After COVID-19, team's collaborations are conducted online using whiteboard tools as remote working increases. In order to understand the problems of the convergence process using online whiteboard tools, an observation study comparing online and offline collaboration and a focus group interview were conducted. In addition, a questionnaire was conducted to confirm the found problem, and a solution idea was proposed. through in-depth interviews, we validate the proposed ideas. The convergence process of collaboration using online whiteboard tools had problems ; "excessive amount of information", "shift of view", "role of facilitator". To solve the problems, we proposed the idea of classifying each stage of the collaboration process, providing a navigator, and facilitator request system window. This paper proposed an idea that can effectively help the convergence process directly related to decision-making during the online collaboration process through analysis of advantages and problems of online and offline collaboration.
This paper presents a stochastic convergence analysis of LMS algorithm and VS-LMS algorithm for IIR filters using equation error formulation. Under the assumption that the signal is white Gaussian, theoretical equations that characterize the mean and mean-squared behaviors of the algorithms are derived. Computer simulation results show fairly good agreements between the theoretical and the empirical behaviors of the algorithms.
일반적으로 음향 반향 제거에서 반향의 임펄스 응답이 큰 경우 주파수 영역의 알고리듬은 시간 영역 알고리듬에 비해 긴 임펄스 응답에 따른 많은 계산량과 입력신호의 통계적 특성에 의한 영향을 줄일 수 있다. 그러나 주파수 영역 알고리듬에서는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환시킬 때 필터 차수의 2배의 FFT 연산이 필요하게 되어, 긴 차수로 인한 실행 시간 지연이 발생하고 많은 메모리가 필요하다. 이러한 문제점을 감소시키고 수렴성능을 향상시키기 위한 MDF 알고리듬이 제안되었으나 계산량이 많은 단점이 있고, UMDF와 AUMDF 알고리듬은 계산량은 감소되나 수렴성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 MDF 알고리듬과 거의 동일한 수렴성능을 유지하면서 연산량과 메모리를 줄일 수 있는 수정된 AUMDF 알고리듬을 제안하였으며, 모의 실험을 통해 결과를 확인하였다.
일차원 및 이차원의 단순한 문제에 대하여 계층 요소를 사용한 혼합 차수 유한 요소해의 정확성 및 수렴성을 조사하였다. 이러한 작업은 임의의 차수를 가진 블록들을 조합하여 요소를 구성함으로서 이루어질 수 있다. 블록간의 연결성이 유지될 수 있는 블록의 구성과 요소 생성에 대하여는 코드개발과 관련하여 설명하고 있으며, 서로 다른 차수를 가진 인접 블록간의 해의 연속성에 대하여는 계층 요소의 구성과 관련하여 서술되었다. 수치적 결과는 블록의 차수를 잘 선택함으로서 유한 요소해의 수렴성과 정확성을 증가시킬 수 있음을 보여주고 있으며, 고차 요소 영역을 너무 많이 할당하여 선형 요소의 영역이 너무 적을 경우에는 경계 조건에 따라 오차가 내부로 전파됨을 보여준다. 또한 세분화된 요소에 대한 고차 보간의 경우, 해의 수렴성이 저해될 수 있음이 발견되었다.
자판기 분야의 거래질서를 확립하고 소비자의 적극적인 권리 보호를 목적으로 표준약관이 마련된다. 한국소비자보호원은 자판기분야를 포함, 주요거래 9분야에 걸쳐 표준약관(안)을 마련하는 작업을 올초부터 진행, 최근 해당 산업 각 분야의 검토의견을 수렴한 후 공정거래위원회에 초안을 제출했다. 이 초안은 공정거래위원회의 검토를 거쳐 수정 보완을 진행한후 내년 공청회를 거쳐 공식약관으로 확정되게 된다. 본 협회에서는 한국소비자보호원의 요청을 받아 자판기 분야 표준약관에 대한 업계 의견을 수렴한 후, 이를 종합한 업계 의견서를 제출했다. 자판기 분야 표준약관은 공정한 거래질서 확립이라는 근본취지는 높이 살 수 있으나 산업에 끼치는 영향은 엄밀히 말해 득이 될게 없다. 소비자보호를 강화하는 조항들이 오히려 기존 자판기 유통에 불리한 측면으로 작용할 수가 있어 가뜩이나 불황인 산업현실에서 우려되는 부분이 적지 않다. 하지만 자판기 유통도 보다 선진화하고 소비자 중심이 되기 위해서는 어짜피 거쳐 가야할 진통이다. 따라서 이 차에 합리적이고 효과적인 표준약관이 마련될 수 있는 계기로 삼아야 할 것이다. 본란에서는 한국소비자보호원이 마련한 자판기분야 표준약과 초안의 내용과 본 협회가 업계의 의견을 수렴, 제출한 의견서를 중심으로 현재의 표준약관 초안이 안고 있는 문제점과 보완방향을 살펴보기로 한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.04a
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pp.353-356
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2000
본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.11-13
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2011
양방향 필터 (Bilateral filter)는 에지 보전 평활화 필터로써 디노이징, 반사 제거, 스테레오 매칭 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이는 기존의 가우시안 필터에 사용되는 공간 도메인 커널 (spatial kernel)이외에 강도 도메인 커널 (range kernel)을 추가로 사용하여 비슷한 강도의 픽셀에 높은 가중치를 부여함으로써 에지를 보전하면서 평활화를 한다. 또한 양방향 필터는 비등방성 확산 필터 (Anisotropic diffusion filter)와 달리 항상 수렴을 보장한다. 따라서 본 논문에서는 고정점 반복 이론을 적용하여 양방향 필터의 수렴을 수학적으로 증명한다.
능동소음제어를 위하여 수렴속도가 빠르면서 정상상태오차를 최소화하는 오차보상 NLMS 알고리듬인 CNLMS 알고리듬을 제안하였다. 이 CNLMS 알고리듬에서는 수렴속도를 빠르게 하기 위하여 입력소음과 오차소음의 전력에 따라 수렴인자를 가변시킨 NLMS 알고리듬을 사용하였다. 도한 정상상태오차를 최소화하기 위하여 소음발생기를 사용하지 않고 오차경로에서 발생하는 소음오차를 더욱 작아지도록 보상하는 보조시스템을 사용하여 안정된 능동소음제어가 되도록 하였다. 이와 같은 시스템의 성능을 기존의 적응디지틀필터인 LMS 및 NLMS 알고리듬을 이용한 필터의 그 성능과 비교하였다. 각 알고리듬에 대한 시뮬레이션을 행한 결과, 제안한 CNLMS 알고리듬의 소음레벨은 LMS 및 NLMS 알고리듬의 것보다 각각 평균 14dB 및 6dB 정도 더 큰 감쇄효과가 있음을 확인하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.11
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pp.2459-2469
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1997
In this paper, the multi-stage radius-directed algorithm is applied to fractionally spaced equalizers which are insensitive to the sampling timing-phase. these equalizers exhibit good convergence characeristics when compared to fractionally spaced blind equalizers using conventional blind algorithms. Also, multi-model fractionally spaced blind equalizers, which use multiple symbol spaced blind equalizers that operate independently, converge faster than conventional fractionally spaced blind equalizers.
유한요소법을 이용하여 반도체 해석을 하는 경우 국부적인 overshoot, 진동 및 해의 발산등의 문제점등이 발생하기 쉽다. 이는 지배방정식의 특성에 좌우되는 경우가 많은데 특히 반도체 전류연속 방정식을 처리하는 데는 그 해석이 매우 불안정하다. 본 연구에서는 유한요소법을 반도체 해석에 적용하는 경우 해의 발산원인을 적용 방정식의 수치적 안정도 검사에 의하여 도출하였으며 이 요인이 요소상수 m의 값에 좌우됨을 밝혔다. 또한 요소상수가 후치조작에 의해서만 계산될 수 있는 단점을 보완하기 위하여 적응요소법을 도입하여 프로그램으로 구현함으로써 임의의 초기 요소망과 초기치에 대해서도 자동적으로 해의 수렴을 얻을 수 있는 적응해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램의 효용성을 검증하기 위하여 GaAs MESFET 모델을 선정하여 계산하였고 산출 결과를 검토해 본 결과 임의의 초기치에 대해서도 강인한 수렴성을 얻을 수 있었으며 요소 분할이 필요한 부위에만 집중됨으로써 비교적 적은 수의 요소만으로도 해를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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