n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.
소음이 존재하고, 신호의 전달 시스템이 가변적인 환경에서 신호처리는 일반적으로 적응 알고리즘에 의해 이뤄진다. 다양한 적응 알고리즘들 중에서 LMS 알고리즘은 연산량이 적고, 구현이 쉬우며, 성능이 훌륭해 가장 널리 쓰이는 알고리즘이 되었다. LMS 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 Step Size이다. 일반적으로, Step Size가 크면, 알고리즘 수렴 속도는 빨라지지만, 수렴 오차는 커지게 되고, Step Size가 작으면 수렴 오차는 작아지지만, 수렴 속도는 느려진다. Step Size의 이러한 특성을 상호 보완하고자 많은 방법들이 제안되어 오고 있다. 본 논문에서는 오차 제곱 변화 곡선의 기울기로부터 현재 상태에 대한 카테고리를 분류하여, Step Size를 매 단계마다 적절하게 가변시킴으로써, 결과적으로 수렴 속도와 정확도, 연산량을 향상시킨 새로운 개념의 Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제시하고, 그 성능은 실험을 통하여 수렴 속도와 Excessive Mean Square Error (EMSE), 연산량의 관점에서 향상되었음을 검증하였다.
지식정보처리역량은 정보화 사회에서 필수적인 역량 중 하나이며 과학교육과도 매우 연관성이 깊은 역량이다. 본 연구에서는 과학탐구 과정에서 나타나는 지식정보처리역량의 요소를 찾아보고 중학생들이 이와 관련하여 어떠한 어려움을 겪는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구를 바탕으로 다양한 지식정보처리역량의 정의에서 공통된 요소인 정보 수집, 정보 처리, 정보 활용의 세 가지 요소를 추출하였다. 또한 서울시에 위치한 중학교에서 동아리 활동을 하는 학생 8명의 탐구활동을 5개월간 참여관찰 하여 자료(면담 및 관찰 전사본, 탐구 보고서, 탐구일지, 현장 노트 등)를 수집하였고, 지속적 비교분석법을 이용하여 수집된 자료를 범주화하고, 지시정보처리역량 요소와 관련된 어려움을 추출하여 분석하였다. 연구 결과 정보 수집 요소는 탐구를 진행하는 내내 관찰할 수 있었으며 정보 분석 요소는 가설설정 단계와 탐구 결과 분석 단계, 탐구 결과를 공유하는 단계에서 관찰할 수 있었다. 정보 활용 요소는 탐구 보고서 작성 및 공유를 위한 포스터 제작 등에서 확인할 수 있었다. 학생들이 겪은 어려움으로는 정보 수집에서는 정보 수집의 확실성, 체계적인 검색 전략, 정보의 신뢰성 등을 확보하지 못한 점에서 나타났다. 정보 분석에서 겪는 어려움은 분석 프로그램의 사용, 정보 변환, 연계 정보의 해석 등의 미숙함에서 나타났다. 정보 활용에서 겪는 어려움은 정보의 조직화, 효과적 표현 능력의 부족함에서 나타났다. 이 연구는 지식정보처리역량이 과학교육에서 어떠한 방식으로 자리 잡을 수 있는지 그 단초를 제공하였다는 점에 의의가 있다.
부밴드 구조에서 투사차원이 P인 전밴드 인접투사 적응필터는 최대 군위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 P개의 적응 부필터로 분해된다. 각각의 적용 부필터는 투사차원이 1인 간단한 계수 갱신식을 갖게 된다. 이러한 부밴드 분해기법은 구현관점에서 가장 실용적인 해법 중 하나이다. 많은 응용에서 활용을 위해 MPDSAP 적응 필터의 최적 스텝사이즈 해석이 필요하다. 본 논문은 MPDSAP 적응 필터의 MSE에 대한 개선된 해석 모델을 제안하고 초기 최적 스텝사이즈를 유도한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 MSE의 개선된 해석 모텔과 유도된 최적 초기 스텝사이즈에 대해 이론과 실험적 결과 사이의 일치함을 확인하였다.
The present study investigates experimentally the characteristics of liquid jet, which is, the spray flow in the normal direction of the air stream under the flow conditions of air velocity $110\sim125m/s$. The present study adopts with the flow visualization technique using a short duration light bulb and the image processing analyse with CCD camera. Two types of injector were used: one is a flat plate type, and the other is backward facing step type, which height are 5, 8, 10mm. Dispersion of liquid jet can be represented by gray level of CCD camera. In the upstream of liquid jet, the backward facing step shows better liquid jet penetration. However, in the downstream. mean droplet size for backward facing step injector is smaller than that for flat plate injector
스마트 폰과 개인 휴대정보 단말기와 같은 장치는 일상생활에서 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 물리적 활동의 모니터링을 위해 신호벡터크기(signal vector magnitude)와 적응적인 임계값 처리에 기반한 걸음수 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 가속도 센서와 중력 센서를 사용하여 걸음수를 측정한다. 실험결과 제안한 알고리즘이 스마트 폰의 어플에 비해 정확도와 적응성에서 좋은 성능을 나타내었다.
The influence of cyclic treatments with H2O2/DIW (1 : 10) and HF/DIW (1 : 100) on the roughness of silicon surface in the wet chemical processing was investigated by atomic force microscopy (AFM). During the step of the SC-1 cleaning, there is a large increase in roughness on the silicon surface which will result in the poor gate oxide breakdown properties. The roughness of the silicon wafer after the SC-1 cleaning step was reduced by cyclic treatments of hydrogen peroxide solution and hydrofluoric acid solution instead of HF-only cleaning. AFM images after each step clearly illustrated that the average roughness of silicon surface after three times treatments with H2O2 and HF solutions was reduced by 10 times compared with that after the SC-1 cleaning step.
Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.
해양 탄성파탐사 자료처리는 자료의 양이 많고, 처리과정이 여러 개의 전문적인 단계로 이루어져 있으며, 각 단계별로 많은 처리변수를 결정해야 하는 특성이 있다. 따라서 전체 자료를 대표할 만한 표본 자료를 대상으로 주요 처리변수를 결정하게 되고, 그 결과를 전체 자료에 적용시키는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 국내 대륙붕 지역에 적합한 처리단계 및 단계별 최적 처리변수들을 결정하기 위하여 실제자료를 대상으로 시험처리를 실시하였다. 이 시험처리에서 구한 처리순서 및 처리변수들을 사용하여 양호한 탄성파 구조보정단면도를 작성하였다.
본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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