본 연구에서는 국내에서 보급되고있는 전용 PC 통신 소프트웨어 사용자 인터페이스의 사 용편이성을 향상시키기 위한 설계요인을 분석하고자 한다. 사용편이성을 평가하는 척도로서 정차적 복잡도를 이용하였다. 절차적 복잡도를 기술하기 위해 KLM을 이용하였으며, 국내4 대 전용 PC통신 소프트웨어 각각에 대해 분석하였다. 분석결과 국내에 보급되고 있는 전용 PC 통신 소프트웨어는 사용편이성 측면에서 차이가 발견되었다. 이 차이는 PC 통신 소프트웨어 사용자 인터페이스의 설계요인 및 PC통신 서비스를 위한 데이터베이스 설계요인의 차이에서 비롯 되는 것으로 판단된다.
네트워크 내의 다양한 악성코드는 변종들이 빠르게 생성되고 그 행위는 점차 지능화되어 피해도 커지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 악성코드 탐지를 위해 탐지규칙 생성에 효과적인 척도선정 방법을 제안한다. 실험에 헤더 정보만을 활용함으로써 페이로드 데이터를 검사하는 과부하를 최소화하였고, 패킷의 단순한 정보가 아닌 네트워크 연결정보인 다양한 척도를 사용하여 악성코드의 특징 파악을 용이하게 한다. 실험에 사용된 80개의 연결정보 중 유용한 탐지척도를 선정하기 위해 히스토그램 방법을 이용해 확률 분포를 구하고, 단순 추정량에 적용한 후, 상대 복잡도를 이용한다. 단순 추정량 방법은 기존 방법인 히스토그램 방법의 단점인 임의로 나눈 경계 부근의 값에 대한 오분류를 해결하고, 악성코드 탐지에 유용한 척도의 선택을 유도한다. 선정된 척도를 바탕으로 탐지규칙을 생성하고, 탐지실험을 하여, 그 결과를 기존 방법과 비교 평가함으로써 제안하는 기법이 유용함을 보인다.
영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 있어서, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error: MSE)는 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 가짐으로 인해 많은 영상 화질 최적화 문제의 객관적 척도로 사용되어 왔다. 그러나 MSE가 영상의 왜곡 신호에 대한 시각적 인지 화질과 상관도가 높지 않다는 것이 알려지면서, 이를 해결하기 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성과 높은 영상 화질 예측 성능을 동시에 가지는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)척도가 활발히 연구되어 왔다. 비록 최근 제안된 좋은 수학적 성질을 만족시키는 IQA 척도들은 MSE와 비교하여 매우 향상된 주관적 화질 예측 성능을 보이지만, 상대적으로 높은 계산 복잡도를 가진다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 단순 라플라스 연산자를 이용한 좋은 수학적 특성을 가지는 새로운 IQA 척도를 제안한다. 제안 IQA 방법에 도입한 단순 라플라스 연산자는 인간 시각 체계의 망막에서의 광도 자극에 대한 시신경 반응을 효과적으로 모사할 뿐만 아니라 계산이 매우 단순하기 때문에, 제안 IQA 척도는 단순 라플라스 연산자를 사용하여 매우 빠른 계산 속도와 높은 주관적 화질 점수 예측력을 확보하였다. 제안 IQA 척도의 효과를 검증하기 위해, 최신 IQA 척도들과 광범위한 성능비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 IQA 척도는 모든 테스트 IQA 척도들 중 MSE를 제외하고 가장 빠른 처리 속도를 보였을 뿐만 아니라, 가장 높은 주관적 화질예측 성능을 보였다.
Delaunay 삼각화는 회전과 평행 이동에 강건하여 지문 인식에 적합하다. 그러나 특징점이 소실되거나 추가로 추출되는 경우 지문 인식 성능이 저하되고 계산 복잡도가 증가하게 된다. 본 논문에서는 지문 영상의 지역적 화질 척도 분석을 통해 저화질 영역을 설정하고, 추출된 특징점을 4개의 그룹으로 분류하여 정합과정에 이용함으로써 인식 성능을 개선하고 계산 복잡도를 감소시켰다. 정합 후보 영역에서의 저화질 영역 제거와 특징점 분류에 대한 실험을 통해 성능의 저하 없이 정합 소요 시간이 감소되는 것을 확인하였고, NIST에서 제공하는 정합 알고리즘 (BOZORTH3)보다 정합 성능이 향상되었음을 확인하였다.
고수준의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 소프트웨어의 고품질화를 추구하여야 한다. 기존에 개발된 품질측정방법들은 모듈내에 포함되어 있는 요인항목들을 서로 다른 관점에서 개별적으로 측정하고있어 통합적인 평가방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다수의 측정 방법들을 모두수용 할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 비율척도들을 선택하고, 러프논리를 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 모듈의 품질도를 측정하기 위해서 퍼지적분을 이용하여 척도들의 중요도와 측정값을 종합한다. 마지막으로 척도들과 산출된 품질도의 상관관계를 분석하고, 통계적 방법으로 제안된 모델의 타당성을 보인다.
고수준의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 소프트웨어의 고품질화를 추구하여야 한다. 기존에 개발된 품질측정방법들은 모듈내에 포함되어 있는 요인항목들을 서로 다른 관점에서 개별적으로 측정하고있어 통합적인 평가방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다수의 측정 방법들을 모두 수용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 비율척도들을 선택하고, 러프논리를 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 모듈의 품질도를 측정하기 위해서 퍼지적분을 이용하여 척도들의 중요도와 측정값을 종합한다. 마지막으로 척도들과 산출된 품질도의 상관관계를 분석하고, 통계적 방법으로 제안된 모델의 타당성을 보인다.
오늘날 기업들은 정보기술의 빠른 발전에도 불구하고 관련 비용의 감소 대신 오히려 증가를 경험하고 있으며, 수용과 사용보다 정보시스템 오용과 거부가 더 흔하게 발생한다는 파라독스에 직면하고 있다. 이 때문에 정보시스템의 평가를 위한 많은 성공척도들이 학계 및 실무에서 제안되어 왔다. 그러나 기존의 성공척도들은 사용자 내면의 부정적 심리를 정확히 반영하지 못한다는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 성공척도와 상호보완적으로 쓰일 수 있는 새로운 성공척도로서 사용자 저항이라는 개념을 제시한다. 본 연구는 사용자 저항의 개념을 제시하고 저항의 영향요인들을 검증하며, 사용자 만족도 및 시스템 사용도와의 관련성을 확인하는데 목적을 두었다. 실증분석 결과 사용자 저항은 적극적 저항과 소극적 저항이라 부를 수 있는 두 차원으로 구성되었으며, 지각된 복잡성, 지각된 위험성, 지각된 유용성, 컴퓨터에 대한 자기효력이 정보시스템에 대한 사용자의 저항에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 그리고 저항의 영향요인과 시스템 사용도 및 사용자 만족도의 영향요인들은 일부 다른 것으로 확인되었다.
이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.
개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.
광대역 혹은 협대역 잡음이 섞인 음성의 음질을 향상시키기 위하여 빠른 수렴속도를 갖고 잇는 UFBLMS 알고리즘을 음성처리에 응용한다. 광대역 잡음이 섞인 음성인 경우에는, 입력음성의 SNR 이 0 dB에서 10 dB 사이일 때, UFBLMS 알고리즘의 성능이 spectral subtraction 방법이나 Wiener filtering 방법보다도 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 3 dB 더 좋음을 알 수 있다. 협대역 잡음이 섞인 음 성인 경우에는 UFBLMS 알고리즘의 spectral subtraction 방법보다 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 2 dB 정도 성능이 더 좋다. 여러 음질 향상 알고리즘의 계산상의 복잡도와 음질 향상도 및 인식도를 고려해 보면 frequency weighting 기능을 갖고 있는 UFBLMS 알고리즘을 사용하는 것이 바람직함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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