본 논문은 컬러 역하프토닝에서 참조표에 기반을 둔 벡터적응필터 방법을 제안한다. 역하프토닝은 하프톤영상을 연속계조 영상으로 변환한다. 참조표를 사용하는 방법에는 템플레이트와 학습영상이 필요하며 샘플 하프톤영상과 원영상내의 분포된 패턴으로부터 참조표를 구할 수 있다. 일반적으로 참조표에 기반한 방법들이 다른 방법에 비하여 처리가 빠르며 PSNR면에서도 더 좋은 성능을 보이지만 처리과정에서 참조표에 존재하지 않는 패턴을 어떻게 처리 하느냐에 따라서 많은 품질의 변화를 보인다. 이 논문에서는 이와 같이 존재하지 않는 패턴을 보상하기 위하여 벡터적응필터를 제안 하였는데, 이 방법은 처리하는 픽셀의 주변 화소의 색상, 색농도, 자기 등의 정보를 이용함으로써 컬러 역하프토닝에서 더 좋은 품질을 얻을 수 있다. 제안된 벡터적응 필터 방법이 기존의 최량선형추정에 의한 방법보다 PSNR면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있음을 실험결과에서 알 수 있었다. 참조표의 템플레이트 크기가 커질수록 제안한 방법이 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 구현에서 뉴런의 집적도를 향상시키기 위해 하드웨어 구현이 용이한 새로운 신경회로망 모델로서 일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 여러 가지 경쟁학습 신경회로망 모델들을 제안하고, 그 중 안정성과 분류성능이 가장 우수한 일정 적응이득과 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망의 FPGA위에서의 하드웨어 구현에 대해서 논한다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 적응이득이 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 적응이득이 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형태가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA 위에서도 다수의 뉴런을 구현 할수 있으며 비교적 소수의 제어신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다.실험 결과 각 구서부분은 모두 이상 없이 올바로동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.
성인기에 발생하는 중도장애나 이혼과 같은 생애위기는 당사자의 독립성이나 상호의존성에 대한 도전을 수반하여 그러한 자기인식과 해석에 변화를 초래할 수 있다. 이 연구는 생애위기 경험자의 그와 같은 자기해석이 복합적일수록 긍정적인 자기특성이 양성되어 심리적 안녕이 높을 것으로 보고, 자기해석의 복합성과 심리적 안녕 간의 관계가 자기긍정성을 구성하는 세 요인, 즉 관점의 다각화, 자기수용, 자기조절에 의해 매개되는 경로를 조사하였다. 편의표집에 의해 서울과 수도권 지역에 거주하는 중도장애인, 이혼인, 일반인 비교집단 총 359명을 조사한 결과, 생애위기 경험집단이 평균적으로 일반인 비교집단에 비해 독립적 자기해석이 높았고, 상호의존적 자기해석이 낮았다. 복합적인 자기해석은 예측대로 의미 발견과 의미 부여를 돕는 관점의 다각화와 밀접하게 연관되었고 이를 통해 자기수용, 자기조절과 같은 긍정적 태도에 기여하였으며, 이 중 관점의 다각화와 자기수용을 통한 경로로 생애위기의 경험여부와 상관없이 응답자들의 심리적 안녕, 즉 긍정적 정서의 경험과 우울과 같은 부정적 정서의 감소를 도왔다. 관점의 다각화가 우울을 직접 낮추는 효과는 예측대로 생애위기 경험집단에서만 나타났고, 긍정적 정서를 양성하는 직접효과는 모든 집단에서 발견되었다. 따라서 관점의 다각화가 생애위기의 경험자들 사이에서는 의미 발견과 긍정적 태도 양쪽에 탄력을 주어 적응과 심리적 안녕을 돕는 반면 일반인들 사이에서는 우선적으로 긍정적 태도, 긍정적 정서 등 긍정성을 키워 심리적 안녕에 기여함을 추론할 수 있었다. 이 연구는 관점의 다각화와 복합적인 자기해석이 역경극복에 동력이 되는 의미 찾기를 도우며 긍정적 태도를 양성하여 생애위기 경험자의 심리적 안녕에 기여하는 기제와 심리적 자원으로 각각 기능할 수 있음을 시사하여, 이를 토대로 사회복지실천을 위한 함의를 논의하였다.
이동로봇의 위치추정오차를 검출하는 방법으로 칼만필터의 잔류오차를 최소적응알고리즘으로 검사하여 시스템의 이상유무를 확인할 수 있음을 알아보았다. 이동로봇의 이상유무판별에 칼만필터를 적용하기 위한 모델로는 위치이동에 기여하는모터부분의 모델만을 사용하였고, 칼만필터의 잔류오차에 나타나는 바이어스성분의 검출로 이상유무를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이동로봇의 동특성모델을 이용하여 이동로봇의 위치추정에 나타나는 오차를 판별할 수 있는 제안된 방법은 다른 부가적인 외부장치가 없이 사용될 수 있는 장점이 있다 . 칼만필터는 모터의 구동전류를 추정하고, 이 잔류오차에 적응자기동조필터를 적용하여 백색잡음의 성질을 지닌 잔류오차를 판별하게 된다. 이동로봇의 모델에 가능한 상황을 가정하여 구성한 시뮬레이션의 결과들은 제안된 방법이 위치추정 오차의 판별에 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
웹 기술의 빠른 성장과 더불어, 웹은 다양한 측면에서 우리의 삶뿐만 아니라 교육과 학습을 변화시켰다. 웹 기반 학습은 자기 주도적 학습과 창의적 학습을 언제 어디서나 지원해 줄 수 있게 되었지만 학습 내용들로 구성되는 하이퍼 공간의 구조가 복잡할 경우 학습자들은 방향 감각 상실이나 인지 과부하를 경험할 수도 있다. 본 논문에서는 인지적 부하 이론을 근거로 초보자들이 프로그래밍 학습을 한 때 경험할 수 있는 인지 부하를 줄일 수 있는 웹 기반 적응형 하이퍼미디어 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 코호넨(Kohonen)의 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 알고리즘의 단점을 해결하기 위한 새로운 학습 알고리즘 ASOFM(Adaptive Self-Organized Feature Map)을 제안한다. 코호넨의 학습 알고리즘은 초기화된 연결 벡터에 대하여 극소점에 빠지는 경우도 있다. 그러나 제안된 알고리즘에서는 학습과정중에 네트워크의 상태를 평가할 수 있는 목적함수(object function)을 사용하였고, 이 함수의 출력에 따라 학습의 각 시점에서 적응적으로 학습률의 재조정이 가능하였다. 이 결과, 네트워크의 상태가 최소점에 수렴함이 보증 되고 학습률의 적응성에 의해 임의의 학습패턴에 대한 학습의 일반화 능력이 보장되었다. 또한 제안된 알고리즘은 코호넨의 알고리즘보다 약 $70\%$이상의 학습시간을 단축한다.
적응형 소프트웨어는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로 홈 네트워크, 지능 로봇 등 다양한 분야에 응용이 가능하다. 하지만, 대부분의 연구가 적응형 소프트웨어의 요구사항이나 시나리오의 구체화를 위한 비전을 제시하거나, 응용 구현의 사례를 보임으로써 실현 가능성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 동적인 재구성이 가능한 규칙 기반으로 동작할 수 있기 때문에 진화가 가능하며, 상태에 기반하여 행위를 판단하는 RASC 프레임워크를 제안한다. 기존 서비스 조합의 개념을 실현하기 위해 중개자를 이용하였으며, 변이와 교차와 같은 유전 알고리즘 연산을 쉽게 적용할 수 있도록 RASC 도메인을 정의하였다. RASC 프레임워크는 블랙보드 아키텍처를 기반으로 규칙을 공유하며, 서비스와 서비스 조합체 모두 자극-반응 모델을 따르고 자기유사성을 가지는 일종의 복잡계를 구성한다.
Intelligent Tutoring System(ITS)이 다양한 학습자 변인을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하여 영역 전문가를 대신할 효율적인 대안으로 인식되어짐에 따라, Learning Companion System(LCS)에 대한 연구도 긍정적으로 검토되어지고 있다. 하지만 LCS에서의 원활한 상호작용을 위해서는 동일한 역할을 하는 복수 LC의 결합이 필요하고, 이는 개별적 지식베이스의 확보를 선행 조건으로 요구한다. 따라서 본 연구에서는 인지구조의 연결주의적 관점을 근거로, 지식베이스 자체의 자기 학습(self learning)이 가능하고, 지식베이스 객체의 소유자에 의해 적응적으로 성장 가능한 지식베이스 객체 모형을 설계하고, 이를 검증하였다. 이 지식베이스 객체 모형은 개별적 지식베이스의 구축을 가능하게 하여, 지식베이스 객체를 이용한 적응적 ITS 개발의 기회를 제공한다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환계수를 이용하여 CELP 부호기의 코드북 탐색 시간을 개선하는 새로운 방법을 제안하고 있다. CELP 음성 부호화기에서 적응 코드북 탐색시 개루프(open loop) 및 폐루프(closed loop) 탐색을 이용하여 피치를 추출하는 과정은 많은 연산량을 필요로 한다. 특히 개루프 탐색에서 전구간에 걸쳐 자기상관함수를 이용한 피치 추출은 과도한 탐색시간에 비효율적인 것으로 지적되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 스케일리 계수에 대한 다이애딕 웨이블렛 변환계수의 최대값의 위치가 변하지 않는 주파수에 피치가 존재하는 특성을 이용하여 새로운 적응코드북 탐색 방법을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 적응 코드북 탐색 시간을 25% 감소시켰고, 합성된 음성신호의 음질의 차이는 거의 느낄 수 없었다.
본 논문에서는 다자간 화상회의 시스템에서 합성 입체 음향을 재현하는 방법과 음향반향제거 방법을 제안한다. 합성 입체 음향은 HRTF(head related transfer function)을 이용하여 구현하고 반향제거를 위하여 주변잡음에 대하여 강건한 적응 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SMAP(set-membership affine projection)을 변형한 것으로 적응필터의 계수를 갱신할 때 입력신호와 추정오차신호의 상호상관을 입력신호의 자기상관 행렬과 투영 차수를 곱한 추정오차신호 전력의 합으로 정규화한다. 제안하는 적응알고리즘은 SMAP 알고리즘과 비교하여 투영차수와 주변잡음에 대하여 강건한 특성을 갖는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 합성 입체음향 반향제거기의 성능이 효과적으로 반향을 제거할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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