동영상 압축 표준인 MPEG이나 저속 통신용 비디오 부호화 표준인 H.263등과 같은 DPCM/DCT 복합 부호화기에서 비트율 제어는 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 전송매체에서의 실시간 비디오 부호화나 저장 미디어 응용을 위하여 부분 선형 근사 모델을 이용한 간단한 적응적 비트율 제어 방법을 제안한다. 선형 모델에 기반한 기존의 버퍼 제어 기법은 버퍼 충만도에 따라서 선형적으로 양자화매개변수를 제어하지만 제안된 방법은 영상 부호화에서 logarithmic관계라고 알려진 양자화 매개변수와 비트량의 비선형적인 관계를 부분적으로 선형 근사화 시킨 모델을 이용한다. 또한 보다 좋은 화질을 얻기 위하여 I 화면마다 공간영역에서 영상의 복잡도를 해석하여 적응적으로 제어한다. 실험적으로 기존의 선형 모델 방법과 비교하여 제안된 방법이 화질의 변화가 심하지 않으면 전체적으로 안정된 복원 영상을 얻었다.
복합재료의 피로수명을 평가하는 것은 여러 가지 파손모드와 파손모드 간의 강호작용 때문에 복잡하다. 본 논문에서는 현상론적인 모델(비선형 강도저하 모델)을 이용하여 피로수명과 잔류강도를 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 잔류강도를 하중 사이클 수와 피로응력의 함수로 가정하였으며, 계산에 필요한 모델변수(강도저하 파라미터, 피로수명형상 파라미터)를 피로수명의 함수로 가정하였다 임의로 배열된 하중 스펙트럼 상에서 응력수준에 따른 모델 매개변수를 구하기 위해 S-N 선도를 이용하였고, 상이한 응력비에 대하여 전술한 매개변수를 Goodman식의 보정을 통하여 계산하였다(피로선도). 임의의 하중이력 후의 잔여강도 분포를 2모수 weibull 함수로 표현하였다.
최근 자연어처리 분야에서는 BERT, RoBERTa, 그리고 BART와 같은 사전 학습된 언어 모델 (Pre-trained Language Models, PLM) 기반 미세 조정 학습을 통하여 여러 하위 과업에서 좋은 성능을 거두고 있다. 이는 사전 학습된 언어 모델 및 데이터 집합의 크기, 그리고 모델 구성의 중요성을 보여주며 대규모 사전 학습된 언어 모델이 각광받는 계기가 되었다. 하지만, 거대한 모델의 크기로 인하여 실제 산업에서 쉽게 쓰이기 힘들다는 단점이 명백히 존재함에 따라 최근 매개변수 효율적인 미세 조정 및 Few-Shot 학습 연구가 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 Prompt tuning, Prefix tuning와 프롬프트 기반 미세 조정 (Prompt-based fine-tuning)을 결합한 Few-Shot 학습 연구를 제안한다. 제안한 방법은 미세 조정 ←→ 사전 학습 간의 지식 격차를 줄일 뿐만 아니라 기존의 일반적인 미세 조정 기반 Few-Shot 학습 성능보다 크게 향상됨을 보인다.
현재 ISO, OGC 등의 국제표준화 기관들을 중심으로 지리정보 표준화에 대한 작업이 활발하게 진행 중에 있으며, 이러한 결과로 다수의 GIS 표준이 제정되었다. GIS DB 들간의 공간정보 공유, 상호 교환, 유통 등의 상호운용성을 높이기 위한 표준화 작업들은 개방형 인터페이스 설계 표준에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 표준화 작업에서는 지리정보 DB 자체에 대한 스키마 설리 절차 및 방법 등은 고려하고 있지 않고, 상호운용을 위한 인터페이스를 표준화하거나 공간 DB의 추상스키마 표준만을 제안하고 있다. 설계 표준 없이 서로 다른 데이터 모델에 따라 개별적으로 구축된 지리정보 DB들간의 표준 인터페이스를 통한 데이터공유는 데이터 모델의 상이성으로 인해 정보의 손실이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 GIS DB를 구축할 때 서로 다른 GIS S/W를 이용하더라도, 구축된 지리정보시스템들간의 공간 데이터 모델, 논리적 구조, 의미 구조 등을 통일할 수 있도록 하기 위한 지리정보 DB의 설계 지침을 제시한다. 특히, ISO 추상 스키마 표준을 관계형 모델, 객체-관계형 모델, 객체 중심 모델, 기하 중심 모델로 변환하는 표준 지침을 제안한다. 그리고 기존의 상용 GIS S/W를 대상으로 논리적, 물리적 설계 지침에 따른 각 S/W의 적용 예제 모델을 제시하여 DB 설계 지침으로 활용하기 위한 토대를 제공한다. 본 논문에서 제시한 지리정보 DB 설계 지침의 응용 스키마, 개념적 및 논리적/물리적 구현 스키마를 적용하여 GIS DB를 구축하는 경우에는 각 DB들 간의 상호운용성이 원활해지고 각 스키마들의 산출물을 통하여 통일화된 스키마 정의 및 카탈로깅 지원이 가능해진다.템 개발은 지자체 GIS 재사용의 문제를 해결해 줄 수 있을 것이다.정들이 단계적으로 성과를 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을
벤처 창업이 크게 늘었으나 단기 성과로 성공여부를 판단하기는 어려우며, 지속적인 성장 전망을 보여주지 않고서는 기업의 생존을 담보할 수 없다. 벤처기업의 성장 요인으로 기술사업화역량 수준과 경쟁전략에 따른 경쟁력 수준이 중요하게 다루어지는 가운데 최근에는 혁신적인 비즈니스모델의 등장이 새로운 사업기회를 창출하면서 수많은 벤처 스타트업들의 성장을 견인하고 있다. 본 연구는 기술사업화역량 및 경쟁전략이 벤처기업의 성장전망에 미치는 영향관계에서 비즈니스모델 혁신의 매개효과를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2021년 벤처기업정밀실태조사 원데이터를 활용하여 실증 분석하였다. 연구 결과, 기술사업화역량의 제품화, 생산화, 마케팅 역량 및 경쟁전략의 원가우위, 차별화 수준은 성장전망에 정(+)의 영향을 미치고, 생산화역량을 제외한 모든 요인과 성장전망 간에 비즈니스모델 혁신의 매개효과도 검증되었다. 본 연구는 단기적 기업성과 외에 장기적 성장전망에 미치는 영향요인을 새롭게 조명하고 비즈니스모델 혁신이라는 새로운 매개변수를 밝히는 등 연구 범위를 확대하였다. 향후 연구에서는 객관적 측정도구의 개발, 산업특성에 따른 차이 규명이 필요할 것으로 보인다.
선형 스키닝 기반 3D 인체 생성 모델 SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model)은 1990년대 미국 거주 미국인들 3천 8백여명을 대상으로 만들어진 3D 신체 데이터베이스인 CEASAR 로부터 최적화 기법을 통해 만들어진 가장 널리 쓰이는 통계적인 3D 모델이다. 본 연구는 한국인 체형의 통계적 특성을 보다 정확히 표현하는 SMPL기반의 한국인 체형 3D 모델을 제안한다. 이를 위해 우리는 한국인 여성 2천7백여명의 신체 각 부위의 실측 데이터에 기존 3D SMPL 모델을 피팅하는 비선형 최적화 알고리즘을 개발한다. 이를 사용하여 한국인 3D 신체 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석 방법으로 한국인 체형 기반 매개화된 3D 모델을 개발한다. 본 연구를 통해 제안하는 한국인의 체형적 특징을 가진 블렌드쉐입과 새로운 체형 파라미터는 기존 모델이 표현하는 체형에 비해 한국인 체형 데이터 특성을 잘 반영함을 확인하였다. 뿐만 아니라, 우리의 모델은 SMPL에 비해 신체 실측 데이터에 대한 피팅 정확도를 개선함을 확인하였다. 제안된 모델은 향후 아바타 생성이나 인체 형상 측정 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.
Bootstrap 기법은 통계학적 추정치의 정확도 또는 불확실성을 평가하기 위한 컴퓨터 기반 리샘플링 기법으로서 플러그인 원칙을 이용하여 요약통계치의 표준오차 및 신뢰구간을 추정하며, Bootstrap 기법 중 BCa 기법은 다른 Bootstrap 기법들에 비해 적합도 기준면에서 훨씬 우수한 결과를 나타내는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Bootstrap 기법 중 비매개변수적 BCa 기법에 기반한 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.
본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.
본 연구에서는 비디오 하이라이트 검출 및 장면 추출을 위한 경량화된 모델인 Visual Context Learner (VCL)을 제안한다. 기존 연구에서는 매개변수가 고정된 CLIP을 비롯한 여러 피쳐 추출기에 학습 가능한 DETR과 같은 트랜스포머를 이어붙여서 학습을 한다. 하지만 본 연구는 경량화된 구조로 하이라이트 검출 성능을 개선시킬 수 있음을 보인다. 그리고 해당 형태로 장면 추출도 가능함을 보이며 장면 추출의 추가 연구 가능성을 시사한다. VCL은 매개변수가 고정된 CLIP에 학습가능한 프롬프트와 MLP로 하이라이트 검출과 장면 추출을 진행한다. 총 2,141개의 학습가능한 매개변수를 사용하여 하이라이트 검출의 HIT@1(>=Very Good) 성능을 기존 CLIP보다 2.71% 개선된 성능과 최소한의 장면 추출 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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