본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용한 물체영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출성능을 얻기 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 기저영상을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Image*after사에서 제공하는 352$\times$264 픽셀의 10개 물체영상을 대상으로 실험한 결과, 빠르면서도 정확한 복원성능과 PCA보다도 개선된 특징 추출성능이 있음을 확인하였다.
기존의 HMM을 이용한 음성인식기는 대부분 ML 추정에 기초한 Baum-Welch 알고리듬으로 학습되었다. ML학습은 기본적으로 무한한 양의 학습 데이터가 주어지고, 각 모델들이 서로 독립이라는 가정에 기초한다. 하지만 실제적인 학습의 경우에 각 모델들이 서로 독립이라고 보기 어렵고, 학습 데이터의 양도 상당히 제한되어 있어서 인식기의 변별력을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 패턴분류기법인 Bayes 결정이론에 따라 최소오차율분류를 위한 MAP 수식화를 유도하고, 그에 기초한 HMM의 변별력 있는 학습 알고리듬을 제안한다. 최소오차율분류를 근사화한 사후확률로 표현된 비용함수를 정의하고, 그 비용함수에 조건부 경사강하법을 적용한다. 제안된 알고리듬을 분류하기 어려운 한국어 단음절 인식에 적용한 결과, 기존의 ML 알고리듬으로 학습한 경우 발생한 오인식 개수의 약 10% 가량이 개선되었다.
얕은기초의 침하해석에 관련된 토질정수, 하중 및 지층구조는 많은 불확실성을 내포하고 있어 확률적 특성을 고려한 해석이 필요하다. 본 연구는 Monte Carlo Method를 이용하여 독립후팅들로 구성된 얕은기초의 침하에 관한 확률론적 해석을 하였다. 변수의 불확실성을 고려하기 위하여 토질정수와 하중은 정규분포의 확률변수로 가정하여 독립후팅의 침하평균 및 변동계수를 구하고 각 독립후팅의 침하도 정규분포하는 것으로 가정하였다. 또한 지반내에 존재할 수 있는 연약토질 포켓 (soft soil pocket)의 확률을 고려한 각 독립후팅의 침하는 Markov process를 따르는 것으로 하였다. 이와같은 각 변수들의 변화에 따라 최대침하와 부등칭하의 허용한계 초과확률에 대한 민감도분석을 하였으며, 얕은기초의 침하해석은 각 변수의 불확실성과 지반조건을 고려하는 것이 타당하다고 판단된다.
본 연구는 신용장거래에서 은행의 독립지급의무 및 이 의무에 대한 예외적인 취급원칙과 방향에 대한 문제를 소재로 취급하였다. 독립원칙과 독립원칙에 대한 예외문제는 신용장의 본질에 관계되지만 국가마다 이러한 문제를 취급하는 태도에 차이가 존재한다. 본 연구에서는 영국에서의 태도를 분석하기 위해 독립원칙과 예외문제를 취급한 판례 중에서 지도적인 판례로 인정되는 사례를 중심으로 하여 독립원칙과 예외문제를 취급하는 영국의 입장을 분석하였다. 영국법원은 가능한 한 상인들 간에 형성되어 온 상관습을 존중하려는 입장을 취해 왔으며 독립원칙의 실무적인 적용에 있어서도 이러한 입장을 반영하여 독립원칙의 중요성을 강조하면서도 실질적으로는 개개의 사안마다 당사자의 형평을 고려하여 예외문제를 취급하여 왔다. 그러나 미국의 Sztejn 사건을 계기로 하여 영국에서도 독립원칙의 적용에 대한 태도의 변화를 보여 신용장거래에서의 사기뿐만이 아니라 기초계약에서의 사기도 독립지급의무에 대한 예외사유로서 인정하기 시작하였다. 그렇지만 독립원칙에 대한 예외의 운영방식에 따라 신용장제도의 존재의의가 상실될 우려가 있고 또한 발행의뢰인에 의해서 예외적용을 남용할 가능성도 있다는 문제점들을 감안하여 영국은 비록 사기적인 요소가 존재하지만 수익자 자신이 선의의 입장에 있는 경우에는 수익자를 보호하는 입장을 채택함으로써 예외인정과 예외의 남용문제 간의 조정을 도모하고 있다.
본 연구는 수학영재학생들의 독립연구 수행 능력이 어떠한지를 알아보고, 수학영재담당 교사들은 독립연구를 어떻게 인식하고 있으며, 현재 독립연구와 관련하여 산출물 제작 실태는 어떠한지를 분석하여 추후 수학영재학생들의 독립연구 수행에 대한 연구의 기초를 제공하는데 그 목적이 있다. 독립연구는 영재학생들이 매우 선호하는 학습스타일로 교사와 함께 주의 깊게 계획되고 빈번히 점검되어 학생들이 자기주도적으로 수행할 때 연구기능 또한 신장된다. 본 연구는 수학영재학생 85명과 수학영재담당 교사 51명을 대상으로 조사연구방법으로 수행되었다. 연구결과 수학영재학생들의 독립연구 수행능력은 매우 낮은 편이었으며, 영재교육경험이 많고 적음에 따라, 교사 관여 없이 과제로 수행된 독립연구 경험의 유무에 따라 능력의 차이는 없는 것으로 나타났다. 또한, 수학영재담당 교사들은 독립연구의 필요성은 인식하나 독립연구 방법에 대한 이해가 부족한 것으로 나타났다.
50~60년대 우리의 과학선생님은 독립운동을 하듯 우리들에게 과학을 가르치셨다. 어려운 과학을 더 어렵게 만들어 우리를 과학기피증에 걸리게 했다. 기초가 튼튼한 집이 오래가는 줄 알면서도 기초과학 육성에는 인색했던 것이 우리의 현실이었다. 앞으로는 정말 제대로 된 과학의 씨를 뿌려 과학입국을 이뤄 우리도 21세기에는 1등 국가가 되어야 하겠다.
일상어로서의 언어적 개념에 의해 형성된 독립에 대한 직관은 수학에서의 독립성에 대한 새로운 개념체계를 확립하는 데 있어 도움을 주거나 방해를 한다. 다시 말해 이러한 갈등을 동반하는 직관은 독립성을 설명을 설명하는데 원동력이 되기도 하나 때로는 오개념을 유발하는 장애요인이기도 하다. 본 논문의 목적은 이러한 원동력이 되는 직관과 장애가 되는 직관을 구분하여 학생들이 직관을 바르게 사용하도록 하는 데 있다. 이로써 독립의 언어적 해석의 개입으로 인해 발생하는 잘못된 직관에 의한 오개념을 오히려 드러내어 가르칠 필요가 있음을 제안하였다. 또한 시행의 독립성과 사건의 독립성의 명확한 구분이 필요하다는 것을 제안하였으며, 복원추출과 비복원 추출이 사건의 독립과 종속의 대표적인 예로 특정화되어서는 안 되는 것을 반례를 통해 보였다. 본 논문에서의 직관의 분석은 Fischbein이 분류한 직관을 바탕으로 하였으며 독립성의 개념에 적용되는 직관을 구체적으로 Fischbein의 직관과 대응시켜 분석하였다.
본 연구의 목적은 재정목표와 재정지표에 따라 해외 직역연금을 유형화하고 한국 사학연금의 재정목표와 재정지표 설정을 위한 기초자료를 제시하는 것이다. 주요 분석결과는 국민연금으로부터의 제도적 독립 내지 통합 차원에 따라 직역연금의 재정목표와 재정지표를 유형화할 수 있다는 것이다. 직역연금 독립형(미국 캘리포니아 교직원연금, 대만 사학연금, 캐나다 군인연금)의 경우, 국민연금과 별도의 재정평가 기준이 활용되는 경향이 목도된다. 국민연금-직역연금 통합형(일본 사학연금, 오스트리아 공무원연금)의 경우 전체 국민연금의 재정평가기준 내에서 직역연금의 재정평가가 이루어진다. 해외 직역연금 사례 검토 결과에 기초하여 본 연구에서는 다음의 두 가지를 정책적으로 제언한다. 첫째, 노후소득보장 체계의 전체적(holistic) 맥락에서 한국 사학연금의 명확한 미래 전략을 구상할 것을 제언한다. 둘째, 이러한 미래 전략에 기초하여 한국 사학연금의 재정목표 및 재정지표를 설정하는 것을 정책적으로 제언한다. 사학연금의 재정목표와 재정지표 설정 시 사회보험의 특수성 반영, 재정목표와 재정지표 간 명확한 연계, 재정목표 미달성 보완책으로서 자동조정장치, 재정목표 수정, 구조적 개혁을 고려할 수 있다.
본 연구에서는 효율적인 학습알고리즘을 가지는 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 할선법에 기초를 둔 fixed point 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위해 negentropy를 최대화는 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산량을 줄이기 위함이다. 제안된 기법을 500개의 데이터를 가지는 4개 신호들로부터 임의의 혼합 행렬에 따라 발생되는 혼합신호들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 학습 속도가 있음을 확인하였다.
기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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