본 연구에서는 글의 구성요소를 추측하는 가장 높은 성능을 나타내는 알고리즘을 제시한다. 실험 방법은 글의 각 문장에 대한 자질을 추출, 자질 선택, 그리고 데이터에 대해 여러 기계학습 알고리즘을 학습시킨 후 성능을 비교하여 진행하였다. 또한 이 중 가장 높은 성능을 보이는 CRF를 기존에 연구되어 있는 성능과도 비교하였다. 마지막으로 CRF가 구성요소를 추측하는 데 있어서 가장 높은 성능을 보이는 이유에 대해 분석하였다. 국내의 유명 어학원 및 토플 웹사이트를 통해 1969개의 토플 에세이를 수집했으며 2명의 전문 평가자를 통해 각 문장을 8개의 분류로 나누었다. 이를 CRF를 적용한 결과 87.2%의 F score가 나왔으며 기존 연구결과, 그리고 다른 알고리즘보다 높은 성능을 보였다.
인터넷 상에서 사용자들에 의해 생성되는 위치기반 컨텐츠의 종류와 형태가 관련 서비스와 함께 다양해지고 있다. 본 논문은 이러한 컨텐츠를 위한 컨텐츠 중심 네트워킹의 구조(Framework)를 제시한다. 제안하는 컨텐츠 중심 네트워킹 구조는 3가지 구성요소로 이루어진다. 가장 기반이 되는 첫 번째 요소는 Context에 기반한 컨텐츠 명명(Content Naming)이고, 두 번째 구성요소는 컨텐츠 중심의 네트워킹의 핵심 구성 요소인 캐쉬의 운용을 위한 메타 알고리즘이다. 마지막 구성요소로서 위치기반 컨텐츠에 대한 요청 및 획득을 위한 전달 메타 알고리즘을 제시한다.
본 연구에서는 유한 회전에 의한 효과를 고려한 곡선 보요소를 개발하고, 이 요소를 이용하여 공간뼈대 구조물의 기하학적 비선형 해석을 수행하였다. 이 곡선 보요소는 증분 변위장에 Rodriguez의 2차 유한 회전항을 포함시킴으로써, 유한 회전에 의한 기하학적 평형을 유지하도록 하였다. 대변형 해석을 위하여 Total Lagrangian 방법이 적용되었으며, 비선형 해석을 수행하기 위한 알고리즘으로는, 여러개의 임계점을 갖는 비선형 거동가지도 추적할 수 있도록 하중 및 변위 증분의 조합법이 사용되었다. 공간 뼈대 구조물의 해석 예제를 통하여, 기하학적 비선형 해석에서 발생하는 유한 회전에 의한 효과를 확인하고, 본 연구에서 제안한 유한요소의 효율성 및 비선형 알고리즘으로 선택한 하중 및 변위 증분의 조합법의 적용성을 입증하였다.
3 차원 입체 형상을 표현하기 위한 수단으로서 도면을 사용하는 방법이 생산현장에서 많이 활용되고 있다. 그러나 이 방법은 정투영 과정에서 정보 손실이 발생하기 때문에 3차원 후보 요소의 빈번한 조합 탐색 및 복잡한 기하 연산을 필요로 한다. 특히 , 이면도로부터 복원과정은 면도의 생략으로 인하여 수많은 허요소를 생성한다. 본 논문은 효율적인 허요소 축소를 통하여 이면도로부터 다면체를 바르게 복원하는 이단계 알고리즘을 제안한다. 1 단계에서는 이면도와의 정합성에 필수적인 최소한의 3차원 후보요소를 생성한후 , 정투영시 이면도와 일치하는 부분 물체를 복원한다. 2단계에서는 부분 물체에 직교면을 덧붙임으로써 기하학적으로 타당한 완전 물체를 복원한다. 실험결과를 통하여 제안방법이 기존 방법들에 비해 적은 수의 3차원 후보 요소를 생성시키면서 이면도로로부터 3차원 물체를 빠르게 생성하는 것을 보인다.
균열의 선단 부근에 대한 응력분포를 합리적으로 예측하기 위해서는 균열을 포함하는 구조물의 국부적인 형상을 정밀하게 모델링해야 하며 이것은 상당한 시간이 요구되는 어려운 작업이 될 수 밖에 없다. 따라서, 본 연구에서는 영역 내부의 요소분할이 필요 없는 경계요소법을 적용하여 균열 선단 부근의 복잡한 형상을 좀더 손쉽게 모델링하는 한편 나머지 부분은 기존의 유한요소법으로 모델링하여 이를 결합하는 해석할 수 있는 수치적 알고리즘을 연구하였다. 균열 선단 부근의 특이점 거동을 처리하기 위하여 다영역 경계요소법을 적용하고, 나머지 원방을 유한요소법을 적용하여 해석할 수 있도록 기존의 연성해석 기법을 수정, 발전시켜 다영역 경계 요소-유한요소 혼합형 정식화를 수행하였으며, 이를 바탕으로 2차원 탄성문제에 대한 수치계산을 수행함으로써 개발된 알고리즘의 타당성을 검토하였다.
본 논문에서는 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출을 설명한다. 기존의 얼굴 전체 영역을 사용한 검출의 문제점과 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법의 차이점을 제시하며, 얼굴 전체 영역을 사용한 검출 방법에서 해결하기 어려운 문제점을 해결 하고자 한다. 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법은 Support Vector Machines (SVM)을 사용한다. 이 SVM을 사용하여 독립적으로 얼굴 요소를 찾으며, 각각의 얼굴 요소의 위치 정보를 이용한 지식 기반 방법을 이용하여 최종 얼굴 영역을 판별해 낸다 실험 결과에서 알 수 있듯이 얼굴 요소 기반 알고리즘은 얼굴 요소 가려짐 및 얼굴 요소의 유실에 강인함을 볼 수 있다.
본 논문은 콘크리트 균열방향의 회전 및 철근의 항복에 따른 2차원 R/C 구조물의 극한거동 덴 한계상태설계에 관한 연구를 다룬 것으로, 유한요소모델에 적용하여 비선형 해석 및 한계상태설계가 가능한 수치 해석 및 설계 알고리즘을 소개하였다. 철근의 설계를 위하여, 각 유한요소의 극한거동에 기초한 한계상태설계방정식이 유한요소 알고리즘에 도입되었다. 한편, 하중에 따른 콘크리트 균열방향의 회전 및 철근의 항복을 고려한 2차원 R/C 평면요소의 단순화된 실용적 비선형 응력-변형률 거동의 구성관계모델을 제시하여 비선형 유한요소해석 알고리즘을 구성하였다 제시된 해석 모델을 R/C 전단벽의 실험모델과 비교하여 검증하도록 하였으며, R/C 전단벽에 대한 설계 예를 통하여, 각각의 유한요소에서 얻어진 설계 철근비를 한계상태설계방정식으로부터 산정하였다.
본 논문에서는 클러스터 측정(Cluster Measurement)과 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스링 알고리즘을 제안한다. 유전자 알고리즘의 요소를 클러스터링에 대입하고 클러스터 측정을 적합도 함수에 대입하여 문서 클러스터링을 구현하였다. 성능 평가를 위하여 한국일보-20000/한국일보-40075 문서범주화 실험문서집합의 데이터 셋을 이용하였다. 클러스터링 성능 평가 결과 AS Index가 DB Index, RS Index 보다 좋은 성능을 보여준다. 또한 제안한 알고리즘이 K-means 클러스터링 알고리즘에 비교해 안정적으로 좋은 성능을 보여준다.
사진 촬영 당시의 외부표정요소 추정 방법에는 공선조건식 기반 후방교회법이 널리 사용되지만 초기값을 필요로 하고, 그 값에 민감하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 초기값을 필요로 하지 않는 외부표정요소 알고리즘인 쿼터니언 기반 공간후방교회법과 PnP (Perspective-n-Point algorithm)을 소개하고 그 결과를 비교하였다. 두 결과를 비교하기 위하여 일반 스마트폰으로 취득한 영상을 사용하였고, 지상기준점 취득은 본 연구진이 보유하고 있는 하이브리드 MMS (Mobile Mapping System) 점군 자료를 이용하였다. 그 결과, 공선조건식 기반 SPR (Single Photo Resection)을 참값으로 할 때, 쿼터니언 기반 SPR이 PnP 알고리즘에 비해 자세각 추정 정확도가 높았다. 카메라 위치추정의 경우에는 두 알고리즘 모두 지상기준점과 비교했을 때 0.8m 내의 정확도를 보임을 확인하였다.
게임 법에서 NPC들이 목표 위치로 이동하기 위하여 A* 알고리즘을 비롯한 다양한 알고리즘들을 이용하여 탐색해 왔다. 그 중 가장 많이 사용하는 알고리즘은 탐색속도가 빠른 A*이다. 그러나 A*에는 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫 번째는 무작위로 변화하는 법에서는 변할 때마다 모든 계산을 다시 해야하며 잘못될 경우에는 목표를 찾지 못할 경우도 있다. 두 번째는 장애물 같이 NPC에 피해를 입히는 위험요소들이 위치하는 곳을 피하여 이동하기가 힘이 든다. 물론 위험 요소들에게 가중치를 부여하며 가중치가 높은 곳은 이동하지 않게도 할 수 있지만 위험 요소들의 근처에 이동하는 경우에는 제어하기 힘이 든다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Dynamic Programming을 이용하여 길찾기 알고리즘에 적용하였다. 적용한 결과 무작위로 변화하는 맵 상의 변화에 잘 적응하였으며, NPC들이 자신의 위험 요소들을 멀리 피해가는 모습을 볼 수 있었다. 또한 A*와 비교에서도 좋은 결과가 나왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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