지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 공간 다중화 방식과 적응형 빔 형성 기법을 결합한 다중 안테나 시스템에 대한 하향 링크 성능이 다루어진다. 이 결합 기법은 IEEE 802.16e 표준에 기반한 한국형 직교 주파수 분할 다중 접속 표준인 와이브로 시스템에 적용되었다. 성능 분석은 고정 소수점 모의실험 테스트 장비 및 컴퓨터 모의실험을 사용하여 수행되었다. 실험결과는 와이브로 시스템에 다중 입출력과 적응형 빔형성 기법이 결합되어 적용될 경우 기존의 단순한 다중 입출력 방식만 사용할 때보다 프레임 에러율 1%를 기준으로 QPSK에 대해서는 3dB, 16QAM에 대해서는 2.5dB의 신호 대 잡음비 이득을 제공함이 밝혀졌다. 고정 소수점 모의실험 테스트 장비 구현과 이를 이용한 실험을 통해, 다중 입출력과 적응형 빔형성의 결합 기법이 와이브로 기지국에 적용 가능함을 보여주였다.
본 논문은 수중에서 은밀성을 확보하기 위해 FSK(Frequency Shift Keying)를 이용하여 돌고래 휘슬음을 모방하는 통신 기법과 다중경로 결합 이득을 이용하여 BER(Bit Error Rate) 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 휘슬음을 짧은 시간 구간으로 나누고 그 구간에 심볼의 직교성을 보장하는 FSK 변조신호를 만든다. 그리고 휘슬음을 모방할 때 다중경로 채널에서 심볼간의 ISI(Inter Symbol Interference)가 줄어드는 특징을 이용하여 다중경로 결합 이득을 얻는 방법이다. 제안한 방법의 성능을 보이기 위해 전산모의실험과 실제 호수실험을 진행하였다. 전산모의실험을 통해 다중경로에 의해 추가적인 다중경로 결합 이득이 발생함을 보였다. 호수 실험에서는 제안된 FSK 방법이 20 msec의 심볼 길이와 900 Hz의 변조 대역을 갖는 경우 다중경로 결합 이득을 얻어 0.002의 BER갖고 0.185의 BER을 갖는 CSS(Chirp Spread Spectrum)보다 우수함을 보였다. 그리고 모방한 신호와 실제 휘슬 신호의 시간-주파수 영역에서 평균 상호 상관 값을 통해 모방도를 분석하여 제안된 FSK방법이 CSS방법에 비해 높은 모방도를 보였다.
본 논문은 모순문제를 해결하기 위한 나비 모형에서 다중시스템을 이루는 구성요소 분할-결합에 기반을 둔 문제해결 전략과 단일시스템을 분해하는 구성요소 분할-결합 문제해결 전략을 소개하고 이에 대한 적절한 사례를 제시한다. 또한, 이를 나비 다이어그램으로 정의함으로써 기법간의 차이와 적용을 기술하여 향후 자동화기술로 가기 위한 기반을 다진다.
다중영상기기는 1990년대 초에 처음 개발되어 현재 주요 영상 장비 회사에서 상품으로 개발되어 판매되고 있다. 단순한 소프트웨어적인 정합과 융합을 통해 해부학적 영상과 기능적 영상의 상호 보완하는 단계에서 발전하여 하드웨어적으로 정합하는 하드웨어의 개발은 새로운 연구의 시작이다. 다중영상기기의 발전 이전에는 해부학적 구조를 보여주는 영상 장비와 기능적 영상을 표현하는 장비가 각각 고 분해능과 고 해상도로 많은 발전을 이루어 왔다. 현재는 각 영상 장비의 특징을 살려 효과적으로 결합시킨 다중영상기기의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 다중영상기기는 단순하게 두 장비를 결합시키는 개념에서 기능적 영상에서 필요한 감쇠 보정을 하면서 동시에 해부학적 위치를 융합 영상 형태로 표현하는 새로운 영상 장비로 발전하고 있다 다중영상기기의 특징을 살릴 수 있는 프로토콜이 개발되고 하드웨어적으로도 상호 보완적으로 결합되고 있다. 실제로 PET/CT와 같은 다중영상기기는 임상적으로 중요한 역할을 하고 있으며 PET 영상기기를 대체하고 있다. PET/CT 스캐너는 PET에서 나오는 기능적 영상과 CT에서 나오는 해부학적 영상뿐만 아니라 융합 영상을 함께 보여 주므로 임상적으로 유용한 정보를 제공하고 있다. 현재 SPECT/CT는 아직 보급이 많이 되지 않았으나 PET/CT와 같이 임상적으로 유용한 SPECT와 CT 장비가 결합된 상품들이 나오고 있어 그 시장이 점점 성장할 것으로 기대된다. 다중영상기기는 각각의 단독 영상장비에서 갖고 있는 문제뿐만 아니라 두 영상 장비를 결합시키므로 인해 새로운 문제들이 발생하고 있다. 대표적으로 호흡에 의한 움직임, 조영제의 영향, 금속 물질의 영향과 환자의 피폭에 관한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 새로운 프로토콜과 프로세싱 방법이 개발되고 있다. 뇌를 동시에 촬영할 수 있는 PET/MR의 개발은 뇌 과학에 많은 발전을 줄 것으로 기대된다. PET/MR의 개발은 PET/CT 에서 촬영한 영상의 일부분을 대체할 것으로 예상된다. MR 영상이 CT 영상보다 우수한 분해능을 보이는 분야에서는 PET/MR을 이용한 검사와 연구가 활발하게 진행될 것으로 보인다. 해부학적 영상과 기능적 영상을 결합시킨 융합 영상을 함께 제공하는 다중영상기기는 환자의 질병을 진단뿐만 아니라 치료 후의 효과를 보는데 있어서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 또 앞으로 검사 목적에 맞는 다양한 다중영상기기의 개발이 이루어질 것으로 기대된다.
현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.
현재 대부분의 컴포넌트 기반 개발 환경 들이 특정 형태 컴포넌트와 이를 위한 프레임웍 기능 제공을 위주로 하는데 대하여, 좀 더 효과적인 컴포넌트 기반 개발 환경의 구축을 위해서는 재귀적 컴포넌트 결합 및 다양한 결합형태의 지원, 그리고 다중 티어 아키텍쳐를 지원할 수 있는 방안의 필요성이 제기되고 있다. 이의 해결 방안의 하나로 본 논문에서는 재귀적 컴포넌트 결합을 지원할 수 있으며, 컴포넌트간 상호 동작 조건을 기술할 수 있도록 확장된 컴포넌트 결합 명세의 기술 방안 및 이를 이용한 컴포넌트 결합 모델을 제안하였다. 제안된 결합 명세서는 기존의 컴포넌트 기술 방법들에서 지적되고 있는 컨트랙트로서의 부족한 기능을 보완하고 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 컴포넌트간 결합을 일관된 형태로 지원 함으로써 다중 티어(Multi-Tier) 개념을 지원하는 컴포넌트 아키텍쳐의 구현 및 이를 위한 컴포넌트 결합 도구의 구현에 활용될 수 있다.
띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.
현재 대부분의 컴포넌트 프레임워크들이 특정 형태 컴포넌트와의 결합 기능 및 이에 요구되는 각종 서비스 기능의 제공을 위주로 하는데 대하여, 좀 더 효과적인 컴포넌트 기반 개발 환경의 구축을 위해서는 재귀적 컴포넌트 결합 및 다양한 결합형태의 지원, 그리고 다중 티어드 아키텍쳐를 지원할 수 있는 방안의 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 재귀적 컴포넌트 결합을 지원할 수 있는 컴포넌트 결합 컨트랙트에 기반 하여 컴포넌트 결합 컨트랙트를 연결자로 하여 구성된 복합 컴포넌트 자체가 컴포넌트 또는 프레임워크로써 기능하게 됨으로써 다중 티어 개념의 컴포넌트 시스템 아키텍쳐를 구성할 수 있음을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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