대축척 수치지도를 이용하여 소축척 수치지도를 제작하기 위해서는 일반화 방법이 사용된다. 이중 가장 많은 처리시간과 수작업을 요하는 것이 대상물의 연결공정이다. 국토지리정보원에서 사용하는 대상물 연결기법은 수치지도 Ver. 1.0을 기반으로 하였기 때문에 속성정보가 포함된 수치지도 Ver. 2.0에 적용시킬 경우 저조한 연결율과 많은 처리시간이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 속성정보와 도형정보를 고려하여 수치지도 Ver. 2.0에 적합하도록 대상물 연결기법을 개선하였다. 개선된 기법을 적용한 결과 대상물의 연결율을 높이고 처리시간의 감소효과를 얻을 수 있었다.
범주기반 귀납추론은 인간이 사용하는 주요한 추론방법중 하나이다. 본 연구는 지각된 범주내 변산성이 범주기반 귀납적 일반화에 미치는 효과를 검증하기 위해 실시되었다. 실험 1에서는 범주 예시를 직접 제시하여 범주 변산성 지각을 조작하였다. 조건에 따라 범주내 변산성이 낮은 예시들 (낮은 변산 조건) 혹은 높은 예시들 (높은 변산 조건)을 범주의 예로 제시한 후, 해당 범주에 대한 귀납적 일반화 과제를 실시하였다. 그 결과 지각된 범주 변산성이 낮은 조건이 지각된 변산성이 높은 조건보다 귀납적 일반화에 대한 확신이 더 높다는 것을 확인하였다. 실험 2에서는 범주의 예시를 직접 제시하지 않고, 다양한 예시들 중 특정 범주에 속하는 예들을 참가자들이 변별하는 범주화 과제를 실시함으로써 범주 변산성을 지각하도록 한 후, 귀납추론 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 마찬가지로 지각된 범주 변산성이 낮은 조건이 높은 조건보다 귀납적 일반화에 대한 확신이 더 강해지는 경향을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 기존 연구에서 보여준 다양성 효과와 차이점을 보이며 또한 Osherson과 동료들 (1990)이 제안한 귀납추론 모형으로는 설명하기 어렵다. 종합논의에서 범주기반 귀납추론에서 지각된 변산성 효과의 검증에 대해 간략히 논의하였다.
본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.
최적 이동 경로 탐색이나 스케줄링 경로 예측 등 최적의 위치 기반 서비스 제공을 위하여 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 고려한 이동 객체들의 의미 있는 이동 패턴 추출 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 의미 있는 이동 패턴 추출을 위하여 이동 객체의 연속적 위치 변화를 보다 효과적으로 패턴화하고 2차원 공간 영역으로의 인덱싱을 위한 $R^*$-tree 기반의 이동 객체 위치 속성 일반화 기법을 제안한다. 제안한 위치 일반화 방법은 이동 객체들의 각 공간 영역 데이터를 이용하여 영역 간의 시간 간격에 대한 제약을 만족하는 이동 시퀀스를 생성하며, 생성된 이동 시퀀스들을 통하여 의미 있는 이동 패턴들을 추출한다. 추출된 이동 패턴들은 최적의 위치기반 서비스를 위한 이동 객체의 시간 패턴 마이닝이나 객체의 이동 추이 분석 등에 효과적으로 이용될 수 있다.
본 연구는 대축척 수치지도 ver. 2.0(1/5,000)을 이용하여 소축척 수치지도 ver. 2.0(1/25,000)으로 제작하기 위한 처리공정을 개발하였다. 기존 수치지도와 달리 수치지도 ver. 2.0은 속성정보 및 면처리 등 많은 정보들을 포함하고 있기 때문에 이를 효율적으로 처리하기 위하여 소축척 수치지도의 지형 지물코드에 포함되지 않는 레이어를 삭제하고, 자료처리를 8대 지형 지물별로 분류하여 처리한 후, 자료를 병합하는 과정으로 작업공정을 도출하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 작업공정은 향후 최적 자동일반화시스템 개발시 기초자료로 이용할 수 있을 것이고, 소축척 수치지도 및 각종 주제도 제작에 기여할 수 있을 것이다.
현대사회에서 주요 디자인 패러다임으로 부각되고 있는 상호작용 공간을 디자인하고자 할 때 사용자가 공간과의 관계에 대해 갖게 되는 인지심리적 특성을 이해하고 이를 디자인 요소로 구체화하기 위한 사용자 중심적인 디자인 방법론이 필요하다. 연계논문 I 편에 이어 본고는 3개의 핵심 상호작용성 영향요인인 인터서브젝트, 인터페이스, 인터랙션 중에서 인터페이스 요인의 세부유형을 분석하였다. 즉 공간디자인 구성요소들 중에서 공간-사용자 간 접속요소로서 사용자의 상호작용적 참여행태를 유발, 또는 지원하는 특성을 분석하고 이를 일반속성으로 개념적 조직화하였다. 연구방법은 정성적 사례분석과 복합사례연구로 진행하였다. 각 사례를 '개별사례분석-이행적 일반화-종합적 일반화'의 3단계로 정성 분석하였고 여기서 공통점을 추출하여 '범주화-명명'의 과정을 거쳐 최종적으로 8개 지원 측면의 17개 참여행태 지원 속성을 분석하였다.
본 연구의 목적은 새로운 소매환경의 흐름을 형성하며 무인화를 구현하고 있는 소비 업종인 편의점을 대상으로 입지 특성을 파악하고 입지 분포에 영향을 끼친 지리적 속성을 밝히는 것이다. 이를 위해 서울시를 사례로 편의점의 성장과 지역적 분포를 살펴보고, 무인 편의점과 무인 할인판매점의 입지 분포를 설명하는 감마 일반화 회귀모형을 구축한다. 분석 결과, 영업 중인 무인 편의점과 무인 할인판매점은 대중교통시설과 인접하고 상대적으로 인구의 유동은 낮지만 청년층 주거인구가 밀집하고 소매업, 외식업의 점포가 많은 지역을 중심으로 출점하여 분포하였다. 또한, 소매 품목의 범위와 특성에 따라 인구와 가구 속성의 영향력은 서로 다르게 작용하며 입지에 영향을 끼쳤다. 본 연구는 무인화한 점포의 초기 출점 입지 선정과 분포에 영향을 끼친 지리적 속성을 파악한 시작 연구로서 후속 학술 연구의 실증적 토대를 제시한다는 점에서 가치 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 일반화되면서 센서의 역할이 중요해지고 있다. 응용에 따라 단순히 주변의 환경 정보를 수집하는 기능보다는 그 자체가 계산 기능을 가지고 다양한 역할을 수행할 수 있게 되었다. 이러한 센서를 활용한 과제에서 중요한 고려사항 중 하나는 에너지의 효율성이다. 본 연구에서는 무선 센서네트워크에서 속성 질의 처리를 수행할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 각 센서들은 모든 자식 노드들의 속성값에 대한 부분 정보를 유지하도록 한다. 하지만 정보의 양이 너무 커지면, 정보 유지 비용이 커지게 된다. 또한 정보의 갱신 비용 역시 무시할 수 없다. 따라서 각 노드가 수집한 속성값 자체를 전달하는 대신 그 값의 범위를 표현한 비트값 즉, AVB(Attribute-Value Bits),을 보내도록 한다. 이는 적은 공간으로 모든 자손노드들의 속성값에 대한 영역 범위를 유지할 수 있어서 질의 처리 과정동안 필요한 메시지의 수를 크게 줄일 수 있다. 이에 대한 실험을 통하여, 제안한 기법의 다양한 속성을 살펴보았다.
본 연구는 우리나라 학생들의 수학 인지적 성취 특성을 국제수준에서 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 TIMSS 2011 평가틀과 평가문항을 바탕으로 인지적 속성을 추출하고, TIMSS 2011 8학년(중2) 수학 성취도 자료를 이용하여 우리나라를 포함한 수학 성취도 상위 15개국의 인지적 성취 특성을 비교, 분석하였다. 분석결과 TIMSS 2011의 인지영역은 9가지 인지적 속성으로 재분류되었으며, 인지적 속성에 따라 국가별로 상대적으로 쉽거나 어렵게 생각하는 경향에 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히, 우리나라 학생들은 다른 성취도 상위국에 비해 상대적으로 회상/인식하기, 계산하기, 분류/측정하기, 표현하기를 쉽게 생각하고, 해석하기, 실행하기, 일반화하기를 어려워하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 우리나라 학생들이 어려워하는 각각의 속성에 따라 교육적 처방을 마련해야할 것이다.
멀티 채널 오디오 시스템 및 입체음향 기술이 대중화 되면서 오디오 데이터의 저장 및 재생 방법에 있어서 실감 현장 음향을 고려하는 것이 일반화되었다. 이 논문에서는 구조화 오디오 데이터 형식 [1]을 이용해 불필요한 데이터 공간을 제거하고, 거기에 입체 음향 기술을 적용시켜 효과적인 오디오 데이터 처리 방법을 제시하고자 한다. 우리는 구조화 오디오 데이터 형식을 개념적으로 명백히 하기 위해 재사용 가능한 "소리 객체"를 사용하였다. 소리 객체는 오디오 데이터를 처리하기위한 녹음된 소리 샘플의 기본 단위로서 소리객체에 3D 위치 속성이나, 필터 속성을 지정해 소리를 변화 시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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