• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.233-244
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• 2011

현 OLAP 체제에서는 모든 계층구조 스키마가 분배적으로 되는 경우에만 제대로 구현되며, 실세계에서 생길 수 있는 여러 비분배적 계층구조 스키마의 경우는 구현 불가능하다. 이전 연구에서는 집성에 있어서 현실적으로 발생 할 수 있는 모든 계층구조 스키마를 하나의 분배적 계층구조와 일곱 개의 비분배적 계층구조 스키마로 분류한 바있다. 본 연구에서는 이러한 일곱 개의 비분배적 계층구조 스키마를 분배적 계층구조 스키마로 변환시키는 기법을 제안하고 있다. 우선적으로 복잡한 비분배적 계층구조 스키마를 더 단순한 계층구조 스키마로 분할시킨 다음, 이를 분배적 계층구조 스키마로 변환시키는 것이 이 기법의 특징이다. 따라서 이 기법은실세계에서 일어날 수 있는복잡한 계층구조 스키마를 현 OLAP 체제에서 구현 가능하게끔 해준다고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 방법은 구현의 관점과 스키마 설계의 관점에서 볼 때에 유용한 방법이 되리라 생각한다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.181-197
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• 2003

대역 분할 부호화(Sub-Band Coding: SBC)방식은 계층적 피라미드(hierarchical pyramid) 구조를 갖고 있어 움직임 예측 시 상위 계층에서는 전체적인 이동특성을 추정하고 하위 계층에서는 국부적인 세부 이동 특성을 추정할 수가 있어 실제 동영상 움직임 보상 성능이 매우 우수하다. 이와 같은 계층적 이동보상피라미드를 이용한 기존의 저대역(low-band) 이동보상 피라미드 방식에는 다음 두 가지 문제점들로 인해 매우 심각한 화질 저하가 발생한다. 첫째는 저대역 이동보상 피라미드의 각 계층에서 양자화기가 포함된 부호화기를 사용할 경우 하위 계층의 재생 영상일수록 상위 계층에서 누적된 양자화 오차(quantization error)들을 그대로 포함하기 때문에 연속된 영상에서의 정확한 이동 보상이 어렵게 된다. 둘째는 피라미드의 계층적 구조 모순으로 상위 계층예서 잘못된 움직임 추정(motion estimation)은 하위 계층으로 진행될수록 막대한 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 우선 대역분할 부호화 방식을 이용한 대역별 계층적 이동보상에 대한 수학적 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 제안되었던 통과 대역(pass-band) 이동보상 피라미드 방식이 누적된 양자화 오차 요인이 제거됨으로서 기존의 저대역 이동보상 피라미드에 비해 성능이 우수하다는 것을 이론적으로 분석하여 이를 증명하였다. 또한 계층적 이동보상 피라미드에서 매우 중요한 최고 계층의 초기 이동벡터 추정을 위하여 에지 패턴 분류를 이용한 이동벡터 추정 방식을 새로이 제안하였으며, 실험 결과 성능의 우수함이 입증되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1617-1625
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• 2010

최근 다양한 서비스 환경에 대해 적응적인 비디오 품질을 제공할 수 있는 계층 부호화 기술인 SVC 압축 기법의 표준화가 완료되었다. 본 논문에서는 SVC의 비디오 계층간 중요도의 특성을 고려하여 목표로 하는 일정한 계산 복잡도로 암호화 복잡도를 제어할 수 있는 계층적 암호화 기법을 제안한다. 특히, 다양한 서비스 환경에 대해 적응적인 SVC 비디오의 NAL unit의 계층적 분류에 따른 NAL unit의 중요도 분석과 그 중요도에 적합한 암호화 강도를 적용하는 기법을 제안한다. 암호화 시간에 대한 제어 능력과 부적합한 해독키에 의해 재생된 영상의 화질 비교를 통해 제안된 계층적 암호화 기법의 성능이 우수함을 검증한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권4호
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• pp.151-166
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• 2003

상품분류체계 중 가장 많이 사용하는 UNSPSC와 HS를 선정하여 각 상품분류체계의 구성 및 구조와 그 특징을 파악하고 분류명에 대한 온톨로지를 분석하였다. 상품분류체계의 번호체계 및 각 자릿수에 대한 이해를 충분히 하고 UML을 이용하여 모델링을 하였다. 상품분류체계 중 대상 범위에 대한 토픽맵을 개발한 뒤 그래프로 표현하고 최종적으로 개별 상품분류체계에 대한 토픽맵을 통합하여 상품분류체계의 온톨로지를 통합함으로써 계층 및 구조가상이한 상품분류체계 간의 정보교환을 용이하게 할 수 있게 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.582-587
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• 2021

한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.

• 인지과학
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• 제10권1호
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• pp.25-43
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• 1999

본 연구는 사이버 공간에서 사용자와 시스템간의 상호작용을 도울 수 있는 구조디자인 설계에 초점을 맞추고 있다. 구조디자인이란 인터페이스를 구성하는 개별화면이 어떻게 분류되며 이에 따라서 화면내의 정보가 어떻게 표현되어야 하는지를 결정하는 것이다. 본 연구에서는 사이버 쇼핑몰 안에서 쇼핑만족과 항해 편리성을 높일 수 있는 구조디자인을 설계하기 위한 방안으로 교차적 연결과 다 계층 구조를 제시하였다. 교차적 연결이란 여러 가지 범주화 기준이 적용된 정보공간 사이를 연결시켜주고 것이고, 다 계층 구조란 동일한 정보공간에 대해서 여러 가지 기준을 가지고 각 기준에서 바라본 관점으로 정보공간을 표현해주는 구조이다. 본 연구에서는 교차적 연결과 다 계층 구조의 유용성 검증을 위한 두 단계의 실험을 사이버 쇼핑몰을 대상으로 실시하였다. 제1단계 실험은 사용자의 특정 정보 공간에 대한 인지적 틀, 즉 상품 정보 공간에 대한 사용자 관점에서의 다양한 범주화 기준을 파악함으로써 사이버 쇼핑몰의 기본 상품분류체계를 개발하였으며, 제2단계 실험은 1단계 실험결과를 바탕으로 교차적 연결과 다 계층 구조를 사용한 쇼핑몰 구조에 대한 유용성을 검증하는 것이었다. 그 검증 결과는 교차적 연결 측면에서는 교차적 연결이 제공되는 쇼핑몰이 제공되지 않는 쇼핑몰 보다 항해 편리성이 높은 것으로 나왔다. 그리고 이 교차적 연결이 다 층 구조상에서 제공되는 것보다는 단일 계층 구조상에서 제공되는 것이 항해 편리성을 높이고 있다. 한편, 계층구조측면에서는 단일 계층 구조가 제공되는 쇼핑몰이 다 계층 구조가 제공되는 쇼핑몰보다 항해만족과 항해 편리성이 높은 것으로 나왔다. 이를 기초로 본 연구는 이러한 결과에 대한 토론 및 쇼핑몰 구축상의 시사점을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3D호
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• pp.347-356
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• 2009

본 연구는 기존의 도로기능분류 정의와 방법론을 벗어나 교통특성에 따른 도로분류 방법론인 도로특성분류를 기초로 분석을 수행하였다. 도로특성분류에 대한 일련의 과정 중에서 다양한 교통특성을 반영하는 설명변수를 기초로 요인점수를 산출하고, 동질한 도로구간을 그룹핑하는 군집화 분석과정과 적정 군집수 도출에 따른 군집결과비교에 본 연구는 초점을 맞추었다. 도로분류를 위해 병합적 계층 군집분석인 Ward법, 비계층적 군집분석인 K-means법, 자율신경 회로망을 이용한 K-SOM을 사용하여 비교분석하였다. 각 군집기법에 대한 결과를 토대로 비교분석한 결과, 군집 수 5 이하에서는 K-means법, 군집 수 14 이상에서는 Kohonen selforganizing maps가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 군집수 5~9사이에서는 Ward법과 Kmeans법의 군집 성능이 불규칙한 패턴을 보임에 따라 세밀한 결과분석을 통해 우수성을 결정하는 것이 바람직할 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 교통특성을 고려한 도로구간의 군집 속성을 분석하고 예측하는 분류화 작업에 중요한 기초적인 자료로 사용될 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.407-419
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• 2022

반도체는 제조 공정이 복잡하고 길어 결함이 발생될 때 빠른 탐지와 조치가 이뤄져야 결함으로 인한 손실을 최소화할 수 있다. 테스트 공정을 거쳐 구성된 웨이퍼 빈 맵(WBM)의 체계적인 패턴을 탐지하고 분류함으로써 문제의 원인을 유추할 수 있다. 이 작업은 수작업으로 이뤄지기 때문에 대량의 웨이퍼를 단 시간에 처리하는 데 한계가 있다. 본 논문은 웨이퍼 빈 맵의 정상 여부를 구분하기 위해 계층적 군집 분석을 활용한 새로운 결함 패턴 탐지 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 여러 장점이 있다. 군집의 수를 알 필요가 없으며 군집분석의 조율 모수가 적고 직관적이다. 동일한 크기의 웨이퍼와 다이(die)에서는 동일한 조율 모수를 가지므로 대량의 웨이퍼도 빠르게 결함을 탐지할 수 있다. 소량의 결함 데이터만 있어도 그리고 데이터의 결함비율을 가정하지 않더라도 기계학습 모형을 훈련할 수 있다. 제조 특성상 결함 데이터는 구하기 어렵고 결함의 비율이 수시로 바뀔 수 있기 때문에 필요하다. 또한 신규 패턴 발생시에도 안정적으로 탐지한다. 대만 반도체 기업에서 공개한 실제 웨이퍼 빈 맵 데이터(WM-811K)로 실험하였다. 계층적 군집 분석을 이용한 결함 패턴탐지는 불량의 재현율이 96.31%로 기존의 공간 필터(spatial filter)보다 우수함을 보여준다. 결함 분류는 혼합 유형에 장점이 있는 계층적 군집 분석을 그대로 사용한다. 직선형과 곡선형의 긁힘(scratch) 결함의 특징에 각각 주성분 분석의 고유값과 2차 다항식의 결정계수를 이용하고 랜덤 포레스트 분류기를 이용한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.385-397
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• 2018

본 연구는 청소년의 건강상태에 대한 잠재계층유형을 확인하고, 이를 토대로 가족유형별 청소년의 건강에 대한 사회자본 영향력을 검증하였다. 이를 위해 "2015 한국 아동 청소년 인권실태" 자료를 활용하여, 중학교와 고등학교에 재학중인 청소년 6,912명의 자료를 분석하였다. 우선 청소년의 건강상태에 대한 잠재계층은 3개의 집단으로 분류되었다. 다음으로 다항로지스틱 회귀분석을 이용하여 잠재계층별 청소년의 건강에 대한 사회자본의 영향을 살펴본 결과, 양부모가정과 한부모가정 청소년 모두 가정 사회자본과 학교 사회자본의 수준이 높을수록 건강집단에 속할 확률이 높게 나타났다. 그러나 지역사회 사회자본에 있어서는 양부모가정과 한부모가정 청소년은 다른 양상을 보였다. 한부모가정 청소년의 경우 건강에 대한 지역사회 사회자본의 영향력은 유의미하지 않았다. 이러한 분석결과를 토대로 연구의 함의와 실천적 제언 및 후속 연구 과제를 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.205-211
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• 2019

스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.