홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. 특히 Zhang과 Ali는 홉필드 네트웍의 노드를 2차원으로 확장하여 최적화 문제를 해결하였다. 잠재적 브랜치의 총합인 노드의 제곱만큼 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 Ali의 방식을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있는 방식을 제안한다. 효과적인 최적 경로 탐색을 위하여 2단계로 구분하여 진행된다. 1단계에는 홉필드 네트웍을 2단계에는 eSPN 알고리즘을 사용하여 최적 경로를 탐색할 수 있다. 제안된 방식은 샘플 네트웍을 통하여 최적 경로 탐색이 확인되었으며, Ali 알고리즘보다 빠르고 간단하여 실제 최적화에 적용하기기 용이하다. 특히, 네트웍의 브랜치 비용이 변화할 경우에도 홉필드 네트웍의 연결 시냅스가 아닌 입력 바이어스를 조정하므로 동적으로 변화하는 네트웍의 최적 경로 탐색에도 유용하다.
본 연구의 목적은 순차분석방법(Sequential analysis)을 적용하여 한국 베이비붐 세대 근로자의 최근 15년 동안의 직업이동 패턴과 유형의 특징을 탐색하는데 있다. 이러한 탐색은 한국 근로자의 후기 경력패턴을 확인함으로써 효과적인 퇴직 지원 전략을 탐색하는데 중요한 시사점을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 특히, 본 연구에서는 근로자의 직업이동 유형과 빈도분석, 직업별 변환확률분석, 유의도검사 등을 활용하여 근로자 직업이동 간의 관계를 제시하였다. 분석을 위해 노동패널의 15년차 직업력 자료를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 베이비붐 세대 남성 근로자는 전문가 및 준전문가의 비중에 비해 단순 기술 기능 조립직의 종사자와 농업임업 및 어업 숙련종사자의 비중이 높아지는 특성을 보였다. 둘째, 베이비붐 여성근로자의 서비스종사자, 판매종사자, 기능 종사자 및 단순노무 근로비중이 상당히 높은 특성을 보였다. 이러한 특징은 베이비붐 세대가 퇴직 후 귀농을 선택하거나, 단순노무직과 같은 낮은 일자리로의 직업이동을 하고 있음을 시사한다. 연구 결과를 토대로 다양한 형태의 전직 및 퇴직지원 서비스가 필요함을 제안하였다.
많은 문자인식 문제에서 인식 속도를 높이기 위하여 대분류 방법이 사용된다. 이 경우 처음에 부류를 잘못 선택하면 대분류에 의해 돌이킬 수 없는 오류가 발생한다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 각 모델을 여러 부류에 중복시키는 방법이 사용되지만, 이 또한 대분류 오류를 완전히 배제할 수는 없다. 본 논문에서는 오류를 증가시키지 않으면서도 전체 모델 중 일부를 선택적으로 정합함으로써 인식 속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 모델간의 유사도를 이용하여 그래프를 구성하고, 이 그래프 상에서 특정 모델을 시점으로 그래프 탐색을 진행함으로써, 입력 패턴과 유사도가 떨어지는 모델들과의 불필요한 정합을 줄인다. 본 논문에서는 이 방법을 숫자와 영어 대소문자를 대상으로 하는 온라인 필기 문자 인식 문제에 적용하였다. 실험에서 입력 패턴을 모든 모델과 정합하는 기본적인 방법과 제안하는 방법을 비교해 보았다. 그 결과 모델 그래프의 진출 차수와 탐색 과정에서 유지하는 후보의 개수를 적절히 조절함으로써 기본적인 방법과 동일한 인식률을 얻었으며, 인식 속도는 2.45배의 증가를 보였다.
Dynamic Programming Matching (DPM)은 순차적으로 구성된 문제를 수학적으로 최적화 시키는 기술로서 패턴인시 분야에서 다년간 중요한 역할을 해왔다. 서명인식을 위한 대부분의 실제적 적용에서는 Sakoe and Chiba [9]의 실제구현 버전이 기반이 되어 왔는데, 일반적으로 slope constraint p = 0의 방법이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 이 경우에는 전진탐색에 의한 휴리스틱한 방법을 적용한 MDPM이 상당한 처리시간의 단축 뿐만 아니라 약간의 인식능력 향상을 가질 수 있음을 보여준다.
지속적으로 확장되는 데이터 스트림에 대한 데이터 마이닝 수행과정에서는 메모리 사용량을 가용한 범위 내로 제한하는 것이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 한정된 메모리 공간을 이용하여 빈발 항목집합을 탐색하는데 효과적인 프라임 패턴 트리(Prime pattern tree: PPT)구조를 제안한다. 프라임 패턴 트리는 기존의 전위 트리 구조와 비교하여 항목집합들을 하나의 노드로 관리함으로써 트리의 크기를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 전지 임계값 $S_{\delta}$에 따라 노드를 병합하거나 분리하여 동적으로 트리의 크기와 결과 집합의 정확도를 마이닝 수행 중에 조절 할 수 있다. $S_{\delta}$값이 크면 한 노드에서 관리되는 항목집합의 수가 증가하게 되고, 출현 빈도수를 추정해야 하기 때문에, $S_{\delta}$값이 작을수록 결과집합의 정확도가 높다. 이처럼 PPT에는 트리의 크기와 정확도의 trade-off 가 존재한다. PPT의 이러한 특성에 기반하여, 데이터 스트림에서 갑자기 데이터 집합에 변화가 생겨 빈발항목이 될 가능성이 높은 항목들이 많이 출현하는 경우에도 마이닝을 지속적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 프라임 패턴 트리를 이전 연구에서 제안한 데이터 스트림에서 최근 빈발 항목 탐색 방법인 estDec 방법에 적용하여 한정된 작은 양의 메모리 공간을 이용하여 온라인 데이터 스트림에서 빈발항목을 탐색하는 방법을 제시한다. 또한, 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최적의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량에 대한 적응적 방법을 제시한다. 끝으로, 여러 실험을 통한 효율성 검증을 통해 제안된 방법의 여러 특성을 확인한다.
LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
컴퓨터의 기술적 발전은 사회 여러 분야에 막대한 영향을 끼쳤다. 그중 악보 인식분야에도 커다란 영향을 주었다 그러나, On-line 상에서 그린 악보를 실시간으로 정형화된 악보형태로 변환하는 처리에 대한 연구가 미흡하여 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 악보를 인식하고, 사용자의 편의를 도모하기 위해 DP(Dynamic Programming) 매칭법을 이용한 On-Line 악보인식에 관한 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 악상기호를 인식하기 위해, 가장 유효한 정보인 악상 기호내의 방향, x, y 좌표를 이용하여 벡터형태로 추출한 후 음표와 비음표(쉼표, 기타기호)의 두개의 그룹으로 나누어진 표준패턴과의 DP매칭을 통해 인식한다. 먼저 tablet을 통해 실시간으로 악상 기호를 입력할 때 생기는 x, y좌표를 이용하여, 펜의 움직임에 대한 16방향 부호화를 수행한다. 음표와 비음표를 구분하기 위한 시간을 줄이고자 16방향 부호화를 적용하치 않고 사사분면부호화를 적용한다. 음표를 약식으로 그릴 경우 음표 머리에 해당하는 부분의 좌표는 삼사분면에 분포하고, 폐곡선의 음표일 경우에는 좌표가 사사분면에 고르게 나타난다. 폐곡선을 제외한 음표의 머리는 폐곡선과 같은 조건이면서 입력받은 y좌표값들 중에서 최소값과 최대값을 구한 다음 2로 나눈 값을 지나는 y좌표의 개수가 임의의 임계값 이상이면 음표로 판단한다. 위 조건을 만족하지 않을 경우 비음표로 취급한다. 음표와 비음표를 결정한 다음, 입력패턴과 표준패턴과의 DP매칭을 통하여 벌점을 구한다. 그리고 경로탐색을 통해 벌점에 대한 각각의 합계를 구해 최소값을 악상기호로 인식 하였다. 실험결과, 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라 할지라도 개념이나 용어가 통일되지 않고 사용되며 검증되어 통용되는 측정도구의 부재로 인하여 연구결과의 축적이 미비한 상태이다. 따라서, 이에 대한 재고와 새로운 방향 모색이 필요하다고 사료된다.로 사료되며, 임신관련 cytokine에 대한 다양한 연구가 요구되고 있다.₂/Hf(Variable)/Si 계에서 HfO₂ 박막이 Si 기판위에 직접 증착되면, 순수 HfO₂ 박막의
본 논문에서는 영상 내의 움직임은 시간 공간적으로 높은 상관관계를 가지는 특성을 고려하여 움직임 추정을 실행하는 블록을 참조 프레임과의 상관관계에 따라 평균 움직임 블록(AMB)과 부분 움직임 블록(LMB)으로 구분한다. 수정된 고속 탐색 패턴을 통해 적은 연산량을 가지며 블록의 구분, 하위 블록 사용 및 정합도 계산 시 인접 블록을 포함하는 블록 확장(BE)으로 움직임 추정의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안된 알고리즘이 평균적으로 전역 탐색의 7.5%의 연산량으로 전역 탐색 보다 0.5dB, 다이아몬드 탐색 에서 보다 1.7dB의 화질의 향상을 가져오는 것을 확인 하였다. 제안한 알고리즘은 영상 압축이나 프레임률 변환(FRC)에 적용 가능하다.
H.264/AVC 표준은 여러 가지 신기술들을 접목시킴으로써 기존의 동영상 표준들보다 한층 개선된 부호화 효율성을 제공한다.하지만, H.264/AVC 인코더의 향상된 부호화 기술은 그것의 전반적인 복잡도를 크게 증가시켰다. 따라서, 인코더의 복잡도 수준을 경감시키기 위한 최적화의 연구는 중대한 선결 과제이다. 특히, 움직임 추정 부분에 대한 계산량의 비율은 인코더의 작업시간을 크게 좌우한다. 본 논문에서는 완전 다이아몬드와 12각형을 기본 탐색 패턴으로 사용하고 특정한 임계기준치를 적용시킴으로써 효율적으로 정적 블록들을 스킵하는 다이아몬드 웹 격자 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안된 기법이 기존의 UMHexagonS 알고리즘의 계산량을 12%까지 감소시키면서도 유사한 PSNR을 유지한다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 함정에 탑재돼 운용되는 대잠헬기의 잠수함 탐지능력 증대시키기 위한 임무 할당 방안을 제안하였다. 이를 위해 대잠헬기가 대잠 탐색 임무 중에 수행하는 행동 및 행동들 간의 연간관계를 분석하여 모델링하였다. 또한 대잠 헬기가 수행하는 대잠 탐색 임무의 효과도를 정량적으로 측정하기 위한 지표들을 정의하였다. 설계된 모델링 결과를 이용해 효과도를 분석하기 위한 시나리오를 구성하였으며, 시나리오 및 대잠 탐색 임무 시 대잠 헬기와 상호작용하는 아군 수상함 및 적 잠수함과 관련된 주요 설정값을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 활용해 임무의 효과도에 영향을 줄 수 있는 대잠 헬기 디핑 소나의 운용 간격, 반복적인 탐색 임무 수행 시의 패턴에 따른 효과도를 분석하여, 효과적인 대잠 탐색 임무 할당 방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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