본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용하여 마이크로폰에 수신된 신호들의 도착 시간차를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 입력 음성신호를 Discrete wavelet transform을 이용하여 인간의 청각 특성과 가장 유사한 주파수 해상도를 갖도록 대역 분할한 후 각 주파수 대역에서 신호 대 잡음비를 구하여 신호 대 잡음비가 가장 높은 대역만 선택적으로 취하고 해당 대역에서만 최종적인 시간 지연 값을 추정하게 된다. 최종 시간 지연 측정에 사용된 알고리즘은 기존의 CPSP에 해당 대역의 주파수 SNR을 가중치로 주어 구하게된다. 이러한 대역 분할 가중방식은 다양한 형태의 동적인 잡음 환경 하에서 안정적인 성능을 가질 수 있다. 제안된 알고리즘은 저주파와 고주파 각각의 모의 잡음환경 하에서 컴퓨터 실험을 통해 성능을 입증하도록 한다.
기존의 학습평가 시스템은 학습자의 학습 수행능력을 판정하기 위한 진단평가와 학습능력의 향상 정도를 측정하기 위한 형성평가를 독립적으로 수행하여 평가하기 때문에 학습 수행능력을 보다 명확하게 처리하기 곤란하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 수행 능력을 보다 객관적으로 평가하기 위해서 진단평가와 형성평가를 통합평가할 수 있는 다-단계 학습평가 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 진단평가와 형성평가의 수준 정도를 반영하기 위해 서로 다른 가중치를 적용하여 학습능력을 평가하였다. 또한 각 평가단계에서 퍼지추론을 통해 획득한 비퍼지화된 실수 구간을 최종평가에 적용함으로써 학습자의 수행능력과 능력 향상을 보다 종합적으로 평가할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 인천 지역의 범죄의 특성 지역을 분석하기 위하여 기존의 이론적인 논의에 기초하며 AHP와 GIS와 연계를 통해 분석하고자 하였다. 이를 위해 인천의 범죄 우발지역을 볼 수 있는 공간적 패턴과 경찰서 내지 파출소의 적지를 선정하고 자료 분석 및 데이터 수집과 통틀어 공간 분석을 수행하며 이러한 분석을 통해 얻어진 여러 가지 요인들과 범죄 율을 나타내어 최종 자료를 구현하기 위한 연구를 한다. 범죄 율의 공간적 표현을 위해서 수식을 이용하여 범죄 율을 구했으며 인구 및 정확한 데이터들을 수집하여 분석하고 그대로 반영한다. AHP를 이용하여 설문조사 및 객관적인 판단과 가중치를 판단할 수 있는 중요한 척도가 되었으며, 이것들을 반영하여 최종 결과물에 현실성을 더하여, 실제로 예방조치를 취할 수 있도록 할 수 있을 것이다. 또한 GIS 소프트웨어에서 제공되는 좌표체계와 데이터베이스 및 SQL 등을 이용하여 현실성과 정밀성을 더하여 활용될 수 있음을 확인하였다.
한국섬유산업은 위기에 직면하고 있으며, 해외진출이 증가하고 있다. 한국 섬유산업에 있어서 세 번째 교역군인 인도네시아는 한국의 직접투자액이 5위로 한국의 해외진출이 활발한 국가이다. 본 연구는 한국 섬유원단업체가 인도네시아로 진출하기 위한 발전 전략을 제시하고자 한다. 먼저, 문헌연구와 전문가 회의를 통해 인도내시아 사정을 고려한 섬유업체의 SWOT 대표요인들을 도출하였다. 이들간 우선순위를 도출하기 위해 AHP 분석을 시행하여, SWOT 요인들의 최종가중치와 우선순위를 도출하였다.
본 연구는 AHP 적용상의 문제점을 살펴보고 올바른 적용방법을 위한 'AHP 수정가중치모형'을 개발하는 연구이다. 여기서 AHP는 복잡한 의사결정 문제를 계층화 하여 상위수준요인과 하위수준요인들로 분해하고, 그 요인들에 대한 쌍대비교를 통해서 요인들에 대한 상대적인 가중치를 도출하는 방법이다. 하지만 AHP 계층구조에서 각 상위수준요인(대항목)을 구성하는 하위수준요인(소항목)들의 개수가 같을 경우에는 최종가중치가 바르게 나타나지만 각 대항목을 구성하는 소항목들의 개수가 다른 경우에는 심각한 오류가 발생한다. 이에 본 연구에서는 이를 개선할 수 있는 'AHP 수정가중치모형'을 개발하였다. 구체적으로 AHP 분석의 오류가 소항목의 개수, 즉 규모가 다를 때 발생하는 것에 착안하여 소항목 개수의 규모를 상대적으로 같게 만들어서 그 오류를 제거하였다. 그리고 개발된 모형을 다양한 AHP 계층구조에 적용하여 검증하였다. 구체적으로 첫 번째 모형검증에서는 4개의 대항목과 각각 개수가 다른 소항목으로 구성되어 있으며 대항목과 소항목의 중요도가 같다고 가정하였고, 두 번째 모형검증에서는 2개의 대항목과 각각 개수가 다른 소항목으로 구성되어 있으며 모든 대항목과 소항목의 중요도가 다르다고 가정하였다. 그리고 세 번째 모형검증에서는 실제 선행연구에 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발된 'AHP 수정가중치모형'이 AHP 분석의 문제점을 효과적으로 해결할 수 있었다.
신종 및 재출현 전염병이 지속적으로 유행하고 해외 전염병의 국내유입가능성이 증대됨에 따라 국립검역소의 검역관리 사업의 효율성 평가는 매우 중요하다. 연구는 평가 구성요소 사이의 상대적 중요도, 즉 가중치(weight) 부여에 있어서 과학적 타당성을 인정받고 있는 계층분석절차(Analytical Hierarchy Process; AHP) 기법에 의한 이원비교방법을 사용하여 설정하였다. AHP기법은 복잡한 다기준 의사결정문제(multi-criteria decision making problem)를 계층화하여 단순화 체계화시킴으로써 그 영향도를 계량화하는데 탁월한 기법이라는 평가를 받고 있다. 실제 측정에 있어서는 본 모형을 이용하여 얻어졌다. 대영역(기관평가영역, 서비스 및 프로그램평가 영역), 중영역(투입, 과정, 결과, 검역업무, 검사업무, 위생관리업무, 병원체조사감시업무, 전염병예방홍보 교육업무)으로 구분하여 최종적으로 평가지표로 선정된 지표는 실제 국립검역소 사업에 적용하였으며, 이에 대한 최소한의 평가지표를 최종 선정하여 향후 국립검역소사업 평가체계를 보다 체계화 하였다.
H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법으로 복원된 블록은 주변블록 픽셀들의 평균을 취하기 때문에 그로 인해 생기는 블러링 현상을 피할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 주변블록의 에지정보를 이용하여 인터폴레이션하는 방법이 제안되었으나 에지성분이 다양하거나 에지성분이 없는 경우, 블록을 복원하는 데 있어서 기존 H.264의 복원기법보다 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 주변블록의 정보를 이용하여 손실된 블록의 인터폴레이션의 에지방향을 추정하고 방해함수를 통해서 임계치를 결정하여 적응적으로 에지방향의 인터폴레이션과 가중치평균 인터폴레이션을 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향의 인터폴레이션에서는 선택된 전체에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들간의 상호 관계를 고려함으로써 최종적으로 최적에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5dB\;{\sim}\;2dB$ PSNR 향상을 보였고 주관적인 화질개선의 결과를 보였다.
우리나라에서 많은 하천정비사업이 이루어지고 있으며 하천정비사업을 위해 하천설계가 실시되고 있다. 하천설계시 호안 설계가 중요한 비중을 차지하고 있으나 현재까지 설계된 사업에서 적절한 호안공법이 선정되었는지는 검증이 되지 않고 있다. 따라서 하천설계에 적용된 호안공법의 적합성을 평가할 필요가 있으며, 이에 따라 본 연구에서는 자연형 하천설계에 적용된 호안공법의 적합성을 평가하였다. 평가방법은 편익(B)/비용(C)방법을 사용하였다. 편익평가방법은 기존의 호안을 평가하는데 사용되는 방법을 기본으로하여 약간의 수정을 가하여 사용하였다. 평가항목은 수리적안정성, 환경생태성, 어메너티의 항목으로 되어 있고 각 항목은 몇 개의 소항목으로 구성되어 각 항목별로 평가점수를 부여한다. 다음 하천의 위치에 따라 도시, 농촌, 산지로 분류하여 위치별 가중치를 도입한다. 편익을 하천위치에 따라 3가지 항목평가 점수와 가중치를 곱한 값을 더하여 산정하였다. 비용은 호안시공비와 재료비의 합으로 산정하고 5단계로 등급을 나누었다. 최종적으로 계산된 편익과 비용을 이용하여 호안의 경제성을 평가하였다. 평가에 이용된 하천은 하천분류별로 각각 몇 개씩 선정하였으며 하천보고서를 이용하여 평가하였다. 평가결과는 각 하천별로 점수화할 수 있으며 따라서 호안설계점수를 상대적으로 비교할 수 있다. 호안공법별로 평가한 결과 식생매트를 사용한 호안의 경제성이 가장 좋으며 방틀공법을 사용한 호안의 경제성이 가장 나쁜 것으로 나타났다. 본 연구의 평가방법은 호안을 설계할 때 가장 적절한 호안공법을 선정하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경회로망(Polynomial based Radial Basis function Neural Network)을 설계하고 이를 n-클래스 패턴 분류 문제에 적용한다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층은 입력 벡터의 값들을 은닉층으로 전달하는 기능을 수행하고 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습된다. Networks의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의해 퍼지추론의 결과로서 얻어진다. 패턴분류기의 최적화는 PSO(Particle Swarm Optimization)알고리즘을 통해 이루어진다. 그리고 제안된 패턴분류기는 실제 얼굴인식 시스템으로 응용하여 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출, 특징 추출 등과 같은 처리 과정을 포함하여 서로 다른 등록인물의 n-클래스 분류 문제에 적용 및 평가되어 분류기로써의 성능을 분석해본다.
본 연구는 White LED를 이용하여 주변 밝기 변화에 빠르게 적응하는 퍼지 뉴로 Dimming Control System을 설계한다. 본 논문에서는 방사형기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network: RBFNN)을 설계하여 실제 White LED Dimming Control System에 적용시켜 모델의 근사화 및 일반화 성능을 평가한다. 제안한 모델에서의 은닉층은 방사형기저함수를 사용하여 적합도를 구현하였고, 후반부의 연결가중치는 경사하강법을 사용한다. 이때 멤버쉽 함수의 중심점은 HCM 클러스터링 (Hard C-Means Clustering)을 적용하여 결정한다. 연결가중치는 4가지 형태의 다항식을 대입하여 출력을 평가하였다. 최종 출력의 최적화를 위하여 PSO(Particle Swarm Optimization)을 이용하여 은닉층 노드수 및 다항식 형태를 결정한다. 본 논문에서 제안한 LED Dimming Control System은 Atmega8535를 사용하여 PWM 제어 방식을 사용하고, 조도계(Cds)를 이용하여 LED의 밝기에 따른 주변의 밝기를 감지하여 조명에 적응시키는 방법을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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