프로야구 정규리그의 팀순위는 합리적인 기준에 따라 정해져야 함에도 불구하고 2011년 현재 한국 프로야구에서는 비합리적인 일본식 방식이 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한국 프로야구에서 사용된 적이 있는 팀순위 결정 방식들의 장점들을 조합하여 만든 새로운 승률 계산 방식을 제안하였다. 또한 기존의 방식들과 제안된 방식을 과거와 현재의 한국 프로야구 자료에 적용하여 그 결과를 관찰하였다.
본 논문에서는 MAP(maximum a posteriori) 추정방식과 국부통계특성을 이용한 적응적 영상 향상 방법을 제안한다. 원 영상의 에지를 보존 할 수 있는 MAP추정 방식과 인간의 시각 특성을 나타내는 시각 함수를 이용한 가중치 행렬을 사용하였다. MAP 추정 방식은 컨벡스 함수를 최적화하여 원 영상의 에지를 보존하는 방법을 이용하였으며, 시각 함수는 국부 정보의 평균, 분산을 이용하여 정의하였다. 제안 방식으로부터 국부영역의 비용함수에 의해 발생되는 스무딩 정도를 다르게 하여 보간된 영상의 화질을 개선시킨다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인한 수 있었다.
통계적 방식의 품사부착 문제는 보통 N-그램과 같을 단일 통계정보를 활용하지만 단순한 통계 정보라는 원천적인 한계가 있어 많은 오류가 발생한다. 따라서 다양한 정보를 활용하는 것이 정확도를 높일 가능성이 있다는 데는 이론의 여지가 없다. 그러나 다른 종류의 통계 자료는 배타적 자료가 아닌 한 상충되는 정보를 가질 수밖에 없으므로 이러한 정보들로부터 어떻게 종합적인 결론을 내는가가 문제이다. 본 논문에서는 이러한 상이한 통계정보를 통합하는 방법으로 언어 모델의 구성에서 활용된 바 있는 최대엔트로피 모델의 한국어 품사 부착에의 사용 가능성을 제시한다. 여기서는 이종의 통계정보로서 N그램과, 트리거 쌍을 사용하게 된다. 이러한 트리거 쌍 통계정보를 N그램과 함께 최대엔트로피 모델링을 했을 경우 퍼플렉시티가 어떻게 변화하는지에 대한 실험결과를 관찰하게 될 것이다. 트리거 쌍은 또한 다양하게 문맥사이즈를 변화할 수 있으며, N그램의 확률 모델도 다양하기 때문에 여러 종류의 실험을 통한 많은 향상을 예상 할 수 있다. 본 실험에서는 단일 모델 사용시 94.9 %의 정확도를 가진 3-그램 모델에 트리거 쌍을 최대 엔트로피 방식으로 추가한 견우 95.6% 의 정확도를 보여 0.7% 포인트의 정확도 향상을 기록하였다. 따라서 향후 다양한 정보원을 개발하여 최대엔트로피 방식으로 통합할 경우 지속적인 정확도 향상을 가져 올 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다.
무안경 3차원 입체영상 시스템은 광고 패널, 공연 전시 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 무안경식 입체영상 시스템의 디스플레이로 활용되고 있는 렌티큘러 방식 3차원 입체 영상에 대해 화질변화에 따른 사용자의 반응을 뇌파 (Electroencephalogram, EEFG) 측정을 통해 분석하였다. 총 26명의 피험자를 대상으로 렌티큘러 방식의 디스플레이를 통해 최적입체영상과 왜곡입체영상을 차례로 제시하고 각 영상에 대해 획득한 뇌파를 통계 분석하여 상관관계를 확인하였다. 분석 결과 뇌파진동 중 알파파의 경우 최적입체영상과 왜곡입체영상 사이에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았으나 베타파의 경우 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 베타파의 경우 왜곡입체영상에서 최적입체영상보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며 이는 왜곡입체영상 시청 시 피로감 또는 불안감 증폭에 따른 베타파의 뇌파활동이 높아진 것으로 예상된다. 본 연구결과를 바탕으로 랜티큘러 방식의 무안경 입체영상에 대한 객관적 사용자 평가를 위해 뇌파분석을 활용한 접근 방법이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 통계적 문제해결 과정의 관점에서, 우리나라 초등 수학교과서의 통계 영역 지도 방식을 분석하였다. 그 결과 통계적 문제 해결의 4단계 중에서 자료 분석단계에 대한 집중도가 심한 것으로 드러났고, 문제 설정과 자료 수집, 결과 해석단계의 비중이 매우 저조한 것으로 분석되었다. 이를 토대로 초등 수학교과서의 통계 영역 교과서 개발과 관련된 시사점을 논의하였다.
초창기 심층 암호의 대부분은 원본 영상의 최하위비트를 비밀 메시지 비트로 치환하는 방식이었기 때문에 인간의 감각으로는 메시지 삽입 여부를 구별해낼 수 없었지만 통계적 분석에 의하여 원본과 은닉물의 구별은 물론, 비밀 메시지의 삽입 량까지도 거의 추정해낼 수 있을 만큼 취약점을 내포하고 있었다. 우리는 Westfeld 와 Fridrich가 판단의 기준으로 정한 통계량을 각각 분석하였고, 이에 근거하여 원본의 통계량을 유지하면서도 대용량의 메시지를 삽입할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 단순히 원본 영상의 최하위 비트를 변화시켜 메시지를 삽입하는 방식이 아닌 원본의 실제 화소 값이 랜덤 하게 증가하거나 감소하는 방식으로 메시지를 삽입하게 된다.
본 소고는 n명의 심사자가 k개의 객체를 평가하여 얻어진 불완전 순위자료에서 객체간 선호도에 있어 차이가 없다는 영가설을 검정하는 방법에 관한 연구이다. 주어진 자료에서 결측값들을 다중대체하는 방식을 제안하고 이들을 평균 p-값으로 묶는 몬테칼로방식의 임의순열 검정을 제안한다.
본 논문에서는 테니스 동호인의 복식경기에 대하여 참여 선수 n이 4의 배수인 경우(n = 4, 8)와 그렇지 않은 경우(n = 5, 7)로 나누어 복식조를 편성하는 방법을 다루었다. 라운드로빙 방식에 기초하여 최초의 복식조를 편성하고, 파트너-상대 표와 ox(경기-휴식) 표를 이용하여 일반적으로 좋아하는 경기 진행패턴에 따른 손실함수를 정의하고 정의 된 손실함수 값을 최소로 하는 복식조 및 경기순서를 결정하였다.
이 논문에서는 서로 다른 서버배정방식을 가지는 멀티클래스 손실시스템을 연구한다. 마코프 성질을 유지하도록 상태를 정의하고 상태를 효율적으로 표현하는 방법을 살펴본다. 시스템 성능척도를 산출하기 위하여 마코프 성질에 기초한 극한확률 유도를 연구한다. 해석해 혹은 수치해를 구하여 배정방식이 시스템 성능에 미치는 영향을 비교한다.
비디오 신호에서 움직임 보상 보간 기술은 다양한 응용 분야를 갖는다. 프레임율 증가 변환이나 분산 비디오 부호화 기술에서는 효과적인 움직임 보상 보간 알고리즘을 필요로 한다. 이러한 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임에 대한 효과적인 후처리 기술을 통하여 화질을 개선하거나 또는 가상 채널 잡음을 줄임으로써 채널 전송 비트율을 줄이기 위해 각 블록 단위의 신뢰도 측정이 요구된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 블록에 대한 시공간적 통계특성에 기초한 블록 기반의 신뢰도 평가방법을 제안한다. 제안한 방법은 현재 보간 프레임의 시간적 정합척도를 조사하고, 이 결과를 시간적 통계특성 뿐만 아니라, 공간적 통계특성을 조사하는 방법으로 설계된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 단순한 시간적 정합 비용에 의한 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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