본 논문은 Geometry Compression 분야에서 다뤄지는 압축기법 중 delta encoding 과정을 보완하여 좀 더 높은 압축률을 얻고자 하는 vertex position prediction 과정에 대한 내용으로 구성되어 있다. 이것은 triangle strip 형태의 입력을 받아서 그 vertex data 중 position 정보들간의 delta encoding 과정을 예측 기법을 이용한 encoding 과정으로 대체하여 Huffman encoding 과정에서의 symbol 개수를 줄여 압축률을 향상시키자는 개념에서 출발한다. triangle strip 생성 기법 중 greedy algorithm을 적용한 후, 기존의 parallelogram 방식과 이 논문에서 새로이 제안하는 방식을 비교하여 보다 나은 압축 방식을 제시하는 것이 이 논문의 목적이다. 이 논문에서 제시하는 방식을 실험한 결과, 기존의 예측 기법에 비해 2.4% 정도의 향상을 보여주고 있다.
블럭암호의 비도는 S-box의 비도와 운영방식에 의존된다. S-box 의 비도는 이 한수의 성분함수인 Book함수의 비선형성, 상관면역위수, SAS, 균형성 등에 의존되며, S-box자체의 비선형성, 입력성부(또는 입력비트)에 대한 출력성분(또는 출력비트)의 독립성 등에 의존된다. 이와 같은 출력 성분의 독립성에 관한 개념의 하나가 완비성이다. 본 논문에서는 Galois 체 GF(2)위해 n차원 벡터공간 GF(2)$^{n}$ 에서 완비함수의 존재성에 관한 몇 가지 알고리즘과 완비함수가 만족하는 성질들을 조사하였다.
생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
물체의 운동을 측정하기 위하여 관성 센서(inertial sensor)에 대한 배경 지식이 없는 사용자가 가속도계(accelerometer)를 사용하고자 할 경우 센서의 이름이 주는 혼동에 의하여 물체의 운동 가속도(acceleration)를 쉽게 얻어낼 수 있으리라 기대하게 된다. 반면, 가속도계가 실제 측정하여 주는 값은 비력 가속도(acceleration due to specific force)에 해당되므로 적절한 처리를 부가하지 않으면 기대한 바와 같이 물체의 운동 가속도를 얻을 수 없다. 가속도계의 측정값으로부터 운동 가속도를 추출하기 위해서는 중력장 가속도 (gravitational acceleration), 중력 가속도 (acceleration due to gravity), 비력 가속도, 그리고 운동 가속도 사이의 관계를 명확하게 구분 이해할 필요가 있다. 본 고에서는 앞선 고들에서 다룬(막대) 벡터, 좌표값, 좌표계, 좌표변환행렬, 그리고 코리올리 효과 등의 개념을 확장하여 다양한 개념의 가속도들을 구분 설명하였다.
정보검색 시스템에서 사용자의 질의어가 불완전함에 따라 생기는 검색 효율의 저하를 줄이기 위하여 용어의 상호관련성을 반영함과 동시에 벡터의 공간을 축소하는 LSI 모델을 사용하여 문서 집합으로부터 잠재적 의미 공간을 구축하였다. 또한 의미 공간상에 있는 문서의 분포에 따라 \"개념\"을 추출하기 하기 위해 k-means algorithm을 사용하여 군집화 시켰다. 이로부터 불완전한 초기 사용자 질의어를 의미 공간에 구축된 클러스터링 정보로 수정하여 새로운 질의어를 생성함으로 검색의 효율을 높이고자 하였다. 검색 효율을 측정하기 위해 TREC 데이터를 이용하여 분석하였으며 결과는 질의어의 성격에 따라 달라졌으나 대체적으로 우수한 성능을 보였다.한 성능을 보였다.
컴퓨터공학 분야 개발자를 채용할 때 대다수의 기업에서 일반 면접과는 달리 전공 분야 역량 파악을 위한 컴퓨터공학 기술 면접을 함께 진행한다. 컴퓨터공학 면접자의 기술 면접을 지원하기 위하여 이 논문에서는 컴퓨터공학 핵심 개념에 대한 면접자 답변의 정확도를 코사인 유사도를 이용하여 평가 후 결과를 알려주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 이용하면 개발자들의 컴퓨터공학 핵심 개념의 기술 면접 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
In this article, we study the historical development of how the main concepts of linear algebra - matrices, vectors, and transformations - arise, are connected then integrated into a category. Also we study how linearity is recognized and integrated into algebraic and geometric viewpoint. Furthermore, we discuss, based on this, the role of linear algebra as a unifying concept in a school mathematics.
목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역행위로 표현될 수 있다. 사용자 발화에 대한 영역행위 예측은 음성 인식 오류를 보정하는데 유용하며, 시스템 발화에 대한 영역행위 예측은 유연한 응답 생성에 유용하다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 영역행위를 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 대화 이력 벡터와 현재 영역행위를 신경망의 입력으로 사용하여 다음 영역행위를 예측한다. 실험 결과, 제안 모델은 화행 예측과 개념열 예측에서 각각 80.02%, 82.09%의 정확률을 보였다.
시멘틱 검색은 검색 사용자의 인지적 노력을 최소화하면서 사용자 질의의 문맥을 이해하여 의미에 맞는 문서를 정확히 찾아주는 기술이다. 아직 시멘틱 검색 기술은 온톨로지 또는 시멘틱 메타데이터 구축의 난제를 갖고 있으며 상용화 사례도 매우 미흡한 실정이다. 본 논문은 기존 시멘틱 검색 엔진의 한계를 극복하기 위하여 이전 연구에서 고안한 위키피디아 기반의 시멘틱 텐서공간모델을 활용하여 새로운 시멘틱 검색 기법을 제안한다. 제안하는 시멘틱 기법은 문서 집합에 출현하는 '단어'가 텐서공간모델에서 '문서-개념'의 2차 텐서(행렬), '개념'은 '문서-단어'의 2차 텐서로 표현된다는 성질을 이용하여 시멘틱 검색을 위해 요구되는 온톨로지 구축의 필요성을 없앤다. 그럼에도 불구하고, OHSUMED, SCOPUS 데이터셋을 이용한 성능평가를 통해 제안 기법이 벡터공간모델에서의 기존 검색 기법보다 우수함을 보인다.
본 연구는 GSP 환경에서 합동변환 개념에 대한 발생적 분해를 제시하고, 중학교 2학년 영재학급 학생 4명을 대상으로 참여 학생들의 합동변환 개념에 대한 발생적 분해가 어떻게 드러나고 변화하는지, 또한 드래그 활동이 합동변환 개념의 이해에 어떤 역할을 하는지 알아보고자 하였다. 합동변환 개념을 이해할 때, 학생들은 중요한 두 스키마인 '한 점 이동 스키마'와 '변환 이동 스키마'를 동시에 고려하였으며, 한 학생이 어느 한 스키마를 선호하거나 치중하여 사용하기 보다는 두 스키마를 모두 고려하되 방향을 정하기 어려운 과제일수록 '한 점 이동 스키마'에 더 의존하는 경향을 보였다. Law(1991)의 '한 점 이동 스키마'의 집약화에 따른 '도형 이동 스키마'는 학생들에게 관찰되지 않았으며, 합동변환의 합성을 완벽하게 이해하기 위해서 조정뿐만 아니라 가역적 사고가 더 필요하였다. 또한, 합동변환 개념을 이해하는 과정에서 학생의 드래그 활동은 정의역과 치역을 평면 위의 점으로 확장하는데 도움이 되었고, 벡터, 회전의 중심, 대칭축의 역할을 인식하는데 도움이 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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