대부분의 스마트폰은 터치패드 기반의 가상 키패드를 사용한다. 가상 키패드는 기기의 화면 크기나 입력 방법의 물리적인 한계로 입력 오류가 자주 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 유사 단어를 찾기 위한 많은 연구가 있었다. 본 논문에서는 편집 거리 방법을 다양한 가상 키패드를 고려하여 수정하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양한 키패드에서 발생하는 입력 오류를 효과적으로 해결하기 위해, 입력 문자열을 사용자가 실제 누르게 되는 입력열로 변환하고, 가상 키패드의 특성에 따라 편집 비용을 수정하였다. 다양한 키패드에서 실험한 결과 제안 방법이 일반적인 편집 거리 방법을 이용한 것 보다 좋은 성능을 보였다.
막대한 비용을 들여 모든 건설공사에서 시행하는 지반조사의 결과물을 현재는 종이문서 형태로 각 관리주체가 개별적으로 보관하고 있어 재활용과 공유가 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이를 데이터베이스화하여 웹을 통해 서비스함으로써 효과적인 저장과 활용을 유도할 수 있다. 그 일환으로 현재 웹 기반의 지반정보 통합 D/B 시스템을 구축, 운영 중에 있다. 현재는 지방국토관리청이나 공사현장과 같이 지반정보가 발생하는 기관 및 현장을 직접 방문하여 지반조사 결과물을 수집한 후 이를 전산화와 검수를 실시해 시스템에 반영을 하는 방식으로 지반정보를 데이터베이스화하고 있지만, 많은 시간과 비용이 소요되고 수집에 한계가 있어 이를 개선하기 위한 자동화시스템의 도입이 검토되고 있다. 지반정보의 수집, 전산화, 검수, 웹서비스의 일련 과정을 보다 자동화시키고, 효과적이며, 수집범위를 획기적으로 넓힐 수 있는 방안으로 웹 기반의 입력자동화 시스템 도입, 지반정보 관리 주체의 직접 입력 지침 마련, 입력 실무자에 대한 권한 부여와 사용자 교육 등에 대한 전략을 본 연구를 통해 모색해 보았다.
키스트로크 다이나믹스 사용자 인증은 행위 기반 인증 방법 중의 하나로써, 사용자가 입력하는 비밀번호 혹은 PIN번호의 패턴을 분석하여 사용자를 인증한다. 비밀번호나 PIN번호가 다른 사용자에게 노출되어도 입력 패턴을 분석하여 사용자를 인증함으로써 지식기반(what you know) 인증의 단점을 보완할 수 있다. 하지만 사용자의 입력 패턴이 항상 일정하지 않고, 사용자별 터치하는 방법이 모두 다르기 때문에 모든 사용자에게서 동일한 특징을 추출하여 그 사용자의 패턴을 생성하고 인증 수단으로 사용하기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자별 맞춤형 특징 집합과 전체 특징과의 사용자 인증 성능 변화를 실험을 통해 확인한다. 사용자별 맞춤형 특징이 전체 특징을 사용한 경우보다 평균적으로 EER 6% 이상의 성능 향상이 있었다.
오존 반응 메카니즘은 상당히 복잡하고 비선형적이기 때문에 오존 농도를 예측하는 것은 상당한 어려움을 안고 있다 따라서, 신뢰성 높은 오존 예측값을 구하는데 단일 예측모델만으로는 한계가 있으며, 이를 개선하기 위하여 다중 모델을 제안하였다. 입력데이터에 퍼지 클러스터링을 사용하여 고, 중, 저농도별로 그룹핑한 후, 그룹핑된 오존농도에 대해서 의사결정 트리를 사용하여 그룹핑된 오존데이터가 어느 정도 분류능력을 갖는지 파악하여, 오차가 가장 적은 분류특성을 갖는 그룹을 설정하여, 다중모델의 입력 데이터로 사용하여 모델을 형성하였다. 의사결정 트리를 이용하여 모델의 입력 데이터를 설정하는 것은 어떤 오존농도까지의 범위를 클래스로 설정하느냐에 따라서 모델의 성능과 고, 중, 저농도의 오존을 분류하는 성능이 달라지므로 본 논문에서는 퍼지 클러스터링을 이용하여 의사결정 트리의 클래스의 범위를 설정하여 예측 시스템을 구현하였다.
최근 Hard Disk Drive(HDD)는 컴퓨터 산업의 발달과 함께 멀티미디어 어플리케이션의 요구에 따라 대용량화 추세에 있다. 이러한 대용량 HDD 는 고밀도, 고정밀의 track 정보가 필요하게 되고, 이는 HDD 생산에 고속, 고정밀의 Servo Track Writer(STW)를 필요로 하게 되었다. 그러나, 기존의 STW 는 PID 제어기에 공진 모드 제거를 위한 notch filter 를 사용하기 때문에 고속화에는 한계가 있어 track 정보를 기록하는 생산시간의 단축이 어렵다. 본 논문에서는 이를 위하여 기존의 STW 에 공진 모드의 여기를 최소화하기 위해 제어 입력의 profile 을 설계하는데 convex optimization 을 이용한 최적화 기법을 사용하였다. 이렇게 설계된 제어 입력은 플랜트의 공진 모드가 존재하는 주파수 대역에 에너지를 최소화시켜 공진 모드의 영향을 적게 받는다. 그 결과로 빠른 settling time 과 위치 정밀도가 향상된다. 그 효과는 모의 실험을 통해 검증하였다.
인간의 정보교환이나 기록의 매체로써 인간사회에서 중요한 문자는 시간이 경과함에따라 사용량이 비약적으로 증가해 왔으며, 앞으로도 증가 추세는 더욱 가증될 전망이다. 이러한 계속적인 정보의 증가는 활자를 매체로 하는 수용 한계를 넘어, 이미 computer를 활용하지 않으면 안되게 되었다. 특히, 기존의 문서화 되어있는 필요한 많은 data와 나날이 늘어나는 정보의 양을 database화 하여, 원하는 정보를 신속히 찾아내기 위해서는 기존의 key board를 이용하여 사람의 손으로 입력하는 방법보다 신속하고 정확한 입력장치개발이 요구된다. 이러한 data입력장치의 개발이 선행되지 않는다면 computer의 정보처리 속도와 연산속도가 아무리 향상되어도 효율적인 정보처리를 이룩할 수 없을것이다. 그러므로 이러한 것을 실현하기 위해서는 먼저 문자의 인식이 필요불가결하다. 본 논문에서는 문자인식의 현황과 문제점을 제시함으로써 효율적이고 경제적인 문자인식 sysyem 구축에 도움이 되기 바라며 이하 OCR(Optical Character Recognition)의 역사와 발전, 문자인식 방법과 문자인식 system의 구성, On-line 문자인식과 Off-line 문자인식에 관하여 논하고 결론을 맺는다.
고압 DC 입력을 갖는 SMPS에서 넓은 입력전압 영역에서 동작하기 위해서는 기존 플라이백 방식으로는 그 한계가 있다. 따라서 넓은 입력전압 영역에서 동작하기 위해서는 2단방식의 SMPS의 적용이 고려될 수 있다. 2단 방식 SMPS를 적용할 경우 각 단 중 1단에만 전압제어를 행하고 나머지 1단은 단순히 DC/DC 트랜스포머 역할을 하게 되면 효율증대를 꾀할 수 있다. 본 논문에서는 전압제어용 DC/DC 컨버터와 DC/DC 트랜스포머용 DC/DC 컨버터를 결합한 SMPS를 제안하고 그 타당성을 검증하였다.
기존 대용량 전원 회로는 상용 전원 조건에서 AC Line 입력 전류가 높아져 누전기가 차단되는 문제가 있다. 그 뿐만 아니라 입력 전류가 높아지면 기존 전력 설비 용량이 부족한 경우가 발생하여, 전력 설비 교체 등 공사의 필요가 있다. 따라서 기존의 전력 설비를 그대로 이용하면서 단상 AC 전원의 허용 한계를 넘는 대용량 전력을 구동할 수 있는 방안을 제안한다. 역률개선회로에 전력 제한 기능을 구현하여 입력 전류를 제한하는 방법과 부족한 전력을 배터리 충/방전 회로를 이용해 보충하는 방안을 제안하며, 제안된 회로의 분석을 수행하고, 1.2KW 급 시작품을 이용한 실험적 분석을 통해 그 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 이미지 처리에 적용한 연구가 진행되면서 등장한 비전 트랜스포머 (Vision Transformer, ViT)의 한계를 극복하기 위해 ViT 기반의 딥 클러스터링(Deep Clustering) 기법을 제안한다. ViT는 완전히 트랜스포머(Transformer)만을 사용하여 입력 이미지의 패치(patch)들을 벡터로 변환하여 학습하는 모델로, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하지 않으므로 입력 이미지의 크기에 대한 제한이 없으며 높은 성능을 보인다. 그러나 작은 데이터셋에서는 학습이 어렵다는 단점이 있다. 제안하는 딥 클러스터링 기법은 처음에는 입력 이미지를 임베딩 모델에 통과시켜 임베딩 벡터를 추출하여 클러스터링을 수행한 뒤, 클러스터링 결과를 임베딩 벡터에 반영하도록 업데이트하여 클러스터링을 개선하고, 이를 반복하는 방식이다. 이를 통해 ViT 모델의 일반적인 패턴 파악 능력을 개선하고 더욱 정확한 클러스터링 결과를 얻을 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 단순 한계와 Maximum Likelihood (ML) 추정 입력 출력 무게 분포를 사용하여 몇 개의 불규칙한 LDPC 부호의 ML 복호에 대한 성능의 상향 한계를 구하고 부호의 길이가 길어지면 Belief-Propagation (BP) 복호의 성능이 ML 복호 성능에 단순하게 근접해 간다는 일반적인 견해와는 상반되게 정점 성능 감쇠(Peak Degradation)에 다다르기 이전에는 부호의 길이가 길어지면 오히려 BP 복호의 성능이 ML 복호 성능으로부터 성능 감쇠 폭이 증가하고 정점 성능 감쇠를 지난 후에 일반적인 견해가 적용되는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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