웹의 급속한 성장으로 정보의 양이 많아졌지만 디자인의 비중이 커지면서 웹 문서에 대한 구조를 추출하는데 어려움이 있다. 웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서의 내용을 구조화하여 지속적으로 개선하면서 사용자의 특성과 행동 패턴에 따라 개인화 하여야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 웹 문서들 간의 정확한 구조를 추출하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 보다 웹 사이트의 정확한 구조를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹문서 태그의 하이퍼링크와 플래시 파일을 2진 형태의 문서로 불러 하이퍼링크를 추출하고 이를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프로 만든다. 하지만 이러한 웹 문서 태그 탐색 시 애플릿이나 스크립트 등에 숨어 있는 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점이 보완되어야 한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가 삭제함으로써 보다 신뢰성 높은 방향 그래프를 만든다.
프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.
본 논문에서는 필기 한글의 모양을 분석하고 그 결과를 표현하는 방법을 제안한다. 하나의 한글 문자를 구성하는 연결 요소 각각은 다수 개의 부품들로 분해되고 분해된 요소들을 표현하기 위해 골격선을 추출하였다. 추출된 골격선으로부터 속성 그래프를 이용하여 필기 한글 문자를 표현하였다.속성 그래프의 노느는 하나의 부품에 해당하고 제지는 그들간의 연결로 관계를 나타낸다. 노드와 에지에는 패턴의 모양을 나타내는 여러 가지 유용한 정보를 저장하였다.
대부분의 퍼즐 게임에서 발생 할 수 있는 중요한 문제 중 하나는 교착상태 문제이다. 본 논문에서는 이러한 교착상태를 해결하기 위해 퍼즐 게임을 그래프 기법으로 나타낸 뒤, 이를 이용한 새로운 교착상태 발견 기법인 Cycle Detection을 제안한다. 기존의 기법들은 알고리즘을 수행하는데 너무 많은 시간이 걸리거나, 패턴에 대한 데이터베이스가 구축되어 있어야 하기 때문에 실시간으로 교착상태를 발견하기엔 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 탐색해야 하는 노드의 개수를 최대한 줄이는 Local search 기법과 Pruning 기법을 적용하여 퍼즐 게임을 플레이하는 동안 실시간으로 교착상태를 발견할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 성능을 평가하기 위해 실제 퍼즐게임 환경에서 알고리즘을 수행하고, 그 결과로 검색하는 노드의 개수와 검색 시간을 기존의 기법과 비교하여 성능향상을 확인하였다.
본 논문의 이전 연구[1]에서 모바일 사용자들의 지난 상황데이터(context data)를 기반으로 다음 상황 예측을 위한 확률론적 방법을 제안하였다. 이 방법은 가중치를 나타내는 멀티그래프에 속하는 새로운 그래프 구조를 통한 확률론적 이론에 근거하여 일반적인 상황을 예측한다. 본 논문에서는 이전 연구보다 더 정확한 상황 예측을 위해 목표 상황과 관련된 상황데이터만을 선별하는 특징 선택 방법과 상황데이터가 적을 경우 균등분포를 가정하여 상황의 예측가능성을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 외에도 사용자의 다양한 생활 패턴에 대한 예측방법과 이동통신사 간의 고객정보를 보안성 있게 공유하기 위한 방법을 제시한다.
본 연구는 SNS 텍스트에서 형태소 분석기로 분석되지 않는 비정규토큰 유형 중 고빈도로 나타나는 의존명사 내포 어형의 형태소를 인식할 수 있는 LGG 기반 패턴문법 사전 구축과 그 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. SNS 텍스트에서는 기존의 정형화된 텍스트와 달리, 띄어쓰기 오류로 인한 미분석어가 매우 높은 빈도로 나타나는데, 특히 의존명사를 포함한 유형이 20% 이상을 차지하며 가장 빈번한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 의존명사를 내포한 비정규토큰의 띄어쓰기 오류 문제를 효과적으로 처리하기 위해, 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반한 패턴문법 사전을 구축하였다. 이를 SNS 코퍼스에 적용하여 성능을 평가한 결과, 정확률 91.28%, 재현율 89%, 조화 평균 90.13%의 성능을 통해 본 연구의 접근 방법론의 유용성과 구축 자원의 실효성을 입증하였다.
수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.
이 연구의 목적은 탄소 순환 관련 탄소 배출 시나리오를 통해 고등학교 학생들의 질량 보존의 개념을 확인하는 것이다. 이 연구를 위해 총 76명의 고등학교 2학년 학생들이 참여하였다. 연구 참여자들에게 2013년의 대기 중 이산화탄소 값이 2110년까지 ${\pm}15%$의 변화로 450 ppm와 340 ppm으로 점진적으로 증가 또는 감소되는 두 개의 시나리오를 제시하였다. 시나리오에 따라 연구 참여자들에게 이산화탄소의 배출량 궤적을 그리게 한 후, 이를 설명하게 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 대부분의 연구 참여자들은 탄소 배출 시나리오에 따른 이산화탄소 배출량과 자연적 순수 제거량에 대한 질량 보존의 추론보다는 이산화탄소 배출량은 앞으로도 계속해서 증가할 것이라는 결과를 나타내었다. 이는 연구 참여자들이 고등학교 지구과학 교과서의 탄소 배출과 관련된 그래프들 즉, 산업혁명 이후 최근까지의 인위적 이산화탄소 배출량 그래프, 대기 중 이산화탄소 농도 그래프, 평균 지구의 온도에 대한 그래프를 통해 이산화탄소 배출량이 계속해서 증가할 것이라는 패턴 매칭(pattern matching)을 생각하게 되었다는 것을 의미한다.
올해부터 시행되는 소프트웨어 교육의 초 중 고등교육에의 정규 교육과정 편성을 앞두고 유아를 대상으로 한 소프트웨어 교육에 대한 관심 역시 높아지고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 유치원 교사의 소프트웨어 교육에 대한 관심도를 관심중심수용모형(CBAM)을 통해 알아봄으로써 유아 소프트웨어교육의 도입을 위한 유아교사교육 방안에의 시사점을 얻고자 하였다. 이를 위해 B광역시 소재 유치원에 재직하고 있는 교사 219명을 대상으로 설문을 실시하였다. 수집된 자료는 간이 채점표를 적용하여 상대적 강도로 전환하고 이를 관심도 프로파일 그래프로 나타내었고 배경변인에 따른 관심도 차이를 알아보기 위해 독립 t 검증을 실시하였다. 연구결과, 유치원 교사의 소프트웨어 교육에 대한 관심도는 0단계(지각)가 가장 높고, 운영적, 개인적, 정보적 관심 순으로 높은 수준으로 나타나 대체적으로 비사용자 패턴을 띄었으나 전형적 비사용자 패턴에 비해 비판적 비사용자에 가까운 패턴을 나타내었다. 필요성 인식에 따른 소프트웨어교육에 대한 관심도에 차이를 분석한 결과 모든 단계에서 통계적으로 유의한 차이를 보였고, 교육 및 연수 경험에 따른 소프트웨어 교육에 대한 관심도 차이를 분석한 결과는 0단계(지각)에서만, 그리고 향후 실행 계획 유무에 따른 소프트웨어 교육에 대한 관심도 차이를 분석한 결과는 0단계(지각), 6단계(재초점)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 프로파일 그래프 형태는 전체 평균에 의한 패턴과 비교적 유사한 비사용자 형태를 유지하였다. 이러한 결과를 바탕으로 유아교사의 소프트웨어 교육에 대한 관심도 패턴을 전환시키고 소프트웨어 교육역량을 증진시키기 위한 방안이 제안되었다.
이동통신 네트워크의 위치영역 설계는 위치관리 비용을 최소화하도록 네트워크를 위치영역으로 분리하는 문제이다. 기존 위치영역 설계 관련 연구는 설계의 모수가 되는 호 발생률 및 셀 간 가입자 이동률을 고정된 것으로 가정하였다. 그러나 실제 환경에서의 두 모수는 시간에 따라 변화하고, 일정한 패턴을 나타내며, 시간 당 셀 내 인구에 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 인구유동 및 호 발생의 불확실성 및 시간에 따는 패턴 변화를 고려하여 기준 이상의 페이징 서비스 품질을 만족시키고, 비용을 최소화 하는 위치영역 설계 방식을 제안하였다. 모수의 변동에 일정 서비스 품질을 보장하기 위해 시간대 및 가동률 상한의 개념을 도입하여 추계적 문제를 정적 그래프 분리문제로 변환하였고, 이에 대한 솔루션은 Simulated Annealing을 응용한 경험적 최적해 도출 알고리즘을 이용하여 도출했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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