본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.
본 연구의 목적은 공공시설물이지만 기피시설물이기 때문에 상당한 갈등을 일으키고 있는 쓰레기 소각장 입지를 선정하는데 있어서 GIS를 기반으로 다기준평가기법을 활용하여 보다 객관적이고 과학적이면서도 유연적인 후보입지를 추출하려는 것이다. 본 연구에서는 다양한 입지요인들을 표준화한 후 각 요인들이 갖는 상대적 중요도를 반영하는 가중치를 산출하고 의사결정 규칙을 적용하여 적합도 수준에 따른 후보입자들을 추출하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 각 평가기준들에 대해 상이한 가중치를 부여하고 의사결정 규칙방법을 달리 적용하였을 경우 후보입지들의 적합도 순위에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하였다. 이러한 방법을 통해 분석된 결과는 의사결정자들이 입지를 결정하는데 필요한 정보를 활용될 수 있으며, 따라서 GIS를 기반으로 하는 다기준 평가기법은 공간적 의사결정 지원시스템으로서으 GIS기능을 증대시킨다고 볼 수 있다.
효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.
기계학습을 이용하는 문서 자동분류 시스템은 분류모델의 구성을 위해서 단어를 특징으로 사용한다. 자동분류 시스템의 성능을 높이기 위해 보다 의미있는 특징을 선택하여 분류모델을 구성하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 특히 인터넷상에서 사용되는 웹문서는 단어 외에도 태그정보, 링크정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 이 두 가지 정보를 이용하여 웹문서 자동분류 시스템의 성능을 향상 시키는 방법 제안 한다. 태그 정보와 링크 정보를 이용하여 적절한 특징을 선택하고, 각 특징의 중요도를 계산하여 가중치를 구한다. 계산된 가중치를 각 특징에 부여하여 분류 모델을 구성하고 나이브 베이지안 분류기를 통하여 성능을 평가하였다
대부분 소프트웨어 규모 추정 기법들은 사용자에게 제공될 기능에 기반을 두고 있으며, 기능에 대한 점수를 부여하는 과정에서 복잡도를 함께 고려하고 있다. 완전기능점수 기법은 데이터 처리, 실시간 시스템과 알고리즘 소프트웨어 등 광범위한 분야에 적용되는 장점을 갖고 있는 반면에 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 부여하지 않는 단점도 갖고 있다. 본 논문은 신규로 개발되는 프로젝트와 유지보수 프로젝트들에 적용되는 완전기능점수 계산 방법에 각기능 요소들에 대한 복잡도를 고려하여 소프트웨어 규모를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 기능 점수 기반으로 실측된 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 검증한 결과, 소프트웨어의 규모 추정에 사용되는 속성들인 기능 요소들에 다른 가중치를 적용하였을 경우 보다 좋은 규모 추정이 가능하였다.
웹의 성장에 따른 기하급수적인 정보의 축적으로 인한 정보과다(Information Overload) 현상의 심화를 해결하기 위해 이루어져 온 많은 연구 중 하나인 추천 시스템은 사용자에게 고수준의 편의성을 제공하기 위한 시스템으로써 발전해 왔다. 그러나 과거에 고도로 집중화되어 관리, 구축되어 오던 정보와는 달리 Web2.0라는 새로운 웹 환경의 도래와 함께 태그, 블로그 등 새로운 형태와 특성을 가지는 점보들이 등장하게 되었다. 웹의 컨텐츠에 대한 메타정보를 사용자가 직접 입력한 Web2.0 기반의 태그 데이터론 활용해서 추천 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 연구하였다. 추천 기법 중 가장 대표적이고 기초적인 협업 필터링 기법에 태그를 활용하며 태그에 사용자에 대한 중요도를 감안한 가중치 부여 기법에 연구한다. 유사한 성향을 가진 사용자를 식별하는데 있어 태그 집합간의 유사도를 비교하는 방법을 사용하며 사용자의 성향을 반영하기 위해서 태그와 사용자의 선호도 정수와의 연관성을 분석해서 이를 태그의 가중치로 환산하는 기법을 제안한다.
최근 컴퓨터와 통신의 기술이 빠르게 발달함에 따라 사회 각 부분은 그동안 경험하지 못했던 정보화라는 새로운 변화를 겪었다. 그 결과 정보화 수준이 점점 고도화 될수록 더욱 다양하고 방대한 데이터가 생성되어 데이터베이스를 이루게 되었다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 얻는 데이터마이닝 기법이 중요한 문제로 대두되었다. 데이터마이닝 기법은 점점 더 많은 분야에서 합리적인 선택을 위해 필수적으로 사용된다. 본 논문은 마이닝 기법을 적용하여 방대한 데이터베이스가 최적의 여행 경로 선택을 제공한다. 본 논문은 빈발 패턴 증가 기법에 가중치를 두어 여행자가 여행지를 선별하기 좋은 환경을 제공한다. 미래 산업 중 가장 중요한 산업 중 하나인 관광 산업은 계속적으로 성장하고 있으며 논문에서 제시하는 데이터 마이닝 기법으로 더 큰 발전을 기대한다.
본 논문에서는 웹 도큐먼트로부터 사용자의 관심과 선호도를 반영하는 지식을 자동으로 확장 탐색하고 추출하기 위한 연관지식 추출 기법을 제시한다. 사용자의 학습의도를 내포한 중심어와 연관된 정보를 예제 도큐먼트로부터 탐색 추출하기 위하여 연관 규칙 탐색 데이터 마이닝 기법을 웹 도큐먼트상의 연관 객체 추출에 적용한다. 또한 추출된 연관 정보들의 가중치 부여를 위하여 연관 태그 블록 기반 가중치 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 연관 지식 추출 기법을 생명정보학 분야에 적용하여 의미적으로 연관성 있는 지식 추출 실험을 수행한 결과 매우 높은 정확성을 보이는 것으로 나타났다.
멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기발에 의한 검색기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML 문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 N-Gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.
멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML 문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 N-Gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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