본 논문에서는 프로그램의 분석 과정에서 생성된 구문트리에서 키워드만을 추출하여 유사도 평가하는 방법을 소개한다. 이 방법은 기존의 구조 기반 방법과 같이 프로그램 구조적 특징에 상관없이 유사도를 평가한 수 있으며, 구문트리의 키워드만을 평가에 이용함으로써 기존 시스템의 단점이었던 속도를 개선할 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 유사도 평가 모델을 제시하고, 생성된 구문트리에서 키워드를 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 평가 부분에서는 기존 시스템에 비해 본 시스템이 구조적 특징이나 속도 면에서 많이 개선되었다는 것을 보여주었다. 따라서 본 시스템은 향후에 텍스트 위주의 문서의 유사도나 XML과 같은 전자 문서의 유사도 평가에 지대한 영향을 줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 AST(Abstract Syntax Tree)를 이용하여 서로 다른 프로그램의 유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 지금까지 유사도 평가 방법은 거의 제시되지 않고 프로그램의 비교평가 연구는 찾아볼 수가 없다. 본 시스템은 서로 다른 여러 프로그램을 입력받아 파싱함으로써 AST를 생성하여 생성된 AST를 유사도 측정에 이용한다. 따라서 다른 비교 측정 시스템보다 비용과 속도 면에서 경제적이고 빠르게 유사도를 검출해 낼 수 있으며, 또한 신속히 평가 결과를 학생들에게 피드백 함으로써 큰 학습성과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 입력의 자동화 및 교육을 위한 문자 익히기 시스템을 위하여 자소의 특징 추출과 유사도 함수를 정의하여 한글에 대한 미적평가를 수행하였다. 이를 위해 한글 문자의 자소에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의 한 후 표준 문자와 입력 문자가 얼마나 유사한지를 평가하는 방법을 제안하였다. 표준 문자와 입력 문자의 획에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의하였으며, 다양한 입력 문자 패턴에 대해 표준 문자 패턴과 얼마나 유사한지를 실험한 결과 예상한 값과 유사하게 일치하는 실험 결과를 얻을 수 있었다. 또한 일반 사람들의 미적 평가 결과와 제안한 방법의 실험 결과가 유사하게 일치한다는 결과도 얻을 수 있었다.
자연어 문장의 자동 평가는 생성된 문장과 정답 문장을 자동으로 비교 및 평가하여, 두 문장 사이의 의미 유사도를 측정하는 기술이다. 이러한 자연어 문장 자동 평가는 기계 번역, 자연어 요약, 패러프레이징 등의 분야에서 자연어 생성 모델의 성능을 평가하는데 활용될 수 있다. 기존 자연어 문장의 유사도 측정 방법은 n-gram 기반의 문자열 비교를 수행하여 유사도를 산출한다. 이러한 방식은 계산 과정이 매우 간단하지만, 자연어의 다양한 특성을 반영할 수 없다. 본 논문에서는 BERT를 활용한 한국어 문장의 유사도 측정 방법을 제안하며, 이를 위해 ETRI에서 한국어 말뭉치를 대상으로 사전 학습하여 공개한 어절 단위의 KorBERT를 활용한다. 그 결과, 기존 자연어 문장의 유사도 평가 방법과 비교했을 때, 약 13%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 프로그램의 복제를 검사하기 위하여 서로다른 두 프로그래의 유사도를 측정하는 시스템을 제시한다. 지금까지 유사도 평가 방법은 일반 텍스트에 국한되어 있고 프로그램에 대한 유사도 검사는 극히 드물다. 본 시스템은 서로 다른 프로그램을 입력받아 분석 과정을 거쳐 구문 트리를 구성하고, 생성괸 구문트리와 유사도 평가 시스템을 이용하여 프로그램의 유사도를 측정한다. 구문트리를 이용한 유사도 측정은 경제적이고 효율적으로 유사도를 검출해 낼 수 있다는 것을 평가에서 보여준다.
안정하도란 하도형성유량이 발생하는 조건에 대해 단면내에서 발생하는 유사량과 유입되는 유사량이 평형상태를 유지하는 단면을 의미하며, 안정하도 평가 및 설계란 현재 단면을 안정하도 단면과 비교하여 평가하거나 안정하도를 만족하는 하상경사와 하폭, 수심을 도출하는 과정을 의미한다. 이러한 안정하도 평가 및 설계는 하천을 정비하거나 복원하는 과정에서 장기적인 하상 평형상태를 고려하기 위해 적용할 수 있으며, 하상 침식 혹은 퇴적에 대해 지점별 평가방법으로 활용 할 수 있다. 안정하도 단면은 상류에서 유입되는 유사량과 대상구간의 발생 유사량의 평형조건에 의해 결정되기 때문에 유입되는 유사량 자료의 정확성과 대상구간 발생 유사량 산정의 정확도가 전체 평가 결과의 신뢰도에 가장 중요한 요소로 작용한다. 그러나 현재까지 활용되어 온 안정하도 단면 계산 방법의 경우 대상구간 발생 유사량 결정을 위한 유사이송공식의 선택이 특정 공식으로 한정되어있어 국내 하상과 적합한 유사이송공식의 적용이 매우 제한적이었다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 안정하도 평가 및 설계 방법을 개선하기 위해 다양한 유사이송공식의 적용이 가능한 안정하도 평가 모델의 알고리즘을 제시하였으며, 관련 분야의 실무자가 쉽게 활용 할 수 있도록 사용자 친화적인 사용자 친화적인 안정하도 평가 및 설계 프로그램(Stable Channel Analysis and Design, SCAD)을 개발하였다. 본 연구에서는 기존의 안정하도 단면 계산 방법인 Copeland 방법을 분석하여 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 단면 유사량 분석 계산과정에서 자갈하상 공식을 포함한 총 다섯 가지의 유사이송공식을 새롭게 추가하였다. 개발된 SCAD 프로그램은 정확도 및 적용성 향상을 위해 청미천과 내성천 모래하상 구간 그리고 원주천 자갈하상 구간에 대해 시험계산을 수행하였고 평가 결과를 프로그램 개선을 위해 적극 활용하였다. 또한 웹 포팅 프로그램 구축을 통해 다양한 사용자가 특정 웹사이트에서 프로그램에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 개선된 안정하도 평가 및 설계 프로그램을 활용하여 다양한 유사이송공식 선택에 따른 안정하도 산정 결과 값의 변화를 분석하고 그 범위를 정량적으로 제시하였다.
본 논문에서는 클러스터 간의 중복을 허용한 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 기법에 적합한 클러스터 간 유사도 평가방법(linkage metric)을 제안하였다. 클러스터 간 유사도 평가방법은 계층적 클러스터링에서 클러스터를 통합하거나 분해하는데 쓰이며 사용된 방법에 따라 클러스터링의 결과가 다르게 형성된다. 기존의 클러스터 간 유사도 평가방법인 single linkage, complete linkage, average linkage 중 single linkage와 complete linkage는 클러스터 간 중복이 허용된 환경에서 정확도가 낮은 문제점이 있고, average linkage는 정확도가 두 방법에 비해 높지만 계산 시간 소요가 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 average linkage를 개선하여 중복된 데이터에 의한 필요 계산량을 크게 줄임으로써 시간적 성능이 우수한 클러스터 간 유사도 평가방법을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 기존 방법들과 비교실험하여 중복을 허용하는 계층적 클러스터링 환경에서 정확도는 비슷하거나 더 높고, average linkage에 비해 계산량이 감소됨을 확인하였다.
국내의 사면안정평가는 국토교통부, 국민안전처, 산림청 등의 주요 기관에서 사면을 구성하고 있는 토양특성과 사면경사 등을 평가할 수 있는 기준을 마련하고 있다. 대부분 경우 이 기준을 가지고 자연사면의 안정성에 대한 전반적인 평가가 이루어지고 있다. 하천관리에서는 다양한 요소들을 고려하여 계획이 수립되고 실행되고 있으며 이 중 산지와 기타 지역에서 유입유사는 그 정도에 따라 하천의 통수능력 감소와 하천생태계 교란 등의 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 이유에서 유사는 하천관리에 있어 매우 중요한 관리 대상이다. 그러나 현재 평가기준을 이용하여 사면의 붕괴 및 취약정도를 판단할 수 있으나 유역의 유사발생여부를 평가하기에는 상당한 오류를 가지게 된다. 본 연구에서는 사면평가기준을 통한 1차적인 평가와 강우로부터 발생하는 토양침식과 퇴적을 분석 결과를 적용한 종합적인 2차적인 평가를 수행하였다. (1)기존에 사용하고 있는 사면안정평가기준을 가지고 대상유역인 금호강유역의 토양특성에 대한 등급을 분류한다. (2)토층, 토지이용, 빈도별 강우자료 등 다양한 인자를 고려할 수 있는 C-SEM(Cell-based Sediment Erosion Model)을 이용하여 침식 및 퇴적 깊이를 계산한다. (3)사용하고 있는 평가기준과 침식 및 퇴적깊이에 대한 분석결과를 조합하여 금호강유역에서의 유사발생 평가를 위한 지도를 작성한다. 이 연구는 국가에서 제공하고 있는 유역관련 자료를 이용하여 대상유역에서 유사발생을 평가하고 유사발생 관련인자를 대상으로 평가기준을 제안하였다.
본 연구의 목적은 좀 더 정확한 고객 선호도 예측을 위한 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 평가하기 위한 것이다. 고객 선호도 예측의 정확도를 비교하기 위하여 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘에 의한 고객 선호도 예측의 MAE를 비교하였다. 예측 알고리즘의 정확성을 분석하기 위하여 MovieLens 1 Million dataset을 이용하여 실험을 하였다. 각 예측 알고리즘에 사용된 유사도 가중치는 일반적으로 이용되는 피어슨 상관계수와 벡터 유사도를 이용하였으며 분석결과 대응평균 알고리즘의 예측 정확도가 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘의 예측 정확도 보다 우수한 것으로 나타났다. 두 알고리즘에 사용된 유사도 가중치인 피어슨 상관계수와 벡터 유사도는 두 고객이 특정 상품에 대하여 공통으로 평가한 선호도 평가치를 이용하여 계산된다. 이때 공통으로 평가한 선호도 평가치의 개수가 적으면 계산된 유사도 가중치가 과대 평가된다. 과대 평가된 유사도 가중치를 보정하여 고객 선호도 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 연구에서 고려한 공통 평가 영화의 개수 보다 확대된 범위를 적용하였으며 각 예측 방법에 따라 서로 다른 개선 경향을 파악할 수 있었다.
기존의 트리 비교에 관한 연구는 대부분 노드에 가중치가 있거나 레이블이 있는 트리(장식이 있는 트리)에 대해서 연구되었다. 그러나 본 연구에서는 장식이 없는 서로 다른 두개의 트리를 비교하여 유사도를 평가하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 본 시스템에서 제시한 트리 유사도 평가 알고리즘은 비교할 두 개의 트리를 언파서에 의해 노드 스트링으로 변환된 후, 유사도 알고리즘에 의해서 평가되며, 0.0-1.0 사이의 유사 값을 돌려준다. 본 논문의 실험 부분에서는 여러 형태의 트리를 비교 분석하였으며, 두 트리 사이에 일치되는 노드와 불일치 되는 노드를 시각적으로 표현하였다. 본 연구를 활용하면, 특정한 프로그램이나 문서의 유사도 및 중복 코드 발견 등에 활용할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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