본 논문에서는 화자확인을 위해서 가우시안혼합모델에 forgetting factor를 갖는 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 화자인식 시스템에서 적은 양의 데이터로 좋은 성능을 얻기 위하여 화자모델 적응방법이 사용되고 있다. 그러나, 현재 사용되고 있는 적응방법은 불규칙한 발성변화와 잡음 같은 이씨에 취약하고, 그것은 부정확한 화자모델을 만들 수 있다. 또한 시간이 지날수록 모델에 새로운 데이터가 적응되는 비율이 줄어들게 되는 문제점이 있다. 제안된 알고리즘은 가우시안혼합모델을 이용한 화자모델에서 이상치에 의한 왜곡과 새로운 데이터에 대한 적응 비율을 일정이상으로 유지할 수 있도록 하기 위하여 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 점진적 강인적응은 화자인식에서 적은 양의 데이터로 등록하고 테스트된 새로운 데이터로 모델을 적응시키는 방법이다. 실험결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하고 새로운 데이터의 적응 비율을 일정하게 유지시킴을 보였다.
점진적 광자 매핑 방식은 복잡한 전역 조명 효과를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 그러나 샘플이 유한한 경우, 반경 축소비율 변수에 의해 분산과 편향 값이 크게 영향 받는다. 유한한 샘플을 사용한 렌더링 결과의 픽셀 오류 및 기울기를 추정하여 추정된 기울기를 기반으로 반경 축소비율을 결정하는 최적의 매개변수를 학습할 수 있다면, 렌더링 된 이미지의 오류를 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 점진적 광자 매핑 방식을 통한 렌더링과 매개변수 학습이 동시에 될 수 있도록 기울기를 추정하고 추정된 기울기를 유한 차분법을 통해 계산된 기울기와 비교하여 검증한다. 본 논문에서 추정된 기울기는 향후 점진적 광자 매핑 방식의 렌더링과 매개변수 추정을 동시에 수행하는 온라인 학습 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
특정점 개념을 적용한 ECDLP 병렬 계산 방법은 현재까지 가장 효율적인 것으로 알려져 있다. 이론상으로는 특정점에 대한 비율이 증가할수록 충돌쌍을 발견할 때까지의 계산량 및 수행시간은 점진적으로 감소한다. 하지만 우리의 실험적 결과는 특정점 비율이 일정 수준 이상 증가할 경우 오히려 계산량 및 수행시간도 증가함을 보여준다. 클러스터 환경 실험에서 얻은 이러한 결과를 바탕으로 본 논문에서는 통신부하를 고려한 실질적 수행시간을 이론적으로 분석함으로써 실험적 결과가 합리적임을 밝힌다. 더욱이 계산 환경에 맞는 특정점 비율을 축소 모델링을 통하여 결정할 수 있는 메커니즘을 제안한다.
점진적 움직임 기반 구조(Incremental Structure from Motion)는 다양한 시점에서 촬영한 영상들을 하나 씩 점진적으로 추가하여 3차원 장면을 복원하는 방법이다. 3차원 구조 복원에 사용되는 영상 켤레들 중에는 불필요한 켤레들도 충분히 포함되어 있으므로 복원된 구조의 불안정성과 불필요한 영상 켤레 처리로 인한 성능 손실이 발생할 수 있다. 이 논문은 상대적으로 불필요한 영상 켤레를 입력 영상 집합에 맞게 적응적으로 제거하는 방법을 제안한다. 대응점 탐색 단계에서 기하학적 검증작업 전후로 총 두 번의 영상 켤레 제거가 실행되며, 통계적인 방법 및 기하학적으로 검증된 대응점 비율을 이용하여 문턱치를 결정한다. 실험 결과 3차원 복원 결과에 지장을 주지 않으면서 복원에 필요한 영상 켤레 개수를 효과적으로 줄일 수 있었다.
자연어 처리 응용 분야에서 다양하게 이용할 수 있는 용어들을 자동적으로 획득하고, 나아가 이 과정을 점진적으로 반복하여 수행함으로써 획득할 수 있는 용어의 수를 증가 시키고 그 용어들 간의 의미적 관계도 얻을 수 있다. 점진적인 용어 획득을 위하여 용어의 형태에 변이 규칙을 적용하여 새로운 용어를 획득하는 과정을 반복한다. 우리는 변이의 종류를 단어간의 변이 뿐만 아니라 단어 내의 변이 그리고 이 둘을 결합한 복합 변이로까지 확장하여 새로운 용어 획득 과정을 더욱 다양화하는 기법을 제시한다. 실험은 확장된 변이 규칙으로부터 얻은 용어들 중에서 기존의 단어간의 변이로부터 획득한 용어들의 비율이 전체의 38.6%라는 사실로부터 변이의 종류 및 규칙의 확장이 획득할 수 있는 용어들의 수를 증가 시킬 수 있다는 것을 보여준다.
본 연구는 1988년부터 1990년까지 공개한 249개 제조업을 대상으로 기업공개를 전후하여 사기업이 공개기업으로 전환하는 과정에서의 변화를 분석하였다. 즉, 공개 전후의 재무적 특성, 영업성과, 소유구조, 배당정책의 변화를 분석하였다. 또한 상장 후 장기주가행태를 살펴보고 영업성과와의 관련성도 분석하였다. 249개 공개기업 중 상장 3년 후에는 오직 71%의 기업만이 정상적인 영업을 할 정도로 영업성과는 악화되었다. 상장년도의 총자산영업이익률과 자기자본순이익률은 기업공개와 함께 급감하며 이후에도 계속 하락하였다. 부채비율은 상장년도에 크게 감소하나 이후 점진적으로 증가하여 5년 후에는 상장 1년 전의 수준으로 증가하였다. 대주주 1인 지분율은 공개 이후 점진적으로 하락하며 지분을 변화는 상장직전의 지분을, 신주모집비율, 자본금 증가와 부의 관계를 갖는다. 공개 전에 배당성향은 매우 낮고 현금배당을 지급한 기업수가 작으나, 상장 이후에는 배당성향이 증가하고 차등배당을 실시하는 기업의 수가 증가하였다. 또한 공개 전에 대주주에게 과도한 배당금을 지급한다는 증거는 없었다. 상장 후 60개월의 누적평균초과수익률은 -15%이며, 산업별로 큰 차이가 나타난다. 기간별 누적초과수익률은 기간별 영업성과의 변화와 정의 유의적인 관계를 갖는 것으로 나타났다.
처리 요구 조건이 주기적으로 발생하는 데이터들은 전송이나 재생시 시간적인 제약조건을 가진다. 일반적인 실시간 스케줄링 알고리즘은 이러한 연속성을 고려하지 아니하므로 멀티미디어 데이터를 스케줄링하기에 적절하지 않다. 비율조정 비례지분 스케줄러는 멀티미디어 데이터의 연속성을 고려하여 설계된 스케줄링 알고리즘으로 태스크가 자신의 지분보다 더 많은 자원을 할당 받지 못하도록 제어하기 위해 비율조정기를 사용한다 그러나 엄격한 비율조정기로 인해 자원 할당의 공정성을 보장하지 못하게 된다. 이는 과부하상황에서 시스템의 성능이 급격하게 감소되는 원인 이 된다 본 논문에서 제시하는 수정된 비례지분 스케줄러는 연속성, 시간 제약성과 같은 멀티미디어 데이터의 특성을 고려할 뿐만 아니라 비율조정 기를 수정하여 자원 할당의 공정성을 유지하고 과부하시에 성능이 점진적으로 저하되게 한다. 또한 우선권 정책을 사용하여 문맥교환 횟수를 줄인다. 본 논문에서 제시하는 스케줄링 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 스케줄링 알고리즘의 유연성을 측정할 수 있는 평가 방법을 제시하고, 평가 결과를 보인다.
부재의 일정구간에 설치된 긴장재의 긴장작업과 이미 긴장되어 있는 상태의 긴장재를 이완시키므로써 의도적으로 유도되는 2차 모멘트를 이용한 새로운 연속화 공법이 개발되었다. 본 공법에서는 이들 긴장재의 긴장과 이완공정이 가장 핵심이 되는 작업이 되며, 실용적인 측면에서는 그 크기와 순서를 결정하는 것이 주된 과제가 될 것이다. 본 논문에서는 이 과정에서 필요한 최적의 긴장과 이완 비율의 조절 과정에 관하여 연구하였다. 그 결과, 긴장작업과 이완작업은 먼저 긴장작업부터 시작하여 3단계에 걸쳐 점진적으로 실시하는 것이 구조의 안전과 시공성을 위해 타당한 방법으로 나타났다. 그리고, 민감도 분석을 통하여 결정되는 선행 긴장작업의 긴장력 크기는 최소와 최대의 비율범위를 동시에 만족하는 값으로 결정되어야 하나, 시공의 효율성을 위해서 필요할 패는 최소 긴장비율만을 하한치로 하여 결정하여도 큰 문제는 없다.
센서 네트워크, 위치 기반 서비스 등의 기술 발전에 따라, 최근의 이동객체 위치정보는 연속적이고 끊임없이 변경되는 스트림 데이타 형태를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이와 같이 스트림 형태로 발생하는 이동객체의 위치정보를 제한된 메모리에 저장하고, 과거 위치를 추정하는 효율적인 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 제한된 메모리 양으로 지속적으로 추가되는 이동객체의 과거 위치 이력을 저장하기 위한 위치정보의 점진적 추출(incremental extraction) 개념을 제시한다. 점진적 추출이란 새로운 위치정보가 추가될 때마다, 시스템이 관리해야 할 과거 위치정보를 기존 위치정보와 새로운 위치정보를 바탕으로 점진적으로 추출하는 방법을 의미한다. 그런 다음, 이러한 점진적 추출 개념을 적용하여 스트림 환경에서 위치정보를 저장 및 추정하는 전체적인 프레임워크를 제시한다. 그리고, 제안한 프레임워크 하에서 추정위치를 계산하는 방법으로 다항식을 이용한 직선기반과 곡선기반 방법을 제시한다. 다음으로, 점진적 추출 개념을 사용하여 과거 위치를 추출하는 방법으로 균등 간격 추출, 기울기 기반 추출. 그리고 최근 시점강조 추출의 세 가지 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 점진적 추출 방법은 적은 비율(0.1%)의 위치정보를 저장함에도 불구하고 과거 위치추정에 있어 비교적 높은 정확도(오차율 3% 이내)를 나타냈다. 특히, 곡선기반의 점진적 추출 방법은 전체 위치 데이타의 0.1% 만을 저장하면서도 오차율 1.5% 미만의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과로 볼 때, 제안한 방법은 스트림 환경에서 이동객체의 위치정보를 저장하고, 과거 위치를 추정하는 우수한 연구결과라 사료된다.
양산 칼데라에 관련된 화산암류의 반정광물 모드조성과 전암 노옴조성은 마그마챔버 내에서 조성누대된 마그마로부터 유래되었음을 기록하고 있다. 이 화산암류는 $SiO_2$에 대한 반정비율이 전체적으로 직선상의 연속적 조성구배를 나타낸다. 뿐만 아니라 총반정함량에 대한 반정비율이 양산응회암, 화제리층의 응회암과, 고규질 유문반암을 제외한 장석반암 등의 암석단위로 뚜렷하게 구분된다. 그리고 각 암석 단위 내에서 연속적인 직선상 조성구배를 나타내고, Q-Ab-Or 삼각도와 Q-An-(Ab-Or) 삼각도에서도 마찬가지 경향을 보인다. 또한 상부로 가면서 사장석 반정함량과 그 비율이 점진적으로 풍부해지고 석영과 K-장석의 반정함량과 그 비율은 점점 감소하는 함량변화를 나타낸다. 그리고 양산응회암과 화제리층 응회암에서 반정함량과 그 비율이 상부로 가면서 지그재그형의 파동적인 변화를 나타낸다. 이 직선상 조성구배와 점진적인 함량변화는 각각 양산응회암 분출전 뿐만 아니라, 후기 양산 칼데라 함몰전과 함몰후의 마그마챔버에서 상부에서 하부로 가면서 성분이 누대되었음을 암시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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