본 연구의 목적은 질감을 분광정보와 함께 사용했을 때의 분류정확도의 향상을 평가하는데 있다. 먼저 부산지역의 SPOT HRV 영상에 최대우도분류를 적용하여 토지피복도를 작성하였다. 그리고 3번 파장에서 다양한 질감을 추출한 다음, 이 질감을 신파장의 형태로 분광정보에 통합하여 분류하여 질감의 사용이 분류의 정확도에 미치는 영향을 질감별로 평가하였다. 정확도 평가는 전체적인 정확도와 토지피복별 정확도로 구분하였다. 연구결과 전체적인 정확도 향상을 관측할 수 있었는데, 특히 엔트로피의 개선 효과가 우수하였다. 그리고 창의 크기는 $5{\times}5$와 $7{\times}7$이 적절한 것으로 나타났다. 그리고 질감에 따라서는 전체적인 정확도는 향상되지 않더라도 일부 토지피복의 정확도는 개선되는 것으로 나타났다. 토지피복별로는 저층건물지역, 아파트 단지. 고층건물지역, 공업지역 등 도시지역의 개선효과가 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 평균 상호정보량에 기반하고 복합명사 의미사전을 이용한 동음이의어 중의성 해소 기술에 대해서 소개한다. 평균 상호정보량을 이용한 방법은 사전의 뜻풀이를 이용하는 기존 방법의 자료부족문제를 완화시킨다. 복합명사 의미사전은 복합명사를 구성하는 단일영사들의 의미제약 관계를 이용하여 구축된다. 기 구축된 복합명사 의미사전은 어휘 의미 중의성의 정확률을 향상시키고, 연산 시간을 줄여 시스템의 효율성을 극대화시킨다. 평균 상호정보량을 이용한 실험에서는 $62.04\%$의 정확률로 LESK의 방법에 비해 $6.06\%$의 향상이 있었고, 복합명사 의미사전을 이용하였을 때는 $68.13\%$의 정확률로 $12.76\%$의 정확률 향상이 있었다.
한국어에 대한 음성적 유사도 비교 알고리즘은 다양한 음차표기로 사용되는 외래어에 대하여 유사도 비교에 따른 등가부류를 형성해줌으로써 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 영어 환경에서의 음성적 유사도 비교 알고리즘인 SOUNDEX 알고리즘을 기반으로 하여 개발된 KODEX는 최소한의 제약사항으로 최대한의 재현율을 보였으나, 정확도 면에서 현저한 성능 감소를 보였다. 이를 보완하여 제안된 EKODEX 알고리즘은 Metaphone 알고리즘의 개념을 도입, 부분적인 모음 정보의 사용과 'ㅇ' 음가의 정보 보존 등의 제약사항을 통해 KODEX의 정확도를 끌어올렸다. 본 연구에서 제안하는 CKODEX 알고리즘은 KODEX와 EKODEX 알고리즘을 기반으로 한 것으로, 예외사항이 많은 한국어 발음 특성에 기반하여 세부적인 규칙을 정하고, 기존 알고리즘의 조건을 수정하는 방법으로 정확률과 재현율을 보다 향상시킴으로써 사용자의 질의어에 대한 클러스터링에 보다 효과적임을 밝혔다.
공정시 플라스틱 기판의 변형을 방지하기 위해 PC(Polycarbonate) 기판을 약 12시간 동안 pre-annealing시킨 다음 SiN(silicon nitride)와 PI(Poly-imide)를 각각 Sputter와 Spin-Coater를 이용하여 Coating하였다. 완성된 PC 기판위에 Themal Evaporation으로 Calsium을 증착한 뒤 Al을 올렸다. Calsium 증착 된면에 삼성 코닝의 글래스를 UV resin으로 부착 시킨 다음 상온에서 투습률을 측정하였다. 측정 간격은 12시간으로 하였으며 Calsium Test 의 정확도 향상을 위해 CCD Camera로 측정하여 컴퓨터로 분석하였다. 그래픽 저장 파일은 저장시 이미지 손실을 방지하기 위해 Bitmap방식을 그대로 사용 하였으며 정확도 향상을 위한 분석 프로그램은 MicroSoft 사의 Visual C++로 작성하였다. 화상 처리 면적은 컴퓨터 시스템의 처리 속도를 감안하여 70*70 으로 하였다.
링크 예측은 주어진 그래프에서 가까운 미래에 발생할 가능성이 높은 새로운 링크를 예측하는 문제이다. 본 논문에서는 유사도 기반 링크 예측의 정확도를 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사도 기반으로 예측한 링크들을 그래프에 추가하고, 이 추가된 링크들을 포함하는 그래프를 기반으로 다시 새로운 링크들을 예측하여 추가하는 점진적 추가 방식을 채택한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 전처리 기법이 기존 링크 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다.
근거리 사진측량에서 정오차의 보정은 정확도 향상에 중요한 영향을 미치며, 특히 비측량용사진기를 정밀측량에 이용하기 위해서는 정오차에 대한 보정이 선행되어야 한다. 이를 위해 비측량용사진기에 지표를 설치하고 collimator검정방법에 의해 렌즈의 PPS, PPA, EFL, CFL 및 각 상한별 렌즈의 방사방향 왜곡계수를 구하였고, plumb line 검정방법에 의해서도 렌즈의 방사방향 및 접선방향에 대한 왜곡계수를 구하여 정오차 보정을 효율적으로 시도하였다. 이 검정된 비측량용사진기를 이용하여 근접사진측량을 실시하고, 정오차를 보정하므로써 정확도 향상을 꾀할 수 있었다.
모국어나 외국어를 습득할 때 언어 처리의 '속도' 및 '정확도'가 적절하지 않으면 언어발달이 지연되거나 외국어 학습에 어려움을 보이게 되며, 실제 이를 통한 의사소통 상황에서 어려움을 겪게 된다. 따라서, 언어 학습 능력을 평가할 때 단순히 언어 처리의 정확도만이 아닌 '속도'와 '정확도'를 동시에 측정하는 것이 중요하며, 학습에 있어서도 이러한 처리의 효율성을 향상 시키는 것이 필요하다. 우리는 음성 및 시각 자극에 대한 '반응속도 측정기 플랫폼'을 개발함으로써 효율적인 언어 수행 능력을 평가하고 학습 향상에 적용하고자 하였다. 이 글에서는 먼저 이 플랫폼의 구성 및 내용 그리고 온라인 컨텐츠 구성 등의 개발 과정에 대하여 제시하였다. 또한, 이 플랫폼의 실제 적용 가능성을 검토하기 위하여 10명의 성인에게 '청각', '시각' 그리고 '시청각'의 3 가지 자극 조건을 제시하고, 각 조건에서 5회 이상 자극에 반응을 보이도록 하였다. 그리고 1회와 5회 반응의 반응 속도 및 정확도를 측정하여 비교하여 보았다. 이러한 결과 이 플랫폼이 정도의 차이는 있으나 자극의 종류에 상관없이 보다 빠르고 정확하게 언어를 처리할 수 있도록 능력을 향상시키는데 도움을 주고 있음을 알 수 있었다.
최근 들어 수치사진측량은 산업분야를 비롯한 여러 분야에 그 활용범위가 확대되면서 측정정확도의 향상을 위한 다각적인 연구가 진행되고 있으며 그중 다중영상을 이용한 해석방법은 많은 연구자들로 하여금 관심을 모으고 있다. 그러나 이 방법은 영상획득의 용이성과 높은 해석정확도의 확보가 가능한 반면 처리데이터양의 증가로 많은 처리시간과 노력을 요하게 되므로 처리과정의 자동화를 통한 작업의 효율성 향상을 기하여야 한다. 이에 본 연구에서는 정밀시공이 요구되는 전파망원경에 대해 다중영상을 획득하여 이를 해석하기 위한 영상해석과정의 자동화를 구현하고 대상물에 대한 정밀 측정 및 정확도 향상을 꾀하고자 하였다. 연구결과 정밀한 측정을 요하는 대상물에 대해 다중영상해석을 통한 정확도 향상을 도모할 수 있었으며 이를 토대로 전파망원경의 정밀 측정 및 곡률산출을 수행하여 대상물의 시공 후 조립정확도를 검사할 수 있었다.
본 연구에서는 Rolleiflex 6006 측정용 카메라로 촬영된 사진과 DCS 420 디지털 카메라로부터 촬영된 화상을 이용, 수치근접사진측량을 실시한 후, 조경석의 표면 거칠기 측정 정확도 향상을 위하여 최소제곱법으로 기준평면 또는 기준곡면을 찾아 사용하는 방법을 연구하였으며, 조경석 표면의 연마 이전과 연마 이후의 표면 거칠기를 측정, 비교하여 연마후의 거칠기 감소크기를 산출하고, 측정 정확도를 알아보기 위하여 거칠기가 거의 없는 평면인 돌과 곡면인 돌의 표면 거칠기를 측정한 결과, 그 거칠기를 기대정확도 이상인 각각 $\pm$0.lmm 및 $\pm$0.2mm의 정확도로 측정할 수 있었다. 또한 측정용 카메라인 경우 렌즈왜곡 보정에 있어서 검정자료를 토대로 기준점을 사용하지 않는 직접보정방법인 Newton-Raphson법을 적용하여 기하학적 정확도가 향상된 수치사진화상을 얻을 수 있었으며, DCS 420 디지털 카메라와 윈도우 운영체계인 Visual basic 6.0을 이용하여, 표면 거칠기 측정시스템을 구축함으로써 연마이전 조경석과 연마이후 조경석에 대한 표면 거칠기 및 형상을 정밀 측정할 수 있는 수치근접사진측량기법을 제시할 수 있었다.
본 연구는 협력적 필터링 기법을 이용한 선호도 예측 과정에서 발생하는 추가 정보를 이용하여 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 특정 상품에 대한 목표 고객의 선호도 예측에 선정된 이웃의 수와 선호도 예측 정확도와의 관계를 분석하였다. 분석을 위하여 선호도 예측 과정에 선정된 이웃의 수를 4분위수로 4집단으로 구분하여 구분 집단 간 선호도 예측 정확도에 차이가 나타남을 알 수 있었으며 각 집단의 예측 오차들의 평균들을 이용하여 선형의 보정함수를 제안한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추천시스템에서 이웃 수를 이용한 보정함수를 이용하면 예측 정확도를 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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