본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
본 연구에서는 시 공간적으로 변화하는 밀도구조를 고려한 3차원 연직함수 전개모형을 제안한다. 정수압을 가정하며 열보존식과 상태방정식의 도입으로 밀도변화가 고려된다 수평방향으로의 변화는 유한 차분 격자상에서 계산되며 유속 및 수온의 연직구조는 선형보간함수를 사용하여 계산된다. 구성된 행렬방정식은 유사변환 개념을 도입하여 시간적분된다. 개발된 모델의 테스트를 위해 간단한 이상해역과 황해역에서 대기와 해양간의 열교환에 따른 수온구조 변동을 실험하였다. 이류효과는 열수송방정식에서만 고려하였으며 연직 와동점성계수와 와동확산계수는 시 공간적으로 일정한 값을 사용하였다. 이상해역에서의 수치실험결과 모델영역의 수심의 차이에 따른 열저장의 차이로 인해 수온의 수평적 구배가 발생하였다. 결과적으로 전향력을 고려하지 않을 경우에는 상층에서는 수심이 증가하는 방향으로 흐름이 발생하고 하층에는 반대방향의 흐름이 유도된 반면 전향력을 고려할 경우에는 수온차에 의한 압력구배력과 전향력이 균형을 이루면서 지형류가 뚜렷하게 나타났다. 황해역에서는 복잡한 흐름이 나타났지만 전체적으로는 지형류의 특성이 우세하게 나타났다.
광 펄스가 대기 채널을 통해 전송될 때, 광 펄스는 대기 교란에 의해 감쇄되고 퍼지게 된다. 이러한 펄스 퍼짐이 인접 펄스간의 부호 간 간섭을 일으키고, 그 결과 인접한 펄스들은 중첩이 되어 비트전송률 및 무중계 전송거리를 제한하게 된다. 이에, 본 논문에서는 시간적 모멘트 함수를 이용하여 대기 교란상태에서 부호 간 간섭을 교란 상태를 나타내는 굴절률 구조상수로 구하고, SONET 광 전송방식에서 교란상태에 따른 부호 간 간섭을 수치해석하였다. 그 결과, 교란 정도가 심할수록 부호 간 간섭은 OC-192(9.953 Gb/s) 시스템 이하의 전송률에서는 점차적으로 증가하나, OC-768(39.813 Gb/s) 시스템 이상의 전송률에서는 급격히 증가 후 서서히 수렴함을 알 수 있었다. 또한, OC-48(2.488 Gb/s) 시스템에서는 어떠한 교란상태 하에서도 10 [km] 정도까지 정확한 정보 전송이 가능하나, 100 Gb/s 시스템에서는 $10^{-14}[m^{-2/3}]$ 이상, OC-768 시스템에서는 $10^{-13}[m^{-2/3}]$이상, OC-192 시스템에서는 $10^{-12}[m^{-2/3}]$ 이상의 교란상태에서 심한 부호 간 간섭이 발생하여 정확한 정보 전송이 불가능함을 알 수 있었다.
고성능 해양모델을 개발하기 위하여 적시 컴파일(Just-In-Time) 언어인 줄리아 언어를 사용하였고, 운동량 방정식의 해를 구하기 위해 연속완화법으로 푸아송 방정식을 푸는 코드를 작성하였다. 다음으로, 줄리아 계산 코드를 시험하기 위하여 두 가지의 모델을 구축하였다. 첫 번째로, 일정한 유량의 생성/소멸(source/sink) 조건을 시험하기 위해 단순한 수로 형태를 모델링하였고, 두 번째로, 조석 외력(tidal forcing) 및 전향력(Coriolis force), 난류확산계수로 인한 효과 등을 시험하기 위해 황해(Yellow Sea)를 단순화하여 모델링하였다. 모델은 두 가지 시나리오 안에서 총 8개의 실험안으로 테스트되었다. 테스트 결과, 시나리오 1에서 3가지 실험안의 수심 평균된 유속은 이론 값에 완벽하게 수렴하였고, 해저마찰로 인한 수직적 유속 구배를 잘 보여주었다. 또한 시나리오 2에서는 황해의 무조점과 우리나라 서해 중부와 남부 연안의 조석 특성을 잘 재현하였고, 전향력과 수직 난류확산계수에 따른 결과의 차이를 잘 보여주었다. 따라서, 줄리아 언어를 이용한 해양모델을 개발하는 데에 성공하였다고 판단되며, 이는 해양모델이 고전적인 컴파일 언어에서 적시 컴파일 언어로 성공적으로 넘어가는 단계에 오게 됐다는 것을 시사한다.
본고(本稿)에서는 한국의 대미(對美), 대일(對日), 대여지(對餘地) OECD에 대한 공산품 수출의 증가를 각 교역상대국(對餘地)(혹은 지역)의 수입규모(輸入規模)의 증가에 기인하는 것과 한국의 점유율(占有率)의 증가에 기인하는 것으로 분해하고, 한국의 대미수출(對美輸出) 자료(資料)를 사용한 회귀방정식(回歸方程式)의 추정을 통하여 점유율(占有率)의 결정요인들과 시간의 경과에 따른 그 영향의 변화를 살펴보았다. 점유율(占有率) 결정(決定)의 회귀식 추정에 따르면, 물적(物的) 및 인적자본집약도(人的資本集約度)의 영향이 유의한 것으로 나타났는데, 이 집약도(集約度)가 높은 산업일수록 수출의 점유율은 작았으나, 집약도(集約度)가 불리하게 작용하는 정도가 시간의 경과에 따라 점차 줄어들고 있는 것으로 나타났으며, 인적자본집약도(人的資本集約度)가 점유율 결정에 불리하게 작용하는 정도가 물적자본집약도(物的資本集約度)의 경우보다 훨씬 크게 추정되었다. 엔화(貨)의 평가절하(平價切下)는 한국의 점유율을 축소시키는 영향을 미치는데, 그 영향이 1980년대에 점점 커지는 것으로 나타났다. 또한 1970년대와 중화학공업정책의 경공업 수출에 대한 영향이 매우 부정적이었던 것으로 추정되었다. 이를 고려하건대, 수출구조(輸出構造)의 '고도화(高度化)'를 위한 정부의 대규모 시장개업은 현명하지 못한 일이고, 인적(人的) 물적자본(物的資本)의 축적이 원활히 진행되도록 보조하는 정책이 무엇보다 요구되는 정책이라고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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