파라볼라 오프셋 안테나는 위성 신호 송수신을 위하여 널리 사용된다. 한편, 파라볼라 안테나를 급전하기 위해 혼 안테나를 파라볼라 안테나로부터 이격된 일정 위치에 고정하여야 한다. 하지만 혼 안테나를 고정하기 위한 구조물에 의해 파라볼라 안테나의 방사 패턴에서 부엽 이득이 왜곡되는 문제점이 있다. 따라서 파라볼라 안테나 설계 시 안테나 방사 패턴에서의 부엽 수준을 예측할 수 있어야한다. 기존 시뮬레이션 방법을 이용하면 장시간이 소요되거나 고가의 소프트웨어가 필요하다. 이를 간단하게 해결하기 위해서 광선 추적기법을 이용하여 파라볼라 오프셋 안테나 지오메트리 상에서 계산하여 고각 부엽 각도를 예측한다. 본 논문에서는 광선추적기법을 이용하여 부엽 각도를 계산하고, 계산된 부엽 각도와 시뮬레이션 결과를 비교하여, 예측 방법의 정합성을 보이며 임의의 산란체의 위치 및 각도에 따라 오프셋 파라볼라 안테나의 고각 패턴에 어떠한 영향을 주는지 확인한다.
단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 손바닥의 interdigital영역으로 부터 특징패턴을 추출하는 과정과 이 특징패턴과 관련된 자료를 이용한 개인식별 방법을 제안하였다. 처리과정은 interdigital영역을 일정한 크기로 분할하고 각 분할된 영역에 대하여 융선의 분포에 따른 4방향의 방향 코드를 부여한후 이것을 분석하는 것에 의해 특징패턴의 존재 유무와 1차 중심점을 검출하였다. 검출된 1차 중심점의 주변 제한된 영역에 대해서만 세선화와 융선 추적을 통하여 특징패턴의 종류와 2차 중심점(core)을 구하였다. 2차 중심점들을 연결하는 특징패턴 좌표계를 설정하고 각 중심점에 대한 상대적 거리와 방향정보 특징 패턴의 종류등에 대한 특징 파라미터를 구하였다. 식별실험은 각 특징패턴의 종류와 수, 존재위치에 의하여 판단하거나 특징 파라미터를 비교, 분석하는 것에 의해 수행하였다.
본 연구는 국내 SW기업의 해외진출을 체계적으로 분석한 최초의 연구로서 연구결과는 매우 탐색적이다. 본 연구에서 일본과 중국 진출에 성공한 국내 SW 기업의 해외담당자들의 의견을 분석하여서 해외진출 방법, 해외진출 과정 및 해외진출 시 발생하는 캐즘을 분석하고 미국, 일본, 중국 시장별로 국내 SW제품의 해외 진출 모델을 도출하였다. 본 연구에서 해외 진출 패턴이 국가마다 다르며, 캐즘의 위치와 원인 및 대응방안도 국가마다 다르다는 점을 밝혔다.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.
우리나라는 급속한 경제발전과 도시화 과정을 거치며 도시 내부에서 안전, 환경, 교통 등 다양한 분야에서 많은 문제들에 직면하고 있다. 각 지방자치단체는 이런 도시문제를 해결하기 위해 전자민원을 접수 받아 처리하고 있지만, 민원은 해를 거듭할수록 증가하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 총 6년간의 전자민원 데이터를 수집하여 민원사유별로 분류하고 민원 발생지점의 위치데이터를 추출한 후 지오코딩을 통해 공간상에 점 데이터로 나타내어 공간분포 패턴분석을 실시하여 토지이용과의 연관성을 분석하였다. 그 결과, 진주시의 전자민원은 시내중심지역 내에서도 택지개발이 이루어진 주거지역, 중심상업지역, 공업·주거 혼재지역에 군집되어 발생하였다. 민원사유를 토지이용별로 분석한 결과 불법주차단속 민원이 가장 많았다. 또한 민원 발생지점의 반경 50m 내에 위치한 시설물 분포에 대해 분석한 결과 중심상업지역과 공업·주거시설이 혼재된 지역에서는 단독주택이 밀집된 지역에서 많이 발생하였다. 주거지역(구도심)의 경우 일반음식점이 많은 곳에 집중되고 있음이 확인 되었다. 이와 같은 분석결과는 민원에 대해 도시공간적 차원에서 분석함으로써 민원의 근본 원인을 찾아내어 해결방안을 모색하는데 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
자연 언어 처리의 구문 구조 분석에서는 수식 관계의 중의성에 의한 많은 구문 구조가 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘 정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 중의성을 해소하기 위해 어휘 정보로 부사 수식 정보와 부사 확률 정보를 사용한다. 부사들의 사용과 수식 패턴들을 대량의 말뭉치로부터 조사하고, 수식 패턴들 중 비교적 규칙적인 것들을 부사 수식 정보로, 피수식어의 상대적 위치와 피수식어의 품사에 대한 확률을 부사 확률 정보로 구성하였다. 구문 구조들 중 가장 옳은 구문 구조를 선택하기 위해 부사 수식 정보와 부사 확률 정보를 이용하였고, 구문 분석에서 부사에 의한 중의성을 해소하였다.
입지분석은 공간 및 비공간적 특성이 중요하게 다루어져야 함에도 불구하고 공간데이터 타입(spatial data type), 공간관계(spatial relationship), 그리고 공간 자기상관성(spatial autocorrelation)의 복잡성에 기인한 처리의 어려움으로 인해 기하학적거리나 공간적 위치와 같은 단순 공간적 특성만 이용되었다. 본 연구에서는 서울시 대형할인점을 사례로하여로 GIS에 의한 공간데이터와 비공간데이터(인구통계 등)를 통합 구축한 후, 공간데이터마이닝 기법을 이용하여 입지패턴(location pattern)을 분석 추출하여 보고자 한다.
수문학적인 물의 순환은 여러 기상인자들과 영향을 주고 받으며 복합적으로 발생하는 자연현상이다. 이에 본 연구에서는 강우패턴에 의한 낙동강 본류 주요지점을 비교 분석하여 유출특성을 파악하였다. 또한 년간 강우량 변화에 따른 유출률 비교를 실시하였다. 선정된 지점은 연속적인 수위-유량관계곡선식이 개발되어 안정적인 시계열자료를 산출할 수 있는 지점으로 낙동강권역의 유역특성을 대표할 수 있는 진동 지점과 도시하천의 특성을 나타내는 금호강유역에 위치한 동촌 지점 및 남강댐 하류에 위치하여 댐방류량에 의한 하천유지유량이 발생하는 정암 지점을 선정하여 유출률분석을 실시하였다. 세 지점의 2008년 순유출률은 30% 내외의 유출률을 나타내고 있으며 주요 호우사상이 집중된 3/4분기의 경우 2007년과 비교하여 약 50% 가량의 작은 유출을 보이고 있다. 특히, 순유출량에 대한 순손실유량은 저 평수기로 대표되는 1, 2, 4분기에서 2007년에 비해 크게 높아지는 결과가 나타나는데 이는 저 평수기 토양 침투 및 증발에 의한 자연적인 손실과 가용하천유량이 적어짐에 따른 취수량의 유출량에 대한 양적 비율의 증가가 원인으로 파악할 수 있다. 2008년 낙동강권역의 순유출률은 2007년에 비해 낮아지는 결과를 나타내며 그 결과, 2008년 낙동강권역의 순유출률은 약 20%~40%의 순유출률을 나타내고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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