본 논문에서는 반복적 영상복원과정에서 자주 등장하는 경계관련 오류와 물체관련 오류를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 반복적 영상복원방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 반복과정내부에 웨이블렛 축소법을 이용한 변형된 CGM(Conjugate Gradient Method)을 이용하였다. 제안한 방법은 CGM과 같은 빠른 복원과 함께 웨이블렛 축소법에 의한 적응적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 제공한다. 효과적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 얻기 위해 웨이블렛 축소는 위치에 따라 변하는 웨이블렛 축소규칙을 사용하였다. 기존의 반복적 영상복원 알고리즘인 LR(Lucy-Richardson), CGM과의 비교실험을 통해 제한한 방법이 LR에 비교해서는 전체적으로 향상된 복원과 물체관련오류가 거의 없다는 측면, 그리고 CGM과의 비교에서는 물체 및 경계 관련오류가 거의 없다는 측면에서 기존의 방법에 비해 우수하다는 것을 확인하였다.
재귀적 구조의 SPCPC (single parity check product code)인 CAMC (constant amplitude multi-code) 는 반복적 복호를 행할 때 SPCPC에 비하여 오류 정정 성능이 우수하다. 본 논문에서는 대역확산 신호인 CAMC의 처리 이득이 성능 향상에 미치는 영향을 분석한다. 일반적인 곱 부호에서는 반복적 복호로 오류 정정 과정이 종료되지만, CAMC 는 반복적 복호 후의 역확산 과정에서 추가적으로 오류가 정정된다. 잔존하는 비트 오류의 수가 ($\sqrt{N}/2-1$)개 이하인 경우에는 (N은 코드워드의 길이), 역확산 과정에서 그 오류들은 모두 정정된다. 반복적 복호에서 EI (extrinsic information)의 분포 형태를 관찰한 결과, 초기의 EI 분포는 대체로 랜덤하나, 몇 회의 iteration 후에는 ($-E_{max}$) 혹은 ($+E_{max}$)의 이진 값으로 수렴한다. EI의 분포가 오류 정정의 진행 사항을 반영하는 점을 이용하는 iteration 제어 방법을 실험한 결과 Eb/No 에서 약 0.2 dB의 이득을 얻었다.
본 논문에서는 국내 대학의 IT관련 학과에서 사용할 수 있는 데이터베이스 교과과정을 제안한다. 현재 데이터베이스 교과목은 세계 어느 대학에서나 대부분의 IT 관련학과에서 필수 교과목으로 설정하여 교육하고 있지만, 국내 대학에서 데이터베이스 과목을 이수한 학생들은 데이터베이스를 학습할 때 동일한 오류를 반복적으로 범하는 것으로 추정된다. 그러한 원인은 우리의 문화와 관련된 것으로 생각되는데, 본 논문에서는 학생들이 데이터베이스를 학습할 때 반복적으로 범하는 오류를 분석하여, 데이터베이스 교과목을 이수하게 되면 최소한 반복적인 오류는 피할 수 있도록 데이터베이스 교과과정을 설계한다.
본 논문에서는 세종형태분석 말뭉치에 포함되어 있는 오류를 효율적으로 수정하기 위하여 오류 수정도구를 개발하였다. 세종형태분석 말뭉치에서 오류를 검출하기 위하여 형태소 생성과 자동 띄어쓰기 방법을 이용하였다. 검출된 오류를 수정하기 위하여 철자 오류 수정, 형태소 삭제 수정, 형태소 삽입 수정, 어절 재분석 방법을 사용하였다. 또한 최대한 반복적인 작업은 수행하지 않도록 설계하였다. 구현된 오류 수정 도구를 통하여 세종형태분석 말뭉치를 수정하였을 경우 텍스트 파일 형태의 말뭉치에서 오류를 수정하는 것보다 최소 9배 이상 빠른 작업이 가능하였으며, 사용자가 오류 수정 작업을 진행할수록 수정 속도가 빨라짐을 실험을 통해서 알 수 있었다.
지금까지 분수의 나눗셈에 대한 오류 분석 연구는 대부분 단 1회의 검사를 통해 분석을 한 후 오류를 검증하였다. 즉, 학생들이 반복적으로 보이는 다양한 오류에 대한 분석한 선행연구는 없었다. 이에 본 연구에서는 수학의 연산 영역 중 초등학교 수학 교육과정의 마지막을 장식한다고도 볼 수 있는 '분수의 나눗셈'에 대한 학생들의 반복적 오류 유형을 살펴봄으로써 학생들의 사고를 엿봄과 동시에 학생들에게 좀 더 신중하고 정확하게 가르쳐야하는 정보를 얻는 것이 목적이다. 이를 위해 6학년 학생들이 분수의 나눗셈을 모두 학습한 후 시간의 흐름에 따라 나타나는 오류를 찾아내기 위해 학생들이 해결한 학습지를 바탕으로 관찰 분석 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 초등학교 2학년 수학 교과서에 제시된 문장제의 문장 구조와 해석상의 오류를 분석하고, 문장 구조가 해석상의 오류에 어떻게 관여하는지를 알아보았다. 이를 위해 초등학교 2학년 수학 교과서에 제시된 문장제 168문항의 문장 구조와 초등학교 2학년 160명의 학생을 대상으로 수학 문장제 해결과정에서의 오류경향을 분석한 결과, 문장제의 문장 구조는 쉽고 단순한 낱말이나 어휘를 반복적으로 사용하고 있으며, 과일이나 책, 사람 수 등의 특정한 실생활 소재를 반복적으로 많이 사용되고 있었다. 문장제의 오류 경향은 문장 해석상의 오류가 전체 오류의 51.56%로 계산상의 오류 39.20%보다 높았다. 이는 역연산(逆演算) 유형, 문장의 길이, 문제에 사용된 숫자의 개수 등이 해석상의 오류에 관여하는 것으로 분석되었다. 따라서 문장제의 문장을 구성할 때 교사의 관점에서 벗어나 학생들의 입장을 고려하는 것이 매우 중요하며, 학생들에게 기초적인 문장 해석 지도가 필요하다는 것을 알 수 있었다.
컴퓨팅 사고 교육에서 알고리즘의 설계는 학습자의 논리적 사고력과 절차적 사고력이 요구되는 중요한 학습 과정이다. 하지만 알고리즘 학습에 관한 연구와 학습자가 실제 학습에서 겪는 오류에 관한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 알고리즘 설계 학습에서 순서도를 활용한 프로그래밍 제어 구조 설계에서 발견된 학습자의 오류를 분석하여, 오류 유형을 제시하였다. 대학생을 대상으로 한 강의에서 세 가지 제어 구조에 관한 평가 문항을 제시한 결과, 순차 구조에서는 오류 유형이 발견되지 않았다. 하지만 조건 구조에서는 2개의 조건문이 중첩된 경우 조건 설정에서 오류가 발생하였다. 반복 구조에서는 반복의 횟수를 조절하는 조건, 반복되는 명령문의 위치, 중첩된 반복문에서 조건과 명령문의 위치 오류가 발견되었다. 본 연구에서 나타난 오류 유형은 초 중등학교와 대학에서 실시하고 있는 컴퓨팅 사고 교육의 알고리즘 설계 학습에 참고할 수 있는 사례가 될 것이다.
본 논문에서는 반복적인 베이시안 모델을 이용한 특징점 기반 객체 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 추정 오류를 최소화하고, 추적하는 객체에 해당되는 특징점들만을 선택함으로써, 최적의 특징점들을 이용하여 변환 행렬을 추정한다. 특징점 추정 오류는 Census transform과 해밍 거리를 이용하여 최소화하고, 외곽 특징점(outlier feature)를 제거하기 위하여 반복적인 베이시안 모델을 사용한다. 보행자와 차량등을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 좀 더 우수한 성능을 보여준다.
자원할당 시스템에서는 자원에 대한 요구연산과 반환연산이 반복적으로 이루어진다. 자원을 요구한 프로세스는 우선순위에 따라 할당받은 뒤, 일정 기간 사용 후 다시 반납하게 된다. 이때 자원에 오류가 발생하면 그 오류로부터 회복될 때까지 할당이 지연되거나, 할당받은 프로세스를 중단하는 사태가 발생한다. 이 논문은 이와 같은 처리 과정을 효과적으로 분석하기 위해, 기존의 프로세스 대수학 ACSR에 확률적 선택연산 개념을 추가한 확률적 ACSR 을 설계하였다. 확률적 ACSR을 이용하여 요구연산과 반환연산이 발생하는 비율과, 오류가 발생하고 그 오류로부터 복구하는 비율을 확률적으로 표기하고 분석할 수 있음을 보였다.
MPEG-2로 부호화 된 영상에서 발생하는 전송 오류는 화질의 열화를 가져오고, 시공간적으로 오류를 전파시킨다. 특히 비디오 비트열에서 헤더 정보의 오류는 복호화 과정 전체에 영향을 미치므로 데이터 정보의 오류와 달리 전체 영상에 심각한 화질의 열화를 일으킬 수 있다. 따라서 헤더 정보에서의 오류를 복원하는 것은 데이터 정보에서 오류를 복원하는 것보다 더 중요하다. 본 논문에서는 LSB(least significant bit) 부호화를 이용하여 헤더 정보를 양자화 된 DCT(discrete cosine transform) 계수에 반복적으로 삽입하여 전송함으로써 MPEG-2의 신택스 구조 그대로 유지하면서 헤더 정보의 오류를 복원할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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