 p(n)에 대한 하계(Lower Bound)를 얻기 위해 Stirling의 n ! 에 대한 근사값을 소개한다. 그리고 Hardy-Ramanujan 공식, Euler 항등식과 p(n) 의 순환식을 유도하며, 그리고 $d_m$(n)이n을m개의 부분으로 분할하는 분할의 수를 나타낼 때 우리는 $d_m$(n)에 관한 일반적인 공식을 p(n)과 함께 행렬식의 형태로 표현한다.
이 논문에서 우리는 여러 가지 분할 항등식을 유도했고 제한된 분할에 관한 새로운 항등식을 증명하고, 분할의 기본적인 이론과 분할함수(Partition Number Function)가 다항식 함수가 아니라는 것을 보이며, n의 분할의 수 p(n)에 대한 ㅎ계(Lower Bound)를 얻기 위해 Stirling의 n !에 대한 근사값을 소개한다. 그리고Hardy-Ramanujan 공식, Euler 항등식과 p(n)의 순환식을 유도하며, 그리고 d$_{m}$ (n)이 n을 m개의 부분으로 분할하는 분할의 수를 나타낼 때 우리는 d$_{m}$ (n) 에 관한 일반적인 공식을 p(n)과 함께 행렬식의 형태로 표현한다.
전류원을 포함한 대형회로망의 컴퓨터적 해법을 위한 도형적 접근 방법을 제시하였다. 기본적인 회로망 해석법으로 망로해석법을 사용하였고, 전류원은 등가변환이 어려운 병렬 임피던스가 없는 경우로 한정하였다. 방향성 그래프의 기하학적 작도와 전류원 전류 흐름도 작성에 의해 회로망 행렬을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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