생물정보학 관련 프로그램들은 대부분 인터넷을 통해서 많은 생물학자, 생화학자 들에게 생물 정보 검색 및 처리 서비스를 제공한다. 이런 서비스를 제공하는 많은 프로그램들은 데이터베이스로부터 유전자 등의 데이터를 검색하고 처리한다. 이때 각각 클라이언트의 요청마다 매번 데이터베이스의 검색을 수행한다면 많은 시간이 걸리게 된다. 또한 서버에 과부하를 초래하여 응답시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 서버의 과부하와 응답시간을 줄이기 위해 사용자의 요청을 그룹화하여 일정 시간 간격으로 일괄 처리하는 방법을 제안한다.
유비궈터스 환경의 추천 시스템에서는 협력적 필터링을 위하여 컨텍스트 정보를 사용하고 있으나, 컨텍스트 정보의 부족으로 인하여 추천 결과가 정확하지 않는 경우가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텍스트 정보와 더불어 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보를 사용하였으나, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 시간이 지남에 따라 사용자의 기호가 변하거나 유행에 영향을 받을 수 있는 문제점이 있다. 또한 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 상황에 따라 적절히 연동하지 못하여 부정확한 예측을 할 수가 있다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따라 사용자의 기호나 유행이 변하는 경우, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보들을 일률적인 값으로 적용하는 것이 아니라 시간에 따라 가중치를 달리 적용하는 방법을 사용하였다. 그리고 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보가 상황에 따라 적절히 연동하지 못하는 문제는 협력적 필터링하여 나온 결과에 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보의 가중치를 달리 적용하여 통합함으로써 예측성을 높일 수 있었다.
시간에 따라 변화하는 사건을 기록하는 시간 데이타베이스에서는 사건을 저장할 때 시간 속성도 같이 저장한다. 최근에는 시간 데이타베이스의 속성을 고려하여 집지 함수와 같이 기존의 연산자를 확장하여 시간 데이타베이스에서 효율적으로 처리하려는 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 사용자들은 종종 여러 애트리뷰트에 가중치를 두고 그 가중치 순서대로 결과가 보여지는 순위 질의를 실행한다. 기존의 순위 질의 개념을 그대로 시간 지인 데이타메이스에서 사용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 기존의 순위 질의에 시간 개념을 확장한 시간 순위 질의를 정의한다. 또한 시간 순위 질의 처리방법을 제 시 한다.
디지털 포렌식 조사에서 파일의 시간정보는 중요한 의미를 가진다. 리눅스의 Ext4(Extended File System 4) 환경에서 획득할 수 있는 파일의 시간정보는 파일 접근 시간(Access Time), 수정 시간(Modification Time), Inode 변경 시간(Change Time), 삭제 시간(Deletion Time), 생성 시간(Creation Time)이다. 일반적으로 파일의 생성, 수정, 복사 등 여러 가지 행위에 따라 시간 정보가 변화되며, 증거 분석을 위해 행위에 따른 파일 시간변화에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 리눅스 Ext4 환경에서 파일 및 폴더의 다양한 행위에 따른 시간정보를 분석하였고 이를 이용하여 악성코드의 실제 감염시간과 파일의 변조 여부를 확인하는 방안을 연구하였다.
시간정보는 사건 탐지/추적 시스템은 물론 정보 추출, 질의/응답 시스템 등에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 한국어 신문 기사를 대상으로 시간 표현을 추출하고 정규화한 후 사건 관련 동사와 연결하는 자동화된 방법들을 제안하였다. 시간 표현을 추출하기 위해서 품사정보로 구축된 패턴과 시간 표현 어휘가 사용되었고, 정규화 과정과 사건 관련 동사와의 연결을 위한 규칙이 만들어졌다. 한국어 신문을 대상으로 제안한 방법의 단계별 평가를 수행하였고, 제안하는 방법의 확장성을 보이기 위해 서로 다른 도메인에도 실험을 하였다.
건축물 화재상황에서 피난시간을 감소시키기 위한 기존의 노력들은 피난시간의 구성요소 중 피난행동시간을 감소시키는 데 집중되었다. 그러나 피난행동시간의 비율이 전체 피난시간의 1/3임에도 불구하고 이를 제외한 인지시간과 초기대응행동시간을 감소시키기 위한 고려는 부족한 실정이며, 특히 피난행동시간만을 감소시킴으로써 피난성공률을 향상시킬 수 없는 상황이 발생하게 되었다. 따라서 인지시간과 초기대응행동시간을 감소시킬 수 있는 재난정보라는 개념이 주목 받게 되었다. 본 연구는 재난정보가 재실자특성에 작용하는 과정을 분석하기 위해 피난시간의 감소 측면에서 10가지 주요 재난정보와 3가지 재실자특성 요소의 관계를 설명하는 재난정보-재실자특성 연관성을 도출하였다. 또한 노인, 지적장애인, 청각장애인과 시각장애인을 대상으로 설문조사를 통한 가상의 피난실험을 수행, 재난정보가 재실자특성에 작용하는 과정을 부족한 재실자특성을 보완하여 최저수준의 화재안전성을 확보하는 과정과 일정 수준 보유한 재실자특성을 극대화하여 화재안전성을 확보하는 과정으로 분석하였다. 본 연구를 통해 직관적인 수준에서 설명되는 기존의 재난정보-재실자특성 간의 관계에 피난시간의 감소라는 관점에서의 설명력을 더하였고, 향후 다양한 재실자 유형이 존재하는 상황에서의 재난정보 관계에 대하여 후속연구가 진행된다면 재난정보와 재실자특성을 고려하는 후속 연구에 기초적 자료를 제공할 것으로 기대된다.
본 논문은 기존의 위치기반정보와 시간정보를 고려하여 좀더 효율적인 상황인식 서비스 모델을 제안한다. 현재의 위치와 시간을 모두 고려하여 수집된 정보는 위치정보만 고려하는 상황인식 서비스보다 효율성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 위치정보 및 시간정보를 기반으로 주변정보를 수집하는 상황인식 서비스모델과 그에 기반한 시나리오를 구성했다. 마지막으로 본 문서에서 제안하는 상황인식 서비스기반 시스템 및 새로운 상황인식 서비스시스템과의 상호운용성을 고려하여 위치기반정보를 표현하는 문서를 XML 로 정의하였다.
읽기시간과 재인기억을 통하여 스크립트에 부합되지 않는 정보가 어떻게 처리되는지 알아보았다. 실험 1에서는 문장을 읽고 문장 재인검사틀 하였다. 스크립트 비부합 문장의 읽기시간은 길고 재인 반응시간은 빨랐다. 실험 2, 3은 스크립트에 부합하지 않는 정보가 기억이 잘되는데, 그 이유가 노력의 결과로 다른 정보와 통합되었기 때문인지 아니면 비부합정보가 두드러졌기 때문인지 알아보려고 설계되었다. 실험 2에서는 명제쌍을 만들어 즉시 재인기억을 하였고, 실험 3에서는 피험자가 비부합정보를 충분하게 처리할 수 있도록 자기 속도(self-paced)로 읽고 명제쌍으로 지연재인검사를 했다. 비스크립트 정보와 전형적인 명제로 된 명제쌍이 전형적인 명제쌍보다 반응시간이 길었다. 이 결과는 스크립트 비부합정보는 자체로는 기억이 잘되나 다른 정보와 통합은 되지 않은 것으로 해석되었다.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
본 연구의 목적은 주차정보제공에 따른 개인의 주차장 선택행태를 분석하고 이를 주차장 대기행렬 시뮬레이션으로 구현하여 주차정보제공에 의한 도심주차 개선효과를 분석하는 것이다. 이를 위해 서울시 도심지역 주차장 이용자를 대상으로 선호의식(Stated Preference)조사를 실시하여 주차장 이용실태와 주차정보제공의 변수가 포함된 주차선택 모형을 구축하였고 시뮬레이션 방법을 이용하여 주차정보제공 효과분석을 실시하였다. 즉, 주차효용함수, 차량도착간격, 차량주차시간, 각 주차장의 주차공급면수와 동적으로 변화하는 대기시간 및 주차장의 여유상황을 이용하여 정보의 효과를 분석하였다. 본 연구결과 주차장 상황에 대한 정보제공이 혼잡한 주차장의 차량분산효과 및 대기시간 감소 효과가 있는 것으로 나타나 주차정보를 제공하는 주차안내정보시스템의 도입시 효과가 큰 것으로 판명되었다. 이러한 효과는 주차수요가 증가함에 따라 더욱 크게 나타나 주차수요가 많은 도심지역에서 주차정보시스템의 필요성 및 기대효과가 클 것으로 예상되었다. 이러한 차량분산 및 대기시간 감소효과는 정보이용율 40∼50%이상을 유지하는 것이 효과적이며, 주차장이 용량상태에 이르는 혼잡상황에서는 대기시간과 같은 구체적인 정보가 유용한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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