실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
최근 병사의 휴대전화 사용이 허용되면서 범죄 행위와 연루되어 경찰에서 군대로 사건 이송 소요가 빈번하게 발생하고 있으며, 사건 이송 시 디지털 증거의 인수가 이루어짐에도 불구하고 경찰에서 진행하였던 압수·수색 절차를 중복하는 등 이전 수사의 신뢰성과 별개로 디지털 증거를 재수집하는 사례가 발생하고 있다. 본 연구에서는 군대·경찰·법원에서 디지털 증거를 담당하는 실무자를 대상으로 심층 인터뷰 및 포커스그룹인터뷰(FGI)를 통해 사건 이송 시 인적 요소와 절차 중복으로 인한 증거능력 침해가 발생하는 등의 디지털 증거 취급에 관한 문제점을 도출하였고 이를 분석하여, 사건 이송 효율성을 향상할 수 있는 준비-수집-추출-정리-결과의 5단계로 구성된 디지털 증거 처리 절차를 제시한다. 제시한 절차는 사례 분석을 통해 절차의 실효성을 검증하였고 디지털 증거의 증거능력 보장과 사건 처리 효율에 기여할 것으로 기대한다.
가설검증 과정에서 자료 분석 결과 산출된 통계치에 대한 해석은 몇 가지 통계학적 이론을 토대로 분석 결과 산출된 관련 통계치의 이론적 확률 분포에 의해 좌우된다. 예를 들어 실험 조건 간 측정치의 평균 차이에 대한 통계적 유의미성은 대개 전집 특성에 대한 몇 가지 이론적 가정에 기초해 구성된 해당 평균 차이값의 확률 분포(예: Student's t)에 기초해 결정된다. 본 연구는 이러한 이론적 통계치의 분포가 아닌 실측정 자료의 무선 재구성을 통해 얻어진 경험적 통계치의 분포에 기초해 가설 검증을 시도하는 무선재추출법의 기본 논리와 장점을 살펴보고 사건관련전위 분석 상황에서의 응용 가능성을 모색하였다. 더 나아가 무선 추출 원리에 기초한 무선치환법이 적용된 구체적 사례를 소개하고 ERP 자료 분석에 있어서 경험적 통계 분석 적용에 앞서 유의할 점을 살펴봄으로써 뇌파 연구자들의 무선재추출법에 대한 정확한 이해를 도모하였다.
본 논문은 "X라는 인물은 누구인가?"와 같은 질의어가 주어질 때, X라는 인물에 대한 나이, 직업, 학력 또는 특정 사건에서 X라는 인물의 역할에 대한 정보를 기술하는 문장을 인식하고 추출함으로써 해당 인물에 대한 신문 기사 내용을 요약하는 방법을 제시한다. 질의어 용어에 대해 가능한 많은 관련 문장을 추출하기 위하여 중심 벡터에 기반한 통계적 방법을 적용하였으며, 정확도와 재현율 성능을 개선하기 위해 위키피디어 같은 외부 지식을 사용한 중심 단어의 개선된 가중치 측도를 적용하였다. 실험 대상인 전자신문 말뭉치 상에서 출현 빈도수가 큰 20 인의 IT 인물에 대해 제안한 방법이 개선된 성능을 보임을 알 수 있었다.
시사만화는 시사성이 있는 사건을 풍자적으로 묘사한 만화이다. 우리나라에서는 오랫동안 시사만화가 축적되어 왔으나 이를 편리하고 효과적으로 이용하고 검색할 수 있는 방안은 아직 마련되어 있지 않다. 시사만화의 특성을 분석하여 색인과 검색시 고려되어야 할 요소를 추출하였으며 시사만화 검색요소와 검색결과를 보여줌으로써 시사만화의 검색방법을 제시하였다.
집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.
반응/미반응 목표변수를 갖는 모집단에서 관심 목표범주의 빈도가 극히 작을 경우, 즉 희귀할(rare) 경우, 모형 구축을 위한 데이터마트를 형성할 때 반응/미반응 범주 구성비는 구축된 모형의 성능에 영향을 준다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 반응/미반응 범주 구성비와 모형성능의 관련성을 모형평가 통계량에 기반하여 판단한다. 이로써 데이터마트 형성에 이상적인 반응/미반응 범주 구성비를 탐지하려는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 또한 일반적으로 목표범주의 빈도가 희귀할 경우, 분할 표본추출에 의하여 희귀사건(rare event)을 과대표본추출(oversampling)하는 것이 일반적이며, 이로부터 기인하는 사후확률에 대한 편향을 조정하게 된다. 본 연구에서는 사후확률 조정방법으로 오프셋(offset) 방법과 가중치 방법(sampling weights)을 적용하고 이를 비교하였다.
일상어로서의 언어적 개념에 의해 형성된 독립에 대한 직관은 수학에서의 독립성에 대한 새로운 개념체계를 확립하는 데 있어 도움을 주거나 방해를 한다. 다시 말해 이러한 갈등을 동반하는 직관은 독립성을 설명을 설명하는데 원동력이 되기도 하나 때로는 오개념을 유발하는 장애요인이기도 하다. 본 논문의 목적은 이러한 원동력이 되는 직관과 장애가 되는 직관을 구분하여 학생들이 직관을 바르게 사용하도록 하는 데 있다. 이로써 독립의 언어적 해석의 개입으로 인해 발생하는 잘못된 직관에 의한 오개념을 오히려 드러내어 가르칠 필요가 있음을 제안하였다. 또한 시행의 독립성과 사건의 독립성의 명확한 구분이 필요하다는 것을 제안하였으며, 복원추출과 비복원 추출이 사건의 독립과 종속의 대표적인 예로 특정화되어서는 안 되는 것을 반례를 통해 보였다. 본 논문에서의 직관의 분석은 Fischbein이 분류한 직관을 바탕으로 하였으며 독립성의 개념에 적용되는 직관을 구체적으로 Fischbein의 직관과 대응시켜 분석하였다.
범죄에서 성추행이란 일방적인 성적 만족을 얻기 위하여 물리적으로 신체 접촉을 가함으로써 상대방에게 성적 수치심을 불러일으키는 행위이다. 성폭력의 하나인 성추행은 강제추행을 뜻한다. 강제추행이 성희롱과 다른 것은 '폭행이나 협박'을 수단으로 '추행'하는 것이다. 본 논문에서는 승강기 내에서 이러한 여성의 성 추행 사건을 ${\chi}^2$ 히스토그램을 통하여 추출하도록 한다.
성추행이란 일방적인 성적 만족을 얻기 위하여 물리적으로 신체 접촉을 가함으로써 상대방에게 성적 수치심을 불러일으키는 행위이다. 성폭력의 하나인 성추행은 강제추행을 뜻한다. 강제추행이 성희롱과 다른 것은 '폭행이나 협박'을 수단으로 '추행'하는 것이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 이러한 여성의 성 추행 사건을 컬러 히스토그램을 통하여 추출하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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