공간 데이터 마이닝이란 공간 데이터베이스 내에 함축적으로 존재하는 흥미 있는 관계와 특징을 발견하는 과정이다. 많은 공간 클러스터링 알고리즘이 개발 되었으나, 공간 속성을 기준으로 클러스터링을 수행하면서 동시에 오브젝트의 비 공간적 속성에 대하여 가중치를 부여하는 방법에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문은 새로운 공간 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN-W를 제안하였다. DBSCAN-W는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 확장한 알고리즘이다. 기존의 DBSCAN에서는 클러스터링을 위해 오브젝트의 위치 속성만을 고려한 반면, DBSCAN-W는 오브젝트의 위치 속성 뿐 아니라 주어진 응용과 관련된 오브젝트의 비 공간 속성들을 함께 고려한다. DBSCAN-W에서 각 오브젝트들은 다양한 크기의 원으로 표현되는 영역을 갖는다. 이때 원의 반지름은 해당 응용 시스템에서 오브젝트가 갖는 중요도를 반영한다 또한 실험을 통하여 DBSCAN-W알고리즘이 사용자의 의도를 반영한 다양한 클러스터를 효과적으로 생성하는 결과를 보였다.
본 연구에서는 무한고장 NHPP 로맥스 수명분포의 형상모수 변화에 따른 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 새롭게 분석한 후 최적의 형상모수 조건을 제시하였다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법을 사용하였고, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 적용하였다. 그 결과, 형상모수(k)의 변화에 따른 속성을 비교하였을 때 형상모수가 작을 수록 참값에 대한 예측능력이 우수하고, 신뢰 속성이 효율적임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 근거한 소프트웨어 고장형태를 사전에 파악함으로서 신뢰도를 성장시킬 수 가 있으며, 또한, 소프트웨어의 신뢰속성을 향상시키는데 필요한 기본정보로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이터를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.
성별 고정관념은 대인 집단에 관한 표상이며 암묵적 수준에서 자동적으로 처리된다고 알려졌다. 이 연구는 고정관념의 속성 전형성과 집단 일치성 변인의 효과가 암묵적 점화과제에 반영되는지를 관찰하고자 하였다. 실험 1에서는 성별 고정관념의 성별 속성을 전형성과 선호도 변인을 조작하여 점화 자극으로 제시한 다음 성별 이름에 대한 명명시간을 측정하였다. 전형성 변인의 효과만 관찰되었고, 그 효과는 여자에서 나타났다. 반면에 집단 일치성 효과는 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 고정관념의 속성간 조건으로 전형성 변인의 점화효과를 체계적으로 관찰하고자 하였다. 성별 범주의 주효과만 나타났고, 여성 속성이 남성 속성에 비해서 점화효과가 크게 관찰되었다. 전형성 변인의 주효과와 집단 일치성 효과는 관찰되지 않았다. 두 실험의 결과, 성별 고정관념의 속성 전형성은 암묵적인 수준에서 미약하지만 표상에 영향을 미칠 가능성을 확인하였다. 반면에 성별의 집단 일치성 효과는 표상에 영향을 미치지 않았다. 이는 성별 속성이 미약하지만 전형성에 따라 단계적으로 표상되었을 가능성과 성별의 표상이 참가자 성에 따라 비대칭적으로 표상되었을 가능성을 시사하는 것이다.
최근에 응용 개발의 복잡성을 숨겨주고, 상위 응용계층에서 필요로 하는 기능을 추상화하여 제공하는 센서 미들웨어에 대하여 많은 연구진들이 주목하고 있다. 미들웨어를 설계하기 위한 요건들은 다수이지만, 그 중에서도 속성 기반 네이밍의 지원은 매우 중요하게 여겨진다. 하지만 현재 연구된 대부분의 미들웨어는 센서 네트워크의 특성을 제대로 고려하지 않고 설계했을 뿐만 아니라 속성 기반 쿼리에 대한 확장성을 제공하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 가상 대응체(Virtual Counterpart) 개념을 적용하여 속성 기반 네이밍을 싱크 노드의 미들웨어에서 가상의 센서 노드가 지원해주는 구조를 제안한다. 개별 센서 노드에서 속성 기반 쿼리를 처리하는 기존의 데이터 중심 미들웨어와는 달리, 제안된 구조에서는 센서 노드에 대응되는 가상의 센서 노드를 싱크 노드의 미들웨어에서 운용하고, 속성 기반 쿼리를 가상의 센서 노드가 물리적 센서 노드를 대행하여 처리한다. 이러한 접근방안을 취함으로써, 하부 네트워크에 비 종속적인 속성 기반 네이밍이 가능해졌으며, 확장이 용이해졌다.
본 연구는 인지 진단 이론을 활용하여 과학 시험 결과를 분석하는 방안을 모색하고자 하는 목적 하에 실시되었다. 중학교 2학년을 대상으로 한 시험 문항을 개발하여 평가를 실시하였고, Fusion Model을 이용하여 시험 결과를 분석하였다. 결과를 분석하기 위해 문항별로 학생들이 문항을 풀기 위해 숙달해야 할 속성을 판별하여 Q 행렬을 작성한 후 분석을 실시하여 속성에 대한 문항 모수의 수렴을 확인하고 학생 전체와 성별, 성취수준별로 숙달한 속성과 그 속성의 개수를 분석하였다. 전통적인 평가가 학생들의 성취도 총점만을 제공하는 반면 인지 진단 이론은 평가에서 측정된 과학적 속성의 숙달 여부에 대한 정보를 제공해 주었다. 여학생은 남학생에 비해 회상하기의 능력이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 분석결과 회상하기, 정보 해석하기, 계산하기 설명하기, 종합하기의 5개 속성 중에서 학생들이 가장 많이 숙달한 속성은 정보 해석하기였으며 가장 적게 숙달한 속성은 종합하기였다. 분석 결과 얻어진 프로파일은 교사들에게 학생 개개인의 과학적 능력에 대한 정보를 구체적으로 제공해 줄 수 있으므로 이 결과는 학생들의 과학 학습에 대한 진단과 처방, 추후 학습 지도에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
원자력 시설의 사고시 환경으로 방출된 방사성물질로부터 초기 주민의 피해 최소화를 위한 대응행위 결정지원 방안으로 다속성 효용분석 법이 고찰되었다. 속성의 효용함수는 비선형 2차 함수로 가정하였으며, 속성의 가중계수는 swing weighting 방법을 사용하여 결정하였다. 본 연구는 원자력시설의 사고시 초기 대응행위 결정지원을 위한 다속성 효용분석법의 적용성에 한정하며, 스트레스 등과 같은 비정량적 속성은 아직까지 자료의 부족으로 포함하지 않았다. 가상사고 시나리오를 구성하여 무대응, 대피, 소개에 대해 속성 값의 변화에 따른 행위에 대한 총 효응 값을 고찰하였다. 적용한 결과, 피폭선량과 선량의 금전가의 변화에 따라 행위의 총 효용 값은 뚜렷이 다르게 나타났다. 피폭선량과 선량의 금전가의 증가에 따라 대피보다 사회적 영향 등 여러 측면에서 보다 극단적인 대응행위인 소개의 총 효용 값의 순위는 뚜렷이 증가한 반면, 무 대응의 순위는 감소하였다. 선량의 기대 확률도 대응행위 결정지원에 있어서 중요한 변수로 나타났는데, 상대적으로 고선량의 기대 확률이 높을수록 행위의 우선 순위가 바뀌는 교차점에서 선량의 금전가는 보다 낮게 나타냈다. 또한 선량에 대한 회피심리가 강하게 적응할수록 행위의 우선 순위가 바뀌는 선량의 교차점은 보다 낮게 나타났다.
감포 지역의 육성 화산쇄설성 퇴적층인 어일층과 해성층인 포항 지역의 포항층에서 규조토가 대개 1 m 미만의 박층을 이루며 부존된다. 어일층에 부존되는 규조토는 상대적으로 고품위를 이루고 속성변질의 정도도 미미한 상태로 산출된다. 이에 비해서 연일층군의 상위 층준에 부존하는 규조토는 상대적으로 저품위를 이루고 산출지에 따라 심하게 속성변질된 양상을 보인다. 속성변질된 규조토에서 규조편의 광물상인 단백석의 결정도가 증대되어 궁극적으로는 규조 패각의 변형과 규조토의 조직적 변화를 수반하면서 석영으로 전이되는 양상이 인지된다. 이 같은 규조토의 속성작용은 매몰정도에 의존되기보다는 주로 속성수의 접촉 및 관여 정도에 의해 규제되는 화학적 속성작용의 형식으로 진행된 것으로 해석된다. 포항-감포 지역산 규조토들의 화석상, 광물상, 화학조성 및 기타 물성들을 주사전자현미경 관찰, X-선회절 분석, 화학분석, 비표면적 측정 등의 방식으로 그 품위와 품질 평가와 관련하여 면밀히 조사하였다. 전반적으로 외국의 유명한 산지의 광석들에 비해서 그 품위와 품질 면에서 불리한 입장에 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 포항 지역의 일부 해성 규조토 광상들은 저품위 광체를 이루지만 경량 내화물 제조용과 같은 특정 용도로는 개발될 수 있는 소위 '점토질 규조토(moler) 유형'을 이룬다. 또한 이 유형의 규조토 층은 연일층군 상부에 자주 개재되고 비교적 두터운 광층을 형성하기도 하기 때문에, 앞으로 이 층에서 개발 잠재성이 여는 점토질 규조토 광체의 탐광과 개발을 위한 체계적이고도 정밀한 조사가 이루어져야 할 것으로 여겨진다.
본 연구에서는 정밀농업 구현을 위해 필수 불가결의 요소인 데이터베이스 구축의 필요성에 착안하여 공간 및 속성 데이터 구축 알고리즘의 설계와 데이터베이스를 구성하는 테이블의 스키마 설계를 통해 공간 및 비공간 데이터를 구축하고 구축된 데이터베이스와의 통신을 통해 농작업 기계의 위치에 따른 토양 속성값을 추출해 내는 과정을 보임으로써 의사결정 지원시스템으로서의 기능을 시뮬레이션을 통해 제시하였다. 연구에 사용된 공간 및 비공간 데이터 구축에 있어서의 수작업은 작업자로 하여금 노동 소모적인 작업을 요구하므로 차후의 연구에 있어 보다 자동화되고 개선된 알고리즘의 개발이 요구된다. 또한 구축되어야 하는 경작지의 규모가 커지고 비공간 데이터의 양이 많아지게 되면 데이터베이스내의 검색 성능 향상에 대한 고찰 또한 병행되어야 할 것으로 판단된다.
불안정한 네트워크 환경 문제를 해결하기 위해 제안된 Delay Tolerant Network(DTN)에서는 안정적인 통신을 위해 저장 및 전달(store-carry-forward) 방식의 라우팅 프로토콜을 사용한다. 이중 노드의 속성 정보를 이용하여 추후 네트워크 상황을 예측하고 라우팅을 하는 예측 기반 라우팅 프로토콜은 GPS와 같은 위치 서비스의 발전으로 인해 DTN에 효과적으로 적용 될 수 있다. 이러한 예측 기반 라우팅 프로토콜에서는 중계 노드의 효율성이 네트워크의 상황에 따라 달라지기 때문에 위치 서비스를 통해 받는 노드의 속성 정보를 분석하는 연구가 제시되어야 한다. 본 논문은 노드의 속성 정보를 네트워크의 환경 정보에 따라 분석하여 효율적인 중계 노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향, 위치 등의 속성 정보를 네트워크의 정보에 따라 가중치를 두어 다양한 네트워크 환경에서 더 효율적인 노드를 선택할 수 있도록 한다. 본 논문은 제안하는 알고리즘을 사용한 라우팅 프로토콜이 기존 라우팅 프로토콜에 비해 전송률, 지연시간, 오버헤드 측면에서 향상됨을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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