본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.
베이지안 다중 검정방법(multiple hypothesis test)은 여러 통계모형에서 성공적인 결과를 주는 것으로 알려져있다. 일반적으로, 베이지안 가설검정은 고려중인 모형에 대한 사후확률을 계산하여 가장 높은 확률은 갖는 모형을 선택하기 때문에 귀무가설의 기각여부에만 관심을 가지는 고전적인 분산분석 검정과는 달리 좀 더 구체적인 모형을 선택할 수 있는 장점이 있다. 이 논문에서는 독립이면서 로그정규분포를 따르는 K($\geq$3)개 모집단의 모수에 대한 가설 검정방법으로 O’Hagan(1995)이 제안한 부분 베이즈 요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위하여 실제 자료의 분석과 모의 실험을 이용하여 고전적인 검정방법과 그 결과를 비교한다.
본 논문에서는, 폐 종류 음영검출에 대해서 다중해상도 필터를 에너지 차분 영상에 적용하여 기존 방법과의 비교평가 및 폐 종류 음영검출 자체에 관하여 그 검출성능에 영향을 주는 요인을 선택해서 분석을 하였다. 다시말해서, 폐 종류 음영 검출자체에 관해서 복수의 분석인자를 선택해서 복수의 관점에서 성능을 분석하였다. 즉, 영상 인자로서 보통 X선 영상 및 에너지 차분영상을, 검출필터 인자로서 라플라시안-가우시안 필터, 최소방향 차분필터 및 본 연구에서 제안하는 다중해상도 필터를 선택해서 분석을 하였다. 그 결과, 폐 종류 음영검출에 있어서 에너지 차분 영상의 유효성, 최소방향 차분필터의 보통 X선 영상에서의 효과 및 다중해상도 필터의 에너지 차분 영상에 있어서의 유효성을 식견으로서 터득하게 되었다.
본 논문에서는 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI)의 내용을 나타내는 특성값과 영역의 위치를 함께 고려하여 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 검색 대상 이미지를 일정 크기의 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 가장 근접하는 특성을 가진 블록을 선택한다. 블록의 특성값은 MPEG-7의 도미넌트 컬러 기술자를 사용한다. 사용자가 선택한 블록의 특성값과 함께 블록의 위치를 측정한 후, 검색 대상 이미지의 블록들의 특성값 및 위치와 비교하여 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 실험결과 제안한 방법이 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 다중 ROI의 내용과 위치를 함께 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
초고속 접속을 위한 차세대 광대역 무선 이동 통신 기술의 하나로서, 중계기를 활용한 다중 입출력 기술이 유력하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 채널 선택적 중계기 기반의 다중 입출력 전송 시스템을 제안한다. 중계기와 단말기 사이의 채널 상태에 따라 선택적으로 부채널을 사용함으로써 수신 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 실험 결과를 통해, 제안된 중계기 기반 시스템의 성능이 기존의 시스템 성능보다 우수한 특성을 나타냄을 확인하였다.
최근 스마트폰과 같은 모바일 단말기는 데이터 통신을 위해 3G, WiFi, WiBro, LTE 와 같은 다수의 네트워크 인터페이스를 가지고 있다. 또한 이와 같은 모바일 단말기는 대부분 배터리로 동작하기 때문에 에너지 효율성은 매우 중요한 요소이다. 따라서 해당 단말이 통신을 할 때, 주변 네트워크 환경에 따라 에너지, 통신비용 등을 고려하여 최적의 네트워크를 선택하여 사용할 수 있다. 이 때 주변 네트워크 환경에 따라 최적의 네트워크 인터페이스를 탐색하고 선택하는 것은 사용자의 명시적인 선택이나 주기적인 탐색 방법 등이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 탐색 주기에 따른 다중 네트워크 인터페이스 단말기의 에너지 효율성을 분석하고 효율적으로 네트워크 인터페이스를 선택하는 미들웨어의 프로토타입을 구현하고 평가하였다.
데이터마이닝의 사전 단계에서 데이터의 차원(Dimensionality)을 줄이기 위한 단계로서 많은 요소선택(Feature Selection) 방법들이 개발되었다. 이 방법은 결과를 예측하거나 데이터를 설명하고자 할 때 어떤 요소들이 관련이 있는지를 결정하는 과정을 포함한다. 또한 이 방법은 데이터의 크기에 대한 확장성 (Scalability)를 향상시키며 학습 모델을 더욱 이해하기 쉽도록 줄 수 있다. 이 논문에서는 NP(Nested Partition) 방법을 사용한 최적화 기반의 새로운 요소선택 방법을 NP 구조의 기본적인 이론 근거와 함께 제안한다. 또 한 편으로 많은 요소선택 방법들이 다중 형태의 데이터를 처리하는데 한계를 가지고 있는데, NP 기반의 요소선택 방법에 다중 형태의 데이터를 처리할 수 있도록 하는 요소 성능 평가도구(Evaluators)를 도입하여 이를 극복하고자 한다. 또한 어떤 평가도구가 특정 데이터 형태에서 더욱 좋은 결과를 보이는지를 실험 결과와 함께 제시하였다.
본 논문에서는 내용 기반 음악 범주 분류 시스템에서 다중 범주를 위한 특징벡터 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 분리 성능을 측정할 때 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model: GMM)을 기반으로 GMM separation score을 측정함으로써 확률분포 및 분리 성능 추정의 정확도를 높였고, sequential forward selection 방법을 개선하여 이전까지 선택된 특징벡터들이 분리를 잘 하지 못하는 범주들을 기준으로 다음 특징벡터를 선택하는 알고리즘을 제안하여 다중 범주 분류의 성능을 높였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 특징벡터 선택 알고리즘과 기존의 알고리즘으로 특징벡터를 선택한 후 GMM classifier와 k-NN classifier를 이용하여 분류 성능을 평가하였다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 3%에서 8% 정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터의 분류 실험에서는 분류 정확도 측면에서 5%에서 10% 향상된 좋은 성능을 보였다.
다중 네트워크 인터페이스 단말과 멀티 네트워크 환경간의 통신을 위한 네트워크 구조에 관한 기존 연구는 GLL, A-MAC처럼 멀티네트워크 자원관리에 초점을 둔 프로토콜 연구가 대부분이며 이 프로토콜들은 2.5 계층, 즉, 네트워크 계층과 데이터 링크 계층 사이에 위치하여 응용을 위해서 다중 인터페이스 중 하나의 인터페이스를 선택할 수 있는 기능을 제공한다. 따라서 기존 연구에 초점은 기존 통신 프로토콜 및 인터넷 구조의 변화를 최소화 할 수 있으나 단말내의 응용이 다중 네트워크 인터페이스를 효율적으로 사용할 수 있는 기술은 아니다. 본 연구에서는 기존 통신 프로토콜 및 인터넷 구조에서 단말이 다중 네트워크 인터페이스 사용 시 발생하는 계층별 문제점 및 IETF MIF WG 표준화 동향을 분석한다. 특히 응용 계층이 멀티 네트워크 인터페이스 기반의 멀티 연결을 지원하지 못하는 문제점, 전송 계층에서의 다중 연결 시 발생하는 문제점, 네트워크 계층에서 다중 인터페이스별로 할당된 IP 주소에 대한 처리문제, 다중 인터페이스 라우팅 문제, Split DNS 문제, 응용별 서비스 요구에 적응적인 인터페이스 선택 방법에 관한 문제를 정의하고 이를 해결하기 위한 연구 방향을 제시한다.
본 논문은 협력 무선 통신 시스템에서 역방향 링크의 제한된 피드백 채널을 통해 AT(Access Terminal)로부터 전달된 부분적인 채널 정보만을 이용하여, 인접 BTS(Base Transceiver Station)에 의한 타 셀 간섭을 효과적으로 억제하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술을 제안하였다. 제안하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술에서, AT는 각 링크별로 다중 사용자 다이버시티 이득을 최대화 하는 최적의 전송 모드를 선택하고 이를 피드백하며, 클러스터 스케줄러는 각 전송 모드별로 동일 전송 모드를 선택하는 AT들에 대해 스케줄링을 수행하고, 최대 스케줄링 우선 순위를 제공하는 클러스터의 전송 모드와 해당 AT들을 선택한다. 또한, 다중 사용자 다이버시티 이득을 증가시키기 위해, 각 AT별로 다수의 선호하는 전송 모드를 피드백하는 확장된 전송 모드 피드백 방식을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기술이 시스템의 상향 링크 피드백의 허용된 용량에 따라 최적의 피드백 방식을 선택함으로써 시스템 전송 용량을 상당히 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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