This paper simulated surface grinding process with statistically simulated grinding wheel topography, considering ridge formation phenomenon when grain scratch workpiece. Wheel grain is modeled as hybrid sphere and cone. Grinding wheel characteristic was evaluated with stylus by expanding the scanning region of the profilometer from a straight line to a plane. Each grain's diameter and semi-angle are assumed as normal distribution, each grain's protrusion height from wheel plane is assumed gamma distribution. So grinding wheel is simulated with grain's position randomly distributed without overlapping. Ground surface is 3-dimensionally simulated considering ridge formation of workpiece by each grain's cutting, and then surface profile and surface roughness parameters are compared with real ground workpiece.
본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.
퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 통계적 추정에서 반드시 알아야 할 개념으로 '신뢰구간 및 신뢰도의 의미, 표본평균의 분포와 모평균 추정의 연결, 신뢰구간을 구성하는 요소간의 관계' 3개를 추출하였다. 이를 바탕으로 예비 수학교사들과 고등학생들의 통계적 추정에 대한 태도는 어떠한지, 예비 수학 교사들과 고등학생들의 통계적 추정에 관한 오개념의 인식에 차이가 있는지에 대한 연구문제를 설정하였다. 그 결과 첫째, 통계적 추정 단원에서는 신뢰구간 등을 계산하는 방법 뿐 아니라 그 결과의 의미를 문맥 안에서 해석하는 것 또한 강조되어야 한다. 둘째, 모평균의 추정 단원에서는 주변에서 흔히 볼 수 있는 뉴스나 신문 자료에 나타난 모평균 추정 결과를 해석하는 방법 또한 지도되어야 한다. 셋째, 통계적 추정 단원에서 학생들이 흔히 갖는 오개념에 관한 지식, 통계적 추정의 개념을 효과적으로 지도할 수 있는 방안 등에 대한 현직교사나 예비교사를 대상으로 한 전문성 신장 프로그램이 요구된다는 결론과 시사점을 얻었다.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.
본 논문에서는 통계적인 언어 모델을 이용하여 한국어, 중국어, 스페인어를 식별할 수 있는 언어식별기를 구현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 언어 모델은 통계적 모델의 하나인 바이그랜(bigram)을 이용하였고, 유전자 알고리즘으로 각 바이그램에 최적의 가중치를 주는 방법을 제안하였다. 유전자 코드는 두 가지 방법으로 평가하였으며, 각각의 성능을 경험적(heuristic)으로 주는 가중치와 비교평가하였다.
액정 디스플레이(LCD)의 핵심 재료인 편광필름은 제조 과정이나 운반 과정에서 실오라기 같은 이물 및 찍힘 등의 결함이 발생하며 이를 사람이 육안으로 검사하고 있다. 본 논문에서는 이런 편광필름의 결함을 자동으로 검출하기위한 방법으로 히스토그램의 통계적 모멘트를 사용하여 주변 밝기에 따라 검사 영역의 밝기의 기울기를 구하고, 이를 통해 결함의 유무를 판단하는 편광필름 검사 방법을 제안한다.
TCP는 네트워크에서 손실 없이 데이터를 전송하는 전송 프로토콜이다. TCP는 전송 초기에 대역폭을 알지 못하는 상황에서 혼잡 윈도우의 지수적 증가를 통하여 전송하는 슬로우 스타트 단계를 수행한다. 지수적 증가의 특성으로 말미암아 폭주 가능성이 발생하고, 이는 네트워크의 변동성이 심할수록 가중된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 Hybrid Start 방법을 개선한 통계적 슬로우 스타트 방법을 제안하며 이를 통하여 TCP 성능을 개선한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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