딥러닝 기술은 실세계의 객체를 분류하거나 인식하기 위해서 사용된다. 이를 위해서 준비된 많은 데이터를 고성능 컴퓨터에서 학습한 후에, 그 학습모델을 인식기에 탑재하여 각종 객체들을 인식한다. 이러한 인식기는 다양한 환경에서 사용되면서 인식하지 못하는 객체들이나 인식률이 낮은 객체들이 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 실세계 객체들을 주기적으로 학습하여 인식률을 높인다. 하지만, 즉각적인 인식률 향상이 어려울 뿐만 아니라, 임베디드 디바이스 등에 탑재되어 있는 인식기에서 학습하는 것이 쉽지 않다. 따라서, 본 논문에서는 임베디드 디바이스에 적용 가능한 부분 학습 기반의 실시간 손글씨 인식기를 제안한다. 제안된 인식기는 사용자 요청 시마다 임베디드 디바이스에서 부분 학습을 할 수 있는 환경을 제공하고, 실시간으로 인식기의 학습모델이 갱신된다. 이로 인해서 인식기의 지능이 지속적으로 향상됨으로 최초에 인식하지 못했던 손글씨에 대해 인식이 가능해진다. 이렇게 제안된 인식기는 RK3399 임베디드 디바이스에서 22개의 숫자와 글자에 대해서 학습과 추론이 가능하다는 것을 실험을 통하여 사람 손으로 쓴 은행 계좌명과 계좌번호를 인식할 수 있는 개인화된 지능을 가진 스마트 기기에 활용 가능할 것으로 기대된다.
국지적 탐색 알고리즘들은 최적해를 찾기 위해서 이웃해를 생성하여 평가한 뒤에 좋은 해로 이동하는 과정을 반복한다. 본 논문에서는 생성된 이웃해를 원래의 목적함수로 평가하기 전에 간단한 예비 평가 휴리스틱을 이용하여 미리 평가함으로써, 좋지 않아 보이는 이웃해를 확률적으로 여과할 수 있는 기법을 소개한다. 이 확률적 여과 기법은 결국에 버려질 이웃해를 엄밀하게 평가하는데 낭비되는 시간을 절약하고, 이 시간 동안 보다 좋아 보이는 이웃해를 더 많이 탐색할 수 있게 함으로써 탐색 효율을 높이는 기법이다. 대규모의 실세계 최적화 문제인 교통망에서의 교통 신호 최적화 문제와 작업 일정 계획에서의 부하평준화 문제를 대상으로 한 실험에서 확률적 여과를 적용한 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 주어진 탐색시간 동안 더 좋은 질의 최적해를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.
실세계의 문제인 전기자동차용 유도전동기의 효율 최대 설계 문제의 경우 실질적으로 효율의 크기가 거의 같은 여러개의 설계점이 존재한다. 그러나, 이러한 설계점들이 역률, 온도상승 등과 같은 다른 특성비 재료비, 제작의 용이성 등의 제작적인 면에서는 차이가 날수 잇다. 그러므로, 최적화 루틴은 설계자에게 여러 개의 최적해 후보들을 제시하고 설계자는 그 중에서 전동기의 기타 특성과 설계자의 직과등을 사용하여 최적점을 선정하는 것이 선정하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 이러한 최적화 문제에 적용하기 위하여 새로운 Niching 유전 알고리즘과 최적해 후보들 중에서 최적점을 선정하기 위한 평가합수 기법을 제시한다.
최근 원추곡선에 기반한 스테레오 비젼에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 이는 원추곡선이 행렬표현, 대응관계설정의 용이성, 그리고 실세계에서 쉽게 찾을 수 있다는 좋은 성질을 갖는다는 점에서 당연한 현상이라 여겨진다. 하지만, 일반적인 고차의 대수곡선에 대한 확장은 아직 성공적으로 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 기약인 대수곡선 (irreducible algebraic curve)은 실세계에서 많지 않지만, 직선과 원추곡선은 무수히 많고, 따라서 이들의 곱으로 주어지는 높은 차수의 대수곡선도 무수히 많다. 본고에서는 2이상의 임의의 차수를 가지는 대수곡선을 calibration된 두 대의 카메라를 가지고 스테레오 문제를 푼다. 대응관계설정과 복원, 두 가지 문제 모두에 대한 closed form solution을 제시한다. $f_1,\;f_2,\;{\pi}$를 각각 두 이미지 곡선, 공간상의 평면이라 하고, $VC_P(g)$를 평면곡선 g와 점 P로 만들어지는 원추곡선이라 하면, $VC_{O1}(f_1)\;=\;VC_{O1}(VC_{O2}(f_2)\;∩\;{\pi})$ 의 관계를 이용하여 미지수인 평면 ${\pi}$의 계수들, $d_1,\;d_2,\;d_3$에 대한 다항 방정식들을 얻을 수 있다. 약간의 변형을 통하여 $d_1$에 대한 다항 방정식을 얻을 수 있고, 이 방정식의 유일한 양수해는 나머지 과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 그 이후에는 $O(n^2)$개의 일변수 다항식에 대한 계산만으로 모든 스테레오 문제를 해결한다. 이는 과거의 여러 개의 다변수 다항식의 공통근을 구해야 했던 방법에 비교된다. synthetic 데이터와 실제 이미지에 대한 실험은 우리의 알고리듬이 옳음을 보여준다.
본 논문에서는 정보영재의 창의적 문제해결력 향상을 위한 STEAM 기반 쓰기 활용 전략을 제안한다. 창의적 문제해결(creative problem solving)을 위해서는 다양한 요소의 복합적이며 역동적인 상호작용이 필요하며, 이러한 상호작용을 유도하고 실세계의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 함양하기 위해서는 융합교육을 통해 다양한 학문을 아우르는 학습 경험을 제공해야 한다. 또한, 다양한 교과에서 이미 교육적 효과가 검증된 쓰기는 비판적 사고를 유도하고 문제해결의 시작이라 할 수 있는 문제인식을 도와 창의적 문제해결에 긍정적 영향을 줄 뿐만 아니라, 문제 해결과정과의 유사성을 바탕으로 문제해결력 향상을 위한 효과적인 도구로 쓰일 수 있다. 학습자들은 일상생활에서 흔히 사용하는 자판기, 휴대전화 같은 첨단기술 제품을 사용한 경험을 쓰고 분석하는 과정을 통해 알고리즘을 찾고 실생활에 쓰이는 여러 학문의 원리를 자연스럽게 학습하면서 다양한 사고의 융합과 상호작용을 경험하고 창의적 문제해결력을 함양할 수 있다.
교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
인터넷 기반의 전자상거래에 참여하는 판매자와 구매자는 가격, 마진 등 다양한 거래조건들을 가지고 협상 (negotiation)을 진행하는 경우가 많다. 그러나, 기존연구에서는 대부분 가격과 거래량과 같은 두 개 미만의 정량적 (quantitative)인 거래조건을 중심으로 협상을 진행하는 방안을 중점적으로 다루었다. 그 결과, 단순한 실험적 문제에 대해서만 협상지원이 가능했고, 실세계의 전자상거래 협상과정에서 발생할 수 있는 다중 협상 요인들간의 동적인 변화를 고려하지 못했다는 지적을 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 전자상거래 판매자와 구매자가 웹 상에서 다차원적인 거래조건을 가지고 실시간으로 시뮬레이션을 하면서 보다 동적으로 협상을 수행할 수 있도록 퍼지 멤버심 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원 (Fuzzy AHP Negotiation support. FAHP-NEGO) 메커니즘을 제안하고자 한다. 실험결과, 협상에 필요한 정량적인 값과 판매자와 구매자의 주관적인 의사결정 행동양식이 반영된 보다 동적인 협상을 진행할 수 있었다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 전자상거래 협상에 있어서 보다 현실적인 협상을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
3차원 실세계를 2차원 평면상에 표현하기에는 화면의 복잡도, 정보의 왜곡, 생동감의 결핍 둥의 한계가 뒤따른다. 또한 각 객체의 디자인 한계성과 지속적인 데이터 양의 갱신이 필수조건이지만 실시간 네비게이션의 복잡성과 많은 데이터양의 활동에 있어 속도감의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 실시간 네비게이션 셀로딩 알고리즘을 제안한다.
1990년대 중반 인터넷이 상업용으로 발달하면서 전자상거래의 경제적 효과에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인터넷은 자유로운 시장진입을 가능하게 하고 제품 및 가격에 대한 완전한 정보를 공유하게 함으로써 경제적 비효율성을 제거할 수 있다. 그러나 한편으로 인터넷상의 검색비용 등이 실세계에서의 비용과 비교할 경우 그 차이가 매우 작을 수 있다는 주장도 있다. 인터넷으로 판매하는 상품들의 가격이 전통상점에서의 판매가격보다 낮은 지의 여부는 결국 실증문제로 귀착된다. 본 연구는 한국에서 서적과 음반CD에 대해 인터넷상점과 전통상점에 의해 부과되고 있는 실제가격들을 비교함으로써 이러한 질문에 대한 해결을 시도하고자 한다. 이들 두 제품은 한국은 물론 해외에서도 전자상거래로 가장 빈번히 거래되고 있는데다 제품의 표준화가 여타제품에 비해 비교적 잘되어 있는 제품들이다. 본 연구는 실증분석을 위해 2000년 9월 18~30일 동안 조사원들에 의해 실제 매장과 인터넷사이트에서 수집된 가격관찰치를 집계하고 이들 자료에 대한 통계적 검정을 시도하였다.
본 논문은 유전자의 기능이 비슷한 정도에 따른 사전정보의 값을 부여하며, 클러스터링시 사전정보를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 문제인 유전자는 각기 다양한 기능을 하는 특징적인 것으로 사전정보의 형태를 1과 0등으로 구분하던 과거의 방식으로는 정의하기가 어렵다. 유전자간의 비슷한 정도에 따라 사전정보의 값이 정해져야 하는 것은 필요하며, 이는 생물학자가 구축해놓은 유전자 온톨로지의 분석을 통하여 산출한다. 유전자 온톨로지는 기능별 카테고리로 분류하며, 세부 기능은 하위의 카테고리로 형성된 거대한 트리 구조의 형태를 띤다. 온톨로지 분석을 통해 형성된 사전정보의 값은 0과 1사이의 연속적인 값으로 형성이 되며, 이 값은 클러스터링 과정 중 거리 계산에 활용함으로써, 그 결과의 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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