실세계의 여러 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem, MDP)로 표현될 수 있고, 이 MDP는 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration) 이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘 등을 사용하여 풀 수 있다. 하지만 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않아, MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법이 제안되어 왔다. 이러한 시간적 추상화 방법들의 문제점으로는 시간적 추상화의 디자인에 따라 MDP의 풀이 성능이 크게 달라질 수 있으며, 많은 경우 사용자가 이 디자인을 직접 제공해야 한다는 것들이 있다. 최근 사용자의 간섭이 필요 없이 자동적으로 시간적 추상화를 만드는 방법들이 제안된 바 있으나, 이들 방법들 역시 결과물에 대한 이론적인 성능 보장(performance guarantee)은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MDP의 구조와 그 풀이 성능을 연관짓는 복잡도 척도에 대해 살펴본다. 이를 위해 MDP로부터 얻은 상태 경로 그래프(state trajectory graph)의 위상적 성질들을 여러 네트워크 척도(network measurements) 들을 이용하여 측정하고, 이와 MDP의 풀이 성능과의 관계를 다양한 상황에 대해 실험적, 이론적으로 분석해 보았다.
협력 필터링은 다수의 상업용 추천 시스템에서 구현되어 온라인 사용자들에게 성공적으로 서비스되고 있는 핵심적 기술이다. 이 기술은 현 사용자와 유사한 평가이력을 가진 다른 사용자들로부터 항목을 추천하기 때문에, 유사도 척도는 시스템 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존 유사도 측정 방법의 문제점을 해결하고자 퍼지 논리에 입각하여 사용자 평가등급의 주관성 및 모호성과 사용자들의 평가 행태를 반영하는 새로운 유사도 척도를 제안한다. 성능 평가를 위한 다양한 실험을 실시하였고, 그 결과 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도 면에서 우수한 성능 개선 효과를 보였다.
종래부터 공작기계의 성능은 그 공작기계가 발휘하는 가공정도와 가공능률이라고 하는 막연한 개념으로 취급되어 왔으나, 최근 가공정도나 가공능률을 저해하는 제현상, 예를 들면 채터나 열변형 등에 관한 정력적인 연구가 진행되면서 이들이 발생기구가 명확히 됨과 동시에 이들 제현상의 발생한계로부터 가공성능을 정량적으로 평가 해왔다. 그러나 연구보고라는 말의 성격상 연구의 대부분이 특정 현상이나 요소에 대하여 기술한 것이기 때문에 제 현상을 총괄하여 공작기계의 성능을 체계화한 것이라고볼 수는 없다. 여기서 공작물의 물림조건에서 발생 되고 있는 여러가지 문제점 중에서 척킹(chucking)된 공작물의 물림강성이 채터 진동의안정한계, 즉 가공한계에 미치는 영향에 대해서는 선삭가공에서 척 가공방식이 일반적으로 널리사용되고 있다는 점을 감안할 때 매우 중요한 과제이다. 그 중에서도 척에 물린 공작물의 경우에는 절삭저항의 작용위치와 죠의상대적인 위치에 의한 공작물 강성의 변화가 가공정도에 커다란 영향을 미친다는 것이 오래 전부터 지적되고있느 사항 중의 하나이다. 따라서 척-공작물계의 동적인 특성이 절삭현상에 미치는 영향에 대하여 동적인 관점에서 검토할 필요가 있다.
본 연구는 불질의 기반의 OPAC에서 정렬과 적합성 순위화알고리즘의 효과를 분석하고, 순위화의 성능을 평가하는 척도를 연구하였다. 연구결과 출판년도순 정렬이 저자명순, 서명순, 출판사순 정렬보다 우수하였으나 유의한 차이는 아니었다. 용어빈도수에 기반을 퍼지나 DNF 모델보다는 위치정보에 기반을 둔 알고리즘의 순위화 성능이 더 우수하였다. 6개의 순위화 성능평가척도간에 차이는 없었으며, 순위화시스템에서 정확률 P보다 분별력이 높은 단순 척도의 유용성이 확인되었다.
여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 이동전화망 환경 하에서의 음성의 통화품질 평가를 위해 마스킹 문턱치를 이용하는 객관적 음질평가법을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 현재까지 잘 알려진 BSD(Bark Spectral Distortion), PSQM(Perceptual Speech Quality Measure)등의 성능을 먼저 분석하였다. 그 결과, MOS(Mean Opinion Score)와의 상관성이 이동통신 환경하에서 문헌상에 보고된 결과보다 성능이 저하됨을 확인하였다. 이동통신 환경하에서 보다 효율적인 객관적 음질평가척도 개발을 위하여 제안된 방법에서는 인간의 심리음향학적 마스킹 현상을 이용하였고, 성능 평가시 비교대상인 주관적 음질척도로는 DMOS(Degradation MOS)를 사용하였다. 디지털 이동통신망에서 수집된 음성 데이터에 대한 성능평가실험을 수행한 결과, BSD와PSQM 같은 기존의 척도들에 비하여 평균 4%의 상관성능이 향상됨을 확인하였다.
영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 있어서, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error: MSE)는 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 가짐으로 인해 많은 영상 화질 최적화 문제의 객관적 척도로 사용되어 왔다. 그러나 MSE가 영상의 왜곡 신호에 대한 시각적 인지 화질과 상관도가 높지 않다는 것이 알려지면서, 이를 해결하기 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성과 높은 영상 화질 예측 성능을 동시에 가지는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)척도가 활발히 연구되어 왔다. 비록 최근 제안된 좋은 수학적 성질을 만족시키는 IQA 척도들은 MSE와 비교하여 매우 향상된 주관적 화질 예측 성능을 보이지만, 상대적으로 높은 계산 복잡도를 가진다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 단순 라플라스 연산자를 이용한 좋은 수학적 특성을 가지는 새로운 IQA 척도를 제안한다. 제안 IQA 방법에 도입한 단순 라플라스 연산자는 인간 시각 체계의 망막에서의 광도 자극에 대한 시신경 반응을 효과적으로 모사할 뿐만 아니라 계산이 매우 단순하기 때문에, 제안 IQA 척도는 단순 라플라스 연산자를 사용하여 매우 빠른 계산 속도와 높은 주관적 화질 점수 예측력을 확보하였다. 제안 IQA 척도의 효과를 검증하기 위해, 최신 IQA 척도들과 광범위한 성능비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 IQA 척도는 모든 테스트 IQA 척도들 중 MSE를 제외하고 가장 빠른 처리 속도를 보였을 뿐만 아니라, 가장 높은 주관적 화질예측 성능을 보였다.
네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.
본 논문에서는 I/O 트레이스 리플레이어들의 분석을 통해 SSD 성능 평가에 적합한 리플레이어를 찾는다. 또한 저장장치의 성능 비교를 위한 척도로써 적합한 척도를 도출한다. 실험결과, 시간 리플레이어가 I/O 트레이스 리플레이어로써 적합함을 밝히고, Q2C의 합이 성능 평가에 적합한 척도임을 보인다.
이동전화망을 위한 신뢰성 높은 객관적 통화품질평가 척도개발을 위하여 Bark Spectral Distortion Perceptual Speech Quality Measure의 성능을 분석하여 이 척도들을 실제 환경에서 수집된 음성 데이터에 대해서 실험한 결과, 성능의 저하가 나타났다. 본 논문에서는 인간의 심리음향학적 특성인 마스킹을 적용하는 방안을 제안하여 그 유효성을 실험으로 확인하였다. 이때, masking threshold 계산에 tone 신호를 사용하기 때문에 음성신호에 대하여 계산할 경우 문제점이 있을 수 있으므로 scaling 을 적용하는 새로이 제안하였다. 디지털 이동통신망에서 수집된 음성 데이터에 대한 성능평가 결과, 기존의 척도들 보다 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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