• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.1-9
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• 1996

본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.691-693
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• 2002

일반화 다각형(generalized polygons)이란 선분과 호로 둘러싸인 $R^2$영역으로 정의되는 확장된 다각형 개념으로 로보틱스 등의 응용 분야에서 다루는 중요한 도형군이다. 로보틱스에 응용되는 컴퓨터 기하학 알고리즘의 대부분은 선분이나 다각형을 다루도록 개발되어 있어 로봇 작업환경의 다양한 물체들을 선분만으로 모델링해야만 알고리즘의 적용이 가능하다. 기존의 알고리즘들을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 확대한다면 보다 유연한 모델링을 가능하게 할 것이다. 주 논문에서는 컴퓨터 기하학분야의 대표적인 알고리즘인 plane-sweep 알고리즘을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 수정하고 구현한다. 이를 로보틱스이 응용분야중 하나인 고정쇠 문제(fixturing)에 적용한다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.101-101
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• 2004

일반화는 지도요소들을 선택, 과장, 강조, 상징화 등을 통해 공간현상의 의미가 지도에 잘 반영될 수 있도록 지도화 하는 방법이다. 일반화는 지도학에서 오랜 전통을 갖고 있지만, 연구방향은 주로 알고리즘과 공간 데이타 모델링을 중심으로 진행되었다. 일반화는 다양한 과정을 통해 모자이크된 지리적인 현상을 질서 있게 지도화해야 하기 때문에 단순한 기하학적 원리가 아닌 지도학 및 지리학적인 원리를 적용할 필요가 있다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.223-225
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• 2000

사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.484-486
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• 2004

현재 침입탐지시스템이 직면하고 있는 문제점 중 하나는 침입탐지시스템이 발생시키는 경보의 수가 실제공격 횟수에 비해 너무 많다는 점이다. 따라서 침입시도 정보관리자의 경보 분석을 도와 줄 수 있는 침입시도 정보 클러스터링 기법들이 최근 소개되고 있다. AOI를 이용한 기법 또한 그중 하나이다 하지만 기존 AOI 알고리즘은 속성 칸에 대한 과도한 일반화를 발생시키는 문제점이 있다 이에 본 논문에서는 AOI 알고리즘의 속성 일반화 단계 수정을 통한 과도한 일반화 방지에 대한 방법을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.379-389
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• 2009

본 연구에서는 그 동안 교과부에서 추진해 온 유러닝 시범학교들의 효과를 분석해 보고 그 성과를 일반화할 수 있는 방안을 제시하였다. 이에 따라 유러닝 효과성의 지표를 만족도, 효능감, 학업성취도, 일반화 가능성으로 정하고 유러닝 연구학교의 운영 결과와 선행연구의 결과를 재분석하고 시사점을 도출하고 그 시사점에 기초하여 유러닝의 효과를 일반화 시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 유러닝의 일반화 방안은 도입단계, 확산단계, 정착단계로 나누어 점진적으로 진행할 수 있도록 제시하였으며, 각 단계는 정책, 교수 학습, 품질제고, 기술적용 등의 4개 요소로 세분해 구체적인 내용을 제시하였다. 유러닝의 일반화 방안은 유러닝의 효과를 좌우하는 유비쿼터스 기술의 발전 방향에 따라 달라질 수 있겠으나 본 연구에서 제시한 일반화 방안은 3단계를 통한 점진적인 방법을 취하고 있어 향후 유비쿼터스 기술의 변화에도 어느 정도 대응할 수 있을 것으로 사료된다.

• Spatial Information Research
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• 제6권1호
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• pp.11-23
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• 1998

GIS 분야에서 지도 일반화는 공간자료의 상세도를 결정하여 효과적으로 자료를 가시화(Visualixation)하거나 자료의 해상력을 변화시켜 변환하는 기능을 수행한다. 최근까지 지도 일반화는 선사상 (Line Features)에 집중되었고, 수치지도를 구성하고 있는 정보량과 그 중요성에 비하여 점사상 (Point Features)에 대한 연구는 상대적으로 미미하였다. 이러한 맥락에서 본 연구는 점사상에 대한 구체적인 일반화 방안을 모색하는데 목적을 둔다. 특히 점사상의 일반화에서 원자료의 기하학적 특성을 파악하는데 가장 중요하게 고려한 요소로 점사상의 분포패턴을 선정하였다. 즉 'Grieg-Smith방법'을 활용한 방격분석 (Quadrat Analysis)과 최근린분석 (Nearest-Neighbour Analysis)를 통해 점사상이 갖고 있는 분포패턴의 특성을 찾아낸 다음, 이를 변형시키지 않도록 일반화의 기준거리(Threshold)를 설정하여 점사상을 제거하는 방법을 통해 점사상의 일반화를 시도하였다. 따라서 이 연구에서 제시한 점사상의 일반화 방안은 원래 점사상이 갖고 있는 기하학적 특성을 최대한 유지한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제14권3호
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• pp.357-375
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• 2012

본 연구는 증가패턴의 유형에 따른 6학년 학생들의 일반화 방법의 특징을 조사하는데에 그 목적이 있다. 본 연구에서는 ax, x+a, ax+c, ax2, ax2+c 유형과 관련된 총 6개의 문항들로 검사지를 구성하였으며, 이 검사지를 활용하여 초등학교 6학년 학생 290명의 일반화 방법을 조사하였다. 본 연구의 결과로서 대수적 일반화와 관련하여 학생들은 ax유형에서 가장 높은 대수적 일반화 수행 정도를 나타냈고, 그 다음으로는 ax2, x+a, ax+c, ax2+c의 순서로 낮은 수행 정도를 나타냈다. 또한 학생들의 일반화 수행 정도는 동일한 패턴 유형이라고 하더라도 패턴의 맥락에 따라 큰 차이가 나는 것으로 확인되었는 바, 학생들의 패턴 일반화 활동을 더욱 풍부하게 하기 위해서는 가능하면 다양한 맥락의 패턴을 학생들에게 제공하는 것이 바람직하다고 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.212-217
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• 2012

확률공간 (${\Omega}$, $\mathfrak{F}$, $P$) 위에 정의된 퍼지집합을 퍼지이벤트라 한다. Zadeh는 확률 $P$를 이용하여 퍼지이벤트 $A$에 대한 확률을 정의하였다. 우리는 일반화된 삼각퍼지집합을 정의하고 거기에 확장된 대수적 작용소를 적용하였다. 일반화된 삼각퍼지집합은 대칭적이지만 함숫값으로 1을 갖지 않을 수 있다. 두 개의 일반화된 삼각퍼지집합 $A$와 $B$에 대하여 $A(+)B$와 $A(-)B$는 일반화된 사다리꼴퍼지집합이 되었지만, $A({\cdot})B$와 $A(/)B$는 일반화된 삼각퍼지집합도 되지 않았고 일반화된 사다리꼴퍼지집합도 되지 않았다. 그리고 정규분포를 이용하여 $\mathbb{R}$위에서 정규퍼지확률을 정의하였다. 그리고 일반화된 삼각퍼지집합에 대한 정규퍼지확률을 계산하였다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.143-151
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• 2017

일반화된 허프변환은 임의의 형태의 2차원 모델을 입력영상에서 탐지 및 추출하는데 사용되어지는 효과적인 방법이다. 그러나 일반화된 허프변환의 단점으로 실행시간이 오래 걸린다는 것과 과도한 메모리 사용을 들 수 있다. 그래서 현재까지의 대부분의 연구는 일반화된 허프변환의 실행시간과 메모리 사용량을 줄이는데 집중되어왔다. 그러나 실행시간과 메모리 사용을 줄여서 개선된 알고리즘이 입력 영상에 존재하는 노이즈를 고려할 경우 어떤 성능을 제공하는가는 여전히 불분명하다. 그러므로 본 논문은 일반화된 허프변환의 성능 평가를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 일반화된 허프변환을 신호탐지 이론의 탐지기로 간주하며 ROC 커브를 사용해서 일반화된 허프변환의 성능을 정의한다. 마지막으로 입력 영상에서의 노이즈를 고려한 정량적인 성능 평가가 가능함을 보인다.