휘도(Luminance)는 냉음극 형광램프(Cold Cathode Fluorescent Lamp : CCFL)의 신뢰성을 평가하는데 있어 중요한 항목으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 휘도 측정시 주위 온도 및 습도에 따라 측정감이 어떻게 변화하는가를 일반화 선형모형(Generalize Linear Model)을 이용하여 알아보고, 측정시의 환경조건 및 측정 오차에 대한 지침을 제시할 수 있게 된다.
일반화된 삼각함수 퍼지집합은 삼각함수 퍼지수의 일반화이다. Zadeh([7])는 확률을 이용하여 퍼지이벤트에 대한 확률을 정의하였다. 우리는 정규분포와 지수분포를 각각 이용하여 실수 $\mathbb{R}$ 위에서 정규퍼지확률과 지수퍼지확률을 정의하고, 일반화된 삼각함수 퍼지집합에 대하여 정규퍼지확률과 지수퍼지확률을 계산하였다.
본 논문에서는 모델에 기반한 2차원 영상인식 알고리즘 중에 하나인 일반화된 허프변환(Generalized Hough Transform)에 대하여 색상정보까지 포함할 수 있도록 기존의 알고리즘을 확장하는 방법을 제시하였고, 이에 의한 실험결과를 간단히 고찰하였다. 기존의 일반화된 허프변환은 대상물의 윤곽선 정보에 기반을 두었기 때문에, 윤곽선 정보가 일치하면 대상물의 색상이나 명암분포가 달라도 동일한 대상물로 인식할 가능성이 있다. 따라서, 일반화된 허프변환을 확장하여 대상물의 모델링과 인식과정에 색상정보(chromatic information)를 포함한다면 2D 영상인식시 컬러정보를 활용할 수 있는 장점이 있다. 여기에서는 실제로 모델링 과정과 인식과정에서 색상정보를 반영하기 위한 간략한 방법과, 이에 따른 실험결과를 제시하였다. 간단한 2D 위치변환이 존재하는 실험에서 윤곽선의 모양이 거의 일치하더라도 색상이 다른 대상물이 존재할 경우에 이를 올바로 구분할 수 있었다.
다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 분산환경에서 데이터마이닝을 효율적으로 하기 위해 데이터 일반화과정으로 데이터 일반화 기법과 데이터 큐브구성 기법을 제안하였다. 그리고 일반화 과정 이후 생성된 데이터 큐브로부터 가장 유용한 데이터를 찾기 위한 방법으로 신경망의 전통적인 자기형상화기법을 응용한 동적 자기구성 지도기법을 제안하였고 이를 위한 시스템 구조를 설계하였다.
Ada 언어의 일반화(Generic) 메커니즘은 복잡한 대형 시스템의 설계에 있어 소프트웨어의 재사용성을 높이기 위한 효과적인 방편으로 사용되어 왔다. 일반화 모듈은 기능 또는 알고리즘은 정의되었으나 파라미터의 구체적인 속성이 아직 정해지지 않은 한 개의 소프트웨어 모듈을 다양한 파라미터를 적용하여 여러 곳에서 반복적으로 사용할 수 있도록 한 개념이다. 정형이론 및 구조적 설계기법에 기반한 설계도구인 Stalemate 또한 설계 모듈의 반복적인 재사용을 위해 일반화 차트(Generic Chart)를 제공하고 있다. ATCS(Air Traffic Control System) 설계 모듈에 적용한 결과 두 가지 모두 소프트웨어의 재사용과 설계의 효율성 향상을 위한 도구로 활용할 수 있으며 Statemate의 경우 일반화 차트를 다양한 자료형으로 실례화(Instantiation)할 수 있다면 보다 효과적인 설계모듈의 재사용이 가능할 것이다.
본 연구에서는 일반화된 let-다형성(let-polymorphic) 타입 유추 알고리즘을 제시하고, 이로부터 얻어지는 모든 예 알고리즘들은 Hindley/Milner 타입 체계를 안전하고 완전하게 (sound and complete) 구현하고 있음을 증명하며, 일반화된 알고리즘의 두 예 알고리즘들간에 어느 한쪽이 항상 오류를 더 신속히 감지하게 되는 조건을 제시한다. 일반화된 알고리즘으로부터 이론적으로 검증된 두 타입 유추 알고리즘, 즉, 상향성 표준 타입 유추 알고리즘 W와 하향성 알고리즘 M 뿐만 아니라 두 알고리즘의 혼성 알고리즘(hybrid algorithm)을 만들 수 있다. 만들어진 예 알고리즘들의 안전성, 완전성, 상대적인 신속한 오류 감지 성질들은 본 논문의 증명에 의해 자동적으로 유추된다. 본 논문에서 제시되는 알고리즘으로부터 만들어 낼 수 있는 예 알고르즘에는 SML/NJ와 Objective Caml 컴파일러에서 채택한 알고리즘을 포함하고 있다.
본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 독립적이면서 대표적인 강화학습법인 Q-학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 the Prey and Hunters Problem를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM 을 이용한 일반화 방법을 제안한다. 이 방법은 다층 퍼셉트론 신경망과 역전파 알고리즘을 이용한 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM 을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 채 경험하지 못한 상태-행동들에 대한 Q 값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다.
최근 다구찌 실험에 대한 관심이 고조되어 일반화 선형모형에서 평균과 분산의 동시모형화가 연구되고 있다. 하나의 자료 변환만으로는 자료분석에 필요한 모든 조건들을 만족시킬 수 없기 때문에 다구찌 품질실험의 자료들을 일반화 선형모형으로 분석하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이 자료변환법과 일반선형모형을 이용한 분석법을 소개, 비교하고 일반화 선형모형을 다구찌 자료에 적용할 수 있는 GLIM 프로그램을 제시한다.
Baldwin은 진리함수사상을 이용하는 근사추론법을 정의하였다. 우리는 논문[4]에서 기존에 사용되는 진리함수사상 이외에 새로운 진리함수사상 두 가지를 정의하여 일반화된 연역추론에 적용한 결과를 소개하였다. 이 논문에서는 이 진리함수사상을 적용한 일반화된 대우추론에 대하여 알아보고 그 결과를 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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