본 논문은 디지털 오디오 도서관에 대규모 선율 데이터베이스로부터 임의의 곡을 효율적으로 탐색하기 위하여 음정곡선을 색인키로 사용하는 방법에 대해 기술했다. 사용자가 검색하고자 하는 음악의 일부 선율을 노래하면 입력된 음신호를 인식하여 음높이 정보를 추출한다. 그리고, 음표간의 음정을 계산하여 음표순으로 배열함으로써 음정 곡선을 만든다. 제안한 은표열 탐색 알고리즘에 생성된 음정 곡선을 탐색 패턴으로 입력하여 선율 데이터베이스의 음표열을 비교 조사한다. 그러면 근사 음정 곡선을 가진 후보곡을 탐색할 수 있다. 제안한 음표열 탐색 알고리즘은 실험을 통해 동적 프로그래밍 및 상태 대조 알고리즘과 비교한 결과 탐색 시간이 2배이상 향상되었다.
본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.263 등에서 블록정합을 위해 사용되는 움직임 추정(Motion Estimation) 기법에서 적응적 탐색 범위를 기존의 알고리듬에 적용시킴으로써 계산량을 줄이고 화질도 개선하는 방법을 제안한다 제안된 알고리듬은 먼저 이웃한 움직임 벡터(Motion Vector)의 위치를 이용하여 예상된 움직임 벡터를 찾고 이 예상된 움직임 벡터의 X, Y 값의 크기를 작은 값, 중간 값, 큰 값, 세 가지로 분류해서 탐색범위를 적응적으로 변화시켜 움직임 벡터가 있을 확률이 큰 범위를 집중적으로 찾는다 그리고 각 분류에서 작은 값일 때는 전역 탐색을 적용하고 큰 값일 때는 기존의 알고리듬을 적용시키고 중간 값 일 때는 3단계탐색 기법을 적용시켜 더 적합한 움직임 벡터를 찾도록 하였다. 그리고 작은 값 일 때 구해진 움직임 벡터의 SAD(Sum of Absolute Difference) 값과 이웃한 움직임 벡터의 SAD값을 비교해 국소점에 빠졌다고 판단이 되면 다시 탐색 범위를 조정해서 움직임 벡터를 구함으로써 국소점에 빠지는 경우를 줄였다.
우리는 회귀분석에서 설명변수들 중 일부가 질적 변수인 경우 지시변수를 사용한다. 또한 공분산분석모형에서는 관심인자의 효과에 대한 유의성 검정시 연속변수인 공변수로 주어지는 방해인자를 미리 회귀분석으로 제거한다. 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 확증적 자료분석 전에 탐색적 자료분석의 한 수단으로서 자료깊이에 근거한 DD-plot을 이용하면 집단 간의 차이를 쉽게 알아볼 수 있다. 이 방법은 오차항의 통계모형을 가정하지 않으므로 유용한 탐색적 방법이 될 수 있다. 몇 가지 사례들을 통하여 DD-plot이 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 유용함을 보였다.
최근 음악을 재생할 수 있는 다양한 소형기기들의 발전이 이루어지고 있다. 휴대용 음향기기에서 곡을 탐색할 경우, 곡 탐색 습관의 특성상 눈으로 확인하지 않고 손을 사용한 촉각적 피드백만을 이용하는 것이 대부분이다. 또한 곡 탐색 과제는 청각적인 표적을 찾는 것임에 반하여, 지금까지 청각적인 단서에 대한 연구의 대부분은 시각적인 표적을 찾는 것에 집중되어 있었다. 본 연구에서는 청각적인 표적을 탐색하는데 있어 청각적 위치 단서가 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주어진 곡 리스트를 암기한 후, 화면에 제시되는 표적 곡을 탐색하는데 있어 청각적인 위치 단서가 있는 좌우 조건, 가운데 조건, 그리고 무음 조건의 경우에 따른 곡 탐색의 정확률과 반응 시간을 측정하였다. 과제는 정상과 오류 두 가지 유형으로 구성되었다. 결과는 청각적인 위치 정보가 포함된 좌우 조건이 정상 과제와 오류 과제에 있어서 가운데 조건과 무음 조건에 비하여 모두 유의미하게 짧은 반응 시간을 보였다. 본 실험 결과는 휴대용 음향기기뿐만 아니라 위성항법장치(GPS), 가상환경(Virtual Environment) 등과 같이 청각적인 표적을 찾아야 하는 과제를 포함하는 환경에도 적용될 수 있을 것이다.
일반 적인 고속 블록 정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 구하여 그 값을 탐색 점으로 사용하므로 탐색 점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록 정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 탐색 점 예측에 의한 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 "이웃 한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 성질을 이용하여, 이웃 한 탐색 점 두개의 MAD 평균값을 계산하여 그 값을 새로운 탐색 점으로 사용하여 탐객 하기 때문에 탐색 점 수는 DS(Diamond Search)알고리즘과 비교하여 비슷하지만, 최소 오차가 center일 때의 탐색 점을 예측에 의해 산출 하므로 총 연산량은 2Ep$N_2$만큼 크게 줄어든다. Ep는 예측 탐색 점 수를 나타내며, N은 블록의 크기를 나타낸다.
확증적 시계열 자료분석 전의 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 재현그림을 사용할 수 있다. 재현그림을 통하여 시계열 자료의 구조적 패턴을 확인할 수 있고 이 패턴을 통하여 탐색적으로 시계열 데이터의 구조 변화점을 한 눈에 확인할 수 있게 된다. 우리나라 주식 자료를 이용하여 재현그림이 시계열 자료를 위한 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 유용함을 보였다.
본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 tabu 탐색법(radnom tabu 탐색법)을 결합계수를 구하는 학습 알고리즘으로 직접 사용하여 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 역전파법 및 tabu 탐색법을 이용한 오차역전파법과 비교한다. 그리고, 각 파라메터가 오차함수의 수렴에 미치는 영향을 조사한다.
소비자들은 구매의사결정 시에 불확실성이나 위험을 직면하게 되는 데, 이를 최소화 시키는 방안의 하나로 구매의사결정을 하기 전에 정보를 수집하고 탐색행동을 수행하게 된다. 정보탐색 노력은 크게 두 가지 수준으로 구분할 수 있다. 즉, 단순히 자신의 과거 제품사용 경험에 의존하는 소극적인 내부정보 탐색 노력 수준과 판매점 방문, 광고매체의 정보탐색, 주변사람의 의견청취 등 적극적인 외부 정보탐색 노력 수준으로 나뉘어 진다. (중략)
HCI 분야의 기존 연구들은 개인 사용자들의 문화적 성향을 국가 수준에서 일반화하여 설명하는 경우가 대부분이다. 그러나 HCI 분야의 연구 대상이 되는 기기나 온라인 서비스의 사용은 개인 수준에서의 행동인 경우가 대부분이기 때문에 개인 사용자의 문화적 성향을 국가 수준에서 일반화하여 파악하는 것은 개인 수준의 행동을 정확하게 설명하지 못하는 한계를 가질 수 있다. 이는 문화적 성향이 한 국가 내의 사용자들에게서도 개인에 따라 다양한 양상을 나타낼 수 있고, 더 나아가 한 개인 안에서도 사용 대상에 따라 다른 양상을 나타낼 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 사용자들이 가지고 있는 문화적 성향에 있어 국가 간 차이의 존재 뿐만 아니라, 특정 기기나 온라인 서비스와 같은 사용 대상에 따라서도 차이가 존재할 수 있음을 탐색적으로 제시하는 것을 기본 목적으로 한다.
조직의 양면성은 일반적으로 경쟁적 시장에서 생존하기 위해 중요한 조직적 혁신을 가능하게 하는 유연성으로 해석된다. 정보시스템 사용자의 탐색적 혹은 활용적 사용의 양면성이 역동적 혹은 운영적 작업 간에 유연한 전환을 가능하게 하여 결과적으로 작업성과를 높이는 데 기여하게 된다. 본 연구는 개인 수준에서의 정보시스템 사용 양면성의 보완적 적합성이 업무 성과를 향상시키는지 검증하고자 하였다. 나아가 이 둘이 양면적 사용에서 차지하는 비중에 따라 업무의 유형에 따른 성과에 기여하는지도 알아보았다. 다항적 회귀분석과 표면분석을 통해 정보시스템 사용 패턴의 부조화적 적합성의 효과를 확인하였다. 이를 확산적 양면성과 수렴적 양면성으로 분류하고 각 패턴의 효과는 작업의 역동적 혹은 운영적 유형에 따라 다르게 나타남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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