본 논문은 약 134 GB에 이르는 시간 가변 해양 볼륨 데이터론 효과적으로 가시화 하기 위한 두 가지 접근 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 고화질의 동영상을 생성하기 위한 오프라인 병렬 볼륨 렌더링 기법으로, 볼륨광선추적법과 등가면 기법을 통합한 렌더링 알고리즘을 적용하여 고해상도의 영상을 생성할 수 있다. 두 번째 방법은, 그래픽스 하드웨어 가속기능을 통해 대화식 가시화가 가능한 멀티 파이프 렌더링을 구현하는 것으로, 복수개의 그래픽스 파이프라인과 3차원 텍스춰 맵핑 가속기능을 이용해 시간의 변화에 따른 해양의 변화를 효과적으로 가시화하고 분석할 수 있다.
음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.
정보화 서비스를 제공하기 위해서는 사실 기반의 데이터, 데이터의 전달을 위한 네트워크기술, 그리고, 정보를 원하는 목적에 맞게 처리하여 원하는 사용자에게 전달하여 부가적인 가치를 부여하게 하는 응용 소프트웨어로 크게 나눌 수 있을 것이다. 이러한 응용 소프트웨어 중에는 기술적, 관리적, 문서적인 측면에서 체계적으로 관리되어 있지 않아, 그 상품성을 제대로 인정 받지 못해 진정한 가치를 평가 받고 있지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일반 응용 소프트웨어를 상품화하여 제대로 그 가치를 평가 받을 수 있도록 준비하는 과정을 제안하고자 한다.
본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.
본 연구는 국회의 기명투표 분석에 적용될 수 있는 베이즈 방법론을 사용하여 지난 18대 국회에서 처리된 2,389개의 법안에 대한 표결기록을 분석하였다. 기명투표 분석은 의정연구에 관련된 이론적 가설의 실증적 검증을 위한 기초 데이터를 제공하는 경우가 많아 정치학 연구 전반의 발전을 위해 매우 중요한 의미를 가진다. 기명투표 분석에 있어 베이즈 방법론은 기존의 빈도주의적 방법론을 적용할 때 발생할 수 있는 통계적 문제들에 대한 훌륭한 대안을 제시한다. 본 연구에서는 Clinton 등 (2004)가 제안한 베이지언 방법론을 적용, 18대 국회에서 처리된 모든 법안에 대한 표결기록을 분석하여 개별 의원들의 최대선호점(ideal points)과 신뢰구간을 추정했다. 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성 을 보여주기 위해 시범적으로 두 가지 경우에 대한 분석을 실시하였다. 하나는 널리 알려진 세 개의 의원 소모임의 최대선호점을 살펴봄으로써 한국 의회 내에 유의미한 표결성향의 스펙트럼이 존재하는지를 살펴보았다. 다른 하나는 제안된 방법론을 활용하여 어떻게 이론적 가설의 검증이 이루어질 수 있는지를 보여주기 위해 18대 국회의 '중간축'과 '몸싸움 방지축'의 위치와 두 중추적 위치에 해당할 가능성이 높은 의원들이 누구인지를 살펴보았다.
우리나라는 지적도면 전산화 사업의 일환으로 전국적인 지적도 데이터베이스를 구축 완료하였고, NGIS (National Geographic Information Systems) 사업으로 다량의 공간 데이터들을 구축하고 있다. 이러한 전반적인 사회적 여건을 고려할 경우, 현재 사회적으로 문제가 되고 있는 지적불부합지를 가장 효율적으로 해결하기 위해서는 현지 측량 방식에 기반하여 지적불부합지를 조사하기보다는 기 구축되어 있는 각종 전산화 데이터를 최대한 활용하여 광역적으로 지적불부합지를 조사할 수 있는 새로운 방법론이 필요하다. 이 연구에서는 지적도 전산화 데이터와 기 구축되어 있는 GIS 데이터를 이용하여 광역적으로 지적불부합지를 조사할 수 있는 자동화 방법론을 정립하고 이를 기반으로 한 프로토타입 시스템을 구현하였다. 그리고 이를 실제 실험지역에 적용하여 본 결과 지역별 불부합 정도의 측정과 함께 도곽별로 불부합 정도의 측정이 가능한 것으로 분석되었다. 이러한 자동화된 방법에 의한 지적불부합지 조사는 향후의 지적재조사 사업의 기획과 우선순위 등 여러 측면에서 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
전자상거래 시장의 성장과 더불어 소비자들은 상품 및 서비스 구매 시 다른 사용자가 작성한 후기 정보에 기반하여 구매 의사를 결정하게 되며 이러한 후기를 효과적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, 사용자 후기에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석하는 것이 아니라 다면적으로 분석하는 속성기반 감성분석 방법이 주목받고 있다. 속성기반 감성분석을 위한 다양한 방법론 중 최신 자연어 처리 기술인 트랜스포머 계열 모델을 활용한 분석 방법이 있다. 본 논문에서는 최신 자연어 처리 기술 모델에 두 가지 실제 데이터를 활용하여 다국어 사용자 후기에 대한 속성기반 감성분석을 진행하였다. 공개된 데이터 셋인 SemEval 2016의 Restaurant 데이터와 실제 화장품 도메인에서 작성된 다국어 사용자 후기 데이터를 활용하여 속성기반 감성분석을 위한 트랜스포머 계열 모델의 성능을 비교하였고 성능 향상을 위한 다양한 방법론도 적용하였다. 다국어 데이터를 활용한 모델을 통해 언어별로 별도의 모델을 구축하지 않고 한가지 모델로 다국어를 분석할 수 있다는 점에서 효용 가치가 클 것으로 예상된다.
컴포넌트를 기반으로 하는 소프트웨어 개발 방법론은 시스템의 규모가 크고 구성이 복잡한 지리정보 시스템에 효율적으로 적응될 수 있다. 이것은 특히 개방형 GIS를 위한 설계와 구현 방법에도 이용되고 있다. 본 논문에서는 복합 피쳐를 지원하는 3차원 지리정보시스템의 컴포넌트 기반 설계 사례에 대해 설명한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 OpenGIS 규격과의 호환성을 고려하고 복합 피쳐 및 복합 지리요소를 지원하며 객체 지향 분석 설계 방법론을 이용하여 설계되었다. 본 시스템은 3차원 지리요소의 모델링, 가시화, 공간분석 기능과 4차원 공간 데이터에 대한 질의 기능을 포함하고 있다. 향 후 복잡한 도심 건물 지역을 대상으로 층별 시공간 관리 분석 시스템 등으로 응용될 전망이다.
2021년 보행안전법 개정안이 발의되면서 보행자 안전의 근간이 되는 보행자길에 대한 전수조사의 법제화 및 의무화 가능성이 높아졌다. 이에 본 연구에서는 보급형 드론과 상용프로그램을 사용하여 사진측량 기법으로 가로공간의 포인트 클라우드 데이터를 생성하고 분석하는 적정비용의 조사방법론을 제시하고자 하였다. 또한 전국 지자체에서 자체적으로 보행안전법상 보행자길에 대한 전수조사를 자체적으로 실시할 수 있는지 여부에 대한 가능성을 살펴보았다. 이를 위해 실험 대상지 내 다양한 가로시설물 실측을 수행하여 드론촬영으로 획득된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 측정된 결과물의 정확도를 비교분석하였다. 분석결과 측정 오차범위가 공공측량 작업지침을 만족하는 것으로 나타났다. 고가의 장비나 소프트웨어를 제외하는 취지에서 무료오픈소스 프로그램으로 촬영결과를 분석하였으며, 실제 보도 관련 설계지침의 기준치들을 고려할 때 활용이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면, 향후 개별 지자체에서 보행환경개선을 위해 필요한 보행자길 전수조사를 용이하게 시행할 수 있을 것으로 보인다.
센서 데이터를 활용하여 설비의 이상 진단이 가능해졌다. 하지만 설비 이상에 대한 원인 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 센서 기반 시계열 데이터 분류 모델을 위한 해석가능한 합성곱 신경망 프레임워크를 제안한다. 연구에서 사용된 센서 기반 시계열 데이터는 실제 차량에 부착된 센서를 통해 수집되었고, 반도체의 웨이퍼 데이터는 공정 과정에서 수집되었다. 추가로 실제 기계 설비에서 수집된 주기 신호 데이터를 이용 하였으며, 충분한 학습을 위해 Data augmentation 방법론인 Scaling과 Jittering을 적용하였다. 또한, 본 연구에서는 3가지 합성곱 신경망 기반 모델들을 제안하고 각각의 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 ResNet에 Jittering을 적용한 결과 정확도 95%, F1 점수 95%로 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 기존 연구 대비 3%의 성능 향상을 보였다. 더 나아가 결과의 해석을 위한 XAI 방법론으로 Class Activation Map과 Layer Visualization을 제안하였으며, 센서 데이터 분류에 중요 영향을 끼치는 시계열 구간을 시각적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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