이 논문은 원자력발전소의 안전사고해석에 흔히 이용되는 중성자 다군확산 동특성방정식의 저차원(0차원 및 1차원) 수치해를 3차원 수치해와 비교함으로써 저차원 수치해법에 요구되는 동특성해석 입력자료를 체계적으로 유도하기 위한 것이다. 이 목적으로 이 논문에서는 수정형 Borresen 소격모형에 의한 3차원 동특성 해석코드인 CMSNACK 전산코드로 LRA-BWR 경수로 동특성 시범문제의 3차원해를 구하고 이 해를 기준으로 삼아 중성자 다군확산 동특성방정식의 1차원 유한차분해와 3차 Hermit 다항식 전개해법에 의한 점운동방정식의 0차원 수치해를 비교하고자 했다. 중성자 다군확산방정식의 1차원 유한차분해와 점운동방정식의 0차원 수치해를 구하기 위해 ODTRAN 전산코드와 POTRAN 전산코드를 개발하였고 이들 코드의 입력자료는 ODTRAN 코드의 경우 중성자속 체적가중법을 POTRAN의 경우 단열근사법을 수정하여 마련하였다. 이같이 마련한 입력자료를 써서 LRA-BWR 동특성문제에 대한 1차원 및 0차원 해를 구했으며 그 결과를 CMSHACK코드에 의한 3차원 해와의 비교를 통해서 저차원 수치해의 계산효율성과 안전해석코드에 요구되는 계산결과의 보수성 등을 조사했다. 이같은 비교결과를 토대로 저차원 수치해법의 입력자료 마련에 이 논문에서 제시한 방법이 유용하게 이용될 수 있음을 보였다.
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 MIMO 검출기를 위한 저 복잡도 QR 분해 구조를 제시한다. 제안된 접근 방식에서는, QRD 하드웨어의 연산 복잡도를 감소시키기 위해 다양한 코딕 기반 QRD 알고리즘들이 효율적으로 조합된다. 다양한 QRD 알고리즘들에 대한 연산 복잡도 분석에 기초하여, QRD 과정의 매 단계마다 저 복잡도 접근 방식이 선택된다. 제안된 QRD 구조는 어떤 임의의 차원을 갖는 채널 매트릭스에도 적용 될 수 있고, 매트릭스 차원의 증가에 따라 연산 복잡도 감소도 늘어난다. 제안하는 QR 분해 하드웨어는 삼성 $0.13{\mu}m$ 공정을 사용하여 구현되었다. 실험결과, $4{\times}4$ 행렬의 QR 분해에 대한 제안 구조는 기존의 Householder 코딕 기반의 구조에 비해 47%의 QAR(QRD Rate/Gate count) 향상과 28%의 전력을 절감을 이뤄낼 수 있었다.
문서 기반 대화 시스템은 크게 질문으로부터 문서를 검색하는 과정과 응답 텍스트를 생성하는 과정으로 나뉜다. 이러한 대화 시스템의 응답 생성 과정에 디코더 기반 LLM을 사용하기 위해서 사전 학습된 LLM을 미세 조정한다면 많은 메모리, 연산 자원이 소모된다. 본 연구에서는 SVD에 기반한 LLM의 경량화를 시도한다. 사전 학습된 polyglot-ko 모델의 행렬을 SVD로 분해한 뒤, full-fine-tuning 해보고, LoRA를 붙여서 미세 조정 해본 뒤, 원본 모델을 미세 조정한 것과 점수를 비교하고, 정성평가를 수행하여 경량화된 모델의 응답 생성 성능을 평가한다. 문서 기반 대화를 위한 한국어 대화 데이터셋인 KoDoc2Dial에 대하여 평가한다.
본 논문에서는 2차원 분모분리형 디지털 필터의 선계에 대한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 진폭 특성과 위상특성으로 주어진 2차원 디지털 필터의 주파수 영역 설계명세조건을 특이치 분해를 이용하여 1차원 디지털 필터의 설계명세조건으로 분해한다. 따라서, 2차원 디지털 필터 설계문제는 1차원 디지털 필터의 설계 문제로 귀착되며 이는 계산적으로 유효하며 수치적으로 안정한 설계법으로 고려되며 설계 예로부터 유효성을 확인한다.
LDA는 그룹간 간격을 최대화하고 그룹내 분산을 최소화하는 선형변환을 구함으로써 차원 감소된 공간에서 분별력(classification performance)을 높이는 선형 차원 감소 방법이다. 본 논문에서는 저샘플 문제(undersampled problem)에서 LDA를 적용할 수 있도록 QR-분해를 이용한 효율적인 차원 감소 방법을 제안한다. 특히 제안되는 방법은 문서 분류 문제에서처럼 한 문서가 몇 개의 카테고리에 중복적으로 속하는 경우 등 데이터의 독립성이 보장되지 않는 경우에도 효과적으로 적용될 수 있다는 장점이 있다.
저차원분해을 이용한 분모분란형 디지틀 필터(SDDF)의 공간영역설계는 특이치분해(SVD)에 의하여 주어진 2차원 임펄스 응답설계명세조건이 한쌍의 1차원 설계명세조건으로 분해될 때 실현될 수 있는데, 1차원 설계 알고리즘으로서 평형형근사와 등가변환을 사용하기 때문에 알고리즘이 수치적으로 안정하며 양자화 오차를 최소화할 수 있다. 본 논문에서는 이들 오차를 분석하고 감소시키기 위하여 임펄스 응답 설계명세조건으로부터 직접 최소 계산양자화 실현을 유도하고 또한 최소계산양자화 오차와 최소 Round off 오차 실현 사이의 등가변환 관계로부터 SDDF를 최적실현한다. 이러한 알고리즘은 시뮬레이션에 의하여 분석되어지는데 양자화오차 문제에 있어서 직접형이나 평형형 실현보다 우수한 특성을 갖는다.
협력적 여과는 특별한 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 데 사용하는 기술이다. 이러한 협력적 여과 기술은 사용자 기반 접근 방식과 아이템 기반 접근 방식으로 구분할 수 있으며, 많은 상업적인 추천 시스템에서 광범위하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 저차원 선형 모델을 사용하여 사용자 기반과 아이템 기반을 통합하는 하이브리드 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 저차원 선형모델 중 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 기존의 협력적 여과 시스템의 문제점인 희박상과 대용량성의 문제점을 해결한다. 협력적 여과 시스템에서 NMF를 이용하는 방법은 사용자를 의미 관계로 표현할 때 유용하게 사용되나 사용자-아이템 행렬의 평가값에 따라 정확도가 낮아질 수 있으며, 모델 기반의 방법이기 때문아 계산 과정이 복잡하여 동적인 추천이 불가능하다는 단점을 갖는다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 제안된 방법에서는 NMF에 의해 군집된 그룹을 대상으로 TF-lDF를 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 또한, 아이템 기반에서 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량(mutual information)을 이용한다. 오프라인 상에서 훈련집합의 사용자를 군집시키고 그룹의 특징을 추출한 후, 온라인 상에서 추출한 그룹의 특징을 이용하여 새로운 사용자를 가장 최적의 그룹으로 분류함으로써 사용자를 분류하는 데 걸리는 시간을 단축시켜 동적인 추천을 가능하게 하며, 사용자 기반과 아이템 기반을 병합함으로써 기존의 방법보다 정확도를 높인다.
이전의 연구들에서 제안된 많은 색인 방법들은 저차원과 동적인 환경을 가정하고 제안되었다. 그러나 최근의 많은 데이타베이스 응용분야들은 대용량, 고차원 그리고 정적인 환경에 대한 처리를 요구하고 있다. 따라서 기존의 저차원이고 동적인 환경에서 제안되었던 색인 구축 전략들은 특히 데이타 및 공간 분할에 있어서 새로운 환경에 잘 적응하지 못한다. 본 연구에서 우리는 이러한 사실들을 지적하였고, 새로운 환경에 적응하는 색인 구축 시 적용되는 새로운 분할 전략을 성능 모델에 근거하여 제안하였다. 우리의 접근 방법은 기본적으로 정적인 환경에서 색인 구축에 사용되는 패킹이라는 기법을 적용하였다. 그리고 고차원 환경에서 질의 성능의 기대 값을 제시하는 민코프스키-합 비용모델에 대한 관찰 결과를 이용하였다. 이러한 것들에 바탕을 두어 우리는 데이타 및 공간을 균등하게 분할하는 것보다 불균등하게 분할하는 것이 좋을 것이라는 예측을 비용 모델에 대한 관찰 결과로써 도출하였다. 그리고 이러한 결과를 이용한 불균등 분할 방법과 성능 모델들을 제시하였다. 이 연구의 결론으로서 균등 분할 방법보다 불균등 분할 방법이 고차원 환경에서 더 효율적인 방법임을 성능 모델 및 실험을 통하여 보여주었다. 그리고, 어떻게 불균등하게 분할하는 것이 좋은지에 대한 명확한 계량적 기준들을 제시하였다.
본 연구는 EQ-5D를 이용하여 소득계층에 따른 노인들의 건강불평등을 측정하였다. 특히 건강불평등의 다양한 측면을 파악하기 위하여 집중지수를 EQ-5D의 하위차원 및 노인들의 하위집단에 따라 분해(decomposition)하였다. 분석 자료는 2010년 국민건강영양조사 원자료가 사용되었으며 이중 60세 이상인 자를 노인으로 정의하여 분석하였다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 노인들의 EQ-5D 집중지수는 .0254를 기록하였다. 이는 고소득층에 유리한 불평등이 있음을 의미한다. 나아가 EQ-5D를 구성하는 모든 하위차원 즉, 운동능력, 자기관리, 일상활동, 통증/불편, 불안/우울, 기능악화 등에서도 불건강이 저소득층에 집중되어 나타났다. 둘째, EQ-5D 집중지수를 가장 많이 설명하는 하위차원은 운동능력으로 EQ-5D 집중지수의 35.8%를 설명하였다. 그 다음으로 통증 및 불편(17.7%), 기능악화(17.7%), 일상관리(14.6%) 등의 순으로 설명력이 높다. 이러한 결과는 전 연령층을 분석한 선행연구의 결과와 대조를 이루는데, 선행연구들에서 기여도가 매우 낮았던 운동능력(3.9%)이 크게 상승한 반면 불안/우울의 기여도는 약화되었다. 셋째, 성별, 지역, 배우자 유무에 따라 EQ-5D 집중지수를 분해한 결과 세 집단이 집중지수를 설명하는 정도는 비슷하게 나타났다. 세 집단은 각각 건강형평성의 1/10정도를 설명하였다. 넷째, EQ-5D 집중지수를 하위집단에 따라 분해한 결과, 남성보다는 여성이, 도시지역보다는 농어촌지역이, 그리고 배우자가 있는 노인보다는 없는 노인의 내부불평등이 더 크게 나타났다. 내부 불평등이 큰 세 집단의 경우 모두 EQ-5D 평균값도 낮았는데, 이는 저소득 여성노인일수록, 농어촌지역 저소득 노인일수록, 배우자가 없는 저소득 노인일수록 건강관련 삶의 질이 떨어짐을 의미하는 것이었다. 마지막으로 하위집단의 내부불평등이 집중지수를 설명하는 정도는 여성노인집단, 도시지역 노인집단, 배우자가 있는 노인집단이 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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