대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.
본 연구에서는 안면도의 토지피복변화 분석을 위해 원격탐사 및 GIS 기법을 이용하여 지표경관의 변화를 탐지하였다. 변화지역 추출은 위성영상과 현장답사를 통하여 확인하였고, 지표경관변화와 관련된 GIS 기반의 다양한 공간정보를 구축하였다. 공간통합 방법으로 퍼지논리연산을 사용하였다. 분석결과 자연 및 인문·사회에 관한 주제도들 중 토지피복 변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 표고분석도, 인구밀도도, 국토이용계획도 등이다. 퍼지논리연산을 이용하여 토지피복 변화를 통합 분석한 결과 정확한 변화를 예측할 수 있었다. 즉, 안면도 지역에서 대규모 토지피복 변화가 일어날 가능성이 높은 지역들은 해안과 가까운 평지에 위치한 지역이 높은 확률로 변화하였다. 특히 경사도 5%이하, 표고 15m 이하의 구릉지로 해양과 인접해 있는 지역은 현재 진행 중인 대규모 개발에 따른 연안환경 악화의 위험성이 높으므로 이에 대한 대책강구가 시급하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 지리정보시스템의 여러 지질학적 응용 중에서 광물탐사를 위한 격자형 자료의 공간적 통합론에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 보통 확률, 통계적 배경을 갖는 목표유도형방법과 구분되는 자료유도형 방법의 예로서 Dempster-Shafer의 이론과 퍼지이론의 이론적 배경을 자료재표현의 원리와 자료통합논리에 입각하여 설명하고자 한다. 기존의 지질, 지화학 및 물리탐사정보를 이용한 시해 연구에서 위의 두 이론은 광물탐사문제에 상당히 유용한 결정보조 정보를 제공하는 것으로 입증되고 있으며, 본 연구에서 논의된 몇 가지 관련 사항들은 이 이론들의 보다 적절한 실제 적용 및 해석에 도움이 될 것으로 생각된다.
근년, 반도체 기술의 급격한 진보에 따라 고기능 논리회로의 VLSI화가 가능하게 되었다. 이에 따라 수치 처리의 고원화, 광대역 화상처리등을 위한 고기능 회로들의 전용 VLSI 칩의 설계가 연구되고 있으며, 여러 종류의 소프트웨어 패키지의 VLSI화가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 계산기의 회귀분석용 범용 소프트웨어 패키지(BMD)를 하드웨어화하는 설계 수법을 제안하였다. 이것은 종래의 통계 처리를 소프트웨어에만 의존하기 때문에 처리 속도가 저하되는 것을 하드웨어화함으로써 개선하였다. 설계 알고리즘은 통계 수첩의 계산 특징을 살려 본 시스템을 구성한다. 그 결과 하드웨어화에 의하여 소프트웨어 패키지의 복잡성이 제거되고, 고속 처리함으로써 확률을 향상시켰다.
센서의 계측에는 필연적으로 불화실성이 내포되어 있으며 이는 센서궤환장치의 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 다중센서를 사용하여 신뢰성 높은 계측을 행하기 위한 기법을 연구하였다. 동적인 환경에서 작동하는 미지의 특성을 가진 센서들을 가정하였으며, 센서출력은 군집화와 추정된 신뢰도를 이용하여 융합하였다. 제안된 기법은 논리적으로 정의된 센서를 사용한 실험에서 기존의 확률적 기법들이 적용되기 어려운 상황에서도 피계측치에 대한 적응적 추정을 행할 수 있었다. 센서 로보트의 지능작업과 같이 구조화되어 있지 않은 환경에서 동작하는 자동화 장치를 위해 제안된 기법은 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
해쉬 함수란 임의의 길이의 비트 열을 입력으로 하여 고정된 길이의 비트 열을 출력하는 함수이다. 셀룰러 오토마타는 유한상태머신으로서 인접한 셀과의 결합 논리로 의사난수를 효과적으로 생성할 수 있는 특성을 가지고 있다. 신상욱 등$^{[1]}$ 과 Mihaljevic 등$^{[7]}$ 은 하드웨어 구현에 효율적인 셀룰러 오토마타에 기반한 해쉬 함수를 제안하였다. 본 논문에서는 [1]과 [7]에서 제안된 셀룰러 오토마타 기반 해쉬 함수에 대한 충돌 쌍을 각각 0.46875와 0.5의 확률로 찾을 수 있음을 보인다.
최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.
본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을 생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 우리나라 중등학교 지구과학 수업에서 교사들이 제공하는 과학적 설명을 논리적 형식에 따라 분류하고, 서로 다른 형식의 과학적 설명이 지니는 특징과 과학적 설명을 위한 담화 행위에서 교사와 학생들의 역할을 분석하는 것이었다. 연구를 위한 자료는 2003년과 2004년에 해외 단기 연수 프로그램에 참여한 지구과학 교사들로부터 수집되었으며, 총18차시에 해당하는 지구과학 수업 녹화 자료와 전사본을 분석하였다. 분석된 지구과학 수업에서는 연역-법칙적 설명이 가장 빈번히 발생하였고, 연역-법칙적 모형은 과학적 설명을 구성하는 데 필요한 과학 법칙이나 상위의 원리가 잘 정립된 문제에 알맞은 것임을 알 수 있었다. 하지만, 지구과학의 후진적 추론 과제를 다루는 상황에서는 귀추적 설명이 제공되었고, 일기 속담이나 기상 이변과 같이 지구과학에 특징적인 대상을 설명할 때에는 각각 통계-확률적 모형과 통계-유관성 모형에 부합하는 설명이 활용되었다. 지구과학수업에서 과학적 설명은 주로 교사의 단독적인 발화를 통해 이루어졌으며, 학생들은 과학적 설명을 구성하기 위한 담화 행위에서 주로 소극적인 역할을 담당하였다. 이상과 같은 연구 결과가 과학 수업과 과학교육 연구에 시사하는 점들을 논의하였다.
차량 충돌 경보용 레이더 시스템의 개발에 있어 표적 추적의 정확도와 신뢰도는 매우 중요한 요소이다. 여러 표적을 동시에 추적할 때 중요한 것은 표적과 측정치와의 데이터 연관(data association) 이며, 부적절한 측정치가 어느 표적과 연관되면 그 표적은 트랙을 벗어나 추적능력을 잃어버릴 수 있고 심지어 다른 표적의 추적에도 영향을 줄 수 있다 지금까지 발표된 대부분의 데이터 연관 필터들은 근접하여 이동하는 표적들의 경우 이와 같은 문제점을 보여왔다 따라서, 현재 개발되고 있는 많은 알고리즘들은 이러한 데이터 연 관 문제의 해결에 초점을 맞추고 있다 본 논문에서는 순서통계(order statistics)를 이용한 새로운 다중 표적의 데이터 연관 방법에 대하여 서술하고자 한다 OSPDA와 OSJPDA로 불리는 제안된 방법은 각각 PDA 필터 또는 JPDA 필터에서 계산된 연관 확률을 이용하며 이 연관 확률을 결정 논리(dicision logic)에 의한 가중치로 함수화 하여 표적과 측정치 사이에 최적 혹은 최적 근처의(near optimal) 데이터 연관이 가능하도록 한 것이다 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 방법은 기존의 NN 필터, PDA 필터, 그리고 JPDA 필터의 성능과 비교 분석되었으며, 그 결과 제안한 OSPDA, OSJPDA 필터는 PDA, JPDA 필터보다 추적 정확도에 대해 각각 약 18%, 19% 이상으로 성능이 향상됨을 확인하였다 제안한 방법은 CAN을 통해 차량 엔진 등의 ECU와 통신하도록 개발된 DSP 보드를 이용하여 구현되었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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