본 연구는 혁신유형과 네트워크 형태간의 관계를 탐색적으로 고찰하였다. 즉, 기업의 혁신유형에 따라 사회적 자본의 특성이 어떻게 다르게 나타나는지를 실증 분석하고 있다. 이 관계를 검증하기 위해 2005년 6월에서 7월 사이에 실시된 "경북 IT기업 기술혁신활동 조사"에서 나타난 168개 기업 자료를 실증적으로 분석하였다. 분석은 IT기업의 기술혁신 유형변수로 '탐색형 기업', '활용형 기업'으로 구분하였고, 사회적 자본은 네트워크의 형태를 나타내는 '구조적 변수'와 강도를 나타내는 '관계적 변수'로 구분하여 구성형태를 분석하였다. 분석 결과, 탐색형 기업에서는 네트워크의 범위가 넓고(sparse network) 약한 연계(weak tie) 관계를 가지는 반면, 활용형 기업에서는 네트워크가 범위를 좁고(dense network) 강한 연계(strong tie) 관계를 가지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 움직임 탐색영역에서의 MAD 분포 및 블록내 화소의 부표본화를 이용한 두가지 고속 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안한 두 가지 방법에서는 이웃 블록과 중첩된 영역에서 현재 블록 MAD의 최소 및 최대 범위를 구하여 이용하였으며, 이때 사용되는 MAD의 최소 및 최대 범위는 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구하였다. 또한, 블록 정합은 블록내 화소를 부표본화한 뒤 행하였다. 제안한 첫 번째 방법에서는 블록 MAD의 최소 범위를 이용하여 이웃 블록과 움직임이 중첩되지 않는 영역에서 구한 기준 MAD가 블록 MAD의 최소 범위보다 큰 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 또한, 본 논문에서는 계산량을 크게 줄이기 위한 방법으로 현재 블록 MAD의 분포 특성을 이용한 고속 움직임 추정 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 이웃 블록과 중첩된 각 탐색점에서의 실제 MAD는 MAD의 최소 및 최대 범위 사이에 존재하게 된다는 것을 이용하여, 실제 MAD 분포의 확률적인 모델을 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컸뼜\ulcorner모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 우수한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 좌·우영상의 차영상 정보를 이용하여 3차원 입체영상의 변이(disparity)를 추정함에 있어서 계산량을 줄이는 변이 추정 방법을 제안하였다. 3차원 입체 영상의 변이를 블록 기반으로 추정하는 방법으로는 전체 탐색(Full Search)알고리듬이 있으나 탐색범위 안에 존재하는 모든 위치에 대하여 추정 오차를 계산하기 때문에 많은 계산량을 줄이기 위한 변이 추정 기술이 많이 연구되고 있다. 그러나 일반적으로 전체 탐색 알고리듬 보다 많은 화질열화를 초래한다. 본 논문에서 제안한 방법은 좌·우영상의 차영상을 이용하여 차영상의 블록 특성에 따라 추정하고자 하는 블록들을 분류하여 각각 그 특성에 맞는 적합한 탐색범위를 가지고 변이 추정방식 과정을 수행한다. 본 논문에서 제안한 변이 추정하는 기술은 기존의 변이 추정 기법들에 비하여 화질의 열화가 적으면서 계산량을 줄이는 결과를 보여준다.
본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 NNVQ (nearest neighbor vector quantization)를 위한 고속탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 입력 벡터 내 지정된 요소의 부호화 왜곡을 임계값과 비교해서 최적 코드워드가 될 가능성이 없는 코드워드를 탐색 대상 코드워드에서 제외함으로써 코드북 탐색의 범위를 줄인다. 이를 통해 기존의 풀서치(full-search) 알고리듬과 동일한 SD(spectral distortion) 성능을 얻으면서 부호화 과정에서의 처리시간과 복잡도를 감소시킨다. 제안된 알고리듬을 Gauss-Markov 소스에 대해 설계된 일반적인 벡터 양자화기와 3GPP에서 표준화된 AMR (adaptive multi-rate) 음성 코덱의 LSP 양자화기에 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리듬은 SD 성능감쇄 없이 탐색 대상 범위를 감소시킴으로써 부호화시 복잡도를 50%이상 줄일 수 있었다.
일반적으로 표적을 탐지하고 추적하는 기능을 하는 다양한 장비를 보유하고 있으며 각 장비들 간의 정보교류를 통해 보다 정확하고 신속하게 대상 표적을 추적하고 있다. 이런 장비들은 대체로 유사한 표적탐색영역(FOV)을 보유하지만 일부는 해당 장비의 오차범위(Resolution) 한계로 인해 장비간의 차이가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 전자광학추적장비(Electro Optic Tracking System)와 레이더 시스템 간의 표적탐색영역(FOV) 차이를 보상하기 위해 사용된 전자광학추적장비 표적탐색 방식을 랜덤한 표적정보를 기준으로 다양한 방법을 통해 탐색시간을 단축하고, 자동으로 표적을 탐지/추적할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
이 연구는 온라인 데이터베이스의 1차탐색에서 만족못한 탐색자의 계속된 탐색행위를 추적해서 1차와 이후 2차탐색에서 발생하는 탐색과정의 차이와 1차탐색의 결과가 2차탐색에 미치는 영향을 알아 본 것이다. 이를 위해 1996년 한해동안 온라인 정보탐색의 이용도가 높은 33개 정보서비스 기관의 탐색자를 대상으로 설문조사를 하였다. 262부의 응답지를 SAS를 통해 통계처리하고, 변인간의 관계검증을 위해서 t-test, ANOVA, $\chi^2-test$를 통해 검정한 결과, 얻은 결론은 다음과 같다. (1) 1차와 2차탐색간에는 탐색준비(기대수준, 이해도)와 탐색결과(검색문헌 수, 정확률, 재현을, 만족도)에 있어 유의한 차이가 있다. 그러나 탐색실행(탐색어, 탐색식, 탐색파일, 탐색시스템의 수)과 적합문헌 수에는 차이가 없다. (2) 1차탐색의 결과가 2차탐색에 영향을 미친다. 1차탐색의 검색문헌 수는 2차탐색에서 탐색전략과 대상을, 적합문헌 수는 탐색범위를, 정확률은 탐색전략과 범위를 변경하는데 각각 영향을 미친다. 또, 1차탐색의 적합문헌 수에 따라 2차 탐색에서 사용한 탐색어와 탐색식의 수에 차이가 있으며, 정확률에 따라서는 탐색어 수에, 재현율에 따라서는 탐색어와 탐색파일의 수에 각각 차이가 있다.
컴퓨팅 환경의 발달로 방대한 양의 정보들이 매우 빠른 속도로 생성되고 있다. 구성 요소가 지속적으로 발생되는 무한 집합으로 정의되는 데이터 스트림에 대한 마이닝 방법은 이들 정보로부터 중요한 지식을 효과적으로 얻을 수 있는 방법으로 최근 들어 다양한 방법들이 활발히 제안되고 있다. 이러한 마이닝 방법에서는 지속적으로 확장되는 데이터 스트림의 특성으로 수행과정에서 메모리 사용량을 가용 범위 내로 제한하는 것이 중요한 고려 사항이 되고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 빈발 항목을 탐색하는데 있어서 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최상의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량 최적화 방법을 제시한다.
본 연구에서는 동적인 비선형계의 범위를 상미분방정식으로 표현되지 않는 계를 총칭하는 것으로 보고, 이들 계의 거동에서 비선형성을 탐색할 수 있는 실용적인 측면에서의 방법을 제어하였다. 이 방법은, 관심 주파수 범위내에 서의 정현파 입력을 계에 가하고 출력에서의 정현파 여부를 판단하여 비선 형성을 평가하고 있다. 따라서 주어진 계가 어느 주파수에서 또, 어느정도의 진폭에 이르면 비선형 거동이 뚜렷해지는 지를 나타낼 수 있다. 실제로 동적 인 비선형계는 자체의 특성에 의해 같은 진폭의 입력을 가하더라도 주파수 에 따라 출력의 진폭이 달라지므로 각 주파수에 따라 비선형여부를 평가하 는 것이 바람직하다.
문자열 탐색을 위한 자료구조로 널리 사용되는 이진 트라이를 선형 이진 비트열로 표현하여 저장 공간 효율성을 높이기 위한 여러 연구들이 제안되었다. 한 개의 이진 트라이를 기반으로 생성된 이진 집약 트리기법은 입력 키 집합의 크기가 커지면 이진 비트열이 매우 길어지게 되어 키 탐색 시간이 크게 증가한다. 키 탐색 범위를 축소하고자 여러 개의 작은 크기의 이진 집약 트리를 계층적으로 표현한 계층적 집약 이진트리 기법이 제안되었으나 키 탐색 시 근본적으로 이진 비트열을 순차적으로 접근하여 처리하므로 탐색 범위에 포함되는 이진 비트열의 개수와 길이에 따라 검색 시간이 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 포화이진 트라이로 표현된 여러 개의 이진 집약 트리를 계층적으로 구성하고, 키 탐색 범위에 해당하는 이진 비트열 경로를 간단한 숫자 변환을 통해 결정할 수 있도록 하여 검색 성능을 높였다. 최악의 시·공간 복잡도 계산을 이용한 성능 평가를 통해 검색 및 키 삽입 또는 삭제에 대해 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여 주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 약 67%~68%의 공간만을 필요로 하여 가장 우수한 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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