• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.94-103
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• 2008

본 논문에서는 주어진 3차원 메쉬의 분할에 $\kappa$-평균군집화 기법을 적용한다. 국부적인 최적의 수렴을 피하고 계산시간을 빠르게 하기 위하여 먼저 주어진 메쉬에 대한 첨예정점들을 인지과학적 측면에서 각각 국부적 전역적 기하 특성을 반영하는 곡률과 볼록성을 분석하여 추출한다. 다음에 추출된 첨예정점들은 그들간의 유클리디언 거리대신 측지거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법의 반복 수렴으로 $\kappa$ 개의 군집으로 분할된다. $\kappa$-평균군집화의 효과성에 매우 중요한 요인은 적절한 $\kappa$의 초기값을 부여하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 $\kappa$의 초기값으로 합리적인 군집 개수를 자동으로 계산한다. 최종적으로 첨예정점들에 속하지 않는 메쉬의 나머지 정점들은 측지거리로 가장 가까이 존재하는 $\kappa$개의 군집에 병합함으로써 메쉬분할이 완성된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.479-490
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• 2009

여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제13권1호
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• pp.39-43
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• 2004

수출용 단호박의 품질 및 생산성 향상을 위한 비가림 입체재배에서의 적정 재식거리를 구명코자 수행하였다. 재식거리는 120 cm 이랑에 2조식으로 주간거리 30 cm, 40 cm, 50 cm로 하여 하였다. 주지 적심전 생육은 주간거리가 좁았던 처리에서 만장과 생체중, 엽면적이 감소되었다. 수확시의 생육에서는 처리간 생체중의 경우 주간거리 50 cm로 넓었던 처리에서 증가하였다. 암꽃 개화일과, 암꽃 착생마디에서도 차이를 보이지 않았다. 과일 특성에서는 1번과의 과경과 2번과의 과중이 주간거리 50 cm에서 커지는 경향이었다. 평균 과중도 주간거리 30 cm의 1,184 g에 비하여 50 cm에서 1,386g으로 가장 무거웠다. 수확시의 당도에서는 주간 거리간에 차이를 보이지 않았다. 총 수량이 경우 재식주수가 많았던 30 cm 처리구에서 6,510 kg/10a로 가장 많았으나, 과중 130 kg 이상의 상품과의 비율은 40cm 와 50cm에서 98% 이상으로 비슷하였으나, 주간거리가 좁았던 40cm에서 5,012 kg/10a로 가장 많았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.232-234
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• 2006

본 논문에서는 마르코프 결정 문제 (Markov decision problem)의 풀이 효율을 잴 수 있는 척도를 알아보기 위해 복잡계 네트워크 (complex network) 의 관점에서 MDP를 하나의 그래프로 나타내고, 그 그래프의 위상학적 성질들을 여러 네트워크 척도 (network measurements)들을 이용하여 측정하고 그 MDP의 풀이 효율과의 관계를 분석하였다. 실세계의 여러 문제들이 MDP로 표현될 수 있고, 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration)이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘등을 사용하여 풀 수 있으나, 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법들이다. 시간적 추상화를 도입할 경우 MDP가 보다 효율적으로 풀리는 꼴로 바뀐다는 사실에 착안하여, MDP의 풀이 효율을 네트워크 척도를 이용하여 측정할 수 있는 여러 위상학적 성질들을 기반으로 분석하였다. 다양한 구조와 파라미터를 가진 MDP들을 사용해 네트워크 척도들과 MDP의 풀이 효율간의 관계를 분석해 본 결과, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리 (mean geodesic distance) 가 그 MDP의 풀이 효율을 결정하는 가장 중요한 기준이라는 사실을 알 수 있었다.

• 수산해양기술연구
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• 제23권1호
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• pp.18-24
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• 1987

1985년 1월 28일부터 7월 20일까지 한국어업기술훈련소(Lat. 35$^{\circ}$05'04N, Long, 129$^{\circ}$02'13E)에서 NNSS로 연속관측하여 관측시간, 위성별, 앙각, 통과방향, doppler count 수, 안테나의 높이 등이 NNSS위치의 정도에 미치는 영향을 분석.검토한 결과는 다음과 같다. 1. 위성항법에서 사용하고 있는 WGS-72 측지계를 Bessel측지계로 변환하여 계산하면, 편위오차를 평균 0.21마일 정도로 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 2. 산정의 앙각이 높을 때 측위정도가 높았고, 위성의 앙각이 20~70도 범위에서 더욱 높았다. 3. Doppller count 수가 21번 이상일 때 측위거리의 오차도 커지는 경향을 나타내었으며, 위성의 종류에 다른 측위오차의 변동은 거의 없었다.