변환 방식의 기계 변역이란 변환 규칙을 사용하여 원시 언어의 중간 단계 표현으로부터 목적 언어의 중간 단계 표현을 구하는 것이다. 변환 방식에는 규칙을 사용하는 변환과 예문을 기반으로 하는 변환이 있다. 규칙을 사용하는 변환시스템은 시스템의 확장성에 문제가 있는 반면에 예문을 기반으로 하는 변환 시스템은 견고하고 시스템의 확장성이 좋으며, 특정 영역에 대한 변역에 매우 적합하다는 등의 장점을 가진다. 예문을 기반으로 하는 변환 시스템에서 예문의 표현은 문장 단위로 할 수도 있고, 혹은 구문 단위로 할 수도 있다. 예문을 문장 단위로 정의 할 경우에는 매우 다양한 형태의 문장들을 포함해야 하므로 예문의 갯수가 매우 많아지며, 그다지 견고하지 못하게 된다. 반면에 구문 단위를 예문으로 하는 경우는 응용성이 좋고 견고하지만, 부분적으로 변역된 여러 구문들을 결합해야 하는 문제가 있다. 이러한 결합 문제를 해결하기 위한 한-영 예문의 대응 함수를 정의하고, 이 결합 함수를 사용하여 정의한 예문을 통하여 호텔 영역에서의 한-영 변환을 하는 시스템을 구현하였다.
유전 알고리즘에서 해의 적합도를 계산하는 시간이 오래 걸린다면 메타모델을 만드는 것은 필수적이다. 이에 메타모델의 성능을 높여 유전 알고리즘이 더 좋을 해를 찾게 하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이산적인 도메인에서 이산 월시 변환을 사용해 메타모텔의 성능을 높이고자 하였다. 이산 월시 변환을 통해 해의 기저를 변환했고 변환된 해를 사용해 메타모델을 만들었다. 의사-불리언 함수의 대표적인 함수인 NK 모형을 대상으로 실험했고 제안된 모델의 성능에 대한 실증적인 증거를 제공했다. 제안된 모델을 사용해 유전 알고리즘을 수행했을 때, 유전알고리즘이 더 좋은 해를 찾음을 확인했다. 특히, 선행 연구인 유사도 함수를 이산적인 도메인에 적합하게 수정한 방사기저 함수 네트워크보다 좋은 성능을 보였다.
함수형 반응적 프로그래밍(FRP: Functional Reactive Programming)은 하스켈(Haskell)에 내장된 언어로서 두 핵심 고차 타입인 행위(Behavior)와 이벤트(Event)를 기반으로 반응적 시스템을 선언적으로 프로그래밍 한다. 이 논문은 다양한 제약사항을 가진 임비디드 시스템에 FRP를 이용하기 위해 실시간 함수형 반응적 프로그래밍(RT-FRP: Real-time Functional Reactive Programming) 변환기를 설계하고 구현한다. RT-FRP 변환기는 RT-FRP 언어의 기능적 의미론을 기반으로 RT-FRP 프로그램에서 C 프로그램을 생성한다. RT-FRP 변환기의 효과적인 변환을 입증하기 위해, 변환기에서 생성된 테스트 프로그램을 실제 임베디드 시스템, 레고 마인드스톰(LEGO Mindstorm)에 탑재하고 수행하였다. 실험 결과, RT-FRP를 이용할 경우 목적파일의 크기가 조금 증가하였으나 명령형 언어를 이용한 프로그램 보다 간결하게 반응적 시스템 소프트웨어를 프로그래밍 할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.1-9
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2009
회귀모형의 분산함수가 알려져 있지 않은 한 점에서 불연속이라 가정하자. Yu와 Jones (2004)는 음이 아닌 값을 취하는 분산함수를 실수 값을 취하도록 하기 위하여 로그 변환하였고, 변환된 로그분산함수를 국소다항적합으로 추정하였다. 로그분산함수의 국소다항적합을 이용하여, Huh (2008)는 분산함수의 불연속점의 추정하는 대신 로그분산함수의 불연속점을 추정하였다. 본 연구는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 로그분산함수의 불연속점의 존재여부에 대한 가설검정을 제안하고, 제안한 방법에 대한 모의실험 결과를 제시하고자 한다.
산업기술의 발전은 자연현상에서 발생되는 다양한 형태의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있게 되었으나, 자연현상의 신호는 그 정보량이 상당할 뿐만 아니라 디지털 신호로 변환하는 과정에서 발생되는 계통오차 및 동역학적 노이즈 등이 포함되어 있어 신호 해석에 많은 어려움이 있다. 최근 유량조사 분야에서도 최첨단 유량측정 기술인 초음파 유량계 설치를 통하여 기존의 유량조사 방법으로 불가능했던 감조하천과 대하천에서의 실시간 유량자료를 생산하고 있으며, 이에 근거하여 홍수예보 및 하천관리 업무에 효과적으로 활용하고 있다. 본 연구에서는 초음파 유량계가 설치된 여주지점의 2009년도 자동유량측정성과 중 동역학적 노이즈이라 판단되는 신호에 대하여 노이즈저감에 관한 방법론을 검토하고자 한다. 이를 위해 노이즈저감과 시간과 주파수 영역에서 유연한 분해능을 갖는 웨이블릿 변환을 적용하였으며 다양한 웨이블릿 변환함수 중 'db4'를 이용하였다. 여주지점의 자동유량측정성과에 대한 웨이블릿 변환함수 'db4'를 적용한 결과, 30분 이하의 단주기 성분(D1 등)은 동역학적 노이즈으로 판단되었으며, 최종파형분해단계의 근사성분은 원자료에 근사한 결과값을 얻을 수 있었다. 또한, 최종 분해된 자료는 충주조정지댐 방류량과의 상 하류 유출량 분석과 유출률 분석에서 물리적으로 해석이 가능한 결과 값을 얻을 수 있었다.
AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 구형 공동의 포텐셜 그린 함수를 효율적으로 계산할 수 있는 기법을 제시하였다. 일반적으로 매우 느리게 수렴하는 구형 공동 그린함수에 Ewald 합 기법을 적용함으로써 매우 빠르게 수렴하는 두 급수의 합으로 그린함수를 변환하였다. 그 결과 매우 적은 수의 계산항만 사용한 경우에도 충분히 수렴하는 정확한 결과를 얻을 수 있다.
디지틀 의사 랜덤변환의 출력이 같은 랜덤성을 갖는 것을 방지하기 위해서 카오스적인 처리과정이라 부르는 보다 랜덤하고, 결정론적인 변환과정을 소개하였다. 카오스적인 변환과정을 거치면, 카오스적인 랜덤순서가 발생하는 데, 이 카오스 변환은 결정론적 카오스함수를 기본으로 설계하였으며, 쉬프트 레지스터와 같은 간단한 하드웨어로 구현할 수 있었다. 본 논문에서는 쉬프트 레지스터로 구현한 카오스변환 회로를 제시하였고, 제시한 회로의 카오스적인 거동은 카오스 거동을 갖는 톱니함수 특성으로 설명하였다.
영상신호의 이차원 코사인 변환부호화에 있어서 변환계수의 분포계수화는 매우 중요하다. 그 이유는 블록양자화 시 분포함수를 잘못 가정하면 양자화잡음이 매우 커지기 때문이다. 본 논문에서는 일반화된 가우시안 분포함수를 이용하여 test를 행한 결과 AC변환계수들은 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 잘 근사화된다는 결과를 얻었다. 이차원코사인 변환부호화의 컴퓨터 시뮤레이션을 통해 Laplacian이나 Gaussian분포로의 근사화와 비교한 결과 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 근사화하는 경우 실험치와 이론치가 거의 일치하며 추력신호 잡음비도 가장 크게 나타났다.
경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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