2단계 접속 논리(two-stage cascaded logic)는 관측 지역 내에 새로이 출현한 표적에 대한 트랙을 만드는 대표적인 방법중의 하나이다. 2단계 접속 논리의 트랙 생성 (track formation)에 관한 성능 평가 방법 및 결과는 Bar-Schalom에 의해 발표된 바가 있으나, 그 연구 결과는 트랙 생성 성능을 도출할 때 클러터로 인한 오경보율(false alarm probability)을 무시한다는 가정에 기초한 것이기 때문에, 오경보율이 높은 경우에는 적용 할 수 없다는 단점을 지닌다. 이에 본 논문에서는 오경보율을 고려하여 2단계 접속 논리의 트랙 생성 성능을 평가 할 수 있는 개선된 방법을 제시하고자 한다. 그리고 2단계 접속 논리에서 사용하는 데이터 연관(data association)기법으로 트랙 분리(track splitting)기법과 최 근접 데이터 선택 기법(nearest neighbor rule)을 사용하는 경우에 대하여 각각의 성능 평가 결과를 몇 가지 예시하고자 한다.
ACELP는 우수한 음질을 제공하지만 최적의 코드 벡터를 찾기 위한 계산량이 상당히 많은 단점이 있고, 이로 인하여 모든 시스템과 단말기에서는 고성능 DSP칩을 사용하여 동작시킨다. 본 논문에서는 고속 ACELP 코드북 검색 방법인 펄스 교환 검색 방법을 G.729 음성 압축기에 적용시켜 G.729 음성 압축기의 계산량을 감소시키는 방법을 연구하였다. 적용된 방법은 두 단계 과정을 가지며, 첫 단계에서는 완전 순차적 검색 방법을 통하여 매우 빠르게 대략적인 코드 벡터를 찾는다. 두 번째 단계에서는 앞에서 선택된 코드 벡터의 각 펄스의 중요도를 계산하여 역할이 적은 펄스를 제거하고 새로운 펄스로 교환하는 펄스 교환 과정을 통하여 코드 벡터의 성능을 향상시킨다. 적용된 방법은 표준에서 사용하는 코드북 검색 방법보다 적은 계산량을 가진다. 적용된 방법의 성능은 표준보다 0.3-0.5dB 정도의 SNRseg 감소를 보이지만 Fast Algorithm인 G.729A보다는 우수한 음질의 코드 벡터를 찾으며, 다양한 음성신호를 이용한 모의 실험을 통하여 이 결과를 확인하였다.
최근 원음 반주기에 대한 관심이 증가됨에 따라 고가의 스튜디오 직접 녹음 방법 대신 보다 저렴한 방법을 시도하고 있다. 그 구체적인 방법으로는 가수의 음악 앨범에서 가수의 목소리만 제거하여 원음 반주 음원을 만드는 것이다. 본 논문에서는 보컬이 포함된 구간에서 스테레오로 녹음된 반주음악에서 보컬을 분리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 단계로 구성된다. 첫 단계는 보컬을 검출하는 단계이다. 이 단계에서는 MFCC를 가지고 SVM 방법을 이용하여 입력 신호를 보컬 부분과 비보컬 부분으로 분리한다. 두 번째 단계에서는 보컬 부분에 대해 각 주파수 빈별로 선택적 주파수 차감을 수행한다. 이 때 채널 신호의 주파수 빈별로 에너지 값 뿐만 아니라 위상까지 고려하여 차감 여부를 판별한다. 제안하는 방법으로 보컬을 제거한 음악에 대한 청취 실험에서 상대적으로 높은 만족도를 보여준다.
지수 상향 추종은 시장수익률을 좇는 지수 추종에 기반을 두고 지수 이상의 수익을 내기 위한 목적함수를 최적화시키는 문제이다. 큰 거래비용과 비유동성 등의 문제를 피하기 위하여 지수 편입종목들 중 일부만을 선택하여 포트폴리오를 구성하는 방법을 사용하였다. 기존의 지수 상향 추종 방법들은 테스트하는 모든 구간에서 하나의 목적함수만을 가지고 최적의 포트폴리오를 찾고자 하였으나 변동성이 큰 금융시장에서 항상 잘 통하는 궁극의 전략을 찾고자 하는 것은 불가능에 가깝다. 또한, 시간에 따라 통계적 특성이 크게 변하는 금융시장의 특성 상 학습 데이터에 대한 목적함수를 최적화시키는 것 이상으로 일반화 성능을 향상시키는 것이 중요하지만 기존의 방법들은 이를 위한 직접적인 논의가 부족하다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문은 여러 목적함수들을 조합하여 포트폴리오를 구성하는 앙상블 학습과 학습 데이터에 대한 목적함수 이외의 다른 기준을 적용하여 포트폴리오를 선택할 수 있는 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘을 제안한다. S&P500 지수를 사용한 실험에서 제안한 방법은 지수와 기존 방법들보다 27% 이상 높은 Sharpe ratio를 보이며 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘과 앙상블 학습이 지수 상향 포트폴리오를 선택하는데 효과가 있음을 보여준다.
기술평가는 의사결정자가 해결해야할 가장 중요한 분야 중에 하나이다. 기술선택의 중요성이 증가함에 따라, 의사결정자가 적절한 기술을 선택하였는지가 기업의 가장 중요한 관심사가 된 것이다. 따라서 본 연구에서는 BSC와 ANP 기반의 기술평가모델을 제시하였다. 기술선택을 위한 기술평가 모델은 세 개의 phase로 구성이 되어있다. 첫 번째 단계에서는 기술평가에 영향을 주는 요인들을 도출하였다. BSC 프로세스에 기반하여 기술선택을 위한 전략과 핵심성공요소, 그리고 성과지표를 도출하였다. 두 번째 단계에서는 ANP 방법론을 사용하여, 전문가의 의견을 수렴하고 기술 대안들을 평가하였다. ANP 방법론은 의사결정을 위한 유무의 요인들뿐만 아니라 요인들 간의 상관관계를 고려하고 평가 프로세스에 있어서 객관성확보를 가능케 한다. 마지막 단계에서는 앞 단계의 결과물을 적용하여 가장 적합한 기술을 선택한다. 나아가, 적용가능성의 검증을 위해 본 연구방법론을 공공서비스에 실제로 적용하였다. 본 연구에서 제시된 기술평가 성과지표와 기준은 기술선정에 있어서 주안점을 두어야 할 분야와 이를 가능케 하는 방법을 알려준다. 나아가 본 연구 방법론을 타 분야에 적용함으로써, 의사결정의 합리성과 객관성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 상이한 체제 즉, 사회주의 노동시장에서 자본주의 노동시장으로의 이행 후 성공적인 직업생활을 영위하고 있는 북한이탈주민을 대상으로 전환적 진로선택 과정을 탐색하는 것이다. 연구목적 달성을 위해 북한이탈주민의 전환적 진로선택과정은 어떠한가, 이 과정에 어떤 학습요소가 선택에 영향을 주는가? 라는 문제를 제시하였다. 현재 자신의 직업에 대한 주관적 성공감을 가지고 있으며, 경험의 과정을 풍부하고 상세하게 잘 설명할 수 있는 남성3명, 여성8명과 심층면담을 진행하였다. 방법은 Strauss & corbin(1998)이 제시한 (개방코딩, 축코딩, 선택코딩)하위범주와 범주를 관계 짓는 근거이론 방법으로 분석하였다. 결과, '관점전환'이라는 중심현상으로부터 패러다임 모형이 도출되었다. 핵심범주는 '관점을 전환하여 새로운 진로에 도전함'이었다. 전환적 진로선택 과정은 '현실인식 단계', '적극적 변화 인지단계', '지지/대처전략 단계', '성장 단계'로 시간의 흐름과 상호작용에 따른 4단계가 도출되어 진로선택 과정에서 전환학습에 따른 긍정적 반성과 계획된 우연기술의 잠재적 요소를 발견할 수 있었다. 본 연구 결과는 북한이탈주민을 위한 진로교육 및 진로상담을 위한 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
인터넷 기술의 발달에 따라 교육분야에서도 이를 도입하고 있다. 또한, 웹을 기반으로 하는 문제학습 시스템에서는 피험자의 학습효과를 높이려는 방법으로 학습결과를 반영하는 문항분석 이론이 연구되고 있다. 그러나, 기존의 웹 기반 학습시스템은 대부분 일방적인 학습내용의 제공이나 반복적인 학습에 그치고 있어 학습자의 학습효과를 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 문항분석이론 중 문항난이도를 이용한 학습단계별 웹 코스웨어를 설계 및 구현하였다. 학습단계 설정은 문항난이도의 결과에 따라 상.중.하의 단계로 나뉘어 학습자가 학습을 하기 전에 선택 할 수 있도록 하였다.
연구에서는 선형회귀모형을 가정한 대형 데이터에서의 변수선택 알고리즘을 다룬다. 방법의 속도와 강건성에 주안점을 둔 여러 알고리즘들이 제안되었다. 그 중에서 streamwise 회귀 접근법을 사용한 VIF회귀는 신속하고 정확하게 수행된다. 그러나 VIF회귀는 최소제곱방법에 의해 모형이 추정되므로 이상치에 민감하다. 변수선택방법의 강건성을 높이기 위해 가중 추정치를 사용한 강건측도가 제안되었으며 강건 VIF회귀도 제안되었다. 본 연구에서는 잠재적 이상치를 탐지하여 제거한 후 VIF회귀를 수행하는, 빠르고 강건한 변수선택 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험과 데이터 분석 통해 다른 방법들과 비교된다.
Product-Line 개발방법에서 가변성의 표현과 선택은 최종 Product의 형태를 결정하는 중요한 요소이므로 개발 전 단계에서의 일관성 있는 관리가 필요하다. 현재 Product-Line에서 가변성의 표현을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있지만 실제적으로 개발 단계간의 가변성의 연관된 변화과정을 서술하고 관리할 수 있는 방법은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발단계의 각 계층 간 가변성을 표현하는 방법을 정의하고 이 방법으로 Product-Line의 가변성이 효율적으로 관리될 수 있음을 증명한다. 본 논문에서 제안하는 Variation View를 이용하면 S/W 전체의 가변성의 변화를 한눈에 파악할 수 있고, 가변성 결정에 따른 소프트웨어 변화를 예측할 수 있으며, 향후 evolution 과정에서도 공통 아키텍처를 유연하게 확장할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
본 연구는 주요변수를 선정하는 기법을 개발하기 위해서 단계적 회귀와 변수들의 효율성을 평가하기 위해 사용되는 자료봉합분석을 결합한 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해서 먼저 단계적 회귀를 이용하여 중요 변수들을 일차적으로 선정하고, 선정된 각 변수들의 중요도를 이해하기 위해 귀무가설을 세웠고, 중요 변수를 선택하기 위해 Kruskal-Wallis 검정을 사용했다. 또한 해당되는 변수를 Conover-Inman 검정을 사용하여 변동이 발생하는 각 변수들의 우선순위를 결정하였다. 따라서 그 결과, 많은 변수들과 DEA(Data Envelopment Analysis)의 한계를 극복하기 위해 원래 계획된 변수들 중 기준에 의해 원래 유지된 변수와 높은 연관성을 가진 변수들을 남기는 방식으로 변수를 선정하는 기법을 개발한 Jenkins의 기존연구에서는 I2, I4, I5, I6 변수가 누락되었고 I1, I3 변수만이 DEA에 사용되었지만, 본 논문에서 제안된 모델의 효율성 결과로는 I2와 I4 변수를 각각 유지하였다. 본 연구는 다른 문헌에서 단계적 변수의 선택을 보여주기 위해 같은 데이터 집합을 사용하였는데, 여기서 Jenkins의 연구와 같이 변수 I6과 I1, I2를 삭제하였고, I3, I4, I5는 유지하였다. 결론적으로 단계적 회귀 DEA 모델을 사용하여 긴 계산적 절차 없이 변수 선택이 가능함을 발견했으며 기존 연구의 데이터를 적용하여 제안된 모델을 검증하였다. 개발한 DEA모델 결과는 상호 변수에 따라 포함되거나 생략할 수 있기 때문에 실제 현실 상황에서의 지식과 경영적 판단에 매우 유용할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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