준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습함으로써 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 최근 각광받고 있는 그래프 기반 준지도 학습은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와 이를 사용하여 레이블되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 이 추론은 준지도 학습에서의 평활도 가정을 기본으로 한다. 본 연구에서는 추가로 각 꼭지점 중요도를 결합함으로써 개선된 레이블 추론 알고리즘을 제안한다. 이와 함께 알고리즘의 수렴성을 증명하고, 또한 실험을 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
어떤 유향그래프 D의 경쟁그래프란 D와 같은 꼭지점들의 집합을 갖고 두 개의 꼭지점 x와 y가 변으로 연결되어있는 것과 동치인 조건이 D에서 어떤 꼭지점 z에 대하여 유향변(x,z)와 (y,z)가 존재하는 것인 그래프로 정의된다. 어떤 그래프 G의 경쟁수란 G에 첨가하여 생기는 그래프가 유향 회로가 없는 유향그래프의 경쟁그래프가 되도록 하는 고립된 꼭지점의 최소수로 정의된다. 갱쟁그래프의 개념은 생태학적 위상공간의 최소차원을 결정하는 수단으로 1968에 Cohen에 의하여 도입되었다. 경쟁그래프와 그것의 변형들은 잡음이 많은 통신로 상에서의 교신, 라디오 송신기에 주파수 부어하기, 복잡한 경제 체계와 에너지 체계에 응용된다. 이 논문에서는 경쟁 그래프와 그 변형들, 경쟁수와 그 변형들에 대하여 소개하며 그것들에 대한 중요한 결과들을 개관하고 미해결 문제들을 제시하고자 한다.
새로운 재료의 개발과 사용 중인 기존재료의 손상을 판단하기 위해서 변형 중 재료 거동을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 하지만, 대부분의 공학 재료는 다결정으로 이루어져 결정 상호작용의 규명이 복잡하여 정밀한 분석이 어렵다. 고에너지 X-ray 회절실험법을 이용한 다결정 고체 거동의 측정기법이 발전함에 따라 해석을 통한 실험법의 검증 및 추가 분석 방법에 대해서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 특정 결정과 주변 결정 간의 결정간 방위차(intergranular misorientation)의 상호작용에 의한 결정 거동 영향을 조사하였다. 결정간 방위차를 정의하고 결정 응력 방향 변화를 단결정 항복면 꼭지점과 방향과 비교함으로써 결정간 방위차의 변화에 대한 결정 응력 변화를 분석하였다. 소성 발생이 증가함에 따라 결정 응력의 방향은 단결정 항복면 꼭지점으로 이동하지만 결정간 방위차에 의해서 응력 분포가 변화함을 정량적으로 확인하였다.
컴퓨터 그래픽스의 응용 분야 특히, CAD나 애니메이션 분야에서는 하나의 물체를 다른 시점에서 또는 시점은 고정하고 다른 각도로 바라본 형태를 디스플레이 할 수 있어야 한다. 그러기 위해서는 어떤 물체를 임의의 축에 관하여 임의의 각도 만큼 회 전 이동시키는 회전 이동 변환이 필요하다. 3차원 그래픽스 응용에서는 많은 변환이 필요하며, 하나의 물체는 보통 많은 꼭지점들로 구성되어서 가능한한 빠른 속도로 회 전 이동 좌표를 구하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 3차원 그래픽스에서 필 요한 변환중 많은 연산 횟수로 인하여 계산 시간이 문제가 되는 임의의 축에 관한 회 전 이동 변환 행렬을 빠르게 계산하는 효율적인 알고리즘을 제안하고, 이를 PC- 486DX2-50상에서 구현하여 기존의 계산 방법과 결과의 계산속도를 비교함으로써 알고 리즘의 유용성을 보인다.
본 연구에서는 건물 꼭지점의 위 경도 좌표를 제공하는 GIS로부터 수치 모델의 건물 정보를 구축할 수 있는 알고리즘을 개선하였다. 이 알고리즘은 인접한 건물 꼭지점 위 경도 좌표를 지나는 선분을 순차적으로 연결하여 건물 외곽선을 구성하고, 외곽선 내부의 지점을 건물로 인식하기 때문에, Lee et al. (2009)에서 개발한 알고리즘의 한계를 개선하였고, 복잡한 형태의 건물을 실제에 가깝게 재현할 수 있었다. 본 연구에서는 GIS로부터 수치 건물을 구축할 때, 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 형태의 변화가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다. 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 변형은 풍하영역의 흐름 패턴에는 상대적으로 작은 영향을 미쳤으나, 건물 사이의 공간에 나타나는 소용돌이와 같은 건물 규모 대기 현상의 수치 모의에는 매우 중요한 영향을 미쳤다. 건물 변형에 따른 건물 사이 공간의 축소는 건물 주위에 나타날 수 있는 소용돌이를 전혀 모의하지 못하거나 소용돌이 규모를 과소 모의 하는 등의 결과를 초래하였다. 건물 변형에 따른 평균 바람장 변화는 건물 주변 지역에서 배출된 스칼라 오염물질의 확산 패턴에도 큰 영향을 미침을 확인할 수 있었다.
잔향실은 사용 목적과 주어진 공간에 따라 적절한 크기와 형태를 갖도록 설계, 시공된다. 그러나 일반 공작물과는 달리 정확한 설계도에 따른 시공이 어렵기 때문에 완공후에는 실제 치수를 측정하여 체적과 표면적 등을 확인하는 것이 중요하다. 이러한 값들은 잔향실을 이용하여 측정하는 건축재료의 음향특성 계산에 직접 사용될 뿐만 아니라 체적 불확도는 음향특성의 불확도 산출에도 중요한 요소이기 때문에 정확하게 계산하여야 한다. 본 논문에서는 잔향실 완공 후, Total Station으로 각 꼭지점의 좌표를 측정하여 이로부터 잔향실의 체적과 불확도를 산출하는 방법을 제시하였다. 잔향실의 체적을 계산한 결과 설계값과 약 5 %의 차이가 나는것을 확인할 수 있었으며, 잔향실 체적의 확장불확도를 평가한 결과 전체 체적의 약 2 %정도인 것을 확인하였다.
본 연구에서는 자연광의 효과를 가장 잘 활용할 수 있는 건축구조물인 한국형 유리온실 구조를 축약시킨 유리온실을 기준하여 유리온실의 설계 전 건축방법에 따른 자연광의 효과적인 예측을 위해 조명시뮬레이션을 하고자 한다. 최적 시뮬레이션을 위해 상용화된 여러 가지 조명 소프트웨어들 중에서 AGI32 프로그램을 이용하였다. 그 결과, 유리온실의 삼각구조지붕 꼭지점 위치에 대한 조도 및 균제도(최소조도/평균조도) 분석 결과 자연광 효과에 중요한 인자가 아니며, 하지 일때 자연광의 조도값이 가장 크며 시간도 가장 긴 것을 알 수 있었다. 또한, 유리창의 투과율이 높아짐에 따라 예측되었던 바와 같이 조도 값이 증가하는 것을 확인할 수 있으며 14시일 때가 조도 값이 가장 높으며 이때의 유리 투과율에 따른 조도 변화율은 89 [lux/%]임을 알았다. 또한, 유리온실의 설치 시 배향각은 균제도 특성을 고려하여, 유리온실의 설치 배향각은 $30[^{\circ}]$ 혹은 $150[^{\circ}]$로 하는 것이 자연광 효과를 최대로 할 수 있음을 알았다.
컴퓨터비전에서 안정적으로 대응점을 획득하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이들은 스케일, 조명, 시점 등이 변하는 환경에서 정확한 대응점을 찾는 과정은 쉽지 않다. SIFT 알고리즘은 객체의 모서리나 꼭지점으로부터 추출한 특징벡터를 사용하므로 스케일링, 회전, 조명변화를 가지는 영상에서도 뛰어난 매칭을 수행한다. 그러나 SIFT는 엣지에 의해 특징점을 추출하므로 엣지가 존재하지 않는 영역에서는 원하는 대응점을 찾을 수 없다. 본 연구는 SIFT에 의한 대응 특징점 추출과 매칭 성능을 향상시키기 위한 마커 모양 및 배치 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용한 마커의 모양은 부착 방향에 따라 SIFT 알고리즘에 의해 한 방향으로 우세한 벡터를 검출할 수 있는 반원형(SemiCircle)으로 구성한다. 그리고 대응점 매칭의 성능을 향상시키기 위하여 마커의 방향 배치는 드 브루인 수열(De Bruijn Sequence)을 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 특징점 검출과 매칭에 효과적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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