최근 소셜 미디어와 모바일 장비들의 발달로 인해 그래프 데이터들이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이와 함께 대용량 그래프 데이터 처리 과정에서 입출력 비용을 감소시키기 위한 캐싱 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 토폴로지의 특징인 그래프의 연결성과 과거의 서브 그래프 사용 이력을 고려하여 다중 계층 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 캐시를 Used Data Cache와 Prefetched Cache로 구분한다. Used Data Cache는 자주 사용되는 서브 그래프 패턴에 따라 가중치를 부여하여 데이터를 캐싱하고 Prefetched Cache는 사용되지는 않았지만 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용될 가능성이 높은 데이터를 캐싱한다. 그래프 패턴을 추출하기 위해 과거의 이력 정보를 활용하여 패턴을 추출하였다. 자주 사용되는 서브 그래프들이 다시 사용될 것을 예측하여 가중치를 부여하여 캐싱한다. 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용 될 것을 예측하여 캐싱한다. 각각의 캐시에 캐싱된 데이터들을 관리하고 메모리가 가득 찰 경우 사용될 가능성이 낮은 데이터와 새로운 데이터를 교체하는 전략을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 캐싱 기법이 기존의 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 증명한다.
응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 하여주고, 특히 입력변수의 상하한계가 불확실한 경우에도 만족스러운 수렴성을 보장하여준다. 한계상태 방정식의 목표신뢰도 지수를 변화시켜면 해당하는 입력변수의 최적값을 출력하여주므로, 입력변수의 제약조건에 가격함수와 같은 가중치를 벌칙함수로 부여하면 가격최적화 프로그램으로 작용하게 되며, 시설물 운영자에게는 목표신뢰도에 대한 유지관리 기법과 정도를 의사결정 할 수 있도록 하여주는 기능을 가지게 된다. 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공중 또는 시공완료 후 5년이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하고 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.
기존의 Best-effort 응용을 위한 디스크 스케줄링 기법들은 멀티미디어 객체의 실시간성을 만족하지 못하며, 실시간 응용을 위한 디스크 스케줄링 기법들은 시스템의 처리율을 만족시키지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 범용 운영체제에서 멀티미디어 객체의 주기적인 연성 실시간 요구와 비 실시간 서비스를 동시에 만족시키는 2 단계 디스크 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간 요구와 비 실시간 요구에 적절한 가중치를 부여하는 라운드로빈 기법에 기초하고 있다. 리눅스 커널에서의 실험 결과 실시간 태스크와 비 실시간 태스크 사이의 공정성이 보장됨을 확인하였다.
경영 분류 문제에 대한 많은 연구들은 여러가지 기법들간의 성과 비교에 대한 것이었지만, 각각의 연구들마다 가장 좋은 기법이 어떤 것인가에 대해서는 상이한 결론을 내고 있다. 다수의 분류 기법 중에서 가장 좋은 것을 사용하는 방법에 대한 대안으로,분류 기법을 통합하여 성과를 향상시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 개별 분류 기법의 결과를 선형 결합하여 예측력을 높이는 방법을 제시하였다. 최 적 선형 결합 가중치를 계산하기 위해 혼합 정수 계 획 법을 사용하였다. 목적 함수로 사용한 오분류 비용의 최소화에서 오분류 비용은 부도 기업을 모형에서 정상으로 예측한 오류와 정상기업을 모형에서 부도 기업으로 예측한 오류의 합으로 정의하였다. 문제 풀이 과정을 단순화하기 위하여 본 논문에서는 절사점 (cutoff value)을 고정하였고, 경계 함수 (threshold function)를 배제하였다. 정수계획법의 계산을 위해 branch 8, bound 방법을 사용하였다. 선형 결합에 의한 모형의 예측력이 개별 기법에 의해 구축된 모형의 예측력을 상회하였고, 그 차이가 통계적으로도 유의하였다.
가중치법이나 목표계획법을 이용하여 다목적함수 최적화를 수행할 때 설계자는 각 함수에 적절한 가중치나 목표값을 설정해 주어야 한다. 하지만 파라미터를 잘못 설정하게 되면 파레토 최적해를 얻지못하기 때문에 이는 설계자에게 큰 부담이 된다. 최근에 데이터의 분포특성만을 이용하여 데이터의 평균과 함수 사이의 거리를 표현하는 마하라노비스 거리(MD)를 최소화하는 MTS기법이 개발되었다. 이 방법은 파라미터를 설정하지 않아도 되는 장점이 있지만 최적해가 참고데이터의 평균으로 수렴하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 방향성이 없는 기존의 MD에 방향성을 부여한 새로운 거리 척도인 SMD를 제안하였다. 그리고 SMD법이 계산과정에서 각 함수의 가중치를 자동으로 반영하고 평균에서 가장 멀리 위치한 한 점을 항상 파레토 최적해로 제공한다는 것을 2개의 단순예제를 통해 검증하였다.
본 연구는 화상통신 시스템의 통신품질을 평가하는 데있어 감성공학적 평가방법을 체계화하고, 감성 simulator를 구축함을 그 목적으로 한다. 사회가 다원화되고 확대됨에 따라 멀티미디어 통신 시스템 의 설계 시 고려되어야 할 과제는 사용자에게 제공해야 하는 통화품질을 명확히 하고, 이것을 실현하 기 위해각종 통신설비의 품질을 구현하는 것이다. 본 연구는 멀티미디어 통신의 총아라고 할 수 있는 화상통신 시스템에 감성공학적 기법을 적용하여, 사용자가 만족할 수 있는 통신서비스 품질 설정을 위 한 체계적 방법론 및 표준 자료를 제공하기 위한 기초 연구이다. 설문지와 사전 등을 통하여 화상 통 신을 사용할 때 사용자가 느끼는 감성을 형용사의 형태로 정리하였다. 또, 유사한 화상통신 시스템의 사용 경험이 있는 사람들로부터 불만 사항을 조사하고, 연구진에 의하여 추출된 형용사에 대한 가중치 를 부여 하도록 한다. 이렇게 얻어진 불만 및 감성 항목은 화상통신 시스템의 설계요인으로 분해되어, 추후 수행될 감성실험의 실험 조건으로 결정되었다. 현재 감성실험을 수행할 수 있는 감성 simulator가 구현되었으며 추후 실험이 수행될 계획이다. 그 실험 결과는 감성과 설계요인들과의 관계를 밝히며, 고객이 느끼는 주관적 화상통신 품질을 평가하는데필요한 지침이 마련된다.
저조도 환경에서 카메라로 영상을 획득하기 위해 일반적으로 가시광 플래시를 사용하거나 장노출 기법을 사용하게 된다. 그러나 가시광 플래시를 사용할 때 플래시 광에 의한 색 왜곡이나 적목 현상, 눈부심에 의한 거부감을 발생시킨다. 또한 장노출을 사용하게 되면 물체의 움직임에 의한 흔들림 현상이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고, 저조도 환경에서 고화질의 영상을 획득하기 위하여 멀티 스팩트럴 플래시(Multi-spectral flash image)를 이용하여 영상을 획득하는 방법이 소개되었다. 이 방법은 가시광과 UV/IR스펙트럼의 다섯 채널을 이용하여 가시광영상의 색 정보와 UV/IR 스팩트럼 영상의 세부정보를 최적화하여 영상을 획득하는 방법이다. 하지만, 픽셀 기반의 최적화 과정에 있어 색 왜곡과 다른 잡음을 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 색 왜곡과 잡음을 개선하기 위해 영역 기반의 가중치 맵을 최적화 방법에 적용하여 색 왜곡을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상에 대하여 Canny 에지 검출 방법을 사용하여 영상의 윤곽을 검출하였다. 이를 가중치 맵으로 최적화방법에 적용함으로, 세부 영역에 대하여 UV/IR 플래시 영상의 정보에 가중치를 부여하고, 평탄한 영역에 대하여 가시광 영상의 색 정보를 가중치를 부여하여 색 왜곡을 개선하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 실험을 통하여 제안한 방법과 이전방법을 비교하였고, 객관적 평가와 주관적 평가 모두 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 저장장치인 플래시 메모리의 특징과 플래시 메모리의 단점인 지움 횟수 제한과 느린 지움 속도를 극복하는 지움 정책의 종류를 살펴보고 그 중에서 CAT 기법의 랜덤 쓰기에서의 지움 횟수 증가와 지움 평준화를 위한 비효율성이라는 단점을 개선한 지움 정책을 제시한다. 개선된 지움 정책은 CAT 기법에 쓰기 패턴을 기반한 가중치를 부여해 랜덤 쓰기에서의 성능 하락과 지움 평준화의 비효율성을 보완하는 것이다. 이 때 사용되는 사용자의 쓰기 패턴 파악은 유효한(valid) 데이터 블록과 유효하지 않은(invalid) 데이터 블록의 리스트를 만들어 그 시간 값의 평균을 이용한다.
본 연구는 데이터마이닝 기법을 이용하여 건강보험청구료에 있어서 이상정도가 심한 요양기관을 탐지하고, 실제 의료영역에 적용하기 위한 시스템 개발을 목적으로 한다. 현재 건강보험 심사평가원의 이상탐지시스템은 평가대상이 되는 항목을 개별적으로 평가하고, 탐지된 기관의 선정 이유에 대한 근거제시가 부족한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 항목을 종합적으로 평가할 수 있는 정량적 지표를 설계하고, 항목들의 상대적 중요도를 파악할 수 있도록 항목들에 대한 가중치 부여한다. 또한 지표에서 얻어진 값으로 등급을 구분하고, 의사결정나무기법(decision tree)를 이용하여 해석력을 높이는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 SIFT 와 particle 특징 궤적을 이용한 새로운 행동 인식 시스템을 제안한다. 먼저, 영상에서 중요한 지역적 특징 정보를 얻기 위하여 SIFT 특징 점들을 탐지하고, 탐지한 특징 점들을 SIFT descriptor matching 기법을 이용하여 그 궤적을 추출한다. 또한, SIFT 특징 궤적들의 수량이 적은점과 영상내의 조명변화, 부분적 가려짐 등의 변화로 인해 SIFT 특징 궤적이 종종 없어지는 단점을 보완하기 위하여, SIFT 특징 궤적 주위에 particle 점들을 탐지하고, dense optical flow 기법을 기반으로 그 특징 궤적을 추출한다. 그리고 SIFT 와 particle 궤적의 중요도를 조절하기 위해 가중치를 부여한다. 제안한 행동 인식 시스템의 효율성을 범용 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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