본 논문에서는 평판 플라즈마 표시장치(PDP)의 휘도를 개선할 수 있는 방법으로서 불규칙 어드레싱 방식을 제안하고 있다. 종래의 계조 조정 방식에서 주사 전극의 선택이 한 가지 순열조합에 의해 순차적으로 일어나는 것에 반하여 불규칙 어드레싱에서는 화소의 발광시간을 90%이상으로 늘릴 수 있도록 비순차적으로 주사 전극을 선택한다. 이 방식은 PDP의 물리적 구조에 무관하며 구동 전압이나 전류 등을 바꾸지 않고도 구현이 가능한 장점을 가진다.
반려동물의 이상행동 탐지를 위한 센서 데이터를 수집하는 과정에서 발생하는 시간과 비용의 문제로 인해 데이터 증강이 요구되고 있다. 본 논문에서는 통계적 변형과 GAN 기반의 데이터 증강을 통해 반려동물의 정상행동과 이상행동으로 분류하는 방법을 제안한다. 통계적 변형은 회전, 순열, 조합 등을 이용하며, GAN을 통해 원본 데이터에 노이즈가 포함된 유사한 데이터를 생성한다. 증강된 모든 데이터는 원본 데이터와 함께 학습 데이터로 사용한다. 최종적으로, LSTM의 단점을 보완한 Convolutional LSTM 모델을 통해 반려동물의 정상행동 인식의 범주를 넓혀 보다 정확한 이상행동을 인식하고자 한다.
허용응력설계법과 극한한계 상태 설계법에 근거한 케이블과 보강형을 갖는 PSC 사장교의 예를 통해서 통계학적 확률분포를 고려한 확률론적인 위험성을 평가하였다. 사용성 한계상태 및 극한 한계상태에서의 케이블요소의 파괴확률과 거더의 최대 정모멘트. 부모멘트 발생단면, 그리고 최대전단력의 작용단면에서 각각의 요소 파괴 확률을 설계변수의 응답면에서 검토하였다. 응답면 기법(RSM)은 복잡한 다자유도 구조물에서 MCS를 사용하여 얻을 수 없는 상대적으로 매우 작은 파괴 확률값을 얻기 위해 사용이 가능할 뿐만 아니라, FOSM으로 쉽게 얻을 수 없는 한계상태방정식의 미분형태에도 성공적으로 적용이 가능 하다. 케이블과 보강형으로 구성된 병렬저항구조를 시스템 해석을 위해 각각 직렬구조로 연결하여 전체구조물의 체계신뢰성을 평가하고, 제안된 붕괴모드조합 예측값과 비교분석하였다. 제안된 붕괴모드의 조합에 의한 파괴확률검토는 조건부 파괴에 대한 동일한 발생확률을 구하며, 순열방법보다 개선된 시간비용과 효율성을 제공하며, 상하한계파괴확률을 구하는 체계 신뢰성해석에서 검토되지 않는 요소파괴의 조합에 의한 시스템의 위험성 검토를 제공한다.
차량이동통신망의 가장 중요한 서비스 중의 하나인 안전운전 및 사고방지는 브로드캐스트의 신뢰적 전송에 크게 좌우된다. 브로드캐스트의 신뢰적 전송과 관련된 기존 연구들은 네트워크 밀집 상황에 따라 경쟁윈도우(Contention Window)의 크기를 휴리스틱하게 조절하는 방법을 통해 신뢰적 전송이 가능하도록 제안하고 있으나, 이러한 방법들은 여러 가지 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 경쟁 노드들의 수와 경쟁윈도우의 크기에 따른 싱글홉 브로드캐스트 전송 실패 확률을 계산할 수 있는 확률모델을 제안한다. 이 모델을 통해 경쟁노드의 수에 따른 브로드캐스트 전송 실패 확률을 최소로 하는 경쟁윈도우의 최소 크기를 계산하고, 브로드캐스트 시 경쟁윈도우의 크기로 사용함으로써, 가능한 최소의 전송딜레이를 가지는 동시에 브로드캐스트 전송 신뢰도를 크게 향상시킨다. 이 모델의 정확도 및 싱글홉, 멀티홉 브로드캐스트 전송의 신뢰도를 다양한 네트워크 밀도 시나리오에 따른 시뮬레이션을 통해 검증하였고, 거의 100 퍼센트에 가까운 신뢰적 전송 결과를 보여준다.
다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.
마이크로어레이 실험의 실험자들은 원 측정치인 영상을 조사하여 통계적 분석이 가능한 자료의 형태로 변환하는데 이러한 과정을 흔히 사전 처리라고 부른다. 마이크로어레이의 사전 처리는 불량 영상의 제거(filtering), 결측치의 대치와 표준화로 세분되어질 수 있다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 각각에 대하여서는 많은 연구가 보고되었으나, 사전 처리를 구성하는 원소들간의 적정한 순서에 대하여서는 연구가 미흡하다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 중 어느 것이 먼저 실시되어야 하는지에 대하여서 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 사전 처리 순서에 대한 탐색적 시도로서 대장암과 위암을 대상으로 실시한 두 조의 cDNA 마이크로어레이 실험 자료를 이용하여 사전 처리를 구성하는 원소들간의 다양한 순서에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 어떻게 변화하는지를 분석하고 있다. 즉, 결측치대치와 표준화의 여러가지 방법들의 조합에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 얼마나 일치적인가를 확인하고자 한다. 결측치 대치 방법으로는 K 최근접 이웃 방법과 베이지안 주성분 분석을 고려하였고, 표준화 방법으로는 전체 표준화, 블럭별 국소(within-print tip group) 평활 표준화 그리고 분산 안정화를 유도하는 표준화 방법을 적용하였다. 따라서 사전 처리를 구성하는 두개 원소가 각각 2개 수준과 3개 수준을 가지고 있고, 두개 원소의 순열에 따른 모든 가능한 사전 처리 개수 수는 12개가 된다. 본 연구에서는 12개 사전 처리 방법 각각에 따라 정상 조직과 암 조직간 특이적으로 발현하는 유전자 군을 검색하였고, 사전 처리 순서를 바꾸었을때 유전자 군이 얼마나 일치적으로 유지되는지를 파악하고 있다. 표준화 방법으로 분산 안정화 표준화를 사용할 경우는 사전 처리 순서에 따라 특이 발현 유전자 군이 다소 민감하게 변하는 것을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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