본 논문에서는 MPEG-4 동영상을 완전히 디코딩하지 않은 상태에서 근사화된 형상 정보를 추출하여 형상의 유사도에 의해 VOP를 클러스터링 하여 VO의 동작을 요약, 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형상 추출방법은 Erol의 방법을 단순화한 것으로서, 키 VOP 형상의 정확도는 개선되면서도 실행시간은 감소한다. 제안하는 방법에서는 근사화된 형상 사이의 유사도를 Normalized Mean Hausdorff Distance로 구하며, 이를 2-means 클러스터링하여 VOP를 선정한다. VOP 검색은 질의 형상과 키 VOP의 형상 사이의 Mean Hausdorff Distance를 계산하여 가장 일치하는 키 VOP를 선택하는 방식으로 이루어진다. 제안하는 방법을 표준 MPEG-4 테스트 영상 열에 대해 시험한 결과, 기존의 방법에 비해 근사화된 형상 정보를 더 짧은 시간에 얻을 수 있고, 재귀적 클러스터링 방법을 사용하여 키 VOP들의 정확도도 개선되었다.
서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.
엔진 구성품의 결함 및 열화 등의 건전성 진단을 위한 알고리즘을 구현하였다. 이를 위해서 터보팬엔진 모델로부터 성능 진단모델을 도출하고 진단변수 추적필터를 이용하여 실시간 결함 및 건전성을 추정한 후 효과적인 중간값 필터를 통해 이상 잡음을 제거함으로써 오경보 발생을 최소화하였다. 여기에 단차 결함 탐지 기법을 적용하여 결함과 열화를 식별하였고, 운전 중 구성품의 결함 및 건전성을 분명히 구분하여 진단할 수 있도록 하였다. 엔진 구성품의 결함 및 열화 발생의 모사를 통해서 구현된 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
원격교육에서 학습자의 효율적 학습을 지원하기 위하여 학습추적 알고리즘을 통한 문제해결 경로 제시가 필요하다. 본 논문에서는 기존 학습추적 알고리즘을 보완하여 다양한 과목에서 다양한 난이도의 문제 해결경로를 제안하였다. 학습자의 문제해결을 위한 경로를 통하여 얻은 데이터 셋을 통하여 프림 최소비용신장트리를 통한 경로를 확보하고 해당 Path 데이터셋을 통하여 재귀신경망을 통한 최적의 문제해결 경로를 제시하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 내용에 대한 성능평가 결과 실험대상자 52% 이상이 문제해결 과정에서 제안한 문제해결 경로를 포함하였으며 문제해결 시간 역시 45% 이상 향상된 것을 확인하였다.
수학의 역사에서는 이미 발견되어 논증된 정리를 새로운 방법으로 공략함으로써 그 정리의 깊은 의미를 드러내는 작업의 기록을 쉽게 찾을 수 있다. 이 연구는 직관적으로 비교적 이해하기 쉬운 소재인 수형도를 대상으로 하여, 꼭지점의 집합이 결정되었을 때 수형도의 개수를 결정하여 주는 케일리 공식(Cayley formula)의 증명에 대한 서로 다른 네 가지 접근방법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 네 가지 증명은 수형도의 성질로부터 유도된 재귀적 관계식을 이용한 케일리의 증명에서부터 특정한 수학적 대상과 수형도 사이의 일대일대응 관계에 주목하는 나머지 세 가지 증명으로 이루어진다. 특히, 마지막 증명은 순수한 수학적 작업이 다른 분야에 강력한 도구를 제공하는 전형적인 예를 보여준다.
패턴 분류에 많이 사용되는 기법 중의 하나인 메모리 기반 추론 알고리즘은 단순히 메모리에 저장된 학습패턴 또는 초월평면과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 메모리 기반 학습 기법인 RPA를 기반으로 학습패턴들에 내재된 규칙성을 표현하는 IF-THEN 형태의 규칙을 생성하는 점진적 학습 알고리즘을 제안하였다. 하지만, RPA에 의해 생성된 규칙은 주어진 학습패턴 집합에만 충실히 학습되어 overfitting 현상을 보이게 되며, 또한 패턴 공간의 과도한 분할로 인하여 필요 이상으로 많은 개수의 규칙이 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 생성된 규칙으로부터 불필요한 조건을 제거함으로써 ovefitting 현상을 해결함과 동시에 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안하였으며, UCI Machine Learning Repository의 벤치마크 데이터를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 입증하였다.
2000년에 크루첸과 스토머에 의해 제안된 '인류세' 개념은 다수 학문분과에 큰 반향을 일으키고 있다. 21세기 인류(생명)가 대면하고 있는 생태-존재론적 비상상태에 대한 가장 강력한 문제제기인 인류세 담론에 대한 사회이론의 응답의 한 시도로서, 이 연구는 다음의 문제들을 다루고자 한다. 첫째, 인류세 담론의 핵심의제를 인간 행위능력의 행성적 신장과 임박한 파국이라는 관점에서 분석한다. 둘째, 인류세 담론을 들뢰즈와 가타리적 의미의 어셈블리지(문제-어셈블리지)로 이해하기를 제안한다. 셋째, 해밀턴과 차크라바티의 테제들을 분석함으로써, 인류세가 인문, 사회과학에 가져온 충격을 진단한다. 넷째, 발터 벤야민의 '역사의 천사' 이미지를 분석하고, 파국에 내포된 변형적 생성의 가능성을 감수능력, 혹은 페이션시(patiency) 개념을 중심으로 진단한다. 다섯째, 재귀적/성찰적 파국주의 개념을 제시하고, 파국에 대한 새로운 관점을 제안한다.
입력과 출력에 동시에 잡음이 존재하는 경우 최소 자승법 보다는 완전 최소 자승법이 더 우수한 추정 성능을 보인다는 것이 알려져 있다. 완전 최소 자승법을 시계열 특성을 가지는 데이터에 적용할 경우 보다 실시간 성을 더하기 위해서 Recursive Total Least Squares(RTS) 알고리즘이 제안되어 있다. RTLS는 알고리즘 내에 존재하는 역행렬 계산에서 수치적인 불안정성을 지닌다. 본 논문에서는 RTLS와 유사한 수렴성을 지닐 뿐만 아니라 수치적 불안정성을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 위해서 Iterative Wiener Filter(IWF)를 적용한 새로운 RTLS를 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 수렴성이 기존의 RTLS와 유사할 뿐만 아니라 수치적 견실성이 기존 RTLS보다 향상되었다는 것을 보인다.
본 논문에서는 기하학 기반의 사운드 생성 기법을 활용하여 1)다중 음원, 2)바람의 이류와 3)온도에 따른 상호작용을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 최근에 절감된 광선추적법(Reduced raytracing) 기반으로 사운드(Sound) 위치를 업데이트하고 많은 레이(Ray)의 재귀적인 반사/굴절 없이 사운드 전파와 회절을 효율적으로 계산하는 방법이 제안되었지만, 이 접근법은 사운드의 전파 특징만을 고려했지 다중 음원, 바람의 이류와 온도에 따른 상호작용은 고려하지 못했다. 이러한 한계는 정적인 사운드만 생성하기 때문에, 다양한 가상환경에서 사운드를 통한 장면 제작을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 여러 개의 사운드가 배치된 상황에서 사운드 맵을 효율적으로 구성할 수 있는 방법과 이것을 통해 효율적으로 에이전트의 움직임을 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 뿐만 아니라 바람의 이류와 온도를 고려하여 사운드 전파를 제어를 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사운드를 기반으로 콘테츠 몰입을 개선시킬 수 있는 게임뿐만 아니라 메타버스 환경 디자인, 군중 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다.
도메인이 여러 개로 구성된 멀티 네트워크를 운영하는 조직에서는 단일 화면 상에 다수의 네트워크 토폴로지를 시각화하여 전체 노드들과 링크들을 감시할 수 있는 기능이 필요한데, 도메인간의 연결점이 없는 토폴로지를 단일 화면 상에 표시하는 것은 간단하지가 않다. 게다가, 다수의 네트워크 형상들을 단일 화면 상에 실제와 같은 물리적 모습으로 표시하는 것은 어렵기 때문에, 멀티 도메인 네트워크를 하나의 화면을 통해 관리하는데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 멀티 도메인 환경에서 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크를 구성하는 노드들의 중심성 지수를 활용하여 도메인별 중심 노드를 찾고, 자식 노드들과의 연결정보를 재귀적으로 탐색하여 토폴로지를 생성한다. 화면 상의 도메인별 토폴로지 표시 영역은 자식 노드들의 가중치의 합으로 계산 및 동적 분할되고, 가상의 Root 노드를 활용하여 3D 공간 상에 전체 노드들을 배치함으로써 멀티 도메인 토폴로지를 시각화한다. 이 방법은 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하는 단순한 방법이지만, 멀티 도메인 네트워크의 물리적 형상을 유지하면서 하나의 화면에 표시할 수 있는 효율적인 토폴로지 시각화 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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