본 논문에서는 화자 확인 시스템의 등록과 확인 과정의 채널 환경 불일치로 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 새로운 정규화 방법에 대해 설명한다. 제안된 방법은 첫째, 입력 음성으로부터 효과적으로 채널을 추정$\cdot$보상하고 둘째, 스코어 정규화 과정에서 사칭자 모델로서 사용되는 world모델과의 차이를 채널 추정 및 화자 모델 생성에 효과적으로 사용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 입력 음성의 켑스트럼과 HMM world 모델의 파라메터인 평균 켑스트럼과의 차이를 통해 음소열에 종속적인 채널 켑스트럼인 Phone-Dependent Difference Cepstrum을 추정한다. 한편 입력 음성의 음소열은 world모델의 스코어를 얻는 과정에서 함께 얻어질 수 있다. 채널 추정 실험 결과를 통해서 가장 일반적인 채널 정규화방법인 CMS에 의해 추정된 채널에 비해 실제 채널과 유사하며 화자 고유의 특성을 왜곡시키지 않는 채널 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
소나나 레이다분야에서 목표물로부터 오는 신호의 산란점을 추정하는 것은 추정한 산란점 특성을 분석하여 목표물을 식별하기 위해서 연구되어 오고 있다. 지금까지 연구되어온 모델링에 의한 산란점 추정을 보면 많은 경우 Prony 모델에 근거하여 추정하고 있다. Prony 모델을 레이다나 소나에 적용할 때에 몇 가지 단점을 갖고 있다. 그 첫째는 Prony모델이 잡음에 약하다는 점이고 둘째는 Prony모델이 모델차수에 대한 사전정보를 요구한다는 점이다. 본 논문에서는 위에 든 단점중에서 잡음에 취약한 점을 보완하기 위해서 입력 신호 성분만을 자동 추적하는 창함수(Automatic Tracking Window)를 전처리기로 사용한 Prony 산란점 추정 방법을 제안한다. 또 그 성능을 기존 Prony방법만을 사용한 산란점 추정방법과 비교하여 잡음에 대한 성능 향상을 보였다.
모델의 적용에 있어서 안정성과 신뢰성 있는 예측치를 얻기 위해서는 그 유역의 장기간의 강우-유출 기록자료들이 필요하다. 그러나 대부분의 유역들은 계측이 이루어지지 않아 수문기록 자료들을 전혀 보유하고 있지 않거나, 설사 있다하더라도 모델검정에 필요한 충분한 자료들을 보유하고 있지 않은 실정이므로 이러한 유역들에 있어 모델적용은 상당한 어려움을 수반한다. 본 연구에서는 이러한 미계측 유역 및 기록자료들이 미비한 계측유역의 모델적용에 있어서 정확한 모델변수추정을 꾀하고 이로 인한 모델의 신뢰도를 높이기 위하여 추론모델을 통한 매개변수추정을 도모한 간접추정법을 개발하였다. 수량 및 수질 모의에 가장 민감하게 영향을 미치는 토지이용인자를 주 요소로 하여 유도된 추론 모델은 현재 널리 사용되고 있는 SWMM(Storm Water Management Model)의 매개변수 추정에 사용할 수 있도록 유도되었으며, 추론모델의 적용성 효과를 최대화하기 위하여 추론모델에 필요한 유역의 지형특성인자들은 지리정보시스템을 이용하여 추출하였다. 제안된 방법의 적용성 실험은 호주 시드니에 위치한 센테니얼 파크 유역 (Centennial Park catchment)을 대상으로 하였다. 간접추정법을 적용한 경우 기존의 모델 검정방법을 통해 모델 변수를 추정한 경우보다 모델 예측치의 신뢰도를 월등히 높일 수 있었음은 물론, 제안된 추정법의 적용에 의한 각 소유역내의 상당한 수의 지형특성변수들의 추정에 드는 엄청난 시간과 노력을 최소화 할 수 있었다.
정확한 소프트웨어 비용 추정은 개발자와 고객 모두에게 중요하다. 대부분의 비움 추정 모델들은 규모 추정으로부터 틴은 라인 수와 기능점수와 같을 규모 측도에 기반을 두고 있다. 규모 추정의 정확도는 비용 추정 정확도에 직접적으로 영향을 미친다. 이에 따라 대부분의 회귀기반 비용추정 모델들은 규모에 기반한 멱함수 형태를 적용하고 있다. 생물의 성장, 기술의 발전과 인간의 학습 능력 등 많은 성장 현상들은 S자 곡선을 따른다. 본 논문은 성장곡선을 이용하여 개발노력을 추정하는 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 소프트웨어 규모가 증가함에 따라 소요되는 개발 비용이 성장곡선을 따른다고 가정한다. 일반적인 소프트웨어 규모 추정 기법인 기능점수, 완전기능점수와 유스케이스 점수에 기반하여 성장곡선 모델의 적합성을 검증하였다. 제안된 성장곡선 모델들은 멱함수 모델과 비교 시 상호 견줄만한 성능을 보여 소프트웨어 비용 추정분야에 석용 가능함을 보였다.
본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.
본 논문은 소프트웨어 비용추정 모델의 적합성을 평가하고, 가장 적합한 모델을 제시하였다. 먼저, 해당 모델의 함수를 변수변환시켜 선형식으로 만든다. 다음으로 실제 개발 소프트웨어의 비용 데이터가 모델의 선형식에 얼마나 적합한지로 모델의 성능을 평가한다. 모델 성능평가에는 절대오차 대신 상대오차 개념인 MMRE를 적용하였다. 기존의 소프트웨어 비용추정 모델은 Weibull, Gamma와 Rayleigh 함수를 따르고 있다. 본 논문에서는 성장곡선의 일종인 Gompertz 곡선 모델을 제안하였다. 추가로 다른 성장곡선들도 적합성을 검증하였다. 모델 성능평가 결과 Gompertz 성장곡선이 소프트웨어 비용추정 모델로 가장 적합한 성능을 보였다.
본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
지금까지는 FP, UCP, COCOMO 모델에 의하여 시험노력을 추정하거나, 또는 개발한 수많은 프로젝트 데이터 측정을 통하여 각 단계별 노력 투입 비율에 의거 시험단계에 투입된 시험노력을 추정하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 시험노력 추정을 소프트웨어 개발노력 추정과 독립적으로 이루어질 수 있도록 시험노력 추정 모델을 만들고 또 시험노력 추정절차를 제시한다. 모델은 시험노력이 테스트 케이스의 수와 복잡도에 비례하는 특성을 반영하고, 통합시험, 시스템시험, 인수시험 등 시험 태스크를 수행하는 시험 조직의 역량에 영향을 받는 점을 고려하였다. 제시한 시험노력 추정 모델과 절차에 의해 기존의 프로젝트 데이터에 시험에 관련된 추정 데이터를 이용하여 시험노력을 추정한 결과와, 개발계획 수립을 위하여 추정한 개발노력 상에서 배분된 시험노력과 비교하였을 때 4.7% 정도의 오차를 보였다. 시험 조직이 갖는 기술적인 경험, 구축된 시험환경의 정도, 프로젝트의 복잡성과 개발조직의 환경 등을 측정하여 주어진 모델의 조정 계수 값에 반영한다면, 보다 정교한 독자적인 시험노력 추정이 가능하다.
다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 우리나라 중부지역에 소재한 민간 종돈장에서 1998년부터 2008년까지 분만한 요크셔종 26,390복과 랜드레이스종 26,713복의 번식성적을 근거로 산자수와 성비에 대한 유전력과 육종가를 추정하고, 각 모형별로 추정된 육종가를 비교하고자 실시하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 요크셔종과 랜드레이스종의 총산자수에 대한 평균과 표준오차는 각각 $11.35{\pm}0.02$두, $10.97{\pm}0.02$두로 조사되었으며, 생시 생존자돈수에 대한 평균과 표준오차는 각각 $10.04{\pm}0.02$두, $9.98{\pm}0.02$두로 조사되었다. 또한 생시 생존 자돈수 중에서 암컷이 차지하는 비율로 계산한 성비의 평균치는 요크셔종에서 $45.75{\pm}0.11%$, 그리고 랜드레이스종에서 $45.75{\pm}0.11%$로 조사되어 두 품종 모두 암컷의 비율이 수컷의 비율보다 낮게 나타났다. 모델 l을 적용하여 분석한 총산자수에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.243{\pm}0.009$, $0.241{\pm}0.009$로 추정되어 두 품종에서 모두 다른 모델들(모델 2~모델 5)을 적용하여 추정된 유전력 보다 높게 추정되었다. 모델 3, 4, 5를 적용하여 분석한 총산자수에 대한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 각각 $0.096{\pm}0.012{\sim}0.103{\pm}0.013$ 및 $0.211{\pm}0.008{\sim}0.215{\pm}0.008$의 범위로 추정되었고, 랜드레이스종에서 각각 $0.108{\pm}0.013{\sim}0.114{\pm}0.013$ 및 $0.210{\pm}0.008{\sim}0.214{\pm}0.008$의 범위로 추정되어 두 품종 모두 모델들 간(모델 3~모델 5)의 유전력과 반복력 추정치는 큰 차이를 보이지 않았다. 모델 1을 적용하여 분석한 생시 생존 자돈수에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.192{\pm}0.009$ 그리고 $0.209{\pm}0.009$로 다른 모델들을 이용하여 분석된 유전력에 비해 높게 추정되었다. 모델 2를 이용하여 분석한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 $0.102{\pm}0.012$ 및 $0.170{\pm}0.008$, 랜드레이스종의 경우 $0.091{\pm}0.012$ 및 $0.179{\pm}0.008$로 추정되었고, 모델 3, 4, 5를 이용하여 추정한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 $0.096{\pm}0.012{\sim}0.099{\pm}0.012$ 및 $0.188{\pm}0.008{\sim}0.193{\pm}0.008$의 범위로 추정되었으며, 랜드레이스종의 경우 $0.092{\pm}0.012{\sim}0.098{\pm}0.012$ 및 $0.193{\pm}0.008{\sim}0.196{\pm}0.008$의 범위로 추정되어 두 품종 모두 모델 2, 3, 4, 5간의 유전력과 반복력은 큰 차이를 보이지 않았다. 돼지의 산자수와 관련된 유전력은 환경적인 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있는데 본 연구에서도 잔차의 분산이 매우 높게 추정되었기 때문에 저도의 유전력과 반복력이 추정되는 결과를 나타내었다. 모델별로 추정된 총산자수와 생시 생존 자돈수에 대한 육종가를 기준으로 각 개체의 순위를 정한 후 이 순위간의 상관을 구하였을 때 두 품종 모두 모델 1과 2는 다른 모델과 정의 상관을 보였지만 모델 3, 4, 5 간의 순위 상관 계수보다 낮은 경향을 나타냈으며, 모델 3, 4, 5 간의 육종가 순위 상관은 0.99 이상의 고도의 정의 상판을 나타내어 모델 3, 4, 5를 이용하여 추정된 개체들의 육종가 순위는 모델 간에 큰 차이를 보이지 않을 것으로 판단된다. 모델 1~모델 6을 적용하여 추정한 성비에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.002{\pm}0.002{\sim}0.003{\pm}0.002$, $0.001{\pm}0.002{\sim}0.003{\pm}0.002$의 범위로 추정되어 어떤 한 모델을 적용 하더라도 0에 가깝게 추정되었다. 따라서 선발을 통해 성비를 조절 하는 것은 불가능하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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