Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.387-399
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2009
이동 무선망은인증의 절도와 침입에 의해 계속 고통을 받고 있다. 그러한 두 문제 모두 2가지 다른 방법: 오용 탐지 또는 비정상 행위 기반 탐지로 해결될 수 있다. 이 논문에서, 우리는 이동 무선망의 이동 패턴과 같은 정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 비유사도 기반 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서, 정상 프로파일은 이동 무선망에서 이동 사용자들의 정상 이동 패턴으로부터 구축되어진다. 구축된 정상 프로파일로부터, 가중 비유사도 측정으로 비유사도가 계산되어진다. 만일 가중 비유사도 측정치가 시스템 매개변수인 비유사도 임계치보다 크면, 경고 메시지가 발생된다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통하여 평가되었다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 비유사도 측정을 사용하는다른 비정상 행위 탐지 방법의 성능 보다 우수함을 알 수 있었다.
리쾨르는 사도 바울의 권력론을 해석하면서 제도를 통한 구속이론을 전개한다. 그리고 정치적 권력에 대한 이해를 소유의 경제적 영역과 가치의 문화의 영역으로 확장한다. 지배와 피지배의 이분법을 넘어서 인간 형상에 대한 새로운 이해를 전개하는 그의 논리의 근거는 하나님의 형상에 대한 해석에 있다. '권위가 하나님에게서 온다'고 한 사도 바울은 모든 권세들이 하나님에 의해 '설립되고 세워진다'는 것과, 따라서 권위에 저항하는 것은 하나님이 세우신 '질서'에 저항하는 것이라고 말한다. 리쾨르에 따르면, 사도 바울이 '권력자는 너의 선을 위한 하나님의 사역자'라고 할 때 중요한 것은 권력자 개인에 대한 인격적 복종이 아니라 제도에 대한 존중이다. 다시 말하면 전체적인 시각에서 봤을 때, 권력을 가진 개인들의 악의에도 불구하고 국가제도는 선하다는 주장이 사도 바울의 입장이라는 것이다. 이러한 이해의 배경은 그리스 교부 이레니우스적 창조관과 '하나님 형상'에 대한 해석이다. 리쾨르는 정치 권력자에 대한 논의를 경제와 문화의 영역으로 확장시켜 전개하면서, 제도를 통한 구원의 가능성을 모색한다.
본 논문에서는 동적시간교정법(dynamic time warping: DTW)과 다중퓨전기법(multiple fusion strategy: MFS)을 연속 적용하여 비유사도기반 분류법(dissimilarity-based classification: DBC)을 최적화시키는 방법의 실험결과를 보고한다. DBC란 샘플패턴을 분류하기 위하여 샘플의 특징 값을 이용하는 대신에 샘플들 사이의 비유사도를 측정하여 분류기를 설계하는 방법이다. DTW에서는 다음과 같이 두 단계로 나누어 비유사도를 측정한다. 먼저 상관계수를 이용하여 객체 샘플들을 대응시키기 위한 최적의 대응경로를 찾을 수 있도록 샘플들을 조정한다. 그리고 기존의 거리측정법으로 조정된 샘플들 사이의 비유사도를 측정한다. MFS에서는 분류기결합 뿐만 아니라 비유사도 행렬생성에서도 퓨전기법을 적용한다. 즉, DTW 기법으로 작성한 다수의 비유사도 행렬들을 결합하여 새로운 비유사도 행렬을 생성한 다음, 이 행렬공간에서 여러 개의 베이스 분류기를 학습하여 다시 결합한다. 본 논문에서 제안한 방법을 벤취마크 영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 분류성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 실험결과로 볼 때, 제안 방법을 멀티미디어 정보검색 등과 같은 다른 고차원 응용에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
국립중앙박물관 소장 <행행일기(幸行日記)>(구7152, 이하 <일기>로 약칭)는 1761년 4월 사도세자의 평양밀행을 기록한 문서이다. 당시 작성자는 평양의 하급 군관 함대일(咸戴一)(1738~1771)이며, 사도세자에게 능력을 인정받아 4월 7일부터 5월 1일까지 세자를 모셨다. <일기>는 해당 시기 구체적인 행적을 적고 있어, 역사에 기록되지 않았던 사도세자의 평양밀행 여정을 확인할 수 있다. <일기>는 다른 일기들과 구분되는 특징을 가지고 있다. 사용된 종이의 품질과 정연하게 쓰인 서체와 문장의 구성은 일반적인 일기와는 다르다. 이 <일기>는 개인이 쓴 일기와는 달리 완성된 문서에 가까운 형식을 갖추었다. <일기>는 그동안 모호하게 알려졌던 사도세자의 평양밀행을 기록한 만큼 내용 사실 여부를 우선 확인할 필요가 있다. 이를 위한 과정으로 먼저 함대일이라는 인물을 추적하였는데, 그의 가계(家系)는 <일기>에서 밝히고 있는 내용과 일치하였다. 또한 <일기>에서 사도세자가 글씨를 쓴 정황이 나오는데, 당시 쓴 예필진적(睿筆眞跡)이 오늘날에도 전해지고 있다. 따라서 <일기>에 실린 내용을 사실로 볼 수 있다. 그러나 밀행 당시 사도세자는 다양한 계층의 인물들을 만났지만, <일기>는 함대일과 사도세자 중심으로만 구성되어있다. 이 점은 당시에 원문에 해당하는 기록이 존재할 수 있으나, 오늘날 전해지는 <일기>는 이를 바탕으로 편집하였을 가능성을 보여준다. <일기>는 함대일의 아들 함정희(咸正禧)(1758~1817)에 의해 완성된 것으로 보인다. 먼저 부친 함대일이 영조(英祖)(재위 1724~1776) 재위 기간에는 사도세자와 관련된 기록을 남겼을 가능성이 낮다. 둘째로 정조 대 함정희가 사도세자의 예필과 일기를 바친 정황이 확인된다. 물론 당시 정조에게 바친 일기가 현재의 <일기>인지 여부는 불분명하다. 그러나 정조(正祖)(재위 1776~1800)의 주도로 사도세자 현창 사업이 진행된 시대적 상황을 고려하면 당시에 제작되었을 가능성은 충분하다. 그리고 예필과 일기를 바친 시기는 각각 현륭원 조성과 사도세자의 환갑과도 겹치는 점이 확인된다. 따라서 <일기>는 함정희가 본인의 입신(立身)을 위해 제작하였음을 짐작해볼 수 있다.
워터쉐드 알고리즘에 의해 과분할 된 영상은 이후 영상의 이해 및 분석 작업의 편의성을 위하여 영역 병합 작업이 필요하다. 본 논문에서는 유사한 색상을 갖는 영역의 경계선을 보다 잘 유지할 수 있도록 통합 비유사도를 정의하고, 이를 이용한 영역 병합 방법을 제안한다. 통합 비유사도는 영역의 색상 정보, 인접한 두 영역 사이의 평균 그래디언트 값 정보, 두 영역 사이의 인접한 픽셀 수 정보를 이용하여 정의된다. 영역 병합과정에서는 영역 면적의 크기와 영역간 통합 비유사도를 고려한 3 단계 영역 병합 방법을 수행한다. 자연 영상에 대한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 경계선 정보를 보다 잘 유지하고 사람이 느끼기에 보다 정확한 영역 병합 결과를 나타냄을 확인하였다.
본논문은 지금까지 집락분석방법에서 많이 사용되는 유사도 또는 비유사도의 정의 및 이들의 수학적 성질을 알아보고, 또한 이들에 의해서 생성되는 비유사도 행렬을 이용하여 계층적 집락분석을 실시하였다. 이 경우에 가정된 초기의 집락 구조를 정확하게 잘 재생시킬 수 있는 비유사도의 측정방법과 계층적 응집법의 상호 관계를 질적자료와 양적자료 각각에 대하여 고찰하고, 이들에 관련된 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
영화 <사도>는 사도세자의 비극적 가정사에 공감하는 관객의 감수성, 사회적 기표에 대한 관찰의 기회를 제공한다. 관객은 사도세자의 비극을 보며 아버지와 아들의 상이한 정서적 감정, 전통의 이상과 가치의 상징인 아버지의 주체와 이를 파괴하려는 저항적 주체간의 상반된 의식이 마음속에서 충돌할 때 본래적 '나'로 회귀할 것인지 아니면 자동적 사회적 행동으로서 이를 봉합할 수 있는 무의식적 위선 혹은 의식화된 감정을 따를 것인지 고민한다. 관객은 전통적 사회의 상징인 아버지의 권위와 위엄을 지향하면서도 사도세자의 비극을 보며 '나'의 존재론적 철학적 가치를 중시하는 양가적 태도, 도덕적 가치관을 내 보인다. 본 연구는 아버지의 기표와 그에 대한 '나'의 저항 그리고 '나'의 광기를 살펴보는 가운데 도덕의 가치와 기준에 관한 관객의 사유를 살펴보고, 또한 과거의 도덕은 항상 도전에 직면할 수밖에 없고, 현재 역시 미래에 의해 전복될지도 모르는 도덕의 가치에 안위하고 있기에 관객이 최상의 것이기를 원하고 믿었던 도덕, 질서, 법의 체계는 언제나 미완성이고 변화무쌍한 것임을 말하고자 한다.
이 논문에서는 비유사도-기반 분류(dissimilarity-based classifications: DBC)를 효율적으로 수행할 수 있는 차원 축소 방법들을 비교 평가한 실험 결과를 보고한다. DBC에선 분류를 위해 대상 물체를 측정한 결과 값들(특징 요소들의 집합)을 이용하는 대신에 각 대상 물체들 사이의 비유사도를 측정하여 분류한다. 현재 DBC와 관련된 이슈들 중의 하나는 대규모 데이터를 취급할 경우에 비유사도 공간의 차원이 고차원으로 되는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 현재 프로토타입 선택(prototype selection: PS)방법이나 차원 축소(dimension reduction: DR)방법을 이용하고 있다. PS는 전체 학습 데이터에서 프로토타입을 추출하여 비유사도 공간을 구성하는 방법이고, DR은 전체 학습 데이터로 먼저 비유사도 공간을 구성한 다음 이 공간의 차원을 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 PS이나 DR 대신에, 학습 데이터에 대한 주성분 분석으로 적절한 차원의 고유 공간 (Eigen space: ES)을 구성한 다음, 이 고유 공간으로 매핑 된 벡터들 사이의 $l_p$-놈(norm) 거리를 비유사도 거리로 측정하여 이용하는 DBC를 제안한다. 인터넷에 공개된 인공 및 실세계 데이터를 이용하여 최 근방 이웃 분류규칙으로 ES에서 수행한 DBC의 분류 성능을 측정한 결과, 고유공간의 차원을 적절하게 선정하였을 경우 PS와 DR를 이용한 DBC보다 분류 성능이 더 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서 문서는 문서관계도라고 하는 그래프로 표현된다. 노드는 문서의 구성요소인 문장을 표현하고, 링크는 노드들 간의 의미적인 관계를 나타낸다. 의미적 관계는 유사도에 의해서 결정되며, 문장의 중요도는 도합유사도로 나타낸다. 도합유사도는 한 노드와 인접한 노드들 사이의 유사도 합을 말한다. 본 논문에서는 도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 기법을 제안한다. 실험에 사용된 평가용 요약문서는 정보처리 관련 분야에서 수집된 논문 100편과 KORDIC 에서 구축한 신문기사 105 건을 이용하였다. 문서요약 시스템에 의해서 생성된 요약문서의 크기가 본문 20%이고, 본문이 논문(서론과 결론)일 경우, 재현율과 정확률은 각각 46.6%와 76.9%를 보였으며, 또한 본문이 신문기사일 경우, 재현율과 정확률은 각각 30.5%과 42.3%를 보였다. 또한 제안된 방법은 상용시스템보다 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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