본 연구는 행렬 연산지도의 실태를 분석하여 행렬 연산에 관한 이해의 필요성을 제시한 후, 행렬의 연산이 정의되는 이론적 배경의 탐구를 통하여 일대일 대응의 의의에 대해 고찰한다. 대수적 관점에서의 일대일 대응의 의의는 '이미 구조를 알고 있는 집합에서 일대일 대응을 통하여 새로운 집합에 대수적 체계를 도입할 수 있게 하는 수단'이라는 것이다. 즉, 동형구조를 만드는데 있어 핵심 아이디어라는 것이다. 행렬의 연산을 예로 한 일대일 대응에 관한 이러한 고찰과정은 수학적 사실의 필연성 및 개연성을 경험하게 하여, 그러한 수학적 아이디어들이 단순히 주어지는 것이 아니라, 특정의 목적성 있는 활동의 결과물임을 인식하게 한다. 또한 일대일 대응의 본질적 이해는 행렬에 대한 논의에 그치지 않고 지수법칙, 대칭차집합, 순열 등 다양한 수학적 지식을 전개하기 위한 기저가 된다. 이러한 연구의 목적은 교사와 학생들에게 수학적 개념의 의미 충실한 이해를 돕는데 있으며, 나아가 교사의 가르칠 지식에의 전문성을 높이는데 있다.
일반적으로 단순대응분석에서는 하나의 분할표 자료에 대한 행과 열의 대응관계만을 주로 다루어 왔으나 시점의 변화에 따른 행과 열 범주의 대응관계에 대한 변화의 추세를 나타내지는 못했다. 본 연구에서는 새로이 추가범주를 활용한 전이행렬자료의 동적 단순대응분석(dynamic simple correspondence analysis of transition matrix data: DSCA)을 제안하고자 한다. DSCA는 시점의 변화에 따른 행과 열 범주의 변화되는 대응관계뿐만 아니라 행 범주들의 시간적인 변화의 경향을 보여주는 장점을 갖고 있다. 또한 기준시점에서 다음 시점으로의 변화도 예측하여 보여줌으로써 향후 변화의 경향을 시각적으로 보여준다.
본 논문에서는 전방향 등극기하를 이용하여 이동로봇의 효과적인 표식대응에 대하여 기술한다. 전방향 영상에서 등극점과 등극선의 특성에 따라 추출된 특징의 영상내 위치를 추정한다. 예측된 특징의 영상위치정보를 통해 효과적인 특징 대응을 하며 본 연구에서는 두영상에서 8개의 대응점을 이용하여 기초행렬 F를 구하고 이것으로 특징의 공간정보를 계산한다. 따라서 기초행렬 F에서 계산된 기초행렬 E로부터 로봇은 자신의 위치와 운동정보(회전, 병진운동)를 알 수 있다. 또한 효과적인 특징대응을 위해 탐색범위를 축소함으로써 계산시간의 단축과 강인한 특징대응을 제시하였다.
최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.
투명한 비등방성 매질의 편광투과특성을 나타내는 유니타리 존즈행렬과 뽀앙카레공의 표면에서의 회전변환이 일대일 대응되는 것을 보여주는 공식을 끌어내었다. 이 공식들을 쓰면 유니타리 존즈행렬의 세 매개변수로부터 이에 대응되는 회전변환의 회전축 방향과 회전각을 보여주는 벡터표현을 얻을 수 있고, 또 거꾸로 회전변환의 벡터표현으로부터 이에 대응디는 유니타리 존즈행렬의 매개변수를 결정할 수 있다. 빛이 투명한 비등방성 선형매질을 지날 때 편광상태의 변화를 살펴보려면 먼저 매질전체의 편광투과특성을 나타내는 존즈행렬을 계산하고, 이로부터 뽀앙카레공에서의 회전변환을 결정하여 뽀앙 카레공 위의 점들이 어떻게 회전이동하는가 보면 된다.
본 연구는 사영변환행렬을 적용한 경우 건물벽면 영상 간 코너점의 대응정도를 분석하는 것을 목표로 한다. 부가적으로 코너점을 찾기 위한 적절한 연산자를 실험을 통하여 결정하였다. 건물형상에 대한 모델링은 항공사진, 항공라이다영상, 지상사진, 지상라이다영상 등 다양한 자료를 이용하여 많은 기법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 영상 간 정합을 위하여 필요한 코너점 검출방법으로 Harris 연산자와 FAST 연산자의 성능을 비교하였다. 비교결과 Harris 연산자가 건물벽면에서 코너점 추출에 우수하다는 결론을 내렸다. Harris 연산자로 코너점 검출 후, 사영변환행렬을 통하여 코너점 들의 대응정도를 비교한 결과, 대부분의 경우 최소거리에 실제 대응점들이 위치해 있음을 알 수 있었다. 사영변환행렬의 성능을 기준점 수와 분포를 고려하여 대응정도에 미치는 영향을 분석한 결과 기준점이 많고 골고루 분포한 경우에 더욱 정확한 대응 관계를 제공하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.
본 연구에서는 유전자 검사자료에서 각 유전자좌내 및 유전자좌간의 대립형질들간의 관계를 파악하기 위한 탐색적 방법을 고려하였다. 이를 위해 유전자데이터를 재배열한 후 대응분석 및 다중대응분석의 알고리즘을 적용하여 이를 수량화, 그래프화하는 방법 및 대응행렬도를 적용한 방법을 제안하였다 이러 한 수량화 및 그래프 결과가 하디-와인버그 평형검정 및 연관균형검정 결과와 어떤 관계가 있는지 알아보고 실제 한국인 집단에 대한 STR 유전자좌 자료를 이용하여 결과를 비교하였다.
Markovian Service Process(MSP)는 기존의 Markovian Arrival Process(MAP)에서 사용하던 위상 개념을 고객의 서비스 과정에 대응시킨 모형이다. 이는 서버의 상태에 따라 달라질 수 있는 서비스 상태를 위상 변화에 대응시키는 모형이다. 본 논문에서는 대기행렬 모형의 중요한 성능 척도인 고객 수 분포에 관하여 임의시점, 고객 도착 직전 시점, 고객 이탈 직후 시점에서의 관계식을 유도한다.
군생태학에서 종, 장소 그리고 환경변수의 관계를 시각적으로 보기 위해 대응분석, 정준대응분석 등 다양한 서열화방법들을 사용한다. Ter Braak (1986), Jackson 등 (1991), Parmer (1993) 등은 고유값 및 거리그래프를 이용하여 서열화방법들을 비교하고 있는데, 이 방법들은 조사된 데이터에 근거하고 있기 때문에, 모집단과 행렬도의 관계를 보여주지는 못한다. 따라서, 본 논문에서는 행렬도에 모집단 정보의 표현정도를 측정하는 방법을 소개하고, 이를 활용하여 서열화방법들을 객관적으로 비교하였다. 비교결과, 정준대응분석은 대응분석과 유사한 정분류율을 유지하면서도 환경정보를 이차원 공간에 표현할 수 있는 장점을 지닌 분석임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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