대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하고자 하는 연구가 활발하며, 수량 데이터의 항복에도 적용할 수 있도록 이들 방법을 확장하는 연구가 최근에 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량 데이터 항목을 이진 항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합을 생성할 때, 수량 데이터 항목의 정의 영역 내에서 특정 영역에 집중하여 발생하는 특성인 지역성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 세밀의 정도를 판단하여 활용할 수 있는 생성순서 정보도 포함하고 있어, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화한 수 있는 특징이 있다. 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
OFDM 방식을 다중 반송파 변조방식(Multi-Carrier Modulation)의 일종으로 다수의 부반송파를 이용하여 전송신호를 병렬로 전송하는 방식이다. OFDM 시스템에서는 심볼간의 간섭을 줄이기 위해 보호구간을 삽입하여 송신한다. 이 보호구간은 유효 데이터 구간의 일부분을 복사하여 신호의 앞부분에 첨가하는 것으로 복조에 사용되지 않는 여분의 신호이다. 수신된 OFDM 신호를 복조하기 위해 FFT를 사용하는데 FFT의 입력에는 보호구간을 제외한 유효 데이터 부분만을 이용해야 한다. 이 때 보호구간 제거를 위해 사용되는 것이 FFT 윈도우이다. 이 논문에서는 반송파 주파수 옵셋의 영향을 받지 않는 대략적인 FFT 윈도우 위치 복원에 대한 알고리즘을 제안하고 AWGN과 20개의 다중경로 채널 환경에서 컴퓨터 모의 수행으로 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
최근에는 데이터를 획득 및 처리하는 방법의 향상으로 인하여 연속적이고 실시간으로 발생되는 데이터를 처리하는 응용이 증가하고 있다. 그러한 응용에서 연관규칙을 추출하기 위해서는 새로운 방식을 사용하여 빈발항목집합을 찾아내야 한다. 기존의 빈발항목을 발견하는 방식에서는 전체 데이터베이스를 반복적으로 읽으면서 처리해야 한다. 그러나 실시간이고 연속적으로 발생하는 데이터를 처리하는 응용에서는 반복적으로 여러 번 데이터를 읽을 수 없기 때문에 일정 구간의 데이터를 한 번만 읽고 처리해야 한다. 따라서 본 논문에서는 입력되는 데이터 구간을 한 번만 읽고 최대 빈발항목 집합의 크기와 해당 빈발항목을 추정함으로써 필요한 연관규칙탐사를 가능하게 하는 빈발항목 추정 기법을 제안한다.
비 트랜잭션 데이터를 대상으로 연관 규칙을 도출하기 위해서, 데이터의 속성들을 구간화하는 기법들이 활발하게 연구되었다. 이러한 기존의 연구들은 구간화 단계에서 구간 범위의 변화에 따른 연관 규칙의 신뢰도 변화를 반영하지 않고, 구간화 단계와 연관 규칙을 도출하는 단계들을 독립적으로 수행하였다. 이로 인해 속성들의 구간이 부적절하게 설정되고, 이 결과 높은 신뢰도를 갖는 연관 규칙들이 최종 결과에서 누락된다. 따라서 본 논문에서는 속성들을 구간화하는 단계와 연관 규칙들을 도출하는 단계를 병합하여 동시에 수행함으로써, 가장 신뢰도가 높은 연관규칙들을 도출할 수 있는 구간을 설정하는 방안을 제안한다. 이를 위해서 연관 규칙의 우변의 속성들을 대상으로 계층적 클러스터링을 수행하고, 각 클러스터들에 대해서 특성 분석을 수행한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 기존의 기법들에 비해서 높은 신뢰도를 갖는 연관 규칙들을 발견하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 인장과 압축실험 데이터를 사용하여 재료의 응력-변형률 곡선을 얻었다. 시편에 네킹 현상이 발생하기 전에는 인장실험의 결과를 토대로 각 재료의 영률값과 항복강도를 찾았다. 이후 비선형 거동은 압축실험의 데이터를 이용해 나타냈다. 이렇게 얻어진 재료의 실제응력-변형률 곡선을 구간 멱함수법을 사용해 변형률 구간별로 회귀하였다. 회귀하여 구한 곡선과 실제 재료의 응력-변형률 곡선을 비교해 최적 회귀방법과 상응하는 변형률 회귀구간을 찾았다. 하나와 두 변수에 의한 회귀를 혼용하면 가장 적절한 회귀 방법이 얻어진다. 우선 두 변수들로 회귀하여 항복강도를 찾는다. 뤼더변형률이 없는 재료의 항복강도를 예측에는 초기구간 데이터만을 이용해야 오차를 최소화 할 수 있다. 한편 뤼더변형률이 재료들은 곡선의 후반부 데이터를 사용해야 정확한 물성치를 찾아낼 수 있다. 이어 항복 강도가 구해진 상황에서 응력-변형률 곡선의 전체 데이터를 사용해, n을 단일변수로 하여 회귀한다. 여기서 얻은 항복강도와 n을 이용하면 실제 실험 응력-변형률 곡선을 가장 유사하게 따라가는 회귀곡선을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 국도 아스팔트 포장의 포장파손예측모델을 개발하기 위한 장기 공용성 관측 구간을 선정하였다. 관측 구간의 선정을 위하여 신설 포장 구간 및 덧씌우기 포장 구간에 대한 실험계획표를 작성하였고, 실험계획표의 각 셀에 해당되는 구간은 국도 데이터 베이스를 이용하여 예비 관측 구간을 선정하였고, 현장 조사를 통하여 최종 관측 구간을 선정하였다. 선정된 관측 구간의 단위 연장은 200m이며, 신설 포장 구간 47개소 및 덧씌우기 포장 구간 48개소가 선정되었다. 선정된 관측 구간에 대하여 시간의 변화 또는 교통량의 변화에 따른 포장 상태를 바탕으로 균열 및 러팅에 관한 1차 분석 작업을 진행하였다. 향후 포장 관련 다양한 정보가 데이터 베이스에 구축된 후 통계분석을 통하여 포장 파손 예측 모형이 개발되어야 할 것이다.
일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 필드의 추가, 삭제에 의해 데이터 큐브의 확장과 서로 다른 시간구간의 뷰가 존재함을 밝히고 이에 따른 두 가지 문제점을 제안한다. 첫째 새로 추가된 필드에 따라 이전 데이터를 변화할 것인가\ulcorner 둘째 필드의 추가로 불필요해진 실체화된 뷰를 계속 유지할 것인가\ulcorner 이를 해결하기 위해 메타데이타를 통하여 데이터 큐브의 재구성이나 불필요한 뷰의 실체와 없이 다른 시간구간의 실체화된 뷰를 효과적으로 사용하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 시간 축을 고려함으로써 데이터 큐브의 격자구조를 따라 의존관계의 뷰들을 부분적으로 사용하고 결과를 결합하는 방식이다. 성능평가를 통하여 데이터 웨어하우스의 변화 시 기존의 기법보다 좋은 질의처리 성능을 가짐을 보인다. 보다 빠른 질의처리를 위하여 데이터 큐브를 사용하고, 큐브를 구성하는 뷰들을 실체화 한다. 하지만 새로운 필드의 추가나 삭제와 같은 데이터 웨어하우스의 변화, 성장에 의해 구조변화 등의 문제가 발생하고, 이에 대하여 적절해 대응할 필요가 있다.
최근에 대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하고자 하는 연구가 활발하며, 수량항목에도 적용할 수 있도록 이들 방법을 확장하는 연구도 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량항목을 이진 항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합을 생성할 때, 수량 항목의 정의 영역 내에서 특정 영역에 집중하여 발생하는 특성인 지역성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 세밀도를 판단하여 활용할 수 있는 생성순서 정보도 포함하고 있어, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화할 수 있는 특징이 있다. 인구센서스 등 실 데이터를 사용한 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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