본 논문에서는 원하는 정보 신호를 추정하기 위해서 수정 Bartlett방법에 대해서 연구하였다. Bartlett방법은 구속 장을 1로 설정하고, 시간지연을 보상하여 원하는 정보 신호를 추정하는 방법이다. 수정 Bartlett방법은 최적 가중치 갱신치를 지연시간 보상에 적용하여 최적의 도래방향 신호를 추정하는 방법이다. 최적가중치는 선형구속최소분산 방법을 사용하였다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존 Bartlett 과 MUSIC방법의 성능을 비교 분석한다. 모의실험조건은 배열 안테나 소자 수 6개와 9개, 원하는 정보신호 3개[-15o, 0o, 15o]에서 원하는 신호를 추정한다. 원하는 정보 신호 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 Bartlett 과 MUSIC방법보다 분해능이 우수함을 입증하였다.
위치 기반 서비스는 이동 통신 단말기의 위치를 GPS 등을 이용하여 실시간 위치 정보와 관련된 정보를 제공하는 응용 서비스로서 이동 통신망의 고도화에 따라 교통, 물류, 전자 상거래 등의 분야에서 시공간 데이터베이스의 주요한 응용 영역으로 부각되고 있다. 속도와 이동 방향과 같은 궤적 정보가 제공되지 않는 이동 통신 환경에서 지속적으로 변화하는 이동 객체의 위치를 효율적으로 색인하는 방법으로 본 논문에서는 A-Quadtree를 제시한다. A-Quadtree는 2차원 위치 정보를 실시간 갱신을 지원하는 구조로서 객체 식별자에 대한 색인과 통합하여.Net 콤포넌트로서 구현함으로써 다양한 플랫폼에 적용이 가능하도록 하였다. 또한 실험을 통하여 A-Quadtree는 기존의 다차원 색인 구조보다 갱신과 검색 성능이 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 한 장의 영상으로부터 물체의 형상을 복원하는shape from shading 문제에 접근하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 반복 알고리즘에서 주어진 3차원 표면이 직교 다항식에 의해 근사화되고 주어진 표면과 그것이 미분치 사이의 관계를 다항식 개수를 이용한 행렬식으로 표현하였다. 또한 표면의 상대적인 높이와 그것이 미분치를 서로 반복적으로 갱신하면서 얻었다. 알고리즘의 성능을 밝기오차, 표면의 방향오차, 높이오차 측면에서 평가하였으며 제안된 방법과 기존의 여러 방법들과의 성능 비교를 보였다.
본 연구는 P사의 사례를 바탕으로 사용중인 중역정보시스템(EIS : Excutive Informaiton System. 이하 "EIS"라함)에서 차별화된 회장전용 시스템의 개선에 대한 연구방법을 소개한다. EIS는 80년대 후반에서 90년도 초반에 이르기까지 급격한 성장을 이룩한 정보시스템이다. 그동안의 EIS가 도입과 보급 단계에서 양적인 성장을 이루었다면, 이제부터는 개선과 발전의 질적인 성장을 이룩하여야 할 필요성들이 점차 커지고 있다. 이러한 시점에서 P사의 EIS가 보다 더 나은 시스템으로 발전하기 위한 토대로, 본 연구는 회장전용의 차별화 된 시스템의 프로토타입을 구성하였다. 또한 본 연구에서는 멀티미디어 기술, 하이퍼미디어 및 슬라이드쇼를 이용하여 차별화된 EIS를 구축하였다. 시스템 구축을 위하여 다양한 아이디어의 도입을 통한 아이디어 기반의 시스템 개발과, 기존 EIS의 정보 전달 형태의 입체화 방안, 갱신 주기별 정보제공 및 전략차별 방안과 정보의 체계적 제공 방안을 근본 연구 추진 방향으로 하여 시스템을 개발하였다. 따라서 본 연구는 현재 개발계획중이거나, 개발중인 EIS에 새로운 접근 방법으로 도움을 줄 수 있을 것이다. 수 있을 것이다.
시맨틱 웹의 등장에 따라 RDF와 RDF Schema(RDF/RDFS)로 표현되는 웹 데이타의 양이 증가하고 있다. 이에 웹 데이타를 효율적으로 저장, 검색할 수 있는 인덱스 구조의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존의 트리 모델을 위한 소수 레이블 기법(prime number labeling scheme)을 발전시켜, RDF/RDFS 인덱스 구조를 표현할 수 있는 그래프 모델을 위한 소수 레이블 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 소수 레이블 기법을 그래프에 적용하여 구조 질의(Structural Query)를 효율적으로 처리할 수 있고, 데이타 갱신 시에 인덱스를 재구성하지 않아도 되는 장점을 가지고 있다. 그리고 이전의 RDF/RDFS 인덱스 구조에서 효율적으로 처리하기 힘들었던 순환 방향성 그래프에 대한 질의도 쉴게 처리할 수 있다.
Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.
SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 알고리즘은 EXW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호와 알고리즘의 부호화 방법을 개선하여 압축 효율을 개선한 알고리즘이다. SPIHT 부호화 알고리즘은 웨이브렛 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향은 갖는 대역 사이에서 상관 관계를 갖는다는 점을 이용한다는 점에서 EZW 부호화 알고리즘과 동일하다. 그러나 zerotree의 부호화 부분에서 계수의 중요도에 따라 부분 집합으로 분할해 가는 과정과 분할된 계수들을 부호화하는 과정을 개선하였다. 이 부호화 과정에서의 significant map은 모든 threshold에 대해서 LSP(List of Insignificant Pixels), LIP(List of Insignificant), LIS(List of Insignificant Sets)의 세가지 리스트를 통하여 구하여 진다. 그리고, 전체 알고리즘은 초기화, Sorting pass, Refinement pass, 양자화 값 갱신의 네 가지 단계로 구성된다. 본 논문에서는 SPIHT 구현에 필요한 자료구조를 제안하고 SPIHT 부호화 모듈을 구현에 대하여 설명한다.
속도와 방향이 바뀔 때마다 이동체의 위치를 보고하는 TPR-tree는 이동체의 위치를 예측하는 오차가 적다. 그러나 긴 시간 간격으로 이동체의 위치를 보고하면 위치 예측의 불확실성이 높아져서 위치 예측의 오차값이 증가한다. 불화실성이 높은 이동체를 TPR-tree에 적용할 때 이동체의 위치 정보를 갱신하기 위한 색인 검색 비용이 증가하고, 질의 결과의 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 긴 시간 간격으로 이동체 위치를 보고할 때 발생하는 이동체 위치의 불확실성을 고려하기 위해서 불확실성 영역(uncertainty region)을 이용한 확장 TPR-tree를 제시한다. 불확실성이 높은 이동체의 위치 데이터를 처리하기 위해서 이동체의 이동 가능한 영역을 위치 예측의 오차 값을 이용하여 계산한 불확실성 영역을 설정하고, 검색을 위하여 노드외 BR을 계산할 때 불확실성 영역을 이용하여 BR을 확장한다.
본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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