일반적으로 기계의 분석법은 도해적 방법으로 대별할 수 있다. 도해적 방법이 간편하지만 그 정학성이 부정하고 해석적 방법은 복잡한 계산과정을 요구한다. 최근 많은 컴퓨터 시설은 해석적 방법의 활용을 가능케 하였으나 간단한 기구의 분석은 EH한 경제적인 면에서 컴퓨터의 광범위한 사용을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소형 계산기를 이용하여 크랭크로커 기구를 분석할 수 있는 분석적 방법을 위한 방정식을 유도하고 이 방법을 동력 이앙기의 직촌기구의 분석에 적용하였다. 기구 표시법으로 크랭크-로커 기구를 심볼 방정식으로 나타내고, 기구상의 각 링크에 고정된 좌표계를 3$\times$3행렬식을 이용하여 좌표계를 전이 시키는 방법으로 방정식들을 유도하였다. 크랭크-로커 기구의 링크상의 어떤 한점의 위치벡타를 행렬 방정식으로 표시하고 이 행렬 방정식을 일차, 이차 미분하여 그 점에 대한 속도와 가속도 방정식은 유도하였다.
자원 및 환경이 경제에 미치는 영향이 큼에도 불구하고 경제-환경의 상관관계를 분석하는 방법은 아직 초보 단계에 있다. 본 연구에서는 UN, 세계은행, 멕시코 정부가 구축한 환경계정(環境計定)을 한 국가의 경제상태를 사회계정에 도입한 후, 환경(環境)-사회계정(社會計定)(ESAM) 행렬을 구축하고, Pyatt와 Round의 분할 행렬 방법에 의해서 직 간접 파급승수 효과를 측정하여, 환경관련 외생변수가 경제변수에 미치는 효과를 분석하였다. 분할 행렬 분석 결과, 농업관련 외생변수에 변화가 있으면 제조업 부문과 상업부문, 민간 서비스부문(금융, 보험, 부동산)이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 레온티에프의 승수효과와 유사한 전이효과(轉移效果)는 순수한 간접효과인 순환효과의 상쇄로 인해 기존의 산업 연관분석에 의존한 분석은 경제와 환경의 관계를 과대추정할 수 도 있다는 것이다. 자본 투자가 5% 감소할 경우, 경제 전 부문에 상당한 영향을 준 것으로 나타났으며 생산부문에서는 임업, 건설업이 가장 영향을 받으며, 환경부문에서는 토양의 침식으로 인한 환경서비스의 감소가 가장 크게 영향을 받는 것으로 추정되었고 수산자원 또한 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 선형 MACA의 0-트리의 한 경로를 기본 경로로 하여 나머지 다른 트리를 구성하고 여원벡터를 선형 MACA의 하나의 상태로 해석하였을 때 상태전이그래프에서 놓이는 위치에 따라 선형 MACA로부터 유도된 여원을 갖는 CA의 모든 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 주어진 전이행렬과 여원벡터를 가지는 additive CA의 트리를 구성함에 있어 보다 빠르게 구성할 수 있는 알고리즘을 제시한다.
최근에 서비스되기 시작한 디지털 멀티미디어 방송은 다양한 종류의 수많은 컨텐츠를 제공하기 때문에 고객은 때로 자신이 선호하는 컨텐츠를 찾는데 많은 시간을 소비한다. 심지어는 선호 컨텐츠를 찾는 동안 이미 방송이 끝날 수도 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 고객이 필요로 하는 최소 정보만을 추천하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고객이 시청한 컨텐츠 선호도 전이 확률을 이용하여 고객이 선호하는 컨텐츠를 미리 예측하여 추천하기 위한 알고리즘과 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라이언트 관리자 에이전트, 모니터링 에이전트, 러닝 에이전트, 그리고 추천 에이전트 모듈로 구성된다. 클라이언트 관리자 에이전트는 다른 모듈과 상호 작용을 하면서 조정자 역할을 한다. 모니터링 에이전트는 컨텐츠에 대한 고객의 선호도를 분석하기 위해 고객이 이용했던 usage history 데이터를 수집하기 위한 에이전트이다. 러닝 에이전트는 고객으로부터 수집된 usage history 데이터를 정제하여 시간 변화에 따른 상태 전이 행렬로 모델링하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트는 고객의 상태 전이 행렬로 구성된 모델링 데이터에 본 논문에서 제안하는 선호도 전이 확률 모델을 이용하여 고객이 바로 다음에 선호하게 될 컨텐츠를 추천하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트 모듈에서 컨텐츠에 대한 고객의 선호도 전이 확률을 이용하는 추천 알고리즘을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 무선 인터넷 표준 플랫폼인 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability) 플랫폼에서 프로토타입 시스템을 설계, 구현하였으며, 실험결과 제안된 선호도 전이 확률 모델의 추천 정확도가 전형적인 방법에 비해 효과적임을 보인다.
본 논문은 조명 변화, 표정 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 강인하고 적은 메모리양과 계산량을 갖는 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안한다. SKKUface(Sungkyunkwan University face)라 명명한 이 방법은 먼저 훈련 영상에 PCA(principal component analysis)를 적용하여 차원을 줄일 때 구해지는 특징 벡터 공간에서 조명 변화, 얼굴 표정 변화 등에 해당되는 공간이 최대한 제외된 새로운 특징 벡터 공간을 생성한다. 이러한 특징 벡터 공간은 얼굴의 고유특징만을 주로 포함하는 벡터 공간이므로 이러한 벡터 공간에 Fisher linear discriminant를 적용하면 클래스간의 더욱 효과적인 분리가 이루어져 인식률을 획기적으로 향상시킨다. 또한, SKKUface 방법은 클래스간 분산(between-class covariance) 행렬과 클래스내 분산(within-class covariance) 행렬을 계산할 때 문제가 되는 메모리양과 계산 시간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안하여 적용하였다. 제안된 SKKUface 방법의 얼굴 인식 성능을 평가하기 위하여 YALE, SKKU, ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이타베이스를 가지고 기존의 얼굴 인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, Fisherface 방법과 함께 인식률을 비교 평가하였다. 실험 결과, 제안된 SKKUface 방법이 조명 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 대해서 Eigenface 방법과 Fisherface 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 모드 변환기나 필터, 매칭 구조가 모두 연결되어 있는 개구면 안테나의 특성을 예측을 위해 급전 부분에 전이 구조가 붙어 있는 원형 개구면 안테나의 해석적인 산란 해를 제시한다. 개구면의 모양이 원형이기 때문에 길이가 짧고 반지름이 다른 원형 도파관이 연결되어 있는 구조로 모델링하여 안테나를 해석했다. 안테나의 해석에서 급전 도파관과 개구면 사이의 영역은 일반화된 산란 행렬을 이용하여 전기장과 자기장을 나타냈고, 개구면에서 복사되는 전기장과 자기장은 적분 변환을 이용하여 나타내어 전체 구조를 해석했다. 여기서 필요한 산란 행렬과 적분 변환은 모두 해석적으로 계산 가능하고, 엄밀한 해이므로 안테나의 반사 특성, 복사 특성 등을 정확하게 예측 가능하다.
고차 주성분 방법으로는 텐서 분석이 있었다. Electroencephalography(EEG) 데이터나 Social Network 데이터에 텐서 분석이 적용되어 주요한 성분들을 찾는 연구들이 있었다. 그러나 텐서 분석은 직관적으로 이해하기에 어려움이 있으며 중요한 노드를 찾는데에는 다소 어려움이 있다. 본 논문에서는 고차 하이퍼에지로 이차원 행렬을 만들고 주성분분석법을 이용하여 중요한 노드를 찾는 새로운 방법론을 제시한다. 데이터로는 Multimodal Memory Game(MMG) 수행시 촬영한 EEG 데이터를 사용하였다. MMG는 TV 드라마 기반의 기억인출게임이다. 베타파의 Power Spectrum Density(PSD)는 각 위치의 채널들의 활성도를 나타내는 지표이다. 우리는 Random Sampling을 바탕으로 PSD 상위 50%의 채널들간의 전이행렬을 구하였다. 그 후 고유치와 고유벡터를 구하였다. 가장 큰 고유치의 고유벡터는 주성분을 나타내며 고유벡터의 각 원소들은 중요도를 나타내는 centrality 이다. 세 명의 피험자에 대한 centrality 상위 30개의 중요한 채널들을 구하였고 세명에 공통적으로 포함되는 채널을 확인하였다.
한국 소비자원의 의료 분야 처리금액 자료에 대한 시계열 모형을 이용한 실증 분석을 연구하였다. 의료분야 처리금액 시계열 자료는 상담 처리금액, 피해 구제금액, 분쟁 조정 처리금액으로 나뉜 3개 변수를 사용하였고 분석에 사용된 시계열 모형은 ARIMA 모형, 벡터 자기회귀 모형 그리고 전이 함수를 이용한 시계열 모형이다. 이들 중 전이 함수를 이용한 시계열 모형이 단기 예측면에서 가장 우수한 예측력을 보였고 벡터자기회귀 모형도 변수간 영향력과 기간을 파악하는데 유용한 정보를 제공하였다.
셀룰라 오토마타(이하 CA)는 이산적이고 추상적인 계산 모델로 다양한 분야에서 적용되고 있다. 우수한 의사 난수열 생성기로 적용 가능한 CA는 최근에 암호 시스템의 기본 요소로 발전했다. CA 기반 스트림 암호에 대한 여러 연구가 수행되었으며 적절한 CA 규칙이 사용되는 경우 CA의 이웃의 반경이 증가될 때, 암호화 강도가 증가됨이 관찰되었다. 본 논문에서는 1차원 의사 난수열 생성기(PRNG)로 응용될 수 있는 CA 중 1차원 5-이웃 CA를 이웃의 연결 상태에 따라 분류하고, 특성다항식의 점화관계를 구한다. 또한 1차원 3-이웃 90/150 CA의 상태 전이행렬을 이용하여 이웃의 반경을 2로 증가시킨 비대칭 5-이웃 선형 MLCA를 합성 알고리즘을 제안한다.
.alpha. 트로포마이신솨 파라마이신등은 .alpha. 나선-사슬이합체를 이룰수 있다. 사슬이합체의 나선에서 코일로의 전이 현상을 적절이 설명할수 있는 이론을 얻을 수 있었다. 이전의 이론은 Zimm-Bragg 매개변수를 사용하는 행렬식으로 올리고펩티드 사슬 이합체의 전이를 설명하였지만 이 이론으로는 올리고펩티드에서 무시할 수 없는 dangling H-bond를 고려할 수 없었다. 본 이론에서는 dangling H-bond까지 고려할수 있는 zipper 모형을 사용하였다. 나선도를 단일 사슬에서 사용되는 나선 개시상수(.sigma.), 나선 안정화(.zeta.)와 소수성상호 인력 매개변수(.omega.) 등의 함수로서 계산할 수 있었다. .alpha. 트로포마이신에서 나선 안정화의 경향을 계산 하였다. 이 올리고펩티드의 온도, 올리고펩티드의 온도, 올리고펩티드농도 변화에 의한 전이는 사슬의 해리와 동시에 일어난다. S-S 결합 등으로 이어진 사슬이 합체나 긴 사슬을 가지는 폴리펩티드는 항상 나선구조로 존재하여 전이가 일어나기 힘들다. 올리고펩티드의 농도에 의한 전이는 사슬의 길이 또는 온도계에 의한 전이보다 급격함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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