본 연구에서는 교통부 자동차 등록 원시자료를 이용하여 자동차제작사가 직접 사용할 수 있는 사후관리를 위한 등록통계 시스템을 개발해서 결과를 제시하고자 한다. 특히 통계 활용범위를 극대화하도록 하기 위해 차명은 코드화로 작성하여 통합차명으로 표준화, 업계재편과정으로 인한 종전 자동차 제작사는 합병, 인수한 최종 자동차제작사에 통합, 단산 및 양산 차명별로 차령별분류, 시.군.구의 행정단위별의 통계정보 수록 및 자동차소유자의 구매성형분석을 위한 년령별분류외 15개 유형별로 개발결과를 제시함으로써 효율적이고 과학적인 통계를 산출할 수 있도록 하고자 한다.
국내 주요 도시에서 수행된 비오톱유형 분류는 생물서식처 관점보다는 토지이용 개념에 한정되어 분류되었고, 생태적 가치에 따라 상세하게 분류되지 못하였다. 비오톱유형은 지역적 특성을 고려하여 생물서식처 관점에 따라 분류되어야 한다. 본 논문은 비오톱유형 분류에 사용되는 분류위계, 분류항목, 분류요인, 분류지표, 분류기준, 분류key 등 분류인자의 개념적 틀을 명확하게 설정하고 사례도시의 비오톱유형 분류결과에 적용하여 문제점을 고찰하고 비오톱유형 분류체계 개선방향을 제안하였다. 비오톱유형 분류체계는 위계별로 분류의 기본 수준과 기준을 마련하여 일관된 분류 특성을 가져야 한다. 분류지표는 생물적 요인, 무생물적 요인, 인간행태적 요인을 고려하여 적용되어야 한다. 비오톱유형은 일반인들과 계획가들이 이해하기 쉽도록 분류지표와 분류key의 표준화와 더불어 지역 비오톱 특성을 반영할 수 있도록 분류key와 분류기준의 특성화를 반영하는 것이 필요하다.
본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.
고분해능복사계(AVHRR) 자료로부터 산출한 아시아지역 지면피복 분류자료들 (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd)의 분류특성을 분석하였으며 이를 근거로 하여 이 지역에 대한 지면피복의 분류를 시도하였다. 서로 다른 지면피복 분류 자료들의 비교를 위하여 지도 투영법을 일치시켰으며 지면피복 정의가 유사한 유형들만 비교하였다. 세 지면피복 자료에서 분류가 모두 일치하는 비율은 33.57%이고 3 자료 중 두 자료에서 분류가 일치하는 비율은 49.69%로 나타났다. 전체적으로 나대지(사막), 도시 및 혼합림과 같이 식생의 생물리적 특성이 뚜렷한 유형들에서는 분류의 일치율이 높게 나타났다. 반면에 농지, 낙엽활엽수림, 및 낙엽침엽수렴과 같이 식생의 생물리적 특성이 유사한 유형에서는 일치율이 낮게 나타났다. 분류에 사용된 기본 입력자료수, 지면피복 유형수,분류기법 및 입력 자료의 전처리 수준 등이 지면피복 분류 결과에 차이를 유발한 것으로 판단된다. 지면피복 자료들의 비교결과와 각 유형별 식생지수의 평균 계절변동 특성을 이용하여 이 지역에 대한 지면피복 분류자료를 보완하였다.
본 연구에서는 향후 유비쿼터스 환경을 고려하여 위치기반서비스의 활용성과 응용분야에 관하여 조사, 분석하고자 한다. 이를 위하여 약 68개의 유비쿼터스 응용서비스를 조사하고, 서비스의 특징에 관한 전문가의 견해를 반영하였다. 연구내용으로는 먼저 다양한 유비쿼터스 관련 활용 시스템들을 서비스 유형으로 분류하도록 한다. 서비스 유형에 대한 분류는 국내외 자료를 바탕으로 조사하여 기준을 재분류하여 서비스를 유형별로 그룹화 하였다. 다음으로는 기술분류를 수행하였다. 기술분류는 모바일과 위치기반서비스들에 기본이 되는 위치정확도, 이동성, 상황인식능력, 정체성파악능력, 정보이력관리 등을 분류하도록 한다. 이제 각각의 서비스들에 대하여 기술 분류에 해당한 기술요소가 미치는 중요도에 따라서 설문을 기초로 점수로 배정하도록 하고, 각각의 서비스 유형들에 대한 특징을 분석하였다. 특히 위치기반서비스에서는 위치기반서비스를 위하여 보다 강조되어야 하는 이동성, 위치정확도, 정체성 등을 고려하여 향후 활발히 전개될 서비스들에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통하여 향후 유비쿼터스 환경에서 위치기반서비스가 활용되어질 분야에 대하여 예측하여 볼 수 있고, 각각의 기술 항목들간의 상관성도 분석하여 볼 수 있다.
본 연구의 목표는 비교 문장들을 일곱 가지 유형으로 자동 분류하는 것으로서, 비교 문장 추출, 비교 문장 유형 분류, 유형별 비교 관계 분석으로 이어지는 비교마이닝 세 단계 중 두 번째 과제이다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(Transformation-based Learning) 기법을 이용한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환 기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출한 비교 문장들을 대상으로 실험한 결과, 일곱 가지 비교 문장 유형을 분류하는데 있어서 정확도 80.01%의 우수한 성능을 산출하였다.
본 연구에서는 12년(2001-2012)간의 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 토지피복 자료를 이용하여 동북아시아 지역에 대한 토지피복 유형별 통계적 점유율과 연변동을 조사하였다. MODIS 토지피복 자료의 공간해상도는 500 m이며 토지피복 유형의 수는 17개이다. 12년 평균에서 농지(36.96%), 초지(23.14%) 그리고 혼합림(22.97%) 3가지 유형이 분석 영역의 80% 이상을 점유하고 있는 것으로 나타났고, 그 외 농지와 자연 식생의 혼합유형(6.09%), 낙엽활엽수림(4.26%), 도시(2.46%) 그리고 사바나(1.54%) 유형이 점유하고 있는 것으로 나타났다. 비록 자료의 사용 기간이 짧지만 단순회귀분석에서 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 혼합림은 유의수준 5%에서 점유율이 증가하는 경향을 보였으나 사바나 유형은 유의수준 5%에서 감소하는 경향을 보였다. 토지피복 유형이 매년 다르게 분류되는 화소의 비율이 10% 이상이며 토지피복 유형별 점유율의 연변동은 농지(1.41%), 혼합림(0.82%), 초지(0.73%)에서 가장 두드러지게 나타났다. 또한, 12년 동안 토지피복 유형이 1개로만 분류된 화소의 비율은 단지 57%이며, 나머지 화소들에서는 2개 이상으로 분류되었으며 최대 9개 유형으로 분류된 화소도 존재했다. 공간적으로 균질하게 1개 유형만 분포하고 있는 중국 동부와 북서부 지역을 제외한 전체 지역에서 토지피복 유형이 연도별도 다르게 분류되고 있다. 따라서 토지피복 변화에 소요되는 시간적 규모를 고려할 때 동북아시아 지역에서 MODIS 토지피복 자료를 이용할 시 주의가 필요하다.
본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 속도 변화를 분석하여 고속도로의 교통상황 분류를 목적으로 하였다. 서해대교의 RWIS와 VDS 자료를 활용하여 요인분석한 결과 교통상황에 영향을 주는 기상요인은 날씨, 온도, 시정거리로 나타났다. 각 요인에 따른 교통상황을 분류하기 위해 요인별로 분산분석을 실시한 결과 날씨는 맑음과 강우, 온도는 $5^{\circ}C$ 이하와 이상, 시정거리는 강우 시에만 10km 이하와 이상으로 분류되어 총 5개 유형의 교통상황으로 분류되었다. 보다 원활한 교통관리를 위해 각 상황별로 교통량-속도 모형을 추정하였으나 분석자료의 부족으로 설명력은 다소 낮게 나타났다. 그러나 장기간의 자료를 본 연구에서 제시된 분석과정에 입각하여 분석할 경우 기상요인에 따른 유형별 교통관리가 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템을 위한 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징은 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 사용하여 가용 서브메쉬의 탐색시간을 줄이는 것이다. 이 할당방법은 메쉬 구조에서 탐색한 독립 가용 서브메쉬들을 유형(정방형, 가로 직사각형, 세로 직사각형)에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형과 동일한 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 먼저 최적의 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬의 탐색시간을 줄인다. 만약 가용 서브메쉬를 찾지 못할 경우에는 각 독립 가용 서브메쉬의 속성으로 저장된 확장지수를 사용하여 서브메쉬의 크기를 확장한 후 최적의 가용 서브메쉬를 찾는다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안하는 서브메쉬 할당방법이 서브메쉬 탐색시간을 줄이는 면에서 기존의 할당방법에 비해 우수함을 보인다.
열대 서태평양에서는 연평균27개 정도의 태풍이 발생하고, 그 중 75% 이상이 6월부터 10월 사이에 발생한다(Ho et al. 2002). 태풍 활동은 해수면 온도가 26.5'c 이상, 약한 연직 바람 시어, 평균 이상의 대류권 중층의 습기, 조건 불안정한 대기, 하층 소용돌이도가 강한 환경 조건에서 활발해진다(Gray 1979; Frank 1987). 이러한 환경에서 발생한 태풍은 주변 대규모 순환과 해수면 온도, 그리고 그 내부적 요인이 복합적으로 작용하여 매우 다양한 진로 유형을 보이는데, 태풍의 진로를 유형별로 분류하기 위한 많은 노력이 기울여져 왔다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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