본 연구의 목적은 정성적인 개인의 공간 행동을 파악하고 행동 원인을 유추해 볼 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 이동 객체의 단순한 기하학적인 움직임에 초점을 맞추는 것을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화 내지는 상호작용을 파악하여 이동 객체의 행동 특성을 분석할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 특정 지역의 경계 근처에서의 이동 객체의 움직임에 중점을 두고 분석하였다. 이동 객체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법을 이용하여 정성적인 개인 공간행위 특성을 파악하였다. 본 연구에서는, 이러한 객체를 시공간적으로 확장된 점(STEP)이라 명명하였으며, 그 영향력 범위를 그 객체의 위치와 함께 잠재적 사건이나 주변과의 상호작용이 가능한 구역으로 정의한다. STEP과 특정공간간의 관계 정량화를 위해, 위상 데이터 모델을 기반으로 2차원 공간에서의 특정 영역과 STEP 사이의 위상 관계를 나타내는 12 교차점 모델이 이용되었다. 이 연구에서는 이러한 STEP 개념의 관점에서, GPS추적 데이터를 이용한 프로토타입 응용 분석결과가 제공되었다.
본 연구는 목록규칙 분석을 바탕으로 도서관 목록과 사회적 목록을 비교 분석함으로써 두 영역의 본질적인 특성과 상호관계를 파악하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 두 영역을 대표하는 목록규칙을 선정하고, 도서관 목록규칙과 사회적 목록규칙의 상대적 비교를 통해 각각의 본질적 특성, 목적, 기반 원칙, 전개 발전 방향, 목록규칙 작성의 주체, 존재와 작성 방식 등을 분석하였다. 또한 목록규칙을 분량과 구성, 총칙의 내용, 개인과 저작을 중심으로 한 개체의 속성과 관계, 주제 목록의 측면에서 상호 비교하여 두 영역 목록규칙간의 유사성과 차별성을 파악하고, 이를 통해 사회적 목록규칙의 목록 작성 단계별 적용 특성을 도출하였다. 이러한 연구를 통해 향후 정보조직 생태계를 전망하고 정보조직의 전개 및 발전 방향을 파악하는 근거로 삼을 수 있다는 점에 본 연구의 의의를 둘 수 있다.
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.
소프트웨어의 규모가 커지고 복잡성이 증가함에 따라 소프트웨어의 유지보수가 보다 중요해지고 있으며 유지보수성에 많은 영향을 미치는 요인 중 하나는 소스코드 가독성이다. 가독성의 90% 이상 영향을 끼치는 요인은 소스코드에서 사용되는 식별자들의 이름이며 이를 위한 기존 연구들에서는 클래스의 식별자로 사용된 어휘를 이용하여 식별자의 이름을 검증한다. 하지만 대부분의 관련 연구는 그 특성상 개체의 도메인 관련 특성만을 고려하게 되며 클래스 내의 어휘가 적절하지 못한 경우 적용할 수 있는 범위가 한정적이라는 한계점이 있다. 본 논문에서는 클래스의 특성을 추출하여 의사결정트리 기법을 통해 기계학습을 시킨 후 클래스 역할 모델을 생성하며 이를 이용하여 이름을 검증할 대상 클래스의 역할에 해당하는 접미사를 추천하게 되어 클래스 이름 검증 보고서를 생성한다. 본 연구 기법의 효용성을 검증하기 위해 4개의 오픈소스 프로젝트에 대하여 본 연구 기법을 적용하였고 클래스 역할 정보를 담고 있는 5개의 접미사에 대해 정확도와 재현율, ROC 곡선과 같은 지표를 제시하였다.
인터넷을 통해 공개되고 있는 요리 레시피에 대한 분류 및 평가는 작성자의 문화적 배경, 요리능력, 요리 경험, 선호도 등 주관적 기준에 따라 제시되고 있다. 이 연구에서는 요리 난이도를 측정하기 위한 척도로서 정보 엔트로피 개념을 통해 객관화한다. 또한 요리의 공통 엔트로피를 계산하여 레시피 사이의 유사성을 측정하고, 레시피를 개체로 하는 유사도 기반의 사회연결망을 생성한다. 요리난이도를 측정한 결과, 동태해물찜(한식), 베지테리안 라자냐(이탈리아) 등은 요리난이도 측면에서 가장 어려운 요리로, 초고추장(한식)과 두부스테이크(이탈리아)는 가장 쉬운 요리로 나타났고, 레시피 연결망의 거리공간을 통해 한식과 아시아 요리는 유사성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 활용적 측면에서 특정 요리와 유사한 요리는 무엇인지, 요리를 대체할 수 있는 유사한 요리 그룹은 어떤 것이 있는지, 요리용이성 관점에서 식단을 준비할 때 가장 합리적인 계획은 무엇인지를 보여주었다.
비행 시뮬레이터에서는 조종사에게 실제와 흡사한 가상현실을 제공하기 위해서는 원활하면서 현실감 있는 이미지 처리를 위한 일정한 렌더링 속도가 요구된다. 하지만 고해상도 지형 데이터를 사용하는 경우, 개체의 증가로 인해 렌더링 속도가 감소하거나 속도의 변동이 큰 경우가 발생하는 경우가 발생하므로 기존의 연구들은 이를 해결하기 위하여 Level of Detail (LOD)를 적용한다. 하지만, LOD기법의 경우 정점 수가 늘어난 것을 감지한 이후 레벨의 변경을 적용하므로 화면의 변화가 감지되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 예측 알고리즘을 통해 다음 시점에서 늘어날 렌더링 데이터에 대한 과부하를 예측하고 미리 LOD의 레벨을 조절하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법을 검증하기 위해서 예측 데이터와 실제 데이터와 비교하였고 그 결과 LOD 레벨을 조절하였을 때 정점수가 줄어들고 FPS 수치가 변화하는 모습을 보여주었다.
클러스터링 기법은 탐색적 자료 분석 기법으로 알려진 중요한 데이터마이닝 기법 중 하나로서 패턴 인식, 원격 탐사 등의 분야에 사용되고 있다. 이 방법을 이용하여 데이터의 기본 구조를 추출하고, 개체의 군집화 혹은 군집의 계층을 조직한다. 기상 레이더는 대기 중에 존재하는 물체에서 반사되는 신호를 이용하여 관측을 수행하고, 해당 좌표에 데이터를 저장하는 원리로 동작하는데, 이를 분석하기 위해서는 흩어져있는 레이더 데이터를 유사도를 바탕으로 강수에코와 비강수에코를 구분하여 군집화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 레이더 데이터에 적용하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있을 경우 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 퍼지 로직과 계층적 클러스터링 기법을 접목하여 유사도를 판별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 사례를 바탕으로 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법을 적용한 결과, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있는 경우 기존 기법보다 좋은 결과를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 수달이 선호하는 서식환경 알아보기 위하여 수달의 배설물을 이용한 서식 환경 분석과 육안 분석 방법을 수행하였다. 강원도 홍천군 화촌면 일대의 홍천강 상류 수계인 내촌천과 군업천 두 하천을 연구지역으로 선정하였다. 2009년5월, 6월, 7월, 8월, 9월, 10월, 11월, 2010년 11월 총 8회의 조사기간 동안 총 478개의 수달의 서식흔적 (배설물, 분비물, 족흔 등)을 발견하였다. 수달의 서식흔적이 발견되는 지점의 하천환경은 대체로 하천의 깊이가 얕은 곳(0.5-1m)과 유속이 느린 곳(5m/sec)으로 나타났다. 또한, 바위와 기반암에서 많은 서식흔적을 발견하였지만, 제방과 같은 인공구조물에서는 거의 서식흔적을 발견하지 못하였다. 이러한 수달의 서식환경과 식이물 분석을 통한 수달의 생태학적 연구는 수달 개체군의 보전과 수달 서식지의 보호를 위한 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
상호참조해결은 문서 내에서 선행하는 명사구와 현재 등장한 명사구 간에 같은 개체를 의미하는 지를 결정하는 문제로 정보 추출, 문서분류 및 요약, 질의응답 등에 적용된다. 본 논문은 상호참조해결의 규칙기반 방법 중 가장 성능이 좋은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 시스템을 한국어에 적용한다. 본 논문에서는 모든 명사구를 멘션(mention)으로 다루고 있으며, Stanford의 다 단계 시브 시스템과는 달리 멘션 추출을 위해 의존 구문 트리를 이용하고, 동적으로 한국어 약어 리스트를 구축한다. 또한 한국어 대명사를 참조하는데 있어 중심화 이론 중 중심의 전이적인 특성을 적용하여 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과 F1 값은 MUC 59.0%, B3 59.5%, Ceafe 63.5%, CoNLL(평균) 60.7%의 성능을 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 정적 및 동적인 상황 정보의 양이 무한대로 늘어나게 됨에 따라, 추천서비스에 있어서 정보 과부하 문제와 프라이버시 침해 문제가 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서버와의 교신 없이 고객 중심의 자체적인 정보처리와 고객들간 직접 커뮤니케이션을 통하여, 효율적이고 안전한 정보 획득이 가능하도록 P2P방식의 협업을 통하여 선호도가 유사한 다른 고객들의 상품에 대한 평가정보가 전달되는 추천서비스를 제안하였다. 제안한 추천방식은 협업필터링의 기본 법칙을 따르고 있지만, 현재 센서 네트워크에 접속해 있는 전체 고객를 대상으로 이웃 고객을 탐색하는 방법대신에 목표 고객 주위의 가까운 이웃을 지역적으로 탐색하는 방법을 채택하여 성능의 저하없이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간 추천이 가능하도록 하였다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 프로토타입의 통합 네트워크 시스템의 구현을 통해 실세계 상점에서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 활용 가능성을 제시하였다. 마지막으로 실제 모바일 회사의 데이터를 이용한 실험을 통하여 그 특징을 제시함으로써 향후 유비쿼터스 서비스 애플리케이션의 범용적인 추천모델을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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