먼저 Cantor dust 의 성질 및 유사성, 축소인자, 불변집합, $\delta$ - covering, Box counting 차원 등에 대한 정의를 하였다, {f_i}{\;}{{\infty}\atop{i=1}}$ 를 $R^n$ 상에서 개집합 조건을 만족시키는 축소인 자 $C_i$에 대한 유사성 이라하자. F를{{f_i}{\;}{{\infty}\atop {i=1}}$ 에 대한 $R^n$상의 불변집합, 즉, F = $\bigcup_{i=0}^\infty{\;}f_1(F)$를 만족시키는 집합이라 하자. 이때, $\sum\limits_{n=0}^\infty{\;}C^s_i{\;}=1,{\;}0{\;}<{\;}C_1{\;}<{\;}1$ 일 때, $dim{\;}_H{\;}F{\;}={\;}dim{\;}_B{\;}F{\;}={\;}s$ 임을 보임으로서, 자기동형집합의 후랙탈 차원에 대하여 논의 하고자 한다.
복소힐버트 공간상에서 정의된 작용소 중에서 최근 많이 연구되는 분야는 부분정규작용소와 초정규작용소들 들 수 있다. 본 논문에서는 작용소의 부분정규성과 초정규성 사이에 있는 작용소의 여러 성질을 살펴보고 특히 $\textsc{k}$차초정규, 이차약초정규, 삼차약초정규, 다항초정규, 토에플리츠작용소 및 약부분정규작용소에 관한 최근의 연구 결과들을 살펴보며 이와 관련되 미해결 문제들을 제시한다. 마지막으로 틈이론의 응용으로서 작용소이론의 큰 문제인 불변공간문제와의 관련성을 살펴보고 틈이론의 전망과 기타 관련정보를 소개한다.
다변량 정규모집단에서 공분산행렬의 m.l.e.를 유도하기 위하여 m.l.e.의 불변성에 기초를 둔 Anderson의 방법은 그 절차의 단순성이라는 측면에서 일반적으로 선호되고 있다. 본고는 공통요인분석모형이나 Simplex 구조모형과 같은 다변량구조모형에서 이 접근방법을 적용하여 요구되는 m.l.e.를 구하는 과정을 보이고 있다.
본 논문에서는 Kim & Bickel(2003)에서 제안한 이변량 정규분포를 위한 검정통계량을 Fattorini(1986)의 방법을 이용하여 이변량 이상인 경우에도 실제적으로 사용가능 하도록 일반화하였다. Fattorini(1986)의 통계량은 Shapiro & Wilk(1965)의 일변량 정규분포를 위한 검정통계량을 다변량으로 확장한 것이다. 그리고 제안된 통계량은 Fat-torini(1986) 통계량의 근사통계량으로 생각할 수 있으며 표본의 크기가 클 때도 사용 가능하다. 또한 모의실험을 통하여 여러 가지 대립가설에서 기존의 통계량과의 검정력을 비교하였다.
스마트 시티는 수많은 기기에서 데이터를 수집한다는 점에서 보안적인 관점에서 취약점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블록체인의 감사 가능성, 투명성, 불변성 및 탈중앙화와 같은 특징을 활용하여 스마트 시티의 보안 취약점을 보완하는 연구가 다수 진행되고 있다. 대표적으로 자율 주행 자동차에 블록체인을 적용함으로써 보안 문제를 해결하였다. 이 외에도 다양한 적용 사례가 존재하였으며 스마트 시티에 블록체인이 적용가능함을 확인하였다. 하지만 블록체인을 적용시킴으로써 초기 투자 비용, 분산화로 인한 정책 충돌 등과 같은 문제점이 존재하였다. 향후 해당 문제점을 해결하기 위한 연구가 수행되어야할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)과 산 영상을 매핑하여 3차원 정보를 생성하고 이를 이용한 비전기반 카메라 위치인식방법을 제안한다. 일반적으로 인식에 사용된 영상의 특징들은 카메라뷰에 따라 내용이 변해 정보양이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 카메라뷰에 무관한 기하학의 불변특징을 추출하고 제안하는 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 사용한 정확한 대응점을 산출하여 카메라 외부인수를 계산하였다. 또한 그래픽이론과 시각적 단서를 이용한 3차원 정보생성 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 불변 점 특징 추출단계, 3차원 정보 생성단계, 외부인수 산출단계의 3단계로 구성된다. 실험에서는 제안한 방법과 기존방법을 비교, 분석함으로써 제안한 방법의 우월성을 입증하였다.
이 연구에서는 MAP-Elites 알고리즘의 연속 최적화 성능을 향상한 새로운 접근법을 제안한다. 기존의 자기 참조 MAP-Elites 알고리즘은 차분 진화 알고리즘의 "DE/rand/1/bin" 연산자를 사용했는데, 이 연산자는 회전 불변이 아니라서 각 변수 간의 상관관계가 높은 경우 성능이 감소하는 문제가 존재한다. 제안하는 알고리즘은 "DE/rand/1/bin" 연산자 대신에 "DE/current-to-rand/1" 연산자를 사용한다. 이 연산자는 회전 불변성을 가지므로 각 변수 간의 상관관계가 높은 분리 불가능 최적화 문제에서도 강건한 성능을 보장할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 비교 알고리즘들에 비해 높은 성능을 발휘함을 확인했다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 윤곽선 세그먼트의 양 끝점을 잇는 직선과 곡선의 길이의 비율로 윤곽선 변동율을 정의하고, 이로부터 윤곽선의 형태를 기술하는 방법을 제안하였다. 윤곽선 변동율은 윤곽선 세그먼트로부터 계산되기 때문에 회전이나 크기 변형에 불변하는 윤곽선 세그먼트를 추출해야 한다. 이를 위하여 전체 윤곽선의 길이에 비례하는 상대적인 길이로 윤곽선을 분할하고 윤곽선 상의 모든 점을 분할점으로 하는 중첩된 윤곽선 세그먼트를 이용하였다. 윤곽선 변동율은 윤곽선 세그먼트의 단위 길이에 따라 국소적 또는 전역적인 특징을 나타내므로, 윤곽선 변동율의 분포를 나타내는 특징 벡터로 물체의 형태를 기술하고, 단위 길이별로 특징 벡터를 비교하여 윤곽선 형태의 유사도를 계산한다. 제안된 방법을 구현하여 15종의 물고기 영상에 대하여 회전 및 크기 변형을 가한 총 165개의 영상에 대하여 실험한 결과, 회전 및 크기 변형에 대한 불변성은 물론 정규화된 체인코드 히스토그램(NCCH)과 링 프로젝션(TRP)을 이용한 방법에 비하여 군집화 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 일반적으로 시변 선형 시스템에 존재하는 불확실성에 대한 해석을 위하여 입력-상태 변환을 고려하였다. 이는 불확실성에 대한 유계 범위를 결정하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 불확실성을 갖는 선형 시변 시스템에 대한 입력-상태 변환을 적용하여 선형 시불변 시스템으로 변환될 수 있는 불확실성의 유계 범위에 대하여 논의하였으며 입력-상태 변환을 위한 필요충분조건을 제시하였다. 변환된 시스템은 다중 적분기를 갖는 시스템으로 표현되며, 예제를 통하여 제안된 알고리즘을 확인하고, 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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