• 대한수학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.393-427
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• 2003

마쓰 형식을 일반화하는 마쓰-야코비 형식의 개념을 소개하고 이 형식의 성질을 연구한다. 그리고 마쓰-야코비 형식의 연구와 관련된 중요한 문제들을 제시한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.15-22
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• 2004

핸드폰의 화면 크기 때문에 핸드폰에서의 지도 서비스는 문제점을 가지고 있다. 핸드폰과 같은 작은 화면에서 효율적으로 지도 데이터를 표현하기 위해서는 첫째, 지도 일반화를 이용하여 상세한 지도 데이터를 간략하게 만드는 과정이 필요하며, 둘째, 간략화된 데이터를 계층화하여 사용자의 확대 축소 명령을 빠르게 수행할 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 연구들은 일부의 지도 일반화만 지원하거나 실시간으로 처리하지 못하는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 LMG-tree는 계층화된 하나의 색인 트리를 사용함으로 저장 공간의 효율성을 가지고 있으며, 지도 일반화를 지원하여 실시간 지도 서비스가 가능하도록 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제13권1호
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• pp.77-83
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• 1995

수치지도 제작의 일반화 기법은 대축척 실측 지도를 이용한 소축척 편집 지도의 자동 제작과 수치 지도 데이터 베이스 구축 등의 활용 분야에 필수적 요소이다. 본 연구는 수작업으로 처리되고 있는 편집도의 제작을 자동화하기 위한 방안으로 디지탈 환경하에서의 일반화 기법에 대한 연구로서 Zero-Crossing알고리즘을 국립지리원 발행 l/5,000지도 6도엽에 포함되어 있는 전남 여수 일대의 해안선에 적용, 다양한 단순화 허용 범위에 의해 수치 지도를 제작하여 편집도와 도해적인 표현 방법에 대한 문제점을 비교 분석하였다. 또한, Zero-Crossing알고리즘에 의한 단순화의 효용성을 입증하기 위해 Douglas-Peucker알고리즘을 이용한 단순화 결과와 비교 분석을 하였으며, 단순화의 허용 범위별로 일반화가 이루어진 수치 지도와 수작업으로 제작된 편집도와의 비교를 통해 일반화된 Line에 대한 평가를 도출하고, 단순화 허용 범위의 선택에 따른 효율성을 판단하기 위해 일반화 처리 결과의 데이타 용량을 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.107-123
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• 2006

이 논문은 정규문법과 동등한 의미를 가지는 일반적인 이진 이차 재귀 신경망(Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks: GBSRNN)의 구조 및 학습 방법을 제안하며 이를 이용하여 정규언어를 인식하는 어휘분석기 구현을 소개한다. GSBRNN는 성분들의 이진값 표현으로 정규문법과 동치인 모든 표현에 대하여 하드웨어로 표현할 수 있는 방법을 제공하며 정규 문법과의 구조적 관련성을 보여준다. 정규문법에서 심볼들의 개수 m, 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, k인 문자열이 입력된다고 할 때, GBSRNN의 크기는 $O(m(p+q)^2)$ 이고 병렬처리 시간은 O(k)이며 순차처리 시간은 $O(k(p+q)^2)$이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.967-977
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• 2000

본 논문은 도립전자 시스템을 LFR(Linear Fractional Representation)로 표현하여 얻어진 일반화 제어대상에 대하여 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기법을 적용한다. 먼저, 일반화 제어대상을 얻기 위하여, LFR로 표현한 도립진자의 선형 모델을 유도한다. LFR에서 고려한 구체적인 불확실성은 3개의 비선형 성분과 1개의 진자질량 불확실성이다. 유도된 선형모델에 하중함수를 더하여 LFR 모델을 확대함으로써 일반화된 제어대상을 얻는다. 다음으로, 이 일반화 제어대상에 대하여 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기를 설계한다. 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기 설계를 위해서 LMI(Linear Matrix Inequalities) 기법을 이요한다. 설계된 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기의 제어성능과 강건 안정성을 평가하기 위해서 모의실험과 실물실험을 통하여 $H_{\infty}$ 제어기와 비교한다. 실험결과, $H_{\infty}$ 제어때 보다 적은 피드백 정보만으로도 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기는 도립진자의 진자각도 측면에서 $H_{\infty}$ 제어기보다 나은 강건 안정성과 제어 성능을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.231-236
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• 1999

시간표현은 문장에서 다른 명사와 결합하여 복합어를 이루는 경우가 있고, 용언과 결합하여 시간 부사의 역할을 하는 경우가 있는데, 이는 구문 분석에 있어서 중의적 해석이 두드러지며, 그 결과 구문 분석의 오류를 빈번히 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 시간 관계의 표현을 대량의 말뭉치로부터 획득하고 이들을 부분문법(local grammar)으로 표현한 후, 이것을 FST(Finite State Transducer)를 이용하여 부분 구문분석을 하고자 한다. 이를 위해 5천만 어절의 말뭉치에서 259개의 시간 단어를 추출하였고, 시간 단어들의 의미적 또는 기능적 사용에 의해서 26개의 어휘 범주로 분류하고 각 범주들의 결합관계를 일반화하였다. 실험을 통하여 인식을 위한 시간표현의 결합관계는 최고 97.2%의 정확률을 보였고, 품사태깅에 있어서는 평균 96.8%의 정확률을 보였다. 이는 시간 표현의 결합관계가 부분 구문분석에 있어서 유용한 정보임을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.549-554
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• 2002

본 논문에서는 n=2m과 흘수 소수 p에 대해서 유한테 $F_{p^{n}}$ 에서 소체 $F_{p}$ 로의 새로운 일반화 벤트 함수를 $F_{p^{n}}$에서 정의된 partial spread를 이용하여 생성한다. 또한 제안된 일반화 벤트 함수와 그것의 트레이스 변환된 함수를 트레이스 함수를 이용하여 표현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.586-588
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• 1999

간소화된 메쉬의 다중해상 표현은 실시간으로 원하는 해상 메쉬의 랜더링이 가능하고 저해상 메쉬에서 고해상 메쉬로의 전환이 시각적인 연속성을 갖는다. 또 메쉬의 공간마다 다른 해상도의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 다중해상모델의 특징과 단점을 알아보고 다중모델링 이슈을 제시한다. 효율적인 가변 LOD를 위한 기존의 다중해상 모델을 일반화시킨 MT(MultiTriangulation)를 제시한다. MT의 구조적 특징, MT에서의 선택적 상세화와 시점과의 거리에 따른 가변 LOD 질의를 알아본다.

• 전자통신동향분석
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• 제14권3호통권57호
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• pp.120-122
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• 1999

문서의 내용을 효율적으로 표현하기 위해서는 문서를 문서구조와 형식으로 분리하는 것이 필요하다. 인터넷에서의 문서구조는 SGML(Standard Generalized Markup Language)에서 파생된 HTML로 표현하는 것이 일반화되었으며, 1996년에 이르러 문서형식 부분도 DSSSL(Document Style Semantics and Specification Language: ISO/IEC 10179)로 제정되었으나 아직 개발 사례는 없다. 동 기술은 DSSSL 형식에 따라 복합문서를 볼 수 있게 개발한 Library를 기반으로 SGML 기반 브라우저를 1998년 4월 세계 최초로 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.