한국 버전의 진단지표 체계의 개발을 위해서는 먼저 국내의 말소리장애 연구에 사용된 지표들을 망라하여 검토할 필요가 있다. 본 문헌 검토에서는 원인을 모르는 말소리장애 아동을 대상으로 국내에서 어떤 연구들이 수행되었는지 살펴보았다. 국내 연구자들은 말소리장애 아동의 특성을 밝히기 위한 지표로 다양한 변수들을 사용하였으며, 여기에는 표면적인 말소리 특성과 관련된 지표들과, 그 외 동반 특성들에 관한 지표들이 포함되었다. 검토 결과, 지금까지 국내 말소리 특정 지표들에 관심이 집중되어 온 것이 확인되었는데, 어떤 지표들은 그 영향력으로 인해 다양한 측면에서 면밀한 연구가 필요할 수도 있고, 어떤 지표들은 제한적인 연구 수로 인해 더 많은 관심이 요구될 수도 있다. 본 리뷰에서는 원인을 모르는 말소리장애 아동들이 보이는 고유의 특성들에 대한 보다 포괄적인 연구의 필요성과 말소리장애의 하위유형 분류 및 진단 표지에 관한 추후 연구의 방향성에 대해 논의했다. 또한 말소리장애 하위 분류를 위한 잠재적 진단 표지와 평가 목록을 제안하였다.
패턴 분류 문제에서 수치적 속성일 경우 퍼지 적용은 효과적인 결과를 보인다는 것은 많은 연구를 통해 알려졌다. 하지만 퍼지를 적용한 패턴분류의 결과는 소속함수의 모양과 개수에 따라 크게 영향을 받는다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점은 퍼지를 쉽게 응용분야에 적용시키지 못하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 소속함수를 정의할 수 있는 소속함수 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법1)은 Penalty연산과 Reward연산을 통해 소속함수가 학습되고 Coverage연산을 통해 소속함수 개수가 학습된다. 제안된 방법의 가능성을 확인하기 위해 벤치마크 데이터 중 Iris, Appendicitis, Breast Cancer를 사용하여 기존 방법과 비교한다.
인터넷이 직면하고 있는 최대 위협중의 하나는 봇넷이라는 수많은 감염되거나 침해된 좀비 머신의 존재이다. 최근 이러한 봇넷이 인터넷 공격의 근본 원인이 되고 있다. 그동안 봇넷은 IRC(Internet Relay Chat) 기반이 주류를 이루어 왔으나, 중앙 집중 구조로 인하여 쉽게 차단되는 특성이 있기 때문에, 앞으로는 HTTP 봇넷, P2P 봇넷과 같은 더욱 더 탄력성 있는 구조와 여러 가지 회피 기법을 가진 진화된 구조를 가진 봇넷의 출현이 전망된다. 따라서 본 논문에서는 봇넷에 대한 보다 나은 이해를 위하여 봇넷을 분류하기 위한 분류법(taxonomy)을 소개하고, 가까운 미래에 봇마스터들에 의하여 개발 될 수 있는 진화된(advanced) 봇넷 구조로 계층구조와 혼합구조에 대하여 분석 기술하고자 한다.
도계장에서는 항상 비품이 발생한다. 골절, 피부병변, 착색이상 등 여러 가지 상태의 계육이 비품으로 분류되어 큰피해를 입고 있다. 가까운 예로 미국의 경우 이에 대한 피해액이 연간 5천만 달러로 추산되고 있다. 국내에서는 이러한 문제 때문에 육계 담당 부서에서는 항상 비품에 대해서 스트레스를 받고 있다. 하지만 이러한 문제들이 정말 스트레스가 되는 원인은 사육 중에 발견되기보다는 도계 후에 발견되며, 이에 따라상품가치가 현저히 감소하고 추가적인 작업이 요구되기 때문일 것이다. 대부분의 회사들이 이 문제를 접하게 되면, 주로 곰팡이 독소 흡착제를 사용하는 것이 유일한 대책인 것으로 생각한다. 이런 경우엔 약품에 대한 효과는 잘 모르겠지만, 필자의 느낌으로는 일정한 시간이 흘러 자연스럽게(?) 해결되는 과정을 걷는 듯 하며, 관련 부서에서는 이 약제의 효과에 대해 판단하기보다는 일단 직면한 문제가 해결되었
다고 결과론적으로 만족하는 듯 하다. 필자는 이 지면을 통해 그 동안의 관점과는 다른 측면에서 이런 문제의 원인과 그 대책에 대해 간략히 논하고자한다. 도계장에서는 항상 여러 가지 비품들이 발생한다. 이 모든 것들을 논하기에는 너무 범위가 넓기 때문에 여기서는 독자들의 이해를 위해 비품들 중에서 등 부위의 상처와 복부의 상처(배꼽 닭)에 대해 국한하도록 하겠다. 아마도 이 부분외의 다른 비품들은 대부분 그 원인을 쉽게 추정할 수 있기 때문이다. 먼저, 독자들에게 질문하고 싶은 것이 있다. 이러한 비품들의 직접적인 원인은 무엇인가? 앞서 얘기한 것과 같이 각 회사들의 대책으로 이용되는 곰팡이 독소 흡착제를 보면, 곰팡이 독소가 가장 직접적인 원인으로 생각할 수도 있다. 하지만 결론적으로 직접적인 원인은 외상이다. 즉, 외부의 물리적인 작용에 의한 상처인 것이다. 이런 측면에서 볼 때 가장 직접적인 원인은 외상이며, 이 외에 깃털발육 이상(혹은 저하), 바닥상태 불량 등과 같은 사양관리 이상과 면역 억제성 질환 및 지혈능력의 저하 등이 직접적인 원인으로 인한 문제들을 더욱 악화시키는 간접적인 원인으로 작용한다.
화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.
도서관은 오랫동안 분류법을 적용하여 자료를 정리하여 왔다. 그 궁극적 목적은 자료의 체계적 배가와 접근(브라우징)의 편의성을 극대화하는데 있으며, 동일한 자료가 동일한 분류번호에 배정되어야 한다는 원칙을 전제로 한다. 이러한 당위성에도 불구하고 한국십진분류법을 표준도구로 사용하고 있는 국내 공공도서관의 경우, 소위 분류오류가 적지 않은 것으로 판단되어 그 원인이 무엇이며 어느 정도로 심각한지를 실증적으로 분석하였다. 그리고 분류오류를 해소하기 위한 대안, 즉 분류의 중요성에 대한 인식 제고, 학부의 분류교육의 충실화, 사서직 실무교육의 강화. CIP 제도의 정착과 내실화, 분류표의 체계성 및 하위항목의 개선, 재분류(분류수정)팀의 구성과 가동, 분류사이트 운영의 필요성을 제시하였다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.178-182
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2000
본 연구의 목적은 실험실에서 퇴적물의 다분광반사 특성과 물성을 측정하고 이를 위성 영상에 적용하여 영상에서 나타나는 퇴적물의 분광차이의 원인을 해석하고, 위성영상에서의 퇴적물의 분류 가능성을 연구하는데 있다. 연구에서는 Landsat TM위성 영상과 350~2500nm 파장대역에 대한 퇴적물 시료의 분광측정 자료를 사용하였으며, 기존의 조사 자료를 토대로 TM 영상에서 퇴적물을 분류한 후, 현장에서 시료를 채취하여 입도 분류를 실시하였다. 퇴적물의 입도와 함수비에 따른 분광특성변화를 검증하였으며, 입도와 함수비에 대한 회귀식을 구하여 이를 영상에 적용 분류하였다. 분석 결과 다분광자료 측정시 퇴적물입도에 따른 분광차이는 미약하였으며 이를 TM 자료로 재구성하였을 때는 분광특성을 구분할 수 없었다. 퇴적물의 분류는 TM Band 4, 5, 7을 이용한 회귀식을 적용할 때 비교적 정확하게 나타났으나, 영상에서 퇴적물의 분광 차이는 입도 크기가 직접적인 요인이 아니라 입도에 의한 함수비 및 유기물 함량의 차이에 기인한 것으로 해석된다.
한국표준질병사인분류(KCD)는 사람의 질병과 사망 원인을 유사성에 따라 체계적으로 유형화한 분류체계이다. KCD는 계층적 분류체계로 구성되어 있어 분류마다 연관성이 존재하지만, 일반적인 텍스트 분류 모델은 각각의 분류를 독립적으로 예측하기 때문에 계층적 정보를 반영하는 데 한계가 있다. 본 논문은 계층적 분류체계를 적용한 KCD 예측 모델을 제안한다. 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 비교 실험을 진행한 결과 F1-score 기준 최대 0.5%p의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 특히 비교 모델이 잘 예측하지 못했던 저빈도의 KCD에 대해서 제안 모델은 F1-score 기준 최대 1.1%p의 성능이 향상되었다.
국외에서는 대형시스템을 사용하는 항공, 해양, 원자력, 철도 등에서 발생하는 사고 중 인적오류가 포함된 사고에 대한 분석 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 우리나라에서는 영국, 미국 등의 철도선진국과 비교하여 인적오류를 고려한 철도시스템의 체계적인 운영이 미흡하며, 관련 기준을 별도로 규명하지 않고 있는 실정이다. 또한, 사고 분석을 위한 방법이나 절차, 인적오류와 관련된 원인요소에 대한 항목이 제한적이어서 사고분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 철도사고구분에 따른 위험사건들을 체계화하여 기관사, 사령, 역무원을 포함한 철도안전업무종사자의 수행도에 영향을 끼칠 수 있는 인적오류원인들을 국내외 연구결과를 바탕으로 체계화하고, 국내 철도 사고 사례를 통해 적합한 인적오류원인을 도출할 수 있는 분류방안을 마련한다.
고해상도 위성영상분석은 국지적 규모의 토지피복 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 본 연구에서는 고해상도 영상인 IKONOS 영상과 기존에 작성된 토지이용도를 이용하여 국지적 규모의 토지피복도를 새로 작성하였다. 토지피복 분류기법으로는 퍼지분류 기법을 사용하였으며, 소속함수의 결합방법으로 minimum 연산자를 이용하였다. 분리도 분석에서는 모든 밴드에서 분리도가 높지 않은데, 원인은 계절적 영향에 따른 분광반사율의 차이 때문이다. 토지피복도 작성결과 육상에서는 침엽수림과 경지가, 해양에서는 간석지 및 해빈의 변화가 가장 크다. 분류의 전체정확도는 95.0%, kappa 계수는 0.94%로 나타나 높은 분류정확도를 보였다. 분류항목별 정확도에서는 대부분의 분류항목이 90% 이상의 분류정확도를 보였다. 그러나 혼합림과 하천 및 저수지 등은 낮은 분류정확도를 보였다. 이들 원인은 농경지 담수로 인하여 수역으로 분류항목이 변하거나 유사한 분광패턴으로 분류항목이 혼재된 결과이다. 이들 분류항목의 분류정확도를 높이기 위해서는 계절적 요인을 반드시 고려하여야 할 것이다. 결론적으로 IKONOS 영상은 토지이용도 작성 및 수정이 가능하며, 추후 GIS 공간자료와 통합하여 토지피복도를 작성한다면 보다 정확한 의사결정 보조 자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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