공간자료는 공간 위치의 변화에 따라 관찰되는 자료이다. 본 논문에서는 공간자료를 가지고 행 방향, 열 방향, 대각선 방향으로 나누어 시계열의 모형 식별에서 사용되는 Box-Jenkins 방법과 식별통계량, 행태인식법을 공간 자기회귀모형에 적용하여 모형을 식별해 보고 모의실험을 통하여 식별 방법들을 비교해 보았다.
본 연구에서는 개인정보 비식별화 데이터의 통계적 유용성에 대한 품질 측정 방안에 대하여 통계 모형화에 따른 예측 정확도 측면에서 고찰하였다. 4차 산업혁명 시대에서 정보통신기술을 통한 혁신에는 반드시 빅데이터의 효과적인 활용이 필수적이지만, 개인정보 이슈는 적극적인 빅데이터 활용에 제약이 되고 있다. 이를 해결하기 위해 비식별화 가이드라인이 제정되었으며 다양한 개인정보 비식별화 방법이 활용되면서 개인정보의 실질적인 재식별 가능성은 매우 낮아졌다. 반면에 강력한 비식별화는 데이터의 유용성을 떨어뜨리는 부작용이 나타날 수 있다. 그 동안은 재식별 불가능한 비식별화 방법이 연구의 주를 이루어 왔다면 본 연구에서는 대표적인 비식별 방법인 KLT 모형에 의한 비식별화 데이터에 대한 통계적 유용성 측면의 품질 측정에 대하여 연구하였다. 비식별화 데이터에 대한 통계적 예측모형의 정확도에 기반하여 비식별화 된 데이터의 통계적 유용성이 어느 정도 훼손되는지에 대하여 사례분석을 수행하였다. 또한, 비식별 자료에 어느 정도의 비식별화 되지 않은 자료가 추가되어야 예측모형의 정확도를 회복하는 지를 살펴봄으로써 비식별화된 자료의 데이터 유용성 정도에 대한 새로운 측정지표를 제안하였다.
선형회귀모형에서 새로운 변수가 모형에 도입될때 몇몇 비정상적인 관찰치들은 변수들 간에 내재되어 있는 다공선성을 감추거나 혹은 오히려 더욱 크게 부풀림으로써 도입변수에 대한 해석을 매우 어렵게 만든다. 본고에서는 이러한 관찰치들을 식별할 수 있는 방법을 제안하였는데, 이와 같은 식별법은 postulated model의 회귀계수추정치에 대한 도입변수의 섭등(perturbations)을 분해함으로써 가능하였다.
본 논문에서는 이원오차성분을 갖는 패널회귀모형에서 모형식별을 위하여 LM 검정통계량을 유도하고 검정통계량의 연산을 위하여 인공회귀방법(Double-Length Artificial Regression, DLR)을 이용한다. 모의 실험 결과, 소표본의 경 우에는 Outer-Product Gradient(OPG)에 근거한 LM 검정통계량은 유위수준이 과대기각하는 경향을 보인 반면 DLR에 근거한 LM 검정통계량은 명목유의수준을 잘 유지하고 검정력도 높게 나타났다.
본 연구에서는 기존의 벡터자기회귀모형에서 내생변수의 충격을 식별 가능하도록 모형의 당기 구조교란항 계수행렬에 사전 제약을 가해, 외생적 충격에 대한 변수들의 장단기 동적 반응을 추적해 보았다. 구조형 모형에 특정 이론에 의거하지 않고 현실상황에 상응한다고 판단되는 식별제약을 설정하여 추정하고 각 변수의 변동에서 각 구조적 충격이 차지하는 상대적 중요도를 계산하였다. 분석결과는 식별제약 및 모형의 추정결과와 일관성을 유지하는 것으로 판명되었다.
각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류 결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.
국내에서는 한국저작권위원회 주관으로 디지털콘텐츠 식별을 위한 국가디지털콘텐츠식별 체계인 UCI(Universal Content Identifier)와 통합저작권관리를 위한 ICN(Integrated Copyright Number) 식별체계를 운영하고 있다. 그러나 UCI나 ICN은 국제표준 식별체계인 ISRC (International Standard Recording Code)나 ISWC(International Standard Works Code), ISAN (International Standard Audiovisual Number) 등과 같은 국제적인 표준 식별체계와의 연계가 되어있지 않다. 따라서 국내 콘텐츠의 해외시장 진출을 위해서는 해당되는 국제표준의 식별체계 와 연계를 위한 추가의 별도 작업이 요구되고 있으며, 외국에서 판매되는 콘텐츠에 대한 정산을 포함한 통계자료는 국내시스템으로는 통합관리가 불가능하다. 본 논문에서는 UCI/ICN과 국제 표준의 식별체계와의 연계를 위해 국내/외 식별체계 동향을 조사하고, 조사한 국제표준 식별체계 들의 메타데이터와 표준을 분석하여 UCI/ICN과의 연계 방안을 제시한다. 또한 시험 모형을 개발 해봄으로써, UCI/ICN과 국제표준 식별체계와의 연계방법에 관한 연구 방향을 제시하였다.
해수면과 해저파압을 연계하는 모수 모형을 개발하기 위한 시스템 식별법을 제시하였다. 비선형 고정변수를 포함한 선형 시불변 모형 구조를 가정하고 추가적인 입력자료를 갖는 자기회귀모형 (ARX)을 이용하여 해저파압 시계열자료로부터 해수면 시계열자료를 또는 해수면 시계열자료로부터 해저파압 시계열자료를 추출하는 방법을 제시하였다. 임의로 선정된 해수면과 해저 파압 자료를 이용하여 모형을 검증하였으며, 유사한 해저수심의 파압자료와 다른 해상 기상조건으로 생성된 해수면 스펙트럼 자료를 통해 재검증하였다. 시스템 식별법을 이용한 방법이 전통적인 선형파 이론을 이용한 선형전송함수(LTF) 방법보다 전반적으로 더 정확하게 수행됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 추정된 해저 파압 시계열모의는 수정 선형전송함수(corrected LTF)에 의한 결과와 유사함을 확인하였다.
ISP 사업자는 NMS을 이용하여 자사망에 대한 원활한 서비스를 목적으로 지속적인 모니터링을 하고 있다. NMS는 ISP 사업자의 네트워크 망을 구축한 이후, 이 NMS로 자사 네트워크 망에 대한 장애 이벤트를 분석하여 잠재적인 장애 원인에 대한 진단을 수행한다. 그러나 만약 ISP 사업자가 네트워크 망을 구축하기 이전 가상 네트워크 망모형 설계 및 네트워크 망에 대한 문제점 식별과 진단이 가능한 소프트웨어가 있다면 어떨까라는 의문의 동기로 본 연구를 시작하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 가상의 네트워크 망 모형을 통한 장애 원인 및 진단이 가능한 소프트웨어 기반의 시뮬레이션 툴인 NetDoctor를 소개한다. 이 NetDoctor를 이용하여 가상의 네트워크 망을 구성한 후 고의적으로 장애를 발생시키고 그 장애에 대한 식별이 가능한지를 분석하였다. 실험 결과, NetDoctor는 가상 망모형에 대한 문제점 식별과 진단이 가능한 것을 알 수 있었다. 국내 NetDoctor를 이용한 연구 사례가 미흡한 점을 가만해 볼 때 본 연구를 통하여 가상 망모형에 대한 문제점 식별과 진단의 기초 연구가 되길 바란다.
이 연구는 연구자 정보를 관리하기 위해 여러 조직에서 발행하고 관리하는 다양한 식별자를 국제표준이름식별자(ISNI)를 중심으로 융합 관리함으로써 식별자의 중복발행을 방지하고 기관의 연구자 정보의 재정비에 활용할 수 있는 연구자 식별자 통합관리체계 모형을 제시하였다. 여러 식별자 중에 다양한 분야에서도 적용할 수 있는 ISNI의 메타데이터 구조와 관리체계를 살펴보고, ISNI를 중심으로 각 기관에서 발행하는 식별자를 통합하여 관리할 수 있는 체계와 시스템 모형을 설계하였다. 이 모델은 데이터구조 계층, 플랫폼 계층, 어플리케이션 계층, 관리 및 보안계층(4계층)으로 구성되며 주요 기능의 설명 및 통합관리시 고려해야할 이슈를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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