본 논문에서는 클래스내부와 클래스간의를 확정하게 제어할 수 있는 랜덤 프로세스 모델을 제어하는 프리세스 내부의 파라메다들을 변화시키며, 프로세스간의 통계적인 차이와 랜덤 잡음을 변화시켜 학습을 위한 패턴들을 생성한다. 이 랜덤 프로세스 모델에서 생성된 패턴들을 이용하여 역전파알고리즘으로 학습된 다단 신경망의 성능 성능을 평가한다. 평가 실험결과는 패턴 분류문제에서 일반화된 통계적인 거리가 분류문제의 난이도에 대한 좋은 예측기가 되는 것을 보여 준다. 또한 본 논문에서는 다단신경망의 성능과 베이스패턴분류기의 성능을 비교하기 위하여 베이스분류기의 이론적인 성능분석과 모의실험을 통한 평가를 하였다. 다단신경망의 분류성능이 이론적인 성능과 실헝치와 매우 근사하며 그 두 성능 중간에 위치함을 발견하였다.
소프트웨어 제품의 품질을 높이는데는 소프트웨어 개발프로세스 중심과 제품 중심의 2가지 접근방법이 있다 CMM, ISO 9000 패밀리나 ISO/IEC 12207, SPICE 등이 프로세스의 인증을 통해서 소프트웨어 품질을 향상시키려는 시도라고 할 수 있다. 그렇지만 ‘좋은’ 프로세스만으로는 ‘좋은’ 제품의 품질을 보장하기가 어렵다. 최근 독립적인 제3자에 의한 소프트웨어 제품의 품질을 평가하기 위한 필요가 점점 증가하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품의 품질을 평가하는데 SQC 기법을 응용하여 평가프로세스의 효율을 기하고 평가결과의 객관성을 확보하는 방안을 다룬다. 랜덤추출법에 의한 테스트 케이스를 선정하는 방법을 소개하고 소프트웨어 제품의 품질에 대한 적합성 기준을 선정하는 방안을 제시한다.
알고리즘의 유연성 및 효율성으로 인해 GPS 이동측위 시 칼만필터가 주로 사용되어 왔으며 동시에 다양한 계통오차의 제거가 가능한 상대측위 기법이 널리 사용되어 왔다. 하지만 기선의 길이가 길어지게 되면 상대측위 기법을 사용하더라도 대기효과를 충분히 제거하기 어렵기 때문에 이 경우 제거되지 않고 남아 있는 대기효과를 상태벡터에 추가하여 추정을 하기도 한다. 칼만필터를 이용하는 경우 일반적으로 대기효과는 랜덤워크 혹은 일차가우스-마르코프 프로세스로 모델링하게 되는데 이때 프로세스 잡음에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 대기효과에 해당되는 프로세스 잡음 모델링을 위해 필요한 매개변수를 결정하였다. 이를 위해 이중차분 전리층 지연값과 천정방향 습윤지연값을 이용하여 실험적 자기상관함수를 계산하였으며 이를 통해 프로세스 잡음 모델링에 필요한 매개변수를 계산하였다. 결정된 매개변수값들은 유사한 대기환경에서 취득된 데이터에 대한 프로세스 잡음 모델링 시 직접 사용될 수 있으며 유사한 대기환경이 아닌 경우일 지라도 초기 근사값으로 활용될 수 있을 것이다.
엔진이나 콤프레셔 등과 같은 기기 진동의 동특성은 불규칙적으로 변동하는 성분을 갖는 랜덤 프로세스로 그것을 수학적으로 명확히 기술하는 것은 어렵다/sup 1)/. 하지만 통계학적인 입장에서 시계열 데이터를 보면 시계열 데이터가 확률변수로서 각각의 모집단에 속한다. 따라서 이 점에 주목하여 시계열의 확률적인 특징을 추출하는 것으로, 각각의 시계열 데이터를 확률공간으로 구별하는 것이 가능하다면 시계열 데이터에 의해 표현되어진 상태의 식별가능하다는 이론이 성립된다/sup 2)/.(중략)
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.
기회전송 증가 릴레이 시스템은 무선채널의 페이딩을 효과적으로 극복하고 무선 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 지금까지 기회전송 증가 릴레이 시스템 연구에서는 릴레이의 위치가 공간적으로 고정되어 있는 것을 가정하였다. 일반적으로 모바일 환경에서는 사용자 터미널이 릴레이로 사용되는데, 사용자 터미널은 계속해서 움직이기 때문에 고정된 릴레이를 가정하는 것은 현실적이지 않다. 따라서 본 논문은 공간적으로 랜덤하게 분포된 사용자 터미널의 위치를 포아송 포인트 프로세스 (Poisson point process)로 모델링하고, 기회전송 증가 릴레이 시스템의 성능을 유도하였다. 유도 결과 릴레이가 랜덤하게 분포된 경우에도 릴레이가 고정된 경우와 마찬가지로 시스템의 성능이 향상되었으며, 릴레이의 밀도와 송수신 각도가 시스템의 성능에 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 또한 최대비 결합과 선택결합 수신방법에 따른 시스템의 성능을 비교하였다.
목적: 광학적 모니터링 장비를 이용한 안경렌즈의 무반사 코팅의 신뢰성과 재현성을 연구하였다. 방법: 광학적 모니터링 장비를 이용한 무반사 코팅의 수행 가능성을 확인하기 위해서 Essential Macleod 프로그램을 이용하여 RunSheet 실행과 랜덤 에러 전산시늉을 실시하였다. 전산 시늉 후에 AR coating의 재현성 확인을 위해서 19 배치의 코팅 프로세스를 실시하였다. 결과: 19 배치의 코팅 프로세스 반사율 결과는 약 0.5%의 에러 내에서의 좋은 재현성을 보였다. 결론: 결과들로부터 우리는 광학적 모니터링 법을 이용한 무반사 코팅의 가능성과 우수한 재현성을 확인하였다.
일반적으로 무선 이동 채널은 협대역 스펙트럼을 갖는 복소 랜덤 프로세스로 모델링된다. 본 논문에서는 DSP 단일칩을 사용한 페이딩 신호의 실시간 발생에 대해 기술한다. 실시간 시뮬레이터는 단말기 이동 속도, 반송파 주파수, line-of-sight 성분과 다중 경로 성분의 비, 수신 전력의 분산과 같은 시뮬레이션 파라미터를 윈도우상에서 선택할 수 있도록 설계되었다. 최소화된 DSP 연산량으로 이상적인 페이딩 신호를 발생하기 위한 알고리즘과 필터 설계시의 trade-off가 고찰되었다. 실험으로 측정된 페이딩 채널 프로세스의 통계 특성은 이론치와 거의 일치함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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