본 논문에서는 잡음 추가와 네트웍 앙상블을 이용하는 기법으로 최근에 제안된 가상 샘플 생성 방법(VSG:Virtual Sample Generation)을 개선하는 방법을 제안하고, 이를 대표적인 앙상블학습 알고리즘인 Bagging, Boosting과 비교한다. 기존의 가상 샘플 생성 방법에 기초하여 입력 데이터의 분포를 고려하여 가상 샘플을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 입력 분포의 밀도가 높은 곳에서 가장 샘플로 인한 과소 적합을 방지하고 밀도가 낮은 곳에서 가상 샘플로 인한 과도 적합을 방지하기 위한 것이다. 본 논문은 입력 데이터의 밀도를 추정하는 새로운 과정을 정리하고 입력 분포에 따라 적합한 가상 샘플을 생성하는 방법을 고안했다. 그리고 제안하는 방법의 일반화 성능 향상을 보이기 위해 여러 가지의 합성 데이터를 사용하여 실험을 하였고 이를 Bagging, Boosting, VSG의 성능과 비교하였다.
본 연구에서는 지수 형태의 분포(Exponential Basic, Inverse Exponential, Lindley, Rayleigh) 특성을 갖는 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형의 성능을 비교 분석하였고, 이를 근거로 최적의 신뢰성 모형도 함께 제시하였다. 소프트웨어 고장 현상을 분석하기 위하여 시스템 운영 중 수집된 고장 시간 데이터를 사용하였고, 모수 추정은 최우 추정 법을 적용하여 해결하였다. 다양한 비교 분석(평균제곱오차(MSE) 분석, 평균값 함수의 참값 예측력 분석, 강도 함수의 평가, 임무 시간을 적용한 신뢰도를 평가)을 통하여 Lindley 모형이 가장 우수한 성능을 가진 효율적인 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 기존 연구사례가 없는 지수 형태의 특성을 갖는 분포의 신뢰도 성능을 새롭게 파악하였고, 이를 통하여 소프트웨어 개발자들이 초기 단계에서 활용할 수 있는 기본적인 설계 데이터를 제시할 수 있었다.
초음파는 의학적 진단 및 치료의 목적으로 널리 사용되어 왔다. 일반적으로, 초음파 조사의 생물학적 무해성은 많은 연구를 통하여 보고되었으나, 최근 초음파 집속을 통한 강력 초음파의 사용에 대한 열적 안전성 평가가 중요한 요소로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 강력 집속 초음파의 전달 에너지와 열적 분포를 측정하여 안전성 평가에 활용 가능한 초음파 열분포 팬텀을 제안하였다. 온도 분포 측정용 팬텀은 초음파 조직유사 팬텀 재료인 한천을 이용하였으며, 음향학적 특성의 유사성을 평가하였다. 온도 효과를 측정하기 위하여 $3{\times}3$의 형태로 온도 센서를 팬텀 내부에 배열하여 초음파 조사에 따른 온도 분포를 측정하였고 온도 측정을 위한 시스템을 개발하여, 초음파 가열 실험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 초음파 온도 분포 측정용 팬텀의 유용성을 확인하였으며, 온도 분포용 팬텀을 통한 강력 집속 초음파 장비의 열적 성능 평가에 적용 될 수 있을 것으로 사료되었다.
다시점 영상 부호화 기술은 다시점 카메라로부터 취득된 다수의 영상을 부호화하는 기술로 매우 효율적인 압축 기술이 요구된다. 이를 위해 시점 간 예측 기술을 사용하고 있으나 예측 기법의 개선만으로는 전반적인 압축 성능 향상에는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 역양자화기의 성능 개선을 통해 다시점 영상 부호화의 압축 효율을 보다 향상 시키고자 한다. 다시점 영상 부호화는 기본적으로 H.264/AVC를 기반으로 구현되어 있으므로 H.264/AVC의 양자화/역양자화 기법을 그대로 사용하고 있다. 기존 양자화/역양자화 기법의 문제점은 부호화해야 하는 오류 신호들의 확률 분포가 라플라시안 분포를 갖는다는 가정 하에 양자화기와 역양자화기가 설계되어 있어 입력되는 신호가 라플라시안 분포를 따르지 않을 경우 성능이 떨어진다. 이와 같은 오류 신호의 실제 확률 분호와 양자화/역양자화기의 확률 분포 불일치 문제로 인한 압축 효율 저하 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 양자화 계수 분포 기반의 효율적 역양자화 기법을 제안하다. 추가적인 정보의 전송 없이 복호기에 전송된 양자화 계수들을 이용하여 원본 오류 신호의 확률 분포를 예측하고 이를 바탕으로 보다 정확한 역양자화 값을 찾아내어 압축 성능을 개선한다. 다양한 실험 결과 제안하는 알고리듬은 기존 알고리듬에 비해 높은 비트율에서 최대 1.5 dB에서 최소 0.6 dB의 성능향상을 보인다.
비-가우시안 잡음 환경의 적응 시스템을 위해, 평행 이동한 오차 분포와 오차 0에 위치한 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 새로운 성능기준으로 제안하였다. 또한, 이 성능 기준에 근거하여 적응 알고리듬을 개발하였고, 얕은 바다에서 구한 수중 통신 다경로 채널에 충격성 잡음과 직류 바이어스 잡음이 더해진 환경으로 등화 성능을 시뮬레이션한 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 MEDE 알고리듬 보다 5 dB 이상 향상된 MSE 성능을 보이며 오차 분포의 중심 위치가 정확히 0에 위치하였다.
본 논문은 스미스의 베이지안 소프트웨어 신뢰도 성장모형을 기반으로 테스팅 단계에서의 소프트웨어 신뢰도에 대한 두가지 베이즈 추정량에 그에 대한 평가 알고 리즘을 제안하는데 목적이 있다. 그 방법으로 사전정보 클래스로서 일양사전분포보다 더 일반적인 베타사전분포 BE(a.b)를 사용하였다. 그 연구 과정으로 베이지안 추정절 차에 있어서 제곱오차결손함수와 해리스결손함수를 고려하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통 해서 소프트웨어 신뢰도에 대한 베이즈추정량들과 그에 따른 알고리즘을 이용하여 평 균자승오차 성능을 비교한다. 연구 결과로써 a가 크면 클수록 그리고 b가 적으면 적을 수록 해리스결손함수하의 소프트웨어 신뢰도의 베이즈추정량이 평균자승오차 성능의 관점에서는 더욱 유효하고, a 가 b보다 더 클 때 공액사전분포인 베타사전분포상의 소 프트웨어 신뢰도의 베이즈추정량이 비정보사전분포인 일양사전분포상에서 소프트웨어 신뢰도의 베이즈추정량보다는 성능이 더 좋다는 결론을 얻는다.
이 논문에서는 Helmholtz machine을 사용하여 데이터의 분포 추정을 함으로써 문서 분류기를 학습하는 방법 제안한다. Helmholtz machine 은 생성 모델과 인식 모델로 구성된 그래프 모델로서, 그래프 모델에서의 분포 추정을 보다 가능하게 하기 위한 근사 방법 중의 하나이다. Helmholtz machine에서의 각 입력 노드는 문서를 구성하는 하나의 단어에 대응하는 이진 노드이다. 입력 노드의 개수가 많아지면 그만큼 학습 시간이 증가하기 때문에, 학습 시간을 줄이면서 적정 수준의 성능을 유지하기 위해 자질 선정이 필요하다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 정보획득량(information gain)기준을 이용하였으며, 뉴스 그룹 데이터에 대해 그 성능을 측정하고 Naive Bayes를 이용한 것과 비교한다.
본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.
인산형 연료전지내 열 및 물질전달 특성에 대하여 FDM과 시행착오법에 의하여 3차원 해석이 이루어졌다. Z병행류와 Z대향류를 대상으로 냉각공기 유입방향을 바꿔가며 전류밀도가 평균온도, 전압, 온도분포차, 전류밀도분포차에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 본 연구의 결과로 Stack에서의 최적조건을 도출하여 연료전지의 성능향상에 도움이 되리라 기대된다.
고분자 전해질 연료전지(PEMFC) 내의 기체확산층(GDL)은 셀 내의 물 관리에 중요한 역할을 수행한다. 일반적으로 다공성 기제(GDBL) 위에 미세기공층(MPL)을 코팅한 2층 구조의 기체확산층이 사용되는데, 이 미세기공층은 카본파우더와 테프론의 혼합물로 이루어져 있으며 촉매층에서 발생한 물을 셀 밖으로 빠르게 배출하는 역할을 수행한다. 본 연구에서는 다양한 기공분포를 갖는 미세기공층을 제조하여 고분자 전해질 연료전지 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 미세기공층 슬러리내에 암모늄염 계열의 기공형성제를 혼합하여 다공성 기제 위에 코팅한 후 다양한 온도조건에서 건조함에 따라 기공분포가 다른 미세기공층을 제조하였다. 이렇게 제조된 미세기공층의 물성은 수은기공도계, FE-SEM, 자체적으로 제조한 기체투과도 측정 장치를 사용하여 측정하였으며, 단위 전지 성능 측정은 두 개의 가습조건(RH100%, RH50%)에서 실시하였다. 기공분포 측정결과 건조온도가 높은 미세기공층은 건조온도가 낮은 미세기공층에 비해 직경이 1,000 - 20,000 nm 인 대공극(macropore)의 수가 많지만, 직경이 100 nm 이하의 미세공 (micropore)의 수가 적은 것을 확인하였다. 전지성능 측정 결과 고가습 조건 (RH100%)에서는 미세공 (micropore)이 발달한 미세기공층을 포함한 기체확산층을 사용한 경우 가장 우수한 성능을 보여고, 저가습 조건 (RH50%)에서는 대공극 (macropore)이 발달한 미세기공층을 포함한 기체확산층을 사용한 경우 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 물배출에 유리한 미세공 (micropore)의 성질과 원료 기체의 이동에 유리한 대공극(macropore)의 성질에 의한 것으로 판단된다. 따라서 셀 운전 가습조건에 따라 최적화된 기공구조를 갖는 미세기공층을 사용함으로써 셀 운전 성능을 향상 시킬 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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