축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 또, 기존의 2단계 축소기법을 반복적 IRS기법을 통해 중간 주파수 대역의 고유모드에 대한 해의 정확도를 높이는 방안에 대해 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 기존의 향상된 2단계 축소기법에 다단계 부구조화 기법을 적용하는 기법을 제안한다. 첫 단계에서는 전체 시스템을 그래프 분할을 통해 계층적으로 부구조로 분할되고, 두 번째 단계에서는 각각의 부구조를 개선된 2단계 축소기법을 이용하여 축소한다. 각각의 축소된 분절화된 고유치문제의 조합을 총해 최종적 축소시스템을 구축하고 이렇게 구한 축소된 고유치 문제를 란초스 기법(ARPACK)을 통해 해석한다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.
문서 군집화 성능을 높이기 위한 한 방법으로 차원 축소를 적용한 문서 벡터로 군집화를 실시하는 방법이 있다. 본 발표에서는 특이값 분해(SVD), 커널 주성분 분석(Kernel PCA), Doc2Vec 등의 차원 축소 기법을, K-평균 군집화(K-means clustering), 계층적 병합 군집화(hierarchical agglomerative clustering), 스펙트럼 군집화(spectral clustering)에 적용하고, 그 성능을 비교해 본다.
항목 기반의 순차 패턴 마이닝 기법들을 시공간 데이타에 적용하기 위해서는 시공간 속성 값에 대한 적절한 이산화가 필수적이다. 본 논문에서는 입력 데이타의 시공간적 상판 정보를 유지함과 동시에 데이타 수를 축소시킴으로써 마이닝 프로세스의 효율성을 높이는 이산화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선 단순화를 사용하여 궤적에 대한 근사치를 구함으로써 마이넘 단계에서 처리할 데이터 크기를 축소시킨다. 또한 단순화 된 궤적을 유사한 시공간적 특성을 가지는 논리적 그룹으로 군집화하여 데이터의 분포를 고려한 이산화를 수행한다. 실험을 통해 제안된 기법이 마이넝 프로세스의 효율성을 높일 뿐 아니라 보다 직관적이고 해석이 용이한 패턴을 도출하는 것을 보였다.
축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소 시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 첫 단계에서 리츠벡터를 이용한 각 요소의 레일리 지수를 통해 요소 에너지를 예측 하고 이를 토대로 후보영역을 선정한다. 다음 단계에서 후보영역에 포함된 자유도로 축소된 1단계 축소 시스템에 순차적 소거법을 적용하여 최종적인 주자유도를 선정한다. 이번 연구에서는 2단계 축소 기법에 축소시스템 개선을 위한 반복적 기법을 적용하여 중간영역에서의 고차모드의 정확도를 추가적인 시스템의 확장없이 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 축소시스템에서 고유치와 고유모드의 정확도를 조절하는 것까지도 가능하다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.
시간이 지남에 따라 건물의 수직부재가 수축하는 것을 기둥축소라고 한다. 건물의 고층화 및 비정형화 추세 때문에 수직부재들에 작용하는 축하중 크기 간의 차이를 피할 수 없게 되며, 이의 영향으로 인접 수직부재 간의 축방향 축소량이 차이가 나게 된다. 이러한 부등축소량은 수직부재와 수평부재의 접합부에 추가적인 응력을 유발시키거나 슬래브의 기울어짐 또는 간벽이나 창호 등 비구조재의 사용성에 문제를 초래하게 된다. 이러한 부등축소량의 영향을 감소시키기 위하여 시공 중 수직부재의 설치 시 예측된 보정을 하게 된다. 보정의 합리성은 각 부재별 축소량의 정확한 예측과 예측된 축소량을 이용한 각 부재들의 합리적 보정량 산정에 있다. 부등축소량의 예측은 점점 더 정확해지고 있으나 보정 기법에 관한 연구는 거의 없다. 따라서 본 논문에서는 이동 평균법을 사용한 보정 기법과 보정하면서 발생하는 오차에 대한 합리적인 제한조건을 제시하였으며, 제한조건의 변화와 보정 그룹 수의 관계를 살펴봄으로써 제한조건 설정의 객관적인 판단 기준이 되었다. 그리고 이전에 연구되어진 SA 알고리즘을 사용한 최적 보정 기법과 결과를 비교해 봄으로써 이동 평균법 보정 기법의 효과를 검증하였다.
적절한 근사화 과정을 통하여 구축된 축소 시스템은 전체 시스템의 거동을 적은 수의 정보를 통하여 효과적으로 표현할 수 있다. 효과적인 시스템 축소를 위하여 본 연구에서는 주파수 영역 Karhunen-Loeve (Frequency-domain Karhunen-Loeve, FDKL) 기법과 시스템 등가 확장 축소 과정(System equivalent expansion reduction process, SEREP)을 연동한 축소 기법을 제안한다. 적합직교분해(Proper orthogonal decomposition)의 한 방법인 FDKL기법을 통하여 최적모드(Optimal mode)를 구하고 이에 SEREP을 적용하여 자유도 변환 행렬을 구한다. 이때 주자유도 선정은 2단계 축소기법을 적용한다. 최종적으로 제안된 기법은 수치예제를 통하여 검증한다.
본 논문은 MPEG-2 동영상의 축소전환 시 IDCT기법을 이용한 임베디드 시스템 구현에 대한 연구이다 일반적으로 압축된 MPEG-2 동영상의 축소전환은 입력 비트열을 완전 복호화한 후, 저대역 필터링과 서브 샘플링을 수행하는 것이다. 그러나 이 방법은 큰 메모리와 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT 영역에 축소 전환하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 고해상도 프레임 메모리의 1/4만을 요구한다. 이는 완전히 축소된 영상이 프레임 메모리에 저장되기 때문이다 그러나 이로 인한 필도 정보의 손실은 움직임 보상 단계에서 심각한 오차를 일으키며 영상 화질을 저하시킨다. 임베디드 시스템에서는 동영상의 화질을 유지하며 계산량이 적은 축소 변환 기법이 필요하다. 공간적인 영역에서 축소 변환 방법과 주파수 영역에서의 축소 변환 기법을 임베디드 시스템에 적용하였을 때 동영상의 프레임 속도에 대하여 비교하여 보았다. 주파수 영역에서 축소 변환을 수행하였을 때 평균 29 frame/sec로 주파수 영역에서의 변환 기법이 25% 우수하였다.
본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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