사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2D Gabor Wavelet과 Fuzzy LDA를 이용하여 특징 벡터를 추출한다. 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징 값에 대해 유사도를 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 4개 방향의 Gabor Wavelet을 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오 인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이터베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 90% 이상의 높은 인식률을 얻었다.
이 논문에서는 비선형 마코브과정에 의하여 주가가 생성되며 비선형 마코브과정간에 공시운동이 존재하고 이 공시운동에 의하여 주가가 생성되고 있는지의 여부를 검토하는데 목적이 있다. 공시운동은 벡터시계열을 구성하고 있는 단일시계열들의 작용에 의하여 형성되는 관계이다. 종합주가지수를 비롯한 산업별 주가지수가 모두 41개인데 이 지수들의 수익률 시계열들이 비선형 마코브과정을 데이터 생성함수로하여 생성된다고 할 때 정상성 어고딕성이 성립하고 있는 지수수익률시계열이 있고 그렇지 않은 시계열도 있다. 종합주가지수와 대기업, 소기업은 정상적 어고딕 비선형 마코브과정을 따르고 있다. 비선형 마코브과정의 공시운동은 두 시계열간의 관계이다. 종합주가지수의 수익률 시계열과 각 산업주가지수의 수익률시계열간의 공시운동은 시장 1부, 시장 2부 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있지 않으며, 중기업 산업 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있다.
본 연구에서는 부분방전의 인식을 위한 두가지 접근법을 제안하였다. 첫 번째로는 백프로파게이션 알고리즘을 적용한 신경회로망이구 두 번째로는 두 연산자 백터간의 사이각 계산이다. 부분방전신호는 IEC(b), 침대평판 및 CIGRE method II 등 3가지 전극계로부터 각각 검출되었다. 신경회로망과 벡터의 사이각을 이용한 방법 모두 이리 학습된 패턴에 대해서는 양호한 인식능력을 보였다. 그려고 사용되는 연산자의 수가 미학습패턴의 인식능력에 큰 영향올 미쳤다.
본 연구는 선행연구들과 달리 경제변수로 설명할 수 없는 경제주체들의 심리적 요소가 주가에 영향을 미칠 수 있다는 관점에서 주가와 거시경제변수 및 경제주체들의 기대심리간의 장기 균형 및 동학구조관계를 분석한다. 주가는 기업의 내재가치를 나타내며 이는 상당부분 현재와 미래의 경제상황에 의해 영향을 받을 것이다. 미래경제상황을 정확히 예측할 수는 없으나 경제 주체들은 미래경제상황을 예측하게 되며 그 예측은 주가에 반영될 수 있다. 검증결과 BSI 전망치와 같은 경제주체들의 기대심리가 주가결정에 가장 중요한 단일 변수인 것으로 나타났다. 이변량 공적분검증을 실시한 결과 실질주가지수는 BSI와 장기균형관계에 있는 반면 다른 거시경제변수와는 공적분관계에 있지 않은 것으로 나타났다. 다변량 공적분분석에서도 BSI가 포함된 경우에만 KOSPI/P와 장기균형관계에 있는 것으로 나타났다. 벡터오차수정모형으로 동태적 관계를 분석한 결과, 이변량과 다변량 분석 모두에서 이들 두 변수의 오차수정항이 통계적으로 유의하여 장기균형으로부터 이탈에 대하여 상호 조정하는 것으로 나타났다.
It is important to model the mechanical structure precisely and reasonably in predicting the dynamic characteristics, controlling the vibration, and designing the structural dynamics. In the finite element modeling, the errors can be contained from the physical parameters, the approximation of the boundary conditions, and the element modeling, From the dynamic test. more precise dynamic characteristics can be obtained. Model updating using parameter modification is appropriate when the design parameter is used to analyze the input parameter like finite element method. Finite element analysis for free-free-free-free(FFFF) and clamped-free-free-free(CFFF) plate with uniform area and shape change are carried out as model updating examples, Mass and stiffness matrices are updated by comparing test and analytical modal frequencies. The result shows that the updated frequencies become closer to the test frequencies.
본 논문에서는 호흡 연동 장치와 EBT로부터 획득한 폐실질 영상에 대하여 동적 윤곽선 모델 방법과 영역 성장법을 이용하여 폐실질 영역을 검출하였다. 그런 다음 , 검출된 폐실질 영역내에서의 각종 정량적 요소들을 도출하여 농도 분포 곡선에대한 분석을 하였다. 동적 윤곽선 모델방법에서 페실질 영역의 낮은 휘도 준위와 폐의 윤곽선 벡터 방향을 고려한 에너지 함수를 제안하였다. 그리고 폐실질 영역 성장법에서는 폐실질 영역내의 분포한 공기 성분에 대한 화소를 확장시켜 효과적으로 폐실질 영역을 검출하였다. 추출된 폐실질 영역내의 빈도 분포 곡선을 분석하여 정상군과 비교한 결과 만성 폐쇄성 폐질환자에서는 정상인에 비하여 평균 농도,최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 낮았으며, 농도 분포곡선은 더 낮은 쪽으로 이동하였음을 알 수 있었다. 또한, 특발성 폐섬유증 환자에서는 평균 농도, 최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 모두 증가되었고 농도 분포 곡선은 더 높은쪽으로 이동하였다. 폐실질 영역을 추출하여 히스토그램 분포에 대한 정량적 분석을 함으로써 정상인으로부터 만성 폐쇄성 질환자의 폐섬유증 환자를 구분할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 기존의 방법으로 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 cut에 의한 shot 경계를 검출한다 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 dissolve에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 dissolve 영상을 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 dissolve를 검출한다. 이와 같이 압축영역에서 cut에 의한 shot 경계와 dissolve에 의한 shot 경계의 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 dissolve에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 cut과 dissolve 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.
최근 급격한 정보기술의 발달로 가짜뉴스가 사회문제로 대두되고 있다. 한국어 가짜뉴스 문제를 딥러닝으로 해결하기 위해서 기존의 연구들은 본문 기반의 가짜뉴스 탐지를 진행하였으며 최근에는 기사 본문 외의 보조적 정보를 활용하는 방법으로 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 방식과 개선된 방식들 모두 적절한 가짜뉴스 탐지 방법을 제시하지 못하여 모델이 산출한 가짜뉴스 표현 벡터의 품질을 보장할 수 없었다. 또한 한국어 가짜뉴스 문제를 해결함에 있어서 적절한 공개 데이터셋 또한 제공되지 않았다. 따라서 본 논문은 한국어 가짜뉴스 탐지 문제에서 독자 반응정보를 추가하여 효과적인 학습을 할 수 있는 '사용자 그래프 기반 한국어 가짜뉴스 판별 방법'과 해당 모델이 적절히 학습할 수 있는 간이 데이터셋 구축 방법을 제안한다.
본 논문은 어떤 기업의 주식 주문 정보를 담고 있는 호가창(limit order book)과 해당 기업과 관련된 뉴스 헤드라인을 사용하여 해당 기업의 주가 등락을 예측하는 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 호가창의 중기 변화와 단기 변화를 모두 고려하는 한편, 동기간 발생한 뉴스 헤드라인까지 예측에 고려함으로써 주가 등락 예측 정확도를 높인다. 제안 모델은 호가창의 변화의 특징을 CNN(convolutional neural network)으로 추출하고 뉴스 헤드라인을 Word2vec으로 생성된 단어 임베딩 벡터를 사용하여 나타낸 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락여부를 예측한다. NASDAQ 실데이터를 사용한 실험을 통해 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 방법에 비해 정확도를 최대 17.14%, 평균 10.7% 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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