문항반응이론(IRT)에서 문항특성곡선(ICC)의 모수를 추정하는 경우에 발생되는 초기값(initial value) 문제를 비선형 로지스틱모형을 선형 회귀모형으로 근사화하여 해결하고자 하였다. 특히, 신규 또는 잡음이 섞인(local fluctuation) 문항의 직접적인 평가와 소규모집단별 검사가 이루어질 수 있는 현실적 문제에서 모수추정의 대안으로서 그 의의가 있을 수 있다.
위성영상은 GIS 정보획득을 위한 가장 중요한 초기자료로서, 이로부터 주제도와 같은 유용한 정보를 추출하기 위해서는 위성영상 즉 다중스펙트럼 영상을 목적에 적합하게 분류하는 처리과정이 필요하다. 위성영상의 분류기법은 크게 감독기법과 무감독기법으로 나뉘는데, 본 논문에서는 감독분류기법 중의 하나인 평행사변형 알고리즘에서 군집의 초기값 설정이 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구에서는 우선 직렬컴퓨터에서 평행사변형 알고리즘의 성능과 초기값 변화와의 관계를 살펴보고, 이를 확장하여 MIMD 병렬구조 컴퓨터 모델을 사용한 경우에 초기값의 변화가 평행사변형 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 평행사변형 알고리즘의 성능은 초기값의 설정에 따라 직렬구조의 컴퓨터를 사용하는 경우에는 최고 2.4배, 그리고 MIMD 병렬구조 모델을 사용한 경우에는 최고 2.5배의 성능 향상을 보였다. 전산모의실험을 통해 위성영상의 감독분류기법에서 초기값이 평행사변형 분류알고리즘의 성능에 상당한 영향을 미치며, 직렬컴퓨터와 MIMD 병렬컴퓨터에서 초기값의 적절한 설정을 통해 분류기법의 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 한국복지패널(Korean Welfare Panal Study) 11차년도(2016년), 12차년도(2017년), 13차년도(2018년), 14차년도(2019년) 자료 중 가구주용 데이터와 가구원용 데이터를 활용하여 성인의 문제음주가 우울에 종단적 영향을 미치는지에 대해 검증하였다. 분석결과, 첫째, 우울의 초기값은 문제음주 초기값과 정적(+)인 관계가 있는 것으로 나타났고, 문제음주 변화율과도 유의미한 관계가 나타났다. 둘째, 수급가구의 경우는 우울의 초기값, 문제음주의 초기값과 정적(+)인 관계를 나타냈다. 셋째, 장애인의 경우는 우울의 초기값, 문제음주 초기값과 부적(-)인 관계를 나타냈다. 따라서 성인기 이전의 학교교육에서 음주문제 예방 프로그램 개발과 교육이 적극적으로 이루어져야 할 것을 제언하였다.
본 논문에서는 개선된 TCUD(Improved TCUD, I.TCUD)법 및 개선된 초기부재력법(Improved Initial Force Methods, I.IFM)을 이용하여 3차원 현수교의 초기형상해석을 수행하였다. 절점평형법에 의하여 초기 평형상태를 결정하고, 이때 계산된 무응력장을 초기값으로 입력하여 비선형 해석을 수행하여 나온 값을 초기값으로 하여 해석을 반복한다. 이를 통하여 간단한 수치 해석 기법인 I.IFM이 정밀한 I.TCUD법과 비교하여 근접한 결과를 나타내는 것을 수치예제를 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 캐리어의 동기가 맞았다는 가정 하에서 초기동기 직렬탐색 방식중의 하나인 Multiple Dwell 방식을 사용하여 각각의 초기동기 평균 획득시간과 분산 값을 비교하였다. 문턱값의 설정은 Maximum Likelihood 방식을 도입하여 MATLAB으로 이론값을 계산하고, 이를 SPW라는 시뮬레이션 툴로 모델링을 하여 시뮬레이션 값과 이론값을 비교 분석하였다. 신호 대 잡음비에 대한 Multiple Dwell 방식의 성능을 비교 분석한 결과. Dwell의 수가 증가할수록 성능은 개선되지만 Dwell의 수가 2일 때가 성능 개선 폭이 가장 컸고 Dwell의 수가 4이상에서는 개선 폭이 아주 작아짐 을 보였다.
Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.
유채유에 코코넛유와 팜유를 각각 30%, 50%, 70%의 비율로 단순혼합한 혼합유와 ester 교환에 의한 혼합유를 제조하였고, 180$\pm$5$^{\circ}C$에서 가열산화시키면서 산값, 과산화물값, 요오드값, 공액이중산값 및 굴절율의 변화를 측정한 결과는 다음과 같았다. 1. 코코넛유의 산값은 25시간 가열 시까지 증가하였다가 그 이후 다소 낮아진 경향을 보였다. 또한 혼합비율에 따라 커다란 차이는 없었으나, 코코넛유와 혼합인 경우 코코넛유보다 낮은 산값을 보여주었다. 2. Ester교환에 의한 혼합유의 과산화물 초기값이 단순혼합유의 초기값보다 다소 높게 나타났으나, 증가폭에 있어서는 커다란 차이가 없었다. 코코넛유와 팜유의 혼합비율에 따라서 커다란 차이를 보이지 않았으나 혼합유의 경우가 유채유보다 낮은 값을 나타냈다. 3. 코코넛유와 팜유의 혼합시에 요오드 값의 감소가 나타났으나, 혼합방법이 요오드값의 감소현상에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 4. 코코넛유와 팜유의 혼합비율이 증가함에 따라 공액이중산값의 증가폭이 다소 작아지는 현상이 나타났다. 단순혼합유와 ester 교환에 의한 혼합유의 차이는 ester교환에 의한 혼합유의 초기값이 단순혼합유의 초기값보다 다소 높은 경향이었으며 35시간 가열후의 증가폭은 커다란 차이가 없는 것으로 나타났다. 5. 코코넛유와 팜유의 혼합비율이 증가됨에 따라서는 큰 차이 없이 비슷한 정도의 굴절율 증가를 나타내고 있었다. 혼합방법의 차이에 따른 굴절율은 ester 교환에 의 한 혼합유가 단순혼합유보다 초기값에서 다소 낮은 굴절율 값을 보였다. 유채유를 포화지방산의 함량이 큰 유지와 혼합하면 유채유의 산화 안정성이 향상되는 것으로 나타났으며, 혼합방법에 따라 산화 안정성에 미치는 영향이 거의 없으므로 코코넛유나 팜유 같은 유지를 유채유에 혼합하면 튀김유로의 활용이 가능할 것으로 생각된다.
터보 부호는 반복적인 복호 알고리즘을 사용함으로써 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 Shannon 한계에 가까운 성능을 보이는 오류정정 방식으로 제안되었으나, 반복 연산량에 따른 복호 지연과 인터리버에 따른 지연에 의해 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 성능을 저하시키지 않는 범위에서 적절한 초기 임계값 설정에 따라 불필요한 반복 복호 횟수를 줄일 수 있는 터보 복호기 구조를 제안한다. 적절한 초기 임계값 설정은 LLR(Log-Likelihood Ratio)값의 평균값과 분산, 복호기의 출력에 대한 BER에 근거하여 여러 번의 모의 실험을 통해서 최적의 값으로 결정된다. 제안한 방식은 초기 임계값을 적절히 선택하면 손실이 없는 범위 내에서 반복횟수를 감소시킴으로써 기존의 정해진 반복횟수로 인한 큰 복호 지연을 미연에 방지하고, 이에 따른 계산량 감소는 저전력의 효과도 가져온다. 성능 평가를 위해 BER = $10^{-6}$이내이고, 전송속도가 32kbps 이상인 IMT2000의 고속 데이터 전송 환경에서 모의 실험을 하였다. 실험 결과로 기존의 정해진 반복횟수를 갖는 터보 복호기에 비해 SNR 변동(0~3dB)에서 평균적으로 55~90% 정도의 감소된 반복횟수를 검증하였다.
비디오 코팅에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP (Quantization Parameter) 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저 전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 35의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송 대역폭과 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 반비례 관계를 모델링하기 위하여 선형 모델을 사용하였고, 첫 프레임의 공간적 복잡도에 따라 모델 파라미터를 결정하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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