본 논문에서는 해양환경 인자의 오정합에 강인한 특성치 추출 기법에 의한 정합장 처리 방법 (FEM: Feature Extraction Method)을 요약하였다. FEM 기법을 이용하여 음원 위치를 추정하는데 선행되어 해결해야 할 두 가지 요소 즉, 제거해야 할 고유벡터의 수와 사용해야 할 환경 샘플 개수에 대하여 고찰해 보고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 이 문제점들을 해결하기 위하여 주어진 해양환경에서 진행하는 모드들 중에서 지배적인 모드의 개수와 제거해야 할 고유벡터의 개수와의 관계를 살펴보았다. 그리고 신호벡터가 이루는 공간과 추출해야 할 고유벡터가 이루는 공간을 비교하고 두 공간의 유사성을 정량화하여 분석하였다. 정합장 처리 방법으로 추정한 음원의 위치와 실제 음원의 위치와의 상대적인 오차를 정의하고 분석결과를 보증하였다. 지배적인 모드의 개수만큼 가장 큰 고유벡터를 추출했을 경우 FEM 프로세서가 음원의 위치를 성공적으로 추정하였고, GBNLMIS 해양 환경에서 최소 30개 이상의 환경 샘플을 사용해야 FEM 프로세서의 안정된 성능을 보장할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 MEMS 기반 3축 가속도 센서 모듈을 제작하여 성능 시험을 수행하였고, 지진 모니터링 시스템을 구성하였다. 3축 가속도 센서 모듈의 성능 향상을 위하여 데이터 수집장치를 24bit ADC (Analog to Digital Converter)가 내장된 NI-9239를 사용하였고, 잡음을 줄이기 위해 100Hz LPF (Low Pass Filter)를 통과시킨 데이터를 사용하였다. 또한 지진 모니터링 소프트웨어를 개발하여 구조물에 유의한 진동을 감지하는데 초점을 맞추었다. 진동을 감지하기 위한 방법으로 각 축의 가속도 크기 뿐만 아니라 3축 가속도의 벡터 합을 구하여 이 벡터 합이 미리 설정한 값을 초과할 때의 수치를 별도로 표시하고 이를 파일로 저장하는 알고리즘을 사용하였다.
목적 : 본 연구는 정상 성인을 대상으로 일상생활활동 수행하는 동안 기존의 삼차원동작분석 장비와 가속도계에서 발생하는 변수를 동시에 측정하여, 기존의 삼차원동작분석 장비와 가속도계에서 측정된 값의 상관관계를 파악하고 가속도계의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 성인 20명(남자 10명, 여자 10명)을 대상으로 전화하기, 물 마시기, 세수하기, 숟가락 사용하기를 수행하는 동안 피트미터(Model Fitmeter, Fit.Life, Korea)와 CMS-70P(Zebris Medizintechnik Gmbh, Germany)를 사용하여, 손목 관절과 팔꿉 관절에서 단일벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM) 합과 관절가동범위를 측정하였다. 결과 : 전화하기, 물 마시기, 세수하기, 숟가락 사용하기 수행 시 손목과 팔꿈치에서 발생하는 관절가동범위와 단일벡터크기 합은 과제에 따라 유의한 차이가 있었다(p<.001; p<.001; p<.001; p<.001). 관절가동범위와 단일벡터크기 합은 손목에서는 유의한 상관관계를 보이지 않았으나(p>.05), 팔꿈치에서는 유의한 상관관계를 보였다(p<.01; p<.001; p<.01; p<.05). 손목과 팔꿈치에서 발생하는 단일벡터크기 합의 차이는 전화하기와 세수하기는 손목과 팔꿈치에서 유의한 차이를 보였으나(p<.001; p<.05), 물 마시기와 숟가락 사용하기는 손목과 팔꿈치에서 유의한 차이를 보이지 않았다(p>.05; p>.05). 결론 : 가속도계는 일상생활활동의 역학적 변수를 측정할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 생각되며, 손목보다는 팔꿈치에서 가속도계가 삼차원동작분석 장비의 기능을 대체할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 기존 위치기반 서비스에서 최근접질의 및 한 지점에서의 방향성분을 고려한 최근접질의의 단점을 해소하고자 가중치 벡터합을 이용하는 새로운 검색방법을 제안한다. 검색반경으로 1차 필터링된 영역에서, 2차 필터링을 위해 이용자의 이동방향, 관심방향 및 검색각도를 조합한 방향정보를 이용한다. 이동방향은 일정구간내 존재하는 벡터들의 가중치 합으로 계산하며, 검색각도를 $0{\sim}360^{\circ}$까지 세분화하여 검색방향에 대한 범위를 조절 하도록 한다. 본 검색방법에 사용되는 데이터는 촬영위치가 기록된 정지영상 및 동영상, 업체나 관광지의 위치정보와 함께 소비자에게 제공되는 텍스트, 웹, 영상 등 각종 미디어 형태의 데이터가 될 수 있다. 제안하는 방법은 이동 중인 이용자가 현 위치를 기준으로 일정 반경 내에 있으면서 유사방향에 부합하는 미디어만을 검색하도록 함으로써, 이미 지났거나 혹은 관련 없는 방향의 미디어를 배제한 검색결과를 제공하기 때문에 기존의 위치만을 고려한 검색방법에 비해 보다 정확한 검색을 보장할 수 있으며, 방향성을 고려한 기존 최근접질의 에 비해서도 보다 유연하고 포괄적인 검색결과를 보장한다.
압축된 비디오 신호를 전송함에 있어 에러에 의해 영상이 손상되는 영향을 최소화하기 위하여 여러 가지 오류은닉 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 인터 프레임에서 오류가 발생하여 정보가 손실되었을 경우, 움직임벡터의 효율적인 복구를 통한 오류은닉 방식을 제안하였다. 이를 위해 기존의 블록오류은닉 방식이 갖고 있는 문제점들을 살펴보고 이 중 전체 합 문제(total sum problem)에 대해 해결책으로 제시 될 수 있는 Infinite Norm을 이용한 블록경계정합방식을 제안하였고 실험에 의해 그 성능을 검증하였다.
다면체를 부드럽게 렌더링하기 위해서는 각 꼭지점에서의 법선 벡터가 필요하다. 기장 흔히 쓰는 법선 벡터 계산 방법은 꼭지점 주변 면들의 법선 벡터들을 평균하는 것인데, 이 방법은 면들이 어떻게 분할 되어 있는지에 영향을 받으며, 따라서 비록 모델을 연속되게 변형하더라도 면 분할을 행하고 나면 법선 벡터들이 연속되지 않게 변할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 기존의 방법을 약간 변형한 법선 벡터 계산 방법을 제시한다. 이 방법에서는 꼭지점 주변 면들의 법선 벡터를 가중합하여 구하는데, 한 면의 가중치는 꼭지점에 걸쳐있는 두 모서리가 이루는 각으로 정한다.
동영상에서 움직이는 객체 분할 및 모션 예측을 동시에 수행할 수 있는 연구는 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 실제 이미지를 서로 다른 움직임이나 서로 다른 공간적인 특정 영역으로 분리 될 수 있다고 가정 한다면 복수의 객체 또는 객체의 움직임으로 표현 할 수 있다. 객체 분할 측면에서 볼 때 효율적인 분할을 위해서는 특징 입력 벡터의 선택이 중요한 변수로 작용한다. 본 연구에서는 정밀한 객체 분할을 위해 밝기, 질감(Texture) 정보와 같은 정지영상의 특징 입력 벡터와 움직임 벡터 같은 동영상의 특징 입력 벡터를 동시에 사용한다. 분리된 객체는 각각의 클래스를 구성하게 되고 이를 위한 클래스 분류기로서 Median Radial Basis 신경 회로망을 사용한다. 객체 분할과 움직임 예측을 위해서 확률적 방법을 통한 에너지 함수를 구하고 비용함수를 도입한다. 신경 회로망의 각 Basis 함수는 영상의 특정한 영역에서 활성화되며 객체의 분류를 위해 신경 회로망 출력으로 가중치의 합으로서 나타나게 된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.423-429
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2014
본 논문은 이원고정효과모형의 분산분석에서 오차의 독립성과 등분산성이 만족되지 않는 경우를 가정하고 있다. 자료분석을 위한 모수추정방법으로 가중최소제곱법을 가정하고 있으며 모수를 추정하기 위한 방법으로 모형의 순차적 적합방식을 이용하고 있다. 또한, 모형의 행렬표현식으로부터 벡터공간에서의 사영을 이용하여 자료를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 모형의 순차적 적합에 해당하는 제1종 제곱합을 구하기 위하여 모형행렬에 의한 부분공간으로의 사영을 다루고 있다. 이 경우에 사영에 의한 제곱합을 사영제곱합으로 취급한다.
이 논문에서는 호의 가중치가 음수가 될 수 있는 무향 그래프에서 마디집합들을 선택했을 때, 각 마디집합 사이에 걸쳐 있는 호의 가중치 합을 최대화하는 최대 가중치 합 그래프마디 분리 문제에 대해 연구한다. 우선$P\;{\neq}\;NP$ 라는 가정 하에서, 이 문제는 NP - hard이며 어떠한 근사 계수를 가지는 근사해법도 존재하지 않는다는 것을 밝힌다. 또한 이 문제를 정수 계획으로 풀기 위해, 그래프의 절단면을 나타내는 벡터들이 만드는 다면체의 극대면(facet)을 정의하는 부등식들을 추가 제약식으로 사용하는 branch-and-cut 알고리듬을 제시하고 구현하였다.
본 논문에서는 행벡터의 집합이 이진 벡터합 연산에 관해 닫혀있는 모든 하다마드 (Hadmard) 행렬들은 서로 동치(equivalent) 임융 증명한다. 이를 이용하면, 최대길이 수열로부터 생성된 순회 (cyclic) 하다마드 행렬과 크로네커 (Kronecker) 곱에 의해 생성된 월쉬-하다마드 (Walsh-Hadamard) 행렬이 동치임을 간단히 보일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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