본 논문은 컴퓨터 시각을 이용하여 동적 제스쳐를 인식하기 위한 효율적인 지식 표 현 기법의 개발을 목표로 한다. 제스쳐란 시각적인 언어로서 소리를 대신하여 몸짓이나 손 짓을 통하여 자신의 생각이나 의도를 전달하는 보조적인 의사 전달 수단이다. 제안된 기법 은 여러 다양한 지식을 통합하여 총체적으로 표현하기에 적합한 프레임 구조를 기반으로 한 다. 프레임 지식을 물체의 특성을 표현하는 객체 지식, 물체의 움직임을 표현하는 행동 지 식, 그리고 객체 지식과 행동 지식의 순서화 된 집함으로써 동적인 제스쳐를 표현하는 스키 마로 분류한다.
협력 다이버시티 기술은 최근 수년간 MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output) 기술의 실질적인 대안으로, 애드 혹 네트워크에서의 MIMO 기술로, 셀룰러 시스템에서의 커버리지 확장 기술로 주목을 받아 왔다. 따라서, 협력 다이버시티 기술은 응용 목표에 따라 방식이 다르게 존재하게 된다. 이 논문에서는 기존의 협력 다이버시티 기술들을 몇 가지 일관된 기준으로 분류하여 보고, 이 분야에서 미진한 연구방향으로 다중사용자 환경에서의 협력 다이버시티 기술과 다중 안테나 노드를 위한 협력 다이버시티 기술을 제시한다.
본 논문에서는 수사법을 이용한 대중가요 분석법을 제시한다. 분석목표는 가사와 악곡의 수사구조 파악이다. 그 결과 가요의 가사와 곡이 어떻게 대응하여 전개되는지 확인해 볼 수 있었다. 이를 바탕으로 (1) 가요의 주제 가사와 선율을 빠른 시간 안에 찾아낼 수 있고 (2) 가요의 효과적인 분류와 검색, 또한 (3) 곡의 충실성 또는 유행가능성을 예측해보는 데에도 활용될 수 있을 것이다.
최적설계에 대한 두번의 특집을 통해 최적설계, 다목적함수, 민감도 해석, 재설계, 지식기반시스템, 유전적 알고리듬, 신경회로망 등 새로운 방법들이 많이 소개되었다. 이들을 이론적인 배경에 의해 분류하면, 최적화 이론과 인공지능의 두 가지로 크게 나누어 볼 수 있다. 하지만 한편으로는 이들을 '어떻게 하면 더 나은 설계를 할 수 있는가\ulcorner'하는 한가지 목표를 달성하기 위해 제안되고 있는 여러가지 도구들로도 이해될 수 있다. 이글에서는 이 다양한 방법들에 대한 관련성을 설계 방법론이라는 관점에서 설명을 시도하고자 한다.
동형암호는 암호화 상태에서도 연산이 가능하다는 특징을 지니고 있어 매우 유망한 프라이버시 보호 기술로 알려져 있다. 하지만 이런 장점에도 불구하고 아직 활발히 활용되지 못하고 있는데, 이는 매우 느린 연산 성능이라는 단점 때문이다. 이런 단점을 극복하기 위해서 동형암호 가속을 목표로 하는 많은 연구들이 수행되었으나, 아직 보편화 수준에 도달하지 못했으며, 특히 각 연구들이 독립적으로 산개되어 시너지효과를 누리지 못하고 있다는 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 산업/학계의 다양한 동형암호 가속 연구들을 분류, 소개하며, 이들간의 관계를 분석하여 시너지 효과를 누릴 수 있는 가이드라인을 제시한다.
단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.
본 연구는 스토리 저작 지원 소프트웨어인 <스토리헬퍼>에서 제시된 모티프 분류 체계를 중심으로, 카드를 이용한 스토리텔링 보드 게임의 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 스토리텔링보드 게임의 유형을 네 가지로 분류하고 개발 목표를 설정했다. 이후 모티프 분류 체계에 따라 205개의 모티프 카드를 구성한 뒤 기본형 모드와 확장형 모드의 개발 모델을 제시했다. 해당모델을 기반으로 테스트 플레이를 진행한 결과, 창의적이면서도 개연성있는 스토리 창작이 가능한 점과 확장형 모드를 통해 게임의 긴장과 불확실성을 극대화할 수 있음을 확인하였다. 향후 포커스 그룹 테스트를 통해 게임성을 검증하고, 모델을 정교화하고자 한다.
본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 제어 시스템을 적용하여 학습률을 자동으로 조정하는 개선된 역전파 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성과 부정확성의 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자 패턴 분류에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 연구는 표면 근전도를 이용하여 서로 다른 손가락 움직임을 분류하여 일상 생활 속 다양한 사물(e.g, TV, 에어컨 등)을 제어하는 시스템을 개발을 목표로 한다. 손등에 총 4 개의 양극성 전극을 사용하여 피험자 5명으로부터 표면 근전도를 측정하였다. 각 피험자는 검지, 중지, 약지, 소지를 구부리는 동작 및 휴직 상태에 다섯 가지 다른 과제를 각각 3초씩 50회 수행하였으며, 이 때 표면 근전도를 피험자의 손등에서 측정하였다. 측정한 근전도 신호의 분산을 특징으로 추출하여 선형 판별 분석을 적용한 결과 평균 $81.3{\pm}6.3%$의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추후 분류 정확도 향상을 위한 추가 연구를 통해 시스템의 신뢰도를 더욱 향상시키고 실제 사물을 제어하는 시스템을 개발하고자 한다.
세계는 안구 질병 치료, 시력 회복 서비스, 훈련된 안과 전문의의 부족 등 안과 측면에서 어려움에 직면해 있다. 안구 병리를 조기에 발견하고 진단하면 시각 장애를 예방할 수 있다. 하지만 기존의 망막 영상 공개 데이터 세트는 임상에서 발견되는 다양한 질병으로 구성되어 있지 않기 때문에 다양한 안구 질환을 분류하는 방법을 개발하기가 어렵다. 본 연구는 2021 ISBI challenge에서 공개된 데이터 세트인 Retinal Fundus Multi-disease Image Dataset (RFMiD) 을 이용하여 안구 질환을 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목표는 망막 이미지를 정상, 비정상 범주로 선별하기 위한 강력하고 일반화 가능한 모델을 개발하는 것이다. 제안된 모델의 성능은 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적 점수로 비공개 테스트 데이터 세트에 대해 0.9782의 값을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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