In this paper, we propose a new design method for bidirectional associative memories model with high error correction ratio. We extend the conventional GBAM model using bias terms and formulate a design procedure in the form of a constrained optimization problem. The constrained optimization problem is then transformed into a GEVP(generalized eigenvalue problem), which can be efficiently solved by recently developed interior point methods. The effectiveness of the proposed approach is illustrated by a example.
본 논문은 관심 객체 분할을 위한 통계적 모양 모델에 기반한 3차원 능동 모양 모델링 기법을 제안한다. 3차원 모양 모델을 만들려면 포인트 분산 모델(PDM)의 생성이 필수적인데, 이를 위해서는 모든 학습(training) 데이터에 대응하는 특징점(landmark)을 잘 선택해야 한다. 현재까지도 3차원 데이터에서 대응하는 특징점을 선택하는 방법은 주로 수동적으로 선택하거나 2차원 기반 기법 또는 제한된 3차원 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 "3차원 통계적 모양 모델의 자동생성 기법"의 거리 변환(distance transform)과 사면체(tetrahedron) 알고리듬을 사용하여 3차원 통계적 모양 모델을 생성하고 2차원 능동 모양 모델의 모양 모델 학습과 그레이레벨(gray-level) 모델 학습을 개선하여 확장하고, 스케일(scale)과 그레이레벨 모델을 결합한 3차원 능동 모양 모델 알고리듬으로 관심 객체를 분할한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 영역 기반 윤곽선 기반 기법 및 2차원 능동모양모델 기법과 그 성능을 비교하여 평가했다.
본 논문은 전파 오류가 빈번한 802.11 무선 랜에서 VoIP(Voice over IP) 용량(capacity)을 해석적으로 계산할 수 있는 수학적 모델을 제안한다. 기존 모델은 오류가 발생하는 무선 채널에서의 VoIP의 용량을 시뮬레이션으로만 예측하였다. 본 논문은 전파 오류 환경에서 VoIP 용량을 해석적으로 평가하기 위해 기존 모델을 확장하여, 전파 오류, 전송 지연, 음성 품질, AP(Access Point)에서의 대기 시간 등의 영향을 포함하도록 하였다. 제안한 VoIP 용량 모델은 3%에서 9%까지의 오차 범위에서 시뮬레이션의 결과와 같다.
캐릭터 애니메이션의 가장 중요한 목표는 효율적으로 캐릭터의 동작을 제어하는 것이다. 지금까지 인간 보행 애니메이션을 위한 많은 기법들이 제안되었고, 파라미터 보간이나 동작 데이터 매핑 을 사용하여 지친 걸음이나 활기찬 걸음과 같은 보행의 감정을 표현하는 기법도 제안되었다. 본 논문은 하나의 다리를 가진 평면 뜀뛰기 모델에 기반한 인간 주행 모델을 제시한다. 본 논문의 기법은 동작 최적화를 위해 유전자 프로그래밍을 사용하며 다양한 캐릭터 모델에 쉽게 적용될 수 있다. 본 논문은 에너지 최소화 기법을 확장하여 감정 표현을 위한 파라미터 설정에 따라 다양한 동작을 생성할 수 있도록 한다.
최근 건설시장의 경쟁이 치열해지고, 건설생산성을 향상시키는 것이 기업의 경쟁력 확보라는 인식이 높아짐에 따라 건설업에서도 생산성과 효율성에 대한 관심의 풍요도가 증대되고 있다. 본 연구에서는 기존의 생산성 측정 방식을 활용한 사례조사를 통해 생산성을 측정하고 측정된 내용에 근거하여 작업개선사항을 제시하였다. 제안된 개선사항은 시뮬레이션(simulation)기법을 동해 검증하였다. 본 논문의 의의는 생산성 측정을 분석하는데 있어 시뮬레이션 기법이 현장여건을 모두 고려한 최적의 대안은 아니지만 현장관리자로 하여금 상황에 적합한 최적의 작업방식을 선택하게하고 생산량을 예측할 수 있는 방법을 제시했다는 점에 있다.
어휘 인식 시스템은 학습 모델을 구성하여 인식하므로 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타난다. 이런 경우 인식 모델을 확장할 수 있도록 재구성하거나 인식 모델 구성 시 확장성을 반영하므로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 모델 구성 시 확장성을 반영할 수 있는 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 사용하여 바타차랴 알고리즘 음성 인식 학습 모델 구성 방법을 융합하여 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 이용하였고 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식하도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘 인식 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 어휘 인식률에서 97.5%의 인식률과 1.2초의 학습 시간을 나타내었다.
Records in Contexts(RiC)은 ICA의 네 가지 기술표준을 통합, 정규화하여 개발한 국제적 기술표준이다. RiC은 기록 기술을 다차원적으로 바꾸고 기록의 맥락을 드러내며 이질적 시스템 간 데이터 상호운용성을 확보할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 RiC을 아카이브 시스템 설계의 핵심 도구로 설정하고, 데이터베이스 구현을 위한 '논리적 데이터 모델링'을 수행한다. RiC의 개념 모델인 RiC-CM(Conceptual Model)은 데이터 참조 모델로 활용할 수 있기 때문에, 사용자 요구사항에 맞는 데이터 모델로 개발이 가능하다. 이에 본 논문에서는 이를 두 가지 데이터 모델, '관계형 데이터 모델'과 '그래프형 데이터 모델'로 구현하고자 한다. 관계형 데이터 모델은 대부분 레거시 시스템의 데이터베이스가 적용하고 있는 만큼 범용적이다. 한편 그래프형 데이터 모델은 정보 '개체(entity)' 사이의 '관계(relationship)'를 중심으로 개체를 유연하게 확장할 수 있다.
장수 또는 노화에 관한 연구는 여러 가지 유전적 요인과 생리학적 및 환경 요인들의 복잡한 조합에 의해 결정되므로, 이와 관련된 연구는 매우 흥미로운 분야이나 또한 어려운 주제이다. 지난 수십 년 동안 장수 또는 노화에 관여하는 분자 메커니즘을 찾기 위하여 동물 모델을 사용한 유전학적 접근법으로, 특이적 유전자를 결손 시키는 연구는 귀중한 도구임이 입증되었다. 장수에 관한 첫 번째 연구는 꼬마선충의 돌연변이체에서 발견되었으며, 이 선충의 인슐린/인슐린유사 성장인자-1 회로가 장수에 관여함이 밝혀졌다. 인슐린유사 성장인자-1은 인슐린과 유사한 아미노산 서열을 가진 폴리펩타이드로, 세포의 정상적인 성장과 발달에 관여한다. 이 발견 이후 인슐린/인슐린유사 성장인자-1 회로에 관여하는 많은 인자들이 선충과 초파리 연구에서 장수에 관여함이 밝혀졌다. 또한 특이적 유전자를 결손 시킨 생쥐 모델을 이용한 연구에서도 인슐린/인슐린유사 성장인자-1 회로뿐 아니라 성장호르몬/인슐린유사 성장인자 회로도 장수에 관여함이 지난 수십 년 동안의 연구결과로 밝혀졌다. 간 조직 특이적으로 인슐린유사 성장인자-1 유전자를 결손 시킨 생쥐모델을 이용한 최근의 연구 결과에 의하면 인슐린유사 성장인자-1 자체도 장수에 관여함이 최초로 밝혀졌으며, 이는 인슐린유사 성장인자-1 회로가 무척추동물뿐 아니라 척추동물에서도 장수에 관여함을 명백하게 보여주는 결과이다. 장수를 조절하는 분자 메커니즘은 아직 완전하게 설명되지 않지만, 감소되어진 인슐린유사 성장인자-1의 신호가 장수와 노화의 조절에 중요한 역할을 하며, 인슐린유사 성장인자-1 회로에 관여하는 여러 가지 유전자들의 장수에서의 역할을 유전자 조작된 생쥐모델을 이용하여 집중적으로 검토하려 한다.
일상생활의 거의 모든 커뮤니케이션 분야에 걸쳐 다양하게 활용되고 있는 인터넷이 중요한 미디어로 확실히 자리 잡혀 감에 따라 인터넷을 통한 거의 모든 정보가 무료였던 시대에서 비즈니스의 수익 구조가 구성되어 가고 있는 가운데 캐릭터의 OSMU 중 인터넷상에서의 활용 범위가 점차 확장되고 있는데, 캐릭터가 활용되어 수익을 창출할 수 있는 모델에 관하여 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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