잡음예측 최대유사도(NPML, Noise Predictive Maximum Likelihood) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높인다. 본 논문에서는 고밀도 광기록 채널에서 밀도가 높아짐에 따라 고차 전달함수 다항식으로 요구되는 성능을 달성할 수 있음을 보인다. 모의실험을 통해 밀도마다 가장 적합한 PR 타겟값을 찾고, NPML 다항식 차수를 올려가며 BER을 측정하였다. 결과로 각 밀도에 따른 적절한 차수가 필요함을 보였다.
산업체 공정과정에서 타겟품질변수의 실시간 예측과 관리는 품질제고, 수익율 향상에 중요한 관건이 된다. 본 연구는 내지문강판의 코팅두께를 비파괴적이고 신속한 방법으로 예측하여 균일한 품질의 강판을 생산하기 위해 UV스펙트럼데이터를 이용한 최적예측모델을 개발하고자 한다. 부분최소자승법에서 변수중요도척도를 이용한 변수선택방법은 노이즈성 영역의 독립변수를 줄임으로써 예측정확도는 높일 수 있으며, 스펙트럼데이터의 경우 원데이터보다 적절한 데이터전처리가 예측정확도를 높이는 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 부분최소자승법 예측모텔에서 변수선택방법과 데이터전처리효과가 내지문강판 코팅두께 예측정확도 향상에 기여하는 결과를 제공하고, 스펙트럼 데이터를 이용한 품질변수 예측모델 개발 시 적용할 수 있는 일반적인 변수선택방법과정을 제안한다.
본 논문에서는 인간의 피부섬유모세포(Human dermal fibroblasts)로부터 확보한 전사체 정보를 활용하여 나이를 예측하는 방법을 소개한다. 제안 방법에서는 훈련을 통해 확보한 분류기 및 회귀 모델을 이용하여 샘플이 속한 적합한 연령 그룹을 선택한 후, 선택된 연령 그룹에 속하는 훈련 데이터의 관측값을 활용하여 구체적인 연령을 예측한다. 연령을 예측하려는 샘플이 입력되면 복수 개의 판별 규칙이 순서대로 실행되는데, 개별 판별 규칙에서는 분류기와 회귀 모델을 동시에 실행하여 해당 판별 규칙에 대한 선택조건이 만족되는지 여부를 확인한다. 선택 조건이 만족될 경우 판별 규칙의 타겟 연령 그룹에 속하는 데이터를 이용하여 훈련된 회귀 모델로 연령을 예측하며, 선택 조건이 만족되지 않으면 후속 판별 규칙을 실행한다. 공개 데이터에 대하여 실험한 결과 기존 연구에서 달성한 7.7년의 평균 예측 오차보다 우수한 5.7년이라는 평균 예측 오차를 달성함을 확인하였다.
모노머 단백질의 상호작용 사이트 예측은 기능을 알지 못하는 단백질에 대해서 이것과 상호작용하는 단백질로부터 기능을 예측하거나 단백질 도킹을 위한 검색 공간의 감소에 중요한 역할을 한다. 그러나 상호작용사이트 예측은 대부분 단백질 상호작용이 세포 내에서 순간적 반응에 일어나는 약한 상호작용으로 실험에 의한 3차원 결정 구조 식별의 어려움이 따르며 이로 인해 3차원의 복합체 데이터가 제한적으로 양산된다. 이 논문에서는 모노머 단백질의 3차원 패치 계산을 통하여 구조가 알려진 복합체의 상호작용사이트와 비상호작용사이트에 대한 패치 속성을 추출하고 이를 기반으로 Support Vector Machine (SVM) 분류기법을 이용한 예측 모델 개발을 제시한다. 타겟 클래스의 데이터 불균형 문제 해결을 위해 under-sampling 기법을 이용한다. 사용된 패치속성은 2차 구조 요소와 아미노산 구성으로부터 총 9개가 추출된다. 147개의 단백질 복합체에 대해서 10 fold cross validation을 통해서 다양한 분류모델의 성능 평가를 하였다. 평가한 분류 모델 중 SVM은 92.7%의 높은 정확성을 보이고 이를 이용하여 분류 모델을 개발하였다.
본 논문은 차세대 ROADM을 구성하는 핵심기술인 LCOS를 이용한 파장선택 스위치에서 LCOS 소자의 빔 제어방법으로 컴퓨터 생성 홀로그램 설계에 관한 논문이다. LCOS 소자를 이용한 빔 제어방법으로 일반적으로 grating 패턴을 사용하지만 본 논문에서는 컴퓨터 생성 홀로그램을 도입하여 보다 높은 광효율의 파장선택 스위치 구현이 가능하도록 하였다. LCOS 소자의 위상변조 특성을 이용하여 5개의 출력 포트와 40 채널의 다중파장의 빔 제어를 할 수 있는 파장선택 스위치의 홀로그램 설계방법을 제시하였다. Gerchberg-Saxton 알고리즘을 적용한 멀티레벨 위상변조 홀로그램을 설계하였으며 다른 출력 포트와 채널을 갖는 파장선택 스위치 시스템에도 쉽게 적용이 가능하다. 타겟 이미지의 밝기정보를 사전에 입력하고 역프리에 변환을 통해 위상정보를 추출하여 홀로그램에 저장한 후 임의의 광원의 밝기정보를 합성하여 프리에 변환하는 방법으로 타겟 이미지의 밝기정보를 예측하는 방법을 사용한다. 5개의 출력포트용 홀로그램을 제작하여 검증실험장치의 재생 이미지의 출력특성을 통해 본 연구방법으로 설계된 홀로그램의 유용성을 검증하였고 40채널 파장선택 스위치 제어용 홀로그램 설계방법을 제시하였다.
임베디드 소프트웨어의 테스팅에 대한 다양한 기술 발전에도 불구하고 로봇, 위성 등의 응용 시스템에서는 여전히 빈번한 결함이 발생하고 있다. 이러한 결함의 근본적인 원인은 호스트 상의 테스트 과정에서 발견되지 못한 결함이 타겟 시스템으로 탑재되는 소프트웨어와 함께 내장되기 때문이다. 따라서 이러한 결함으로 인하여 발생할 수 있는 문제를 예방하기 위해서는 타겟 시스템이 동작하는 실 운영 환경에서 소프트웨어의 동작을 테스트하는 접근 방법이 필요하다. 본 연구에서는 Aspect 컴포넌트를 통해 임베디드 소프트웨어의 실행 시점에 기능 및 성능 요소들을 테스트하는 On-The-Fly 테스팅 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 호스트상의 테스팅에서 예측하지 못했던 입력 조건에 대한 실제적인 테스트가 가능하며 시스템의 실 운영 과정에서 발생할 수 있는 오동작을 예방하는 기능과 테스트 코드에 대한 높은 재사용성을 제공하는 장점이 있다.
본 연구의 목적은 투자자의 은퇴 시점뿐만 아니라 시장의 예측 변동성을 동시에 고려하여 Target Date Fund의 위험자산 편입 비율을 동적으로 조정하는 새로운 Glide Path를 제안하고, 은퇴 시점만 고려하여 위험자산 편입 비율이 정해지는 전통적 Glide Path와 투자 성과를 비교 분석하는 것이다. 시장 변동성의 예측치로는 역사적 변동성, 시계열모형인 GARCH 변동성, 그리고 변동성지수인 VKOSPI를 활용하였으며, 2003년부터 2020년까지의 분석 기간에서 변동성을 고려하는 새로운 동적 Glide Path의 투자 성과가 우수함을 보여주었다. 3가지 변동성 예측모형 모두에서 은퇴 시점만을 고려하는 Glide Path보다 수익률은 더 높고 위험은 더 낮아지면서 투자 성과 지표인 Sharpe Ratio가 개선되었다. 실증 분석 결과는 은퇴예정자뿐만 아니라 Target Date Fund 운용업계에 새로운 Glide Path의 활용 가능성을 제시하고 있다.
현재 국내의 이동통신 가입자수와 무선인터넷 가입자수가 급증하면서 인터넷과 이동통신을 연계한 광고서비스나 직접 휴대폰에 광고를 제공하는 서비스가 등장하고 있다. 그러나 현재 이동통신이 제공되고 있는 광고서비스는 문자메세지를 이용하는 단문광고이고 제공되는 광고도 휴대폰 이용자가 직접듣고 확인해야 하는 불편함을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이동통신을 활용하여 고객의 니즈(needs)에 부합되는 광고를 제공할 수 있는 새로운 광고기법을 제안하고 이에 대한 수요 예측과 데이터마이닝 기법을 적용하여 이 광고에 대한 타겟마케팅 전략을 제시하고자 한다.
현재 국내의 이동통신 가입자수와 무선인터넷 가입자수가 급증하면서 인터넷과 이동통신을 연계한 광고서비스나 직접 휴대폰에 광고를 제공하는 서비스가 등장하고 있다. 그러나 현재 이동통신에 제공되고 있는 광고서비스는 문자메세지를 이용하는 단문광고이고 제공되는 광고도 휴대폰 이용자가 직접 듣고 확인해야 하는 불편함을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이동통신을 활용하여 고객의 니즈(needs)에 부합되는 광고를 제공할 수 있는 새로운 광고기법을 제안하고 이에 대한 수요예측과 데이터마이닝 기법을 적용하여 이 광고에 대한 타겟마케팅 전략을 제시하고자 한다.
신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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