최근 심층 컨볼루션 신경망을 활용한 이미지 분할과 물체 위치감지 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 네트워크의 최상위 단에서 추출한 특징 지도뿐만 아니라, 중간 은닉 층들에서 추출한 특징 지도를 활용하면 더욱 정확한 물체 감지를 수행할 수 있고 이에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이에 밝혀진 경험적 특성 중 하나로 중간 은닉 층마다 추출되는 특징 지도는 각기 다른 특성을 가지고 있다는 것이다. 그러나 모델이 깊어질수록 가능한 중간 연결과 이용할 수 있는 중간 층 특징 지도가 많아지는 반면, 어떠한 중간 층 연결이 물체 분할에 더욱 효과적일지에 대한 연구는 미비한 상황이다. 또한 중간층 연결 방식 및 중간층의 특징 지도에 대한 정확한 분석 또한 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서 최신 깊은 신경망에서 중간층 연결의 특성을 파악하고, 어떠한 중간 층 연결이 물체 감지에 최적의 성능을 보이는지, 그리고 중간 층 연결마다 특징은 어떠한지 밝혀내고자 한다. 그리고 이전 방식에 비해 더 깊은 신경망을 활용하는 물체 분할의 방법과 중간 연결의 방향을 제시한다.
본 논문은 시간 가중치 기반의 중간지점 탐색 알고리즘과 사용자 선호 기반 장소 추천 알고리즘을 이용한 사용자 중심의 중간지점 탐색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 중간지점 탐색을 위하여 사용자간의 출발지점을 기준으로 각 사용자의 시간 가중치를 적용하여 중간 지점을 산출하는 중간지점 탐색 모듈과 각 사용자와 산출된 중간지점까지의 경로 탐색을 제공하기 위한 지점 탐색 제공 모듈로 구성된다. 또한, 중간지점 탐색 결과를 기반으로 사용자의 선호도 중심의 1장소 추천 기능을 포함하여 사용자의 이용률을 증대할 수 있도록 한다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자 중심의 중간지점 및 장소 추천 기능을 통해 이용의 효율성을 증대시킬 수 있음을 확인하였다.
RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링하는 층이다. 즉, 이 충의 목적은 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들(homogenous cluster)로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 .것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 적용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크의 학습은 크게 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는 입력층과 중간층 사이에 퍼지 C-Means 알고리즘이 수행되고, 두 번째 단계는 중간층과 출력층 사이에 지도학습이 수행된다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 실제 주민등록증에서 추출한 숫자패턴에 적용한 결과, 기존의 RBF네트워크 보다 학습 성능이 개선된 것을 확인하였다.
이 연구의 목적은 충남지역 경제 발전에서 중요한 역할을 수행하는 민간 중간지원조직의 현황을 조사 분석하고 이들의 역량을 강화시키는 정책적 방안을 도출하는 것이다. 이 연구에서는 중간지원조직을 민간단체와 정부 사이에서 다양한 주체들 간에 원활한 관계를 형성, 유지하도록 하는 모든 기관과 프로그램이라고 정의하였다. 지금까지 대부분의 연구들은 공공기관 중간지원조직의 기능과 역할에 대한 분석이 중심이었지만, 이 연구에서는 충남지역을 활동 범위로 하는 민간분야 경제관련 단체 9곳을 선정하여 중간지원조직으로서의 역할과 기능에 대해 설문지와 면담조사를 통해서 조사하였다. 그 결과 아직까지 과거 산업화시대 이익단체로서의 역할에 국한된 활동에 초점을 두고 있으며, 자신들이 중간지원조직으로서의 역할을 수행해야 한다는 인식이 매우 미흡한 것으로 나타났다. 또한 재정적으로 열악한 상황에 직면해 있기 때문에 중앙부처에서 예산을 지원하는 사업 이외에 자체사업을 추진할 수 있는 능력이 부족한 실정이다. 따라서 이들이 충남지역에서 지역산업체의 요구를 수용해서 새로운 협력적 활동을 주도하는 중간지원조직으로서의 활동을 수행하기 위해서는 우선적으로 각종 지역개발사업의 운영과정에 참여하도록 함으로써 다양한 지역산업의 문제를 다룰 수 있는 역량을 향상시키도록 하는 정책적 지원이 필요하다.
다층퍼셉트론의 중간층 뉴런이 지닌 역할을 정보처리의 관점에서 밝혀내기 위해서, 이 논문에서는 중간층 뉴런의 가중치 합들 간의 상관계수가 비선형 변환에 의해 감소하게 됨을 증명하였다. 고립단어 인식을 다층퍼셉트론에 학습시킨 경우의 시뮬레이션으로 이러한 증명이 맞음도 보였다. 이 결과로부터 중간층 뉴런이 지닌 비선형 변환은 정보의 중복을 감소시키는 효과가 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 능동 배열 안테나에서 RF 대신 중간주파수를 이용하여 빔 추적을 하는 방법이 연구되었다. 안테나의 각 배열은 전압제어 발진기, 위상추적기, 혼합기와 결합되어 있으며 혼합기는 안테나 상에서 직접 RF 신호를 직접 중간주파수 신호로 변환시킨다. 전압제어 발진기 입력은 위상추적기에 의하여 조절되며 배열 안테나의 주사범위는 위상추적기와 전압제어발진기에 의하여 결정되었다.
본 연구는 시청자 권익의 관점에서 중간광고가 시청자 만족도와 흥미도에 어떤 영향을 미치는 가에 관한 실증 연구를 실시하여, 중간광고가 시청자 권리에 미치는 영향에 관한 과학적이고 객관적인 기초 자료를 제공하기 위한 목적으로 실시되었다. 방송 프로그램 중간에 광고가 포함되지 않는 프로그램과 광고가 포함된 프로그램에 대하여 시청자가 가지는 프로그램 흥미도, 만족도 그리고 구매의향 가격의 차이를 알아보기 위해 210명을 대상으로 실험을 실행하였다. 연구결과, 텔레비전 프로그램 중간에 삽입된 광고가 시청자의 프로그램 흥미도, 만족도 그리고 구매의향 가격에 영향을 미칠 것이라는 가설을 지지하지 못하였다. 이러한 연구결과를 근거로 중간광고가 시청자 권익에 미치는 이론적, 실무적 시사점을 논의하였다.
중간고조파는 주파수가 기본주파수의 정수배가 아니며 크기가 고조파에 비해 작으므로 중간고조파의 정확한 검출은 쉽지 않다. 본 논문에서는 필터뱅크 시스템과 적응 예측기를 이용하는 중간 고조파 검출 기법을 제안한다. 필터 뱅크 시스템에서는 입력신호를 부밴드로 분해한다. 적응 예측기에서는 분해된 부밴드 신호를 입력신호로, 오차신호를 출력으로 하여 중간고조파를 검출한다. 이럴 경우 적응예측기의 입출력 특성이 노치필터특성을 가지므로, 예측된 고조파신호가 오차신호에서 제거되므로 중간고조파 검출이 가능하다. 검출된 중간고조파의 크기와 주파수는 순환기법을 이용하여 추정한다. 제안 기법의 성능은 고조파와 중간고조파를 정현모델로 합성한 신호를 입력으로 사용하고, 시뮬레이션을 통해 중간고조파 검출결과를 평가한다. 그리고 중간고조파 검출 결과를 MUSIC, ESPRIT와 비교하여 제안기법의 타당성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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