본 논문에서는 양방향 연상 기능을 효과적으로 수행할 수 있는 BAM(bidirectional associative memory)의 설계방법론을 제안한다. 먼저 BAM의 성질에 관한 이론적 고찰을 바탕으로 하여 주어진 패턴 쌍을 안정하게 그리고 높은 오차수정율(error correction ratio)을 가지고 저장할 수 있는 BAM을 찾는 문제를 제약조건이 있는 최적화 문제로 공식화한다 다음과정에서 이 최적화 문제를 GEVP(generalized eigenvalue problem)로 변환함으로써 최근에 개발된 내부점 방법(interior point method)을 통하여 해가 구해질 수 있도록 한다. 제안된 설계 방법론의 적용가능성은 예제를 통해 확인된다.
본 연구에서는 여러 기상지수들과 우리나라 기온, 강수량에 대해서 Multi-Channel Singular Spectrum Analysis(MSSA)를 실시함으로써 상호영향에 따른 주성분을 분석하였다. Window length가 150일 때 SOI 등의 기상지수와 기온, 강수량의 MSSA를 실시하였으며 이 때 각각의 eigenvalue는 전체 공분산에 대한 각 요소의 비율을 설명한다. Window length는 Vautard 등(1992)이 제시한 $N/5{\sim}N/3$의 값을 사용하였다. 기상요소들과 기온, 강수량의 MSSA를 이용한 기후변화에 따른 국내 수문변수의 변화 상관분석은 기온과 각 기상요소들과의 분석결과에 비해 강수와 각 기상요소들의 분석결과가 기상요소들에 대한 주기패턴을 잘 따르지 못하고 약한 진폭을 나타내며 특히 SOI와 Rainfall의 경우 첫 번째 주성분에서의 상관분석결과 3개월 지체 시 상관계수 0.8410의 상관성이 높은 장주기 변화 쌍을 가짐에도 불구하고 자료의 변화도에 대하여 각 요소가 설명하는 비중이 매우 낮았다.
수종, 영급, 밀도 등과 같은 산림의 특성을 나타내는 임상구분은 주로 항공사진 육안판독을 통하여 이루어져 왔다. 최근 항공사진과 유사한 공간해상도를 갖춘 고해상도 위성영상이 제공되면서 이를 이용한 임상구분의 가능성에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 울산 인근 산림지역의 1m 공간해상도의 IKONOS 입체쌍 영상을 이용하여 임상 판독의 가능성을 분석하였다. IKONOS영상은 기존의 수치임상도와의 중첩을 위하여 수치고도자료(DEM)를 이용한 정사보정을 수행하였으며, 분광밴드의 조합을 통한 칼라영상을 이용하여 육안판독을 시도하였다. 육안판독결과 IKONOS 칼라합성영상에서 천연 소나무림과 활엽수림의 육안구분이 흑백항공사진에 비해 뚜렷하게 나타나는 것을 볼 수 있었으며, 임분의 밀도가 영상에서 나타나는 질감과 패턴의 차이로 구분이 가능하였다. 또한 기존의 임상도를 중첩하여 최근 산지개발, 산불 등으로 훼손된 지점에 대한 구분이 용이하기 때문에 기존의 수치임상도를 화연상에서 직접 갱신함으로써 최근의 산림현황정보의 유지를 하는데 적합한 것으로 나타났다.
문서 범주화에 이용되는 학습알고리즘 중에서 이원 패턴인식 문제를 해결하기 위해 제안된 SVM은 다른 분류기 보다 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 Reuters-21578 (ModApte 분할판)을 대상으로 SVM 분류기를 이용하여 단어빈도, 역문헌빈도, 문헌길이 정규화 공식을 자질에 대한 가중치로 적용하여 성능을 평가하고, 선형 SVM과 비선형 SVM의 분류 성능을 비교하였다. 또한 이원 분류기를 승자독식 방법과 쌍단위 분류방법에 의해 다원 분류기로 확정하여 실험한 후 이원 분류기와의 성능을 비교 분석하였다.
본 연구는 손동작을 하였을 때 집중력이 EEG 코히런스(coherence)에 미치는 영향을 분석하였다. 신체에 이상이 없는 대학생 8 명이 시각 자극으로 제시되는 운동 작업을 지시하는 실험에 참여하였다. 실험 중 실시간으로 오른손의 요측 수굴근에 센서를 부착하여 EMG 를 측정하였고 국제 10-20 측정법에 의거한 C3 지점과 상하좌우로 2.5cm 떨어진 지점에 5 개의 전극을 부착하여 EEG 를 측정하였다. 운동영역간의 또는 운동영역과 비운동영역 사이의 코히런스 분석을 통하여 동작과 휴식을 구분해 주는 유의한 결과를 확인할 수 있었으나 개인에 따른 차이를 보였다. 유의한 차이를 보이는 코히런스 채널 쌍의 개수에 의해 강한 코히런스와 약한 코히런스로 그룹화 할 수 있었다. 개인별로 차이가 있는 EEG 코히런스의 결과는 동작시의 채널 별 EEG 의 상대적 출현량의 결과와 동일한 패턴을 가진 것으로 확인되어 주의력에 의한 영향임을 알 수 있었다.
Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭를 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문은 단일의 옷감 이미지로 가상의 그래픽 렌더링을 위해 Pix2Pix 방법을 이용하여 Normal map 을 생성하는 방법을 제시한다. 구체적으로 단일의 이미지를 이용해서 Normal map 를 생성하기 위해, Color image 와 Normal map 쌍의 training dataset 을 Pix2Pix 방법을 이용해서 학습시킨다 또한, test dataset 의 Color image 를 입력으로 넣어 생성된 Normal map 결과를 확인한다. 그리고 선행연구에서 사용되어오던 U-Net 방식의 방법과 본 논문에서 사용한 Pix2Pix 를 이용한 Normal map 생성 결과를 SSIM(Structural Similarity Index)으로 비교 평가한다. 또한, 생성된 Normal map 을 렌더링하고자 하는 가상 객체의 사이즈에 맞게 사이즈를 조정하여 OpenGL 로 렌더링한 결과를 확인한다. 본 논문을 통해서 단일의 패턴 이미지를 Pix2Pix 로 생성한 Normal map 으로 옷감의 디테일을 사실감 있게 표현할 수 있음을 확인할 수 있었다.
대규모 군중이 등장하는 장면에서 군중을 구성하는 수많은 캐릭터들을 신속하고 편리하게 생성하기 위한 방법론으로서 캐릭터 모델과 모션의 복제가 제시되고 있다. McDonnell[1] 등은 보다 현실적이고 복잡한 군중을 생성하기 위하여 사람들이 복제를 인지하는데 영향을 미치는 요소들이 무엇이 있는지 실험하였다. 카메라가 고정된 상황에서 화면에 일정하게 배치된 군중들을 복제하는 기준으로서 외형과 모션의 2가지 요소를 제시하고, 사용자가 모션보다 외형의 변화에 민감하게 반응한다는 결과를 보였다. 본 논문에서는 McDonnell[1]의 연구를 확장하여 실시간 게임 환경에서의 캐릭터 복제와 사용자 인지 간의 상관관계를 연구한다. 시점의 변화가 자유롭고 여러 방향으로 이동하는 군중이 있는 역동적인 게임 환경에서 사용자가 다수의 캐릭터 복제쌍을 어떻게 인지하는지에 초점을 맞춘다. 특히, 게임 캐릭터의 필수 요소인 아이템에 다양한 형태와 색상 및 패턴 요소를 적용하여 아이템을 통한 캐릭터의 다양화가 가능함을 보이고, 캐릭터 복제쌍의 이동 방향과 상대적인 거리에 따라 변화하는 사용자의 인지를 실험하여 사용자가 허용 가능한 캐릭터의 복제 범위를 제시한다.
청각 범주지각 (categorical perception)은 언어적 자극과 관련되어 나타나는 특징적 현상이다. 본 연구에서는 임상적으로 혼돈되기 쉬운 한국어 초성, 중성, 종성 최소대랍쌍의 지각경계에 관한 분석을 하였다. 이를 위해서 단음절어 최소대립쌍(consonant-vowel-consonant, CVC)인 /곰-공/, /논-눈/, /돈-논/을 물리적 에너지 관점에서 11가지 단계 (index)로 구분하여 변환하였다. 그리고, 정상 성인 (40명)을 대상으로 하여 지각경계 패턴, 지각경계 기울기, 지각경계 폭, 비우위 지수(non-dominant factor) 분포를 분석하였다. 이 결과에서 대립쌍들은 범주지각 과정에서 대립쌍 상호간에서 상대적인 차이가 있음을 보여 주었다. 본 자료에서는 중성 최소대립쌍의 경우가 범주지각이 가장 낮게 나타났으며, 이러한 분석 과정이 청각기능 평가 등에 응용 가능성이 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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