순서쌍으로 주어진 자료 $(x_i, y_i), i=1,2,\cdots,n$ 들에 대한 독립변수와 관련된 추정은 회귀분석과는 달리 교정(calibration)이라고 불리워진다. 본 논문에서는 정규상 등과 같은 가정을 하지않고 비모수적인 커널방법을 이용하여 교정함수를 추정하고 추정된 교정함수의 붓스트랩 신뢰대를 이용한 독립변수의 구간추정을 제안하고자 한다. 교정과 커널방법에 대해 설명하였으며 독립변수의 추정에 대한 문헌적 고찰과 함께 붓스트랩 신뢰대에 대하여 첨언하였고 실제 자료를 통하여 다른방법과 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 퍼지-유전자 접근방법을 이용한 무감독 특징 선택방법에 대하여 나타내었다. 이 방법은 각각의 특징들의 중요도에 따라 순서를 정하기 위해 사용되는 weighted distance 를 포함하는 특징 평가 지표 (feature evaluation index)를 최소화시키는데 있다. 또한 특징 평가 지표에서 사용되는 각 패턴들의 쌍에 대하여 근접함의 정도를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 결정하고 유전자 알고리즘은 평가 지표를 최소화시킴으로써 각 특징의 중요도를 나타내는 최적의 weighting 계수의 집합을 한기 위하여 적용하였다.
본 연구는 실제 콘서트홀에서의 무대음향측정과 무대 위 연주평가를 통해 듀엣연주자의 무대음향 선호요인을 도출한 것이다. 실험은 1186석 규모의 공연장에서 진행하였으며, 무대에는 오케스트라 쉘(Orchestra Shell)이 설치되었다. 실험에는 15쌍(총30명)의 연주자가 참여하였고, 선별된 5개 위치에서 순서에 따라 쌍을 지어 자기연주에 따른 각 지점의 선호도를 평가하였다. 그 결과, 무대 중앙의 선호도가 가장 높은 것으로 나타났으며, CS(Clarity at stage) 및 $ST_{Late}$가 가장 유의한 선호요인으로 도출되었다.
본 연구는 가공방법이 다른 투습발수직물의 마찰 속도별 직물마찰음의 소리특성과 주관적 평가간의 관계를 분석하는 것을 목적으로 한다. 스포츠웨어용 투습발수직물 중 가공방법이 다른 4 종(PU 건식코팅, PU습식코팅, 시레가공, 라미네이팅)의 나일론 100% 시료를 대상으로 실험하였다. 마찰속도의 상세 설정이 가능한 직물소리 시뮬레이터 v. 4.0으로 제어가 되는 직물마찰음 발생장치를 사용하여 직물마찰음을 발생시켜 녹음하였다. 직물의 마찰 속도는 동작(walking, jogging, running)시 팔과 몸통 사이의 마찰속도를 분석하여 이 속도에 따라 직물마찰음을 발생시켰고, Sound quality system으로 7 가지(SPL, ${\triangle}L$, ${\triangle}f$, Loudness(Z), Sharpness(Z), Roughness(Z). Fluctuation Strength(Z)) 소리특성을 분석하였다. 주관적 평가는 9 개의 형용사 쌍에 대해 의미미분척도로 평가되었다. 소리특성 분석 결과, 속도별 소리특성은 가공방법에 따른 차이 없이 walking 시가 가장 덜 시끄러운 소리가 발생하였고, 가공방법에 따라서는 마찰속도에 따라 약간 차이가 있지만 라미네이팅가공을 한 시료가 가장 날카로운 소리를 발생시켰다. 주관적 평가 결과, '거슬리는'과 '불쾌한'의 감성에 대해서는 walking, jogging, running의 순서로, 시레가공, 라미네이팅, PU건식코팅, PU 습식코팅의 순서로 증가하였다.
Roome6)은 주어진 상태표로부터 최눈 k-CC를 구하고 이로 부터 k-SR의 종분할인 요소분할을 구하는 알고리즘을 제시하였다. 본 논문은 단순히 비트의 비교와 처리만으로 기본분할을 구할 수 있고 계산기 프로그램에 용이한 보라 개선된 두 알고리즘을 제시하였다. 기저분할의 쌍이란 개념을 정의하였고 이것을 이용함으로서 주어진 기저분할의 집합이 기저분할의 쌍의 요소만을 갖게되어 알고리즘이 간단화 되었다.
우편물을 배달순서대로 정렬하는 과정을 순로구분이라고 하는데, 우편물의 처리과정에서 가장 많은 시간이 소요되는 부분이 바로 이 순로구분 과정이다. 우정선진국의 순로구분 자동화 시스템은 바코드를 이용하여 순로구분를 자동으로 처리하고 있지만, 국내의 시스템은 순로구분의 전 단계까지만 수행하고 나머지 과정은 배달원이 자신의 경험에 의해 수작업으로 처리하고 있다. 본 논문에서는 우편물을 자동 검증하는 방법으로 바코드 대신에 우편영상 특징기반의 Virtual ID 사용을 위한 유사한 우편영상 추출방법을 제안한다. 제안 방법은 질의영상과 후보영상간의 유사성을 판별할 때, 각 영상의 수취인 영역에서 추출된 문자열 Bounding Box들의 대응되는 쌍을 결정하고 그 쌍들의 영역이 겹치는 정도를 유사도로 측정하는 방법이다 291개의 우편영상에 대하여 실험한 결과, 289개의 영상이 정상적으로 유사한 우편영상으로 추출되었다. 또한, 유사한 우편영상으로 추출된 영상의 평균개수는 3.78개로 비교적 높게 나왔지만 이는 실험 데이터에 동일 DM 발송 우편물이 연속적으로 위치한 경우가 많았기 때문이다.
Wassily Leontief가 미국 경제의 모델에 선형 대수를 적용한 이론으로 1973년에 노벨 경제학상을 받은 후로는 인문${\cdot}$사회 과학(특히 상경(商經) 분야)을 전공하는 사람에게도 선형 대수는 큰 관심 분야가 되었다. 그래서 1980년대 부터는 대학의 기초 과목으로써 선형 대수를 가르치는 것은 유행처럼 퍼졌고 또 가르침에 관한 연구도 활발하여졌다. 현행 우리나라의 초${\cdot}$중${\cdot}$고등 학교의 수학과 교육과정(이른바 “제 7차 개정”) 속에는 선형대수의 내용이 어느 정도 있으나 학생들에게 확실한 개념을 갖도록 가르치고 있지 않다. 수직선, 순서 쌍, n-겹수, 직교 좌표, 벡터 등 해석기하적인 내용과 선형 방정식계의 풀이법(가우스${\cdot}$조르단 소거법을 쓰지 않는 풀이법) 등 일반 대수적인 내용은 다루지만 선형 변환, 벡터 공간의 구조 등은 다루지 않는다. m${\sim}$n 행렬은 수학II에 나와 있긴 하나 소개하는 정도에 그친다. 한편 과학 계열 고등학교 학생을 위한 "고급 수학"에는 비교적 많은 양의 선형 대수의 내용이 있다. 일반 계열 고등학교의 수학에서도 선형 대수의 내용을 확장하고 학생들에게 확실한 개념을 갖도록 가르쳐서 이들이 대학에 진학하여 전공 분야에서 아무 어려움이 없도록 하는 것이 바람직하다.
스테레오스코픽 비디오 영상은 좌측영상과 우측영상으로 이루어진 한 쌍의 영상으로 구성되며, 이들 좌우 영상들 사이에는 높은 상관관계를 가진다. 스테레오 영상의 압축을 위한 부호화는 이들 좌우 영상의 높은 상관관계와 각 시각 내에서의 이웃 픽쳐와의 시간적 상관 관계를 모두 고려하여 이루어진다. 이 때, 왼쪽 영상의 정보는 기저층에서 처리하고 오른쪽 영상 정보는 상위 층에서 처리하는 것이 일반적이다. 본 논문은 MPEG-2 다시점 프로파일을 이용하여 입체영상 부호화 코덱을 구현할 때, 상위 층의 픽쳐 처리순서에 따라 부호화 효율이 어떻게 달라지는지를 분석하여, 실제 시스템 운용을 위한 코덱 구조를 제안하였으며, DTV 및 HDTV급 스테레오 시퀀스를 사용한 실험을 통하여 검증하였다.
본 연구에서는 음악 데이터 베이스에서 노래의 특정 구간과 가장 유사한 구간을 검색하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 음악을 다차원 시계열 데이터로 간주하고, 음악의 조성 차이 및 템포(tempo) 차이를 고려한 음악의 유사도 계산 방법을 사용한다. 유사도 계산의 전처리 단계에서 조성 차이를 보정하고, 비트(beat)를 검출하며, 추출된 크로마그램(chromagram)을 검출된 비트와 동기화 하여 평균한다. 이후, 동적 시간 왜곡(DTW; dynamic time warping)을 사용하여 두 구간사이의 유사도를 계산한 후 계산된 유사도 순서로 정렬된 검색 결과를 출력한다. 사용자는 제안된 시스템을 사용하여 선택 구간 유사도 검색과 자동 유사 검색 결과로 도출된 구간 쌍을 검토하여 유사 구간을 보다 쉽게 찾을 수 있다.
O-tree 표현법을 이용한 기존의 플로어플랜 알고리즘은 결정적 기법에 기반한 것으로써, 회로의 각 모듈을 차례대로 삭제한 후 가장 좋은 다른 위치에 삽입하는 과정을 함으로써 해 공간을 검색해 간다. 이는 모듈을 처리하는 순서에 따라 결과가 결정되는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Simulated Annealing 프레임을 이용하여 해 공간을 효과적으로 검색하는 방법을 제시한다. 이웃 해를 탐색하기 위한 플로어 플랜의 변형은 매우 단순하면서도 효과적인 두 가지 방법을 사용한다. 첫째 방법은 한 쌍의 모듈을 선택하여 상호위치를 맞바꾸는 방법이고, 둘째는 임의의 한 모듈을 선택하여 삭제한 후 삽입 가능한 모든 위치 중 임의의 한 곳에 삽입하는 연산을 사용한다. 실험 결과는 매우 고무적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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