돼지감자 착즙의 당농도를 50,80,110,190,250g/l로 하고 K.marxianus의 비증식속도,균체수율,알콜수율등을 발효액주으이 생성알콜농도및 당 소모량의 함수로 구명한 결과 다음의 결론을 얻었다. 생성알콜농도에 대한 비증식속도 및 알콜의 비생성속도의 함수관계는 알콜생성량이 낮을때 선형 함수관계를, 알콜생성량이 높을때는 지수 함수관계를 나타내었다. 균체의 증식은 생성알콜농도가 50g/l이상에서, 그리고 당의 소모량이 100g/l이상에서 잔여 당농도에 무관하게 정지되는 경향을 나타내었다. 비증식속도와 당 소모량사이에는 선형 함수관계를 나타내었으며,알콜 비생성속도와 당소모량사이의 함수관계는 초기당농도가 낮을때 선형 함수관계를 나타내었으나 초기당농도가 높아질수록 지수함수관계로 천이되었다. 균체수율및 알콜수율은 초기당농도에 무관하게 생성알콜농도 25g/l 부근에서 최대치를 나타내었으며, 알콜생성량이 증가함에 따라 초기 당농도가 증가할수록 완만하게 감소하였다. 이상의 함수관계로부터 K.marxianus의 알콜발효에 있어 한계 당농도는 110g/l근방으로, 한계 알콜농도는 50g/l근방인 것으로 추정되었다.
Local alignment 알고리즘은 두 문자열을 비교하여 크기가 l, 유사도 점수가 s인 부분 문자열쌍을 찾는다. 크기가 충분히 크고 유사도 점수도 높은 부분 문자열 쌍을 찾기 위해 단위 길이당 유사도 점수 s/l을 최대화하는 정규화 방법이 제안되어있다. 본 논문에서는 증가함수 f, g를 도입하여 f(s)/g(l)을 최대화하는, 함수에 의한 정규화 방법을 제시한다. 여기서 함수 f, g는 DNA 서열을 비교하는 실험을 통해 정한다. 이러한 실험에서 함수에 의한 정규화 방법이 좋은 local alignment를 찾는다. 또한 유사도 점수의 기준으로 longest common subsequence를 채택한 경우, 기존의 정규화 알고리즘을 이용하면 별다른 시간 손실 없이 함수에 의해 정규화된 점수 f(s)/g(l)을 최대화 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식을 제안한다. 임의의 분포를 갖는 첨가 노이즈를 효율적으로 제거하기 위해 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수를 결합한 새로운 혼합 norm 정규화 완화 함수가 유도된다. 각 완화 함수의 완화도를 제어하기 위해 개별적인 정규화 매개 변수가 정의되고, 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수의 상대적 기여도를 제어하기 위한 혼합 norm 정규화 매개 변수가 kurtosis를 이용해 정의된다. 안정적인 해를 얻기 위해 반복기법이 사용되었으며, 이들의 수렴 여부가 분석되었다. 다양한 분포를 갖는 첨가 노이즈가 실험에 사용되었으며, 이를 통해서 제안된 방식의 성능을 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 머신러닝을 이용한 이미지 생성을 위한 새로운 오차 함수모델을 제안한다. 제안된 함수모델은 기존 오차함수가 반영하지 못하던 채널 간 오차비율정보를 반영하여 기존 오차함수에 비해 빠른 초기 수렴속도와 더 좋은 FID값을 보인다. 본 논문에서는 하나의 네트워크 모델을 통해 기존의 오차함수모델에 비해서 우수함을 보인다.
보간법은 기본적으로 원래의 영상을 연속적인 함수 모형으로 나타내고 이 함수로부터 다시 샘플링을 하여 원하는 영상을 얻는 방식으로 접근한다. 본 논문에서는 다른 연속 함수모델보다 진동이 적고 필터 계수가 적은 B-spline 함수를 사용한다. 된 논문의 최적 보간 방법은 원래의 신호와 얻고자 하는 신호를 각각 spline함수로 나타내고, 이 둘의 차이가 가장 작은 것을 선택하는 것이다. 그러기 위해서는 여러 개의 spline계수 중에서 원래 신호와의 L$_2$-norm이 가장 작은 것을 선택해야 한다 이러한 최적 보간법을 일반화하기 위해서 spline 함수로 표현된 신호를 다시 샘플링 하여 신호를 얻고, 그 신호를 공간에 따라 변화하는 spline함수의 합으로 나타낸다. 그리고 이렇게 나타낸 함수들 중에서 원래의 함수와 가장 가까운 것을 선택하도록 함으로써 일반화될 수 있다. 이러한 최적화 된 비정규점 리사이징 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해서 더 적은 오차를 나타냄을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 지연계산기반 함수형 언어 프로그램을 받아 Java 프로그램을 목적 코드로 생성하는 컴파일러를 설계하고 구현한다. 이 컴파일러는 제한된 형태의 함수형 언어 Shared Term Graph(STG)를 입력언어로 하는 추상기계 Spineless Tagiess G-Machine (STGM)을 수행 모델로 한다. 본 논문에서는 명령형 언어 L-code를 제안하고 이를 입력언어로 하는 새로운 형태의 STGM인 L-Machine을 제안한다. STG 언어를 L-code로 변환하는 컴파일러와 L-code를 Java로 변환하는 컴파일러를 설계하고 구현함으로써 원하는 컴파일러를 구성한다. 그리고 Glasgow Haskell 컴파일러를 전단부로 하여 지연계산 기반 함수형 언어 Haskell로 작성된 프로그램들을 컴파일하여 STG 프로그램으로 변환한 다음 본 논문에서 구현한 컴파일러로 이를 Java 프로그램으로 변환한다. 변환된 Java 프로그램을 Sun JIT 컴파일러로 컴파일하여 수행한 성능 평가 결과를 제시한다.
본 논문에서는 합성곱 기반의 얼굴 검출기 Dual Shot Face Detector (DSFD)에 대하여, 특징점 맵의 희소화와 채널 프루닝 목적 함수를 사용하여 네트웍 경량화를 수행하였다. 특징점 맵을 희소화하기 위해 L1 목적 함수를 사용했고, 특징점 맵의 채널 프루닝을 하기 위해 채널 최대값이 가장 낮은 채널들의 합을 최소화 시키는 목적함수를 적용했다. 기존의 신경망은 특징점 맵 희소화 비율이 45%였고 두 목적 함수를 적용했을 때 69.67% 로 희소화 비율이 높아진 것을 확인했다. 얼굴 검출 성능을 다양한 조명, 크기, 환경, 각도, 표정의 얼굴들을 포함하는 영상들로 이뤄진 Wider Face 데이터 셋으로 실험한 결과, average precision은 하락 했고 easy validation set에서 0.9257, hard validation set에서 0.8363 였다.
본 논문에서는 S.Bostas와 V.Kumar[7]에 의하여 제안되고 $GF(2^n)$에서 정의되는 부호계열 발생알고리즘을 분석하고, 길이 n인 이진벡터로 이루어지는 벡터공간 $F_2$으로부터, 두 원소로 정의되는 공간 $F_2$로 사상할 수 있는 부울함수를 이용하여 발생기 구성 함수를 도출하였다. 차수 n=5와 n=7인 두 종류의 최소 다항식을 이용한 피드벡 쉬프트레지스터를 기반으로 Trace 함수로부터 부호계열 발생기 구성 부울함수를 도출하고 발생기를 설계 구성하였으며 이를 이용하여 두 종류의 부호계열 군을 발생하였다. 발생된 부호계열의 주기는 각각 31과 127로서 주기 $L=2^n-1$을 만족하고 ${\tau}=0$을 제외한 자기상관함수 값과 상호상관함수 값이 각각 {-9, -1, 7}과 {-17, -1, 15}로서 상관함수 값 $R_{i,j}({\tau})=\{-2^{(n+1)/2}-1,-1,2^{(n+1)/2}-1\}$의 특성을 만족하였다. 이 결과로부터 부울함수를 이용한 부호계열 발생기 설계와 구성이 타당함을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.211-217
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1996
본 논문은 확률밀도함수의 l 번째 도함수의 커널추정법에 관하여 다루고 있다. 확률밀도함수 도함수의 커널추정에 사용될 수 있는 두가지 평활량의 선택법, 교차타당성방법과 삽입방법에 의한 평활량의 점근분포를 규명하고 이들의 상대적 수렴속도를 각각 밝히고 삽입방법의 우수성을 소표본 모의실험을 통하여 확인하였다.
2차원 포텐셜 문제를 해석하기 위해 고차의 르장드르 형상함수에 기초를 둔 p-수렴 경계요소법이 제안되었다. p-수렴 경계요소법은 종래의 경계요소법에서 사용되는 형상함수와 성질이 다른 르장드르 다항식을 형상함수로 사용한다. p-수렴 유한요소법과 마찬가지로 고차의 형상함수에 따른 절점의 위치가 경계상에서 정해지지 않는다. 따라서 형상함수가 증가함에 따라 선형방정식을 구성하기 위한 수단으로 선점법을 이용하였다. p-수렴 경계요소법에서 선점법은 비대칭 계층적 선점법과 대칭 비계층적 선점법을 선택하여 수치해석을 수행하였다. 선택점들은 형상함수가 증가함에 따라 증가하는 성질을 나타내며 계층적 또는 대칭적으로 선택될 수 있다. p-수렴 경계요소법에서 나타나는 특이 적분항을 계산하기 위해 special numeric quadrature technique와 semi-analytical integration technique를 사용하였다. 사각모서리부에서 특이성을 가지는 L-형 영역문제를 해석한 결과 적은 수의 자유도에서 기존문헌의 결과와 차이가 거의 없는 정도인 $10^{-2}%$단위 이하의 정확도를 보여주었다. 또한 같은 조건에서는 대칭형 선점의 위치를 이용해 계산한 값이 가장 높은 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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