판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.
본 논문은 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 종래의 시공간 그리고 공간 주파수 블록 코드는 전파 환경이 공개되어 있으므로 심각한 전파 탈취 문제를 극복해야 한다. 이러한 전파 공개 문제를 피하기 위해, 시공간 블록 코드를 위한 랜덤 코드 데이터 보호 방법이 제안되어 있지만, 이 알고리즘은 직교 주파수 분할 다중화 블록별로 채널 결합을 바꿀 수 있는데, 이와 같은 종류의 느린 스위칭은 근처의 수신기들이 전송된 데이터를 검출할 확률을 증가시킨다. 이 논문은 데이터 심볼 기반의 빠른 스위칭 알고리즘 즉, 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 모의실험 결과는 제안하는 알고리즘이 랜덤 부호 반전 타이밍 시퀀스를 모르는 수신기의 성능과 비교하여 우수한 성능을 보유하고 있다는 것을 나타내었다.
청소로봇은 대부분 랜덤방식 또는 바둑판식의 청소알고리즘으로 운용된다. 랜덤 알고리즘은 전체 청소 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 랜덤 알고리즘의 문제를 해결하기 위한 바둑판식 알고리즘은 현재까지 가장 좋은 알고리즘으로 알려져 있으나 장애물이 복잡한 공간에서는 청소시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Group-k 라는 새로운 청소 알고리즘을 제안한다. Group-k 알고리즘은 청소시간을 단축시키는 목적보다는 청소시간은 같더라도 복잡한 구역일수록 나중에 청소함으로써 가능한 빠른 시간 내에 가장 많은 면적을 청소하는 것을 목표로 한다. 즉 인접한 복잡한 장애물들을 하나의 그룹으로 구성하고 그룹의 복잡성을 계산하여 복잡성이 낮은 그룹부터 먼저 청소하는 방식이다. 시뮬레이션에 기반한 실험을 통해 Group-k 알고리즘이 복잡한 장애물 구역을 그룹화하여 복잡한 공간을 효율적으로 청소함을 보여준다.
본 논문에서는Akl-Meijer가 설계한 랜덤 치환 발생기를 일반화한 알고리즘을 제안한다. Akl과 Meijer는 사이즈가 m인 치환(Permutation)과 0과 m!-1사이의 정수를 일대일 대응시키는 Knuth의 알고리즘을 이용하여, 선형 합동법 Y=X+C mod m! (C는 상수)에서 발생되는 난수와 일대일 대응되는 치환을 발생하는 치환 발생 알고리즘을 설계하였으며, 이를 응용하여, 이진 난수 발생기를 제시하였다. 본 논문에서는 선형 합동법 Y=AX+C mod m!(A, C는 상수)에서 발생되는 난수와 일대일 대응되는 치환 계산과정을 상삼각 행렬(Upper triangular matrix) 의 곱으로 변환하여 고속으로 계산하는 알고리즘을 제시한후, 이 알고리즘의 출력 치환을 n 개 결합하여 치환을 발생하는 랜덤치환 발생기를 설계한다. 또한 이의 암호적인 응용으로, 치환 발생기를 이용한 이진 난수 발생기를 제시한다.
본 논문에서는 최근, 차세대 정보보호 기술로 많은 연구가 이루어지고 있는 디지털 정보은폐(Digital Information hiding) 기술과 광정보처리 기술을 상호 보완적으로 이용한 새로운 복합 광-디지털 다중 정보은폐 및 실시간 추출 시스템을 구현하였다. 즉, 디지털 기술을 이용한 다중 정보은폐에서는 확산코드간에 랜덤성과 직교성을 보장할 수 있는 새로운 코드로써 의사랜덤 코드(Pseudo random code)와 하다마드 행렬(Hadamard matrix)을 상호보완적으로 조합하여 만든 스테고 키(stego key)를 사용하였으며 이를 이용하여 임의의 커버영상(cover image)에 다중의 정보를 은폐시킬 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 이와 같은 방법으로 은폐된 정보는 정보 은폐시 사용된 스테고 키성분이 정확하게 일치될 경우에만 추출될 수 있으므로 불법 사용자가 무한히 발생시킬 수 있는 랜덤시퀀스를 정확하게 재생하는 것은 거의 불가능함으로 강한 비화성을 가지며, 하다마드 행렬의 직교성으로 서로 다른 확산코드간의 상관성이 발생하지 않기 때문에 에러 없는 은폐정보의 추출도 가능하다. (중략)
본 논문에서는 계층적 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 인식 방법론을 제안한다. 한글은 다른 문자와 달리 기본 자소의 조합으로 이루어진 문자로서 2차원 평면상에 표현된다. 이러한 한글의 특성과 필기된 한글에서 나타나는 다양한 변형을 통계적으로 모델링하기 위해서 계층 그래프를 이용하였다. 특히, 계층 그래프의 최 하위 계층에서는 필기된 획의 변형을 흡수할 수 있도록 확장된 랜덤 그래프를 적용하였다. 제안된 모델은 통계적 모델이기 때문에 필기 데이터베이스로부터 모델의 파라미터를 구할 수 있다는 장점이 있다. 실험에서 제안된 모델을 필기 한글 인식 문제에 적용하여 자소간 접촉된 문자나 어느 정도의 흘려 쓴 문자도 잘 인식할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소를 억제하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하여 객체를 잃지 않고 추적할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.77-84
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2012
반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 각 관측값 대신에 반복된 관측값들의 평균을 이용하여 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 새로운 비모수 검정법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 비모수 검정방법들의 검정력을 비교하였다.
본 논문에서는 참고문헌 11에서 제안한 세미랜덤 인터리버를 사용한 터보코드의 성능을 분석하였다. 그리고 현재 이동통신시스템에서 사용하고 있는 길쌈부호의 비터비 복호 알고리즘과 구속장이 일정할 때 두 부호의 복호 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 길쌈부호와 터보코드가 BER = $10^{-4}$ , 구속 장이 5일 때 세미랜덤 인터리버를 사용한 터보코드가 길쌈부호보다 약 $E_{b/}$$N_{o}$ =4.7[㏈] 우수함을 입증하였다.다.
본 논문은 하드웨어 잡음원 기반으로 하는 발생기에서 출력되는 정보의 랜덤성 특성을 분석하였다. 또한 발생기 출력열에 라플라시안 필터를 적용하여 보안성을 개선하였다. 먼저 하드웨어 잡음 발생기 출력열의 랜덤성 검증기준을 살펴보고, 라플라시안 필터가 적용된 발생기의 출력열 개선 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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