본 논문에서는 효율적인 접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이산 코사인 변환 영역에서 블록간 계수의 차이를 이용하여 특징들을 구성하고, 특징들의 각 위치에서 원 영상과 접합영상의 특징 분포의 상이성을 확인하기 위해 Kullback-Leibler 수렴값을 구한다. 이를 바탕으로, 마르코프 확률 특징과 동시발생 확률 특징 가운데 해당 위치에서 가장 큰 차이값을 갖는 특징을 선택하여 최종 특징으로 선택하고, SVM 분류기를 이용하여 학습 및 테스트한 후 그 유효성을 판별한다. 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법이 기존의 방법보다 제한된 특징수로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 무관리형 화상분할 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 화상에 내재되어 있는 구조 정보를 모델링하기 위하여 마르코프 랜덤필드의 특성을 이용하고 있다. 텍스쳐 화상은 정상상태의 가우스 마르코프 랜덤필드가 2차원의 격자구조 위에 실현된 상태로 간주되었으며 2차의 비순차근방을 갖는 조건부 자기회귀함수를 이용하여 모델링 되었다. 화상의 경계면 감출을 위하여 마스크로 선택된 두 영역에 대한 가설검정이 수행된다. 이 방법은 선택된 두 영역이 같은 종류의 텍스쳐라고 가정을 한 후 조건부 자기회귀모델의 매개변수를 최소평균제곱오차 측면에서 추정한다. 가설이 거절되면 두 영역의 상이함을 측정한 그 값이 선택된 영역에 누적된다. 이와 겉은 방법을 통하여 잠재적인 경제지도가 얻어지며, 이것을 통하여 여러 종류의 텍스쳐 화상의 분할이 미세오류경계 없이 이루어지게 된다. 제안된 알고리즘의 성능은 인공화상 뿐만 아니라 실제의 자연화상을 이용한 실험을 통하여 입증되었으며 일체의 사전정보 없이도 만족할 만한 결과를 보여 주었다.
최근, 젠트리피케이션 현상으로 인하여 도심 내 지역 경제와 커뮤니티 형성에 필수적인 역할을 하는 지역 상권에 대한 체계적인 분석과 이해의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 지역 상권에 대한 체계적인 분석과 이해를 위한 방법론을 소개하고 실증적인 사례를 제시하고자 한다. 본 논문에서는 서울의 대표적인 지역상권인 가로수길과 가구거리의 유동인구를 이동통신 기지국 데이터를 통해 추적하고, 유동인구의 매출 패턴과 이동 흐름의 패턴을 파악하였다. 또한, 이동통신사의 기지국 기반 유동인구 데이터에 마르코브 체인을 적용하여 지역 상권 이해의 중요한 요소인 유동인구 흐름을 보다 체계적으로 이해하고자 하였다. 이와 같은 유동인구 흐름에 대한 분석 결과를 바탕으로, 본 논문에서는 상권 내 매출 정보와 결합되어 지역상권의 진화에 대한 시사점을 제공하고자 한다. 궁극적으로 본 연구의 결과가 젠트리피케이션 등에 의해 침체되는 지역 상권의 활성화를 촉진하고 더 나아가 도심 경제의 균형잡힌 성장에 기여할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 전송채널의 메모리 (전송오류가 발생하는 형태상의 통계적 상관관계) 특성이 현재 실제 널리 사용되고 있는 오류제어 프로토콜의 성능에 어느 정도 영향을 끼치는 가를 연구하고자 한다. 먼저 각 정보블록의 오류발생 형태는 전송오류가 발생하거나 하지 않는 두 가지 상태를 갖는 마르코프 오류모델을 따른다고 가정하고, 이 모델을 다중-거부 옵션을 가진 실제적인 LAP 계열 프로토콜들, 즉 LAPB/D/M 절차들에 적용하여 전송성능과 반응시간에 대한 이산-시간 해석을 행한다. 수치해석을 통해 마르코프 오류모델 하에서 분석된 실제적인 LAP 계열 프로토콜의 전송성능과 전송지연 특성이 일반적으로 가정되는 상호독립적 오류모델을 사용한 결과보다 개선된다는 점을 관찰하고 오류제어 프로토콜의 정확한 성능분석을 위해서는 집중형 오류모델을 사용해야 한다는 결론을 도출한다. 또한 사용자가 인지하는 반응시간의 정확한 평가를 위해 평균과 표준편차를 동시에 고려한 새로운 반응시간 척도를 제안하고, 이를 평균으로만 반응시간을 평가할 경우와 비교하여 새로운 척도가 파라미터 변이에 대해 훨씬 민감하게 반응시간을 평가할 수 있다는 효율성을 입증한다.
기계시스템의 결함을 진단하기 위한 방법으로 패턴인식 기법이 널리 사용되고 있다. 진동신호의 변화를 감지하여 기계시스템의 건전성을 판단하는 방법이 패턴인식 기법이다. 대표적 패턴 인식기법으로 최근 은닉 마르코프 모델과 인공신경망이 여러 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 결함진단에 은닉 마르코프 모델과 인공신경망을 혼합한 방법이 제시되었으며 결함진단 대상 구조물로는 크랙을 가진 회전하는 풍력터빈 블레이드가 선정되었다. 본 연구에서는 크랙발생 여부뿐만 아니라 그 위치 및 크기도 동시에 진단하고자 하였다. 아울러서 본 연구에서는 일정 주파수들을 갖는 모멘트를 대상 구조물에 가함으로써 외부 잡음에도 불구하고 높은 결함진단 확률을 가질 수 있도록 하였다.
In this paper, we examine the brief history of the ring of four almonds regarding Mesopotamian mathematics, and present reasons why the Omar Khayyam's triangle, a special right triangle in a ring of four almonds, was essential for artisans due to its unique pattern. We presume that the ring of four almonds originated from a point symmetry figure given two concentric squares used in the proto-Sumerian Jemdet Nasr period (approximately 3000 B.C.) and a square halfway between two given concentric squares used during the time of the Old Akkadian period (2340-2200 B.C.) and the Old Babylonian age (2000-1600 B.C.). Artisans tried to create a new intricate pattern as almonds and 6-pointed stars by subdividing right triangles in the pattern of the popular altered Old Akkadian square band at the time. Therefore, artisans needed the Omar Khayyam's triangle, whose hypotenuse equals the sum of the short side and the perpendicular to the hypotenuse. We presume that artisans asked mathematicians how to construct the Omar Khayyam's triangle at a meeting between artisans and mathematicians in Isfahan. The construction of Omar Khayyam's triangle requires solving an irreducible cubic polynomial. Omar Khayyam was the first to classify equations of integer polynomials of degree up to three and then proceeded to solve all types of cubic equations by means of intersections of conic sections. Omar Khayyam's triangle gave practical meaning to the type of cubic equation $x^3+bx=cx^2+a$. The work of Omar Khayyam was completed by Descartes in the 17th century.
본 논문에서는 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률과 차분 확률의 분포를 실험적으로 검증한다. 첫 번째로, 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률과 실험을 통해 구한 확률이 일치하는지를 경량 블록암호 PRESENT의 6라운드에 적용하여 타당함을 보인다. 두 번째로, 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률에 통계적으로 근사하지만, 차분 확률의 알려진 분포를 따르지 않는 경우가 있음을 경량 블록암호 GIFT의 4라운드에 적용하여 실험적으로 보인다. 마지막으로 키 스케줄이 표본 추출 모델을 통한 고정키의 차분 확률의 분포에 영향을 미치는지를 분석하기 위해 GIFT의 라운드 키의 XOR 위치와 개수를 바꾸어 얻은 차분 확률들을 제시한다. 이 결과를 통해 표본 추출 가정에 키 스케줄만의 유일한 영향이 아님을 알 수 있다. 통계적 분석을 위한 데이터 수집은 GPGPU 기술을 활용하여 CPU만을 이용한 프로그램에 비해 약 157배 빠르게 수행할 수 있었다.
선원의 행동은 해양사고에 있어서 주요한 원인이다. 본 연구에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)에 기반하여 선원의 행동을 모델링하였다. 그런 후, 모델에서 추정한 행동의 경로분석을 통하여 어떠한 상황과 절차 그리고 오류에 의해서 해양사고가 발생되는지를 해석하였다. 모델 구현을 위하여, 선원의 행동을 해양안전심판원에서 간행된 재결 요약서에서 관측하였고, 관측한 결과는 SRKBB(Skill-, Rule-, and Knowledge-Based Behavior)를 기반으로 한 행동분류 프레임워크를 이용하여 HMM 학습에 적합한 행동 데이터로 변환하였다. 선박유형별 선원의 행동을 모델링한 결과, 선박 유형별로 차별성이 있음을 확인하였고, 선원이 우선적으로 행한 행동경로의 식별이 가능하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제안한 모델링 기법은 선원의 행동경로 예측에 적용 가능할 뿐만 아니라 해양사고 예방에 필요한 선원 행동 보정을 위한 우선순위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
은닉 마르코프 모델(hidden Markov model, HMM)은 은닉된 상태와 관찰 가능한 결과의 두 가지 요소로 이루어진 통계적 모형으로 확률론적 접근이 가능하고, 다양한 수학적인 구조를 가지고 있어 여러 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 특히 금융 분야의 시계열 데이터에 응용되어 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 HMM 이론을 국내 KOSPI200 주가지수와 더불어 NIKKEI225, HSI, S&P500, FTSE100과 같은 해외 주가지수 예측에 적용해 보고자 한다. 또한, 최근 인공지능 분야의 발전으로 인해 주식 가격 예측에 빈번하게 사용되는 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR) 결과와 어떤 차이가 있는지 비교하여 살펴보고자 한다.
작가 마르셀 프루스트의 탄생 150주년을 맞는 2021년과 서거 100주년을 맞는 2022년에 『잃어버린 시간을 찾아서』에 대한 관심이 세계적으로 고조되었다. 필자는 난해하다고 알려진 이 7권의 대하소설을 국내의 프랑스문학전공 학생들에게 잘 접근하게 하기 위해 디지털인문학적 방법을 사용하였다. 필자는 학생들을 빅데이터 분석도구를 활용하여 분석하고, 시각화자료를 통해 작품이해의 실마리를 찾도록 이끌었다. 워드클라우드로 작품에 나타나는 주요 등장인물과 장소를 꼽아보고, 빅카인즈와 텍스톰이라는 빅데이터 분석 사이트를 통해 국내외의 프루스트에 대한 인지도를 검색하였다. 학생들은 디지털인문학의 방법론을 통해 프루스트의 『잃어버린 시간을 찾아서』에 대해 난해하다고 하여 포기하기보다는 조금씩 이해의 폭이 넓어졌다고 진술했다. 프랑스어를 전공하는 학생들에게 프랑스문학의 이해를 넓혀가는 방법을 찾아가는데 있어 빅데이터 분석과 디지털인문학의 방법론을 적용하는 것은 적절한 교수법임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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