본 논문에서는 도심지 이동 통신에서 SINR 성능을 향상시키기 위해 기존의 배열 안테나에 최소 평균 자승(LMS) 알고리즘을 적용하여 실제 배열 출력과 이상적 출력간의 최소 평균 오차(MSE)를 최소화하고 안테나의 배열로부터 가중치를 결합한 신호에 의해 방향성을 적절히 제어하여 간섭신호를 효과적으로 제거한다. 배열 출력 신호 대 간섭에 추가된 잡음비(SINR) 성능 분석에 적합한 삼차원적 분석을 사용하여 적응 배열 원소를 사용한 성능과 모노폴 안테나 원소에서 배열의 성능을 비교한다. 또한, SINR 패턴 각 비(PAR)를 사용하여 적응 배열 원소 방위, 내부 원소간의 간격들 그리고 입사 신호 방향들과 같은 다른 배열 매개 변수들에서 배열 성능을 계산하고 SINR 패턴의 양적 평가를 한다. 결과로서, 적응 배열 원소가 가정된 신호 환경에 있어 4상파형(quarterwave) 모노폴(monopole) 안테나 배열보다 더 바람직하다.
학습 신호를 사용하지 않고 심볼간의 간섭을 제거하여 전송된 데이터를 복구하는 등화 방법을 블라인드 등화(blind equalization)라 한다. 본 논문에서는 수렴 속도와 정상상태오차를 줄이기 위하여 Sato 알고리듬과 결정-지향 알고리듬의 장점을 동시에 이용하는 다단계 결정-지향 알고리듬을 제안한다. 다단계 결정-지향 알고리듬은 초기 시작 모드에서는 수렴이 보장되는 Sato 알고리듬과 똑같이 동작을 한다. 이 후 등화기가 점점 수렴함에 따라, 블라인드 등화기에서 사용하는 양자화기의 레벨 수를 증가시켜 수렴속도를 빠르게 해준다. 양자화기의 레벨이 완전히 증가하였을 경우 다단계 결정-지향 알고리듬은 수렴 후 자승 평균 오차가 작은 결정-지향 알고리듬과 똑같이 동작하게 된다. 그러므로 다단계 결정-지향 알고리듬은 빠른 수렴 속도를 보이면서도, 정상상태에서 작은 오차값을 갖는다.
Geogakakos와 Bras의 일차원 지점 강수량 모형이 전주지점 호우모형으로 적합한지를 검토하였다. 구름 물리학을 토대로 한 이 모형의 기본변수는 운정의 압력, 평균 상승 기류 속도, 운저의 평균 운적직경의 역수값 등인데, 입력변수에 의하여 매개상수화 된다. 매개상수는 Hooke와 Jeeves의 직접 탐색 알고리즘에 의하여 평가되었다. 그 결과 계산 강우량과 실측 강우량과의 평균 자승 오차를 최소화 하는데 평균 상승 기류 속도와 운저 운적직경에 관계된 매개상수가 크게 기여하였다. 이러한 수치실험에서, 계산 총강우량과 실측 총강우량의 편차는 크지 않았으나 시간분포는 상당한 차이를 보였다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.
영화 산업의 빠른 발전으로 영화의 제작 수가 급격하게 증가하고 있으며, 영화 추천 시스템은 관객들의 과거 행동이나 영화 후기에 기반하여 관객들의 선호도를 예측하여 영화의 선택에 도움을 주고 있다. 본 논문은 평점의 평균과 편향의 보정을 이용하여 잠재요인 모델에 기반한 영화 추천 시스템을 제안한다. 특이값 분해 방법이 평점 매트릭스 분해에 사용되고, 통계 경사 하강법이 최소자승 손실 함수의 파라미터 최적합에 사용된다. 그리고 평균 제곱근 오차를 사용하여 제안한 시스템 성능을 평가한다. Surprise 패키지를 이용하여 제안한 시스템을 구현 하였으며, 모의실험 결과는 평균 제곱근 오차가 0.671이며, 다른 논문에서 방법에 비하여 좋은 성능을 가진다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 최소자승오차법(LMSE, least mean square error)을 이용하여 function processing(FP) 형태학 필터를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. Erosion이나 dilation 연산들은 원하는 신호와 실제 필터의 출력 신호 사이의 평균자승오차(MSE, mean square error)를 최소화하는 농담(農談) 구조요소(GSE. grayscale structuring element)를 결정함으로써 최적화 된다. 본 논문에서는 LMS 트레이닝 알고리즘을 형태학 필터의 최적화에 적용하기 위하여 스텝 사이즈 매개변수 n가 만족해야 하는 조건을 보이고, 이를 이용하여 erosion이나 dilation 형태학 필터들의 최적 GSE를 결정할 수 있음을 보였다. 또한, 본 논문에서는 행렬을 사용하여 복합 형상한 연산들을 소역 행열 연산자로 새롭게 정의하고, 이소역 연산들에 LMS 알고리즘과 back-propagation 알고리즘을 적용하여 복합 형태학 필터들을 최적화할 수 있음을 보였다. 실험 부분에서는 제안된 최적 형상학 필터들을 2-D 영상에 적용한 결과를 보였다.
화학물질의 화재위험을 나타내는 가장 중요한 물성의 하나인 자연발화점의 실험 데이터는 그 필요에도 불구하고 데이터를 얻는 것이 어려운 경우가 많다. 이 연구에서는 DIPPR 801에서 얻은 503개 유기물의 자연발화점 실험데이터로부터 자연발화점을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 및 support vector machine(SVM) 모델을 만들고 비교하였다. 그룹기여법을 이용하여 59개 작용기가 이 예측모델의 독립변수가 되었다. 두 모델에서 결정해야 할 매개변수는 교차검증으로 계산된 오차를 이용하여 결정되었고, SVM모델은 그 매개변수가 많아 particle swarm optimization을 이용한 최적화를 이용하였다. 전체 데이터에 대해 계산된 평균절대오차는 PLS가 58.59K였고, SVM이 29.11K여서 SVM이 PLS에 비해 매우 우수한 예측성능을 보였다.
본 연구는 애니메이션 갈등의 VST 특징을 조사하고 강도를 측정한 이태린의 연구 결과에 대한 심화연구로 초개인적 갈등영상과 초개인적 갈등 값을 기반으로 시작되었다. 본 연구의 목적은 초개인적 갈등 강도 값(ESSPC)을 자동 계산하는 모델을 찾아내는 것이다. 따라서 본 논문에서 SPC 영상을 분석하였으며, ESSPC 값을 자동 계산하는 모델을 찾아내기 위해 의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 이들을 활용하여, 1)SPC를 분석하기 위한 20 개의 영상 Feature값을 제안하였다. 그리고 2)의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하여 ESSPC 값을 자동 계산하는 선형모델을 찾아냈다. 그 결과로 3)제안된 시스템은 9.25%의 평균 자승오차의 제곱근 보이며, 그 효율성이 증명되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이를 계속 발전시켜 성공적 애니메이션의 제작을 위한 자동 검증시스템을 개발하고자 한다.
초음파 컬러 유동 사상에서 가장 많이 사용되는 Kasai 알고리듬은 래그-1 자기상관 방법으로서 적은 계산량으로 비교적 우수하게 도플러 평균주파수를 추정한다. 하지만 특히 깊은 곳을 영상화하는 경우 낮은 신호 대 잡음비로 인해 추정성능이 저하된다. 본 논문에서는 낮은 신호 대 잡음비에서도 Kasai 알고리듬보다 우수한 디에일리어스된 래그-2 자기상관방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다. 제안한 방법은 잡음이 존재하는 경우 도플러 평균주파수 추정 성능을 평균 자승 오차 측면에서 전반적으로 약 2~3dB 정도 개선시켜줌을 확인하였다.
본 논문에서는 배경이 움직이는 자연환경에서 모델기반 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 이동물체의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였으며, 이동물체의 위치 탐색시간을 줄이기 위하여 2D-Logarithmic 탐색기법을 사용하였다 이동물체 추적실험은 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 수행하였다. 그 결과 자동차 영상과 오토바이 영상에서 실제위치와 추적결과에 대한 평균자승오차는 각각 1.15와 1.845로 이동물체의 정확한 추적이 가능함을 알 수 있었다. 그리고 추적 정합 시도 회수는 제안한 알고리즘이 기존알고리즘 보다 자동차 영상에서는 평균 1125회, 오토바이 영상에서는 평균 523회 적게 시도하여 추적시간을 단축할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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