시간에 따라 변화하는 자료들을 저장하는 시간지원 데이터베이스에서 집단 함수는 시간지원 그룹화를 통하여 집단 함수 값이 변하지 않는 시간 구간을 구하고 그 각각의 구간마다 집단 함수의 결과를 생성해야 하는 복잡한 연산이다. 기존의 시간지원 집단 함수 처리 기법들은 집단 함수를 포함하는 질의가 요구되었을 때, 불변 구간을 구하기 위해 트리와 같은 자료구조를 생성하고 이 트리의 노드들을 순회함으로써 집단 함수의 결과를 생성하였다. 이 논문에서는 미리 데이터베이스를 한 번 스캔하여 투플의 시작 시간과 종료 시간들의 정렬된 집합인 시점 시퀀스를 생성하고, 이를 이용하여 시간지원 집단 함수를 처리하는 방법을 제안한다. 또한 데이터베이스에서 저장된 데이터의 삭제나 새로운 데이터의 삽입에 따른 시점 시퀀스의 갱신 방법도 제시한다.
돼지감자 착즙의 당농도를 50,80,110,190,250g/l로 하고 K.marxianus의 비증식속도,균체수율,알콜수율등을 발효액주으이 생성알콜농도및 당 소모량의 함수로 구명한 결과 다음의 결론을 얻었다. 생성알콜농도에 대한 비증식속도 및 알콜의 비생성속도의 함수관계는 알콜생성량이 낮을때 선형 함수관계를, 알콜생성량이 높을때는 지수 함수관계를 나타내었다. 균체의 증식은 생성알콜농도가 50g/l이상에서, 그리고 당의 소모량이 100g/l이상에서 잔여 당농도에 무관하게 정지되는 경향을 나타내었다. 비증식속도와 당 소모량사이에는 선형 함수관계를 나타내었으며,알콜 비생성속도와 당소모량사이의 함수관계는 초기당농도가 낮을때 선형 함수관계를 나타내었으나 초기당농도가 높아질수록 지수함수관계로 천이되었다. 균체수율및 알콜수율은 초기당농도에 무관하게 생성알콜농도 25g/l 부근에서 최대치를 나타내었으며, 알콜생성량이 증가함에 따라 초기 당농도가 증가할수록 완만하게 감소하였다. 이상의 함수관계로부터 K.marxianus의 알콜발효에 있어 한계 당농도는 110g/l근방으로, 한계 알콜농도는 50g/l근방인 것으로 추정되었다.
현재 딥러닝은 컴퓨터 분야에서 이미지 처리 방법으로 활용도가 높아지면서 딥러닝 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 이미지 생성모델은 대표적으로 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망) 모델을 활용하고 있다. GAN은 생성기 네트워크와 판별기 네트워크를 이용하여 진짜 같은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 실제 이미지와의 오차를 최소화해야 하며 이때 사용하는 함수를 손실함수라고 한다. GAN에서 손실함수는 이미지를 생성하는 학습이 불안정하여 이미지 품질이 떨어지는 문제가 있다. 개선된 GAN 관련 연구가 진행되고 있지만 완전한 문제 해결에는 부족하다. 본 논문은 7개의 GAN 모델에서 사용하는 손실함수를 분류하고 특징을 분석한다.
본 논문에서는 비선형 합성 함수를 이용하여 생성된 난수 계열의 특성을 분석한다. 먼저 트레이스 함수 등을 정의하고, 선형 복잡도 및 생성기 구조 분석시 요구되는 관련 이론을 도출하고, 특정 난수 계열이 주어진 경우 이계열을 생성할 수 있는 최소 길이의 LFSR을 합성할 수 있는 USR 합성 알고리듬을 제시한다. 동일한 계열을 위상 천이한 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열과 다른 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열에 대한 주기 및 선형 복잡도 등의 특성을 분석하고 생성기의 구조를 제시한다.
본 논문에서는 안드로이드 커널 모듈의 취약점을 탐지하기 위한 자동 유닛 테스트 생성 기법을 제안한다. 안드로이드 커널 모듈의 각 함수를 대상으로 테스트 드라이버/스텁 함수를 자동 생성하고 동적 기호 실행 기법을 사용하여 테스트 입력 값을 자동으로 생성한다. 또한 안드로이드 커널 모듈의 함수 포인터와 함수 선행 조건을 고려하지 않은 테스트 생성으로 인한 거짓 경보를 줄이기 위해 정적 분석을 통한 함수 포인터 매칭 기법과 def-use 분석을 사용한 함수 선행 조건 생성 기법을 개발하였다. 자동 유닛 테스트 생성 기법을 안드로이드 커널 3.4 버전의 세 모듈에 적용한 결과 기존에 존재하던 취약점을 모두 탐지할 수 있었으며 제안한 거짓 경보 감소 기법으로 평균 44.9%의 거짓 경보를 제거할 수 있었다.
본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 binary offset carrier (BOC) 신호 획득을 위한 새로운 BOC 상관함수를 제안한다. 구체적으로는 BOC 자기상관함수의 주변 첨두가 불규칙적인 모양을 한 부분상관함수의 합으로 인해 나타난다는 사실을 확인하고, 부분상관함수를 새롭게 조합함으로써 주변 첨두가 없는 새로운 상관함수를 생성한다. 제안한 방법은 어떠한 종류의 BOC 신호에 대해서도 주변 첨두가 없는 상관함수를 생성할 수 있으며, 모의실험을 통해 제안한 생성함수를 이용한 경우 기존의 상관함수들을 이용한 경우에 비해 더 좋은 신호 획득 성능을 제공한다는 것을 보인다.
임의의 위치에 음상을 정위하는 기본적인 방법으로, 머리전달함수(HRTF : Head Related Transfer Function)을 원음에 convolution하는 기법이 사용된다. 또한 머리전달함수의 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 이동음 효과를 생성할 수 있다. 하지만 더미헤드를 이용하여, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 머리전달함수는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있으며, 클릭음 발생, 보간 특성의 변화등의 문제점이 발생하게 된다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문에서는, 이동음 궤적상의 머리전달함수와 그 주변의 머리전달함수를 선형 보간법으로 그룹화하여 생성된 새로운 머리전달함수를 이용하여 이동음을 구현하는 방법을 제안한다. 또한, 생성된 머리전달함수를 이용하여 구현한 이동음의 청감평가를 수행하여 개선 효과를 확인하였다.
이미지 디자인 등에 사용하기에 용이한 정다각형의 회전대칭성을 갖는 프랙탈 생성에 대해 연구하였다. Loocke의 논문[13]에서 사용한 방법과 같이 회전, 축소 아핀함수를 기반으로 하되 제곱근(square root)함수 대신 줄리아 셋(Julia set)을 생성하는 함수들로 확장하여 IFS(iterated function systems)를 구성하였다. 그 결과 줄리아 셋의 모양에 바탕을 둔 회전 대칭적 프랙탈을 생성할 수 있었으며, 줄리아 셋의 모양이 잘 나타나지 않는 경우에는 IFS 생성 알고리즘의 확률적 함수선택 부분을 변경하여 줄리아 셋의 모양이 뚜렸해지도록 할 수 있음을 보였다. 또한 줄리아 셋의 모양을 지수의 변화를 통해 변형하는 방법을 제안하였다.
최대 주기를 갖는 의사 난수열을 생성하기 위하여 다양한 방법들이 시도되어 왔다. 가장 일반적인 방법은 원시다항식을 특성다항식으로 갖는 LFSR을 생성기로 이용하는 방법, LFSR보다 랜덤성이 우수한 셀룰라 오토마타를 생성기로 이용하는 방법과 이차함수를 이용하여 최대 주기 수열을 생성하는 방법이 있다. 본 논문에서는 보다 긴 주기를 갖는 수열을 생성하기 위하여 이차함수를 이용한 수열 생성 방법에 관하여 분석하고 특성화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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