본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Proxy Mobile IPv6(PMIPv6)는 이동 노드에게 이동성 관리 기능을 요구하지 않는 네트워크 기반의 이동성 관리 프로토콜이다. PMIPv6에서 Mobile Access Gateway(MAG)는 이동노드가 이동 할 때마다 원거리에 위치한 Local Mobility Anchor(LMA)에 위치등록을 수행해야 하며, 이러한 위치등록은 네트워크의 과도한 트래픽과 LMA 부하를 증가시키는 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 PMIPv6 환경에서 동적 페이징 지원을 위한 이동성 관리기법을 제안하였다. 제안기법에서는 위치등록비용을 감소하기 위해서 페이징 기법을 적용하였으며, 페이징 영역의 크기는 이동노드의 이동 및 통신 패턴에 따라 동적으로 조정된다. 제안기법의 성능을 분석하기 위하여 유체유동(fluid flow) 모델을 이용한 비용 계산식을 구하였으며, 수학적인 비용 분석 결과를 통하여 제안기법이 PMIPv6보다 우수한 성능을 제공함을 알 수 있다.
건어물 중의 냄새나는 질소화합물을 증류동시 추출법으로 추출하여 GC-MS로 분석하였다. Amine의 equivalent chain length를 구하여 머무름시간으로부터 탄소수와 차수를 예측할 수 있었다. 새우, 멸치, 북어, 대구, 오징어, 문어, 쥐포, 병어포, 홍합, 조갯살 등 우리 나라에서 많이 식용되는 시료를 분석대상으로 하였다. Dimethylamine, trimethylamine, diethylamine 등은 건어물에서 검출되지 않았으나 methylamine, acetamide, thiazole, 2-hydroxy isopropylamine, N-methyl pyrroline, cyclohexylamine 같은 냄새나는 질소화합물들이 GC-MS로 확인되었다. 건어물의 냄새패턴을 식별하기 위하여 GC-MS 피크면적을 자료로 주성분분석을 적용하였다. 주성분분석에 의한 다변량해석은 건어물의 냄새패턴의 유사성과 이질성의 식별에 유익하다는 결론을 얻었다.
본 연구는 광양항의 배후단지와 터미널 근로자의 모바일 통신사 기지국 데이터를 활용하여 근로자의 거주지(유입지)와 가정기반(HB) 통근 통행량을 분석하였다. 과거 항만 관련 통행패턴 관련 연구는 주로 물동량 추정 및 항만시설 추정을 위한 화물 기반의 이동패턴에 중점을 두었으나, 본 연구는 광양항 항만 및 연관산업의 근로자를 대상으로 통행패턴을 분석하였다. 분석결과 광양항 배후단지 상시 근로자는 월평균 1,295명이며, 근로자 거주지는 광양시(66.1%)>순천시(26.6%)>여수시(3.1%) 분석되었다. 배후단지 임시 근로자는 월평균 2,645명이며, 광양시(45.8%)>순천시(20.1%)>여수시(5.7%)로 분석되었다. 다음으로 광양항 터미널 상시 근로자는 월평균 753명이며, 광양시(66.1%)>순천시(28.9%)>여수시(3.3%)로 분석되었다. 광양항 터미널 임시 근로자는 월평균 1,893명이며, 광양시(50.8%)>순천시(19.7%)>여수시(9.8%)로 분석되었다. 분석결과를 통해 광양항 배후단지와 터미널에 근로하는 근로자 수의 정량적 추정하였다. 일반적으로 특정 지역의 고용과 일자리 관련 통계는 해당 지역의 사업체 근거지를 대상으로 국민연금 가입건수를 통해 산정하고 있다. 그러나 본 연구는 실제 모바일 통신사 데이터를 활용한 개인별 통행을 기준으로 근로자의 수를 추정하여 항만 관련 산업과 같이 사업장 주소지와 실제 근무지가 상이할 경우 실제 근로하는 근로자수를 보다 현실적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 광양항의 근로자를 대상으로 수행한 최초의 연구이다. 분석결과를 통해 광양항에서 출퇴근하는 인구의 행정동별 정량적 결과값이 도출되었다. 특히 광양항이 위치한 광양 외에 지역에서 유입되는 인구를 파악함으로써 항만 근로자 대상 교통 정책뿐만 아니라 정주여건 및 도시계획 수립 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
아두이노와 저가형 생체신호 증폭기를 사용하여 시선추적실험을 실시하고 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 간단한 4방향의 시선이동 인식실험과 함께, 시선을 사용하여 영어 알파벳 등을 직접 쓰는 eye-writing 인식실험을 함께 진행함으로, 새롭게 구성한 안구전도 측정장치의 실용성을 평가하고, 더 나아가 저가형 안구전도 장치가 eye-writing과 같은 복잡한 사람-컴퓨터간 상호작용도구로 활용될 수 있는지를 분석하였다. 실험을 위해서 PSL-iEOG와 아두이노를 사용하는 저가형 안구전도 측정장치가 구성되었으며, 패턴분류를 위해 dynamic positional warping과 웨이블릿 변환이 사용되었다. 실험 결과, 저가형 측정장치는 비교적 단순한 알고리즘만으로도 외부 잡음이 유입되지 않은 경우 90%에 가까운 정확도로 시선방향을 인식할 수 있었으며, eye-writing의 경우에도 5개 패턴에 대해서 90%의 중위 정확도를 달성할 수 있었다. 그러나 패턴의 숫자가 증가함에 따라 정확도가 매우 감소하여, 다양한 패턴의 직접적인 입력이라는 eye-writing의 장점을 부각하기 위해서는 저가형 장치에 특화된 알고리즘의 개발 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다.
이 연구는 이미지 특성 범주와 관련하여 질의 재구성 패턴을 탐색하고자 하였다. 이러한 연구 목적을 수행하기 위해서 Excite 웹검색 엔진 로그 데이터가 사용되었으며, 총 592 세션과 2,445 질의어가 분석되었다. 데이터 분석은 Batley의 정보 형태 구분과 선행 연구에서 밝혀진 팻싯과 서브팻싯을 활용하여 수행되었다. 분석결과는 두가지 형태로 구분하여 제시되었다. 첫째, 질의 재구성에 관한 분석결과이다. 질의 분석 결과, 가장 많은 부분을 차지하는 범주는 특정어(specific)와 지칭어(nameable)이며, 이러한 경향은 다양한 정보 탐색 단계에서도 지속적으로 나타났다. 둘째, 질의 재구성 패턴과 관려하여, 평행이동이 가장 많이 나타났으며, 이러한 경향은 최초 혹은 직전 질의 범주에 따라 근소한 차이를 보였다. 범주 전환 분석에서는 높은 비율(60%-80%)로 검색 질의의 범주가 지속적으로 동일한 범주에 머무르는 경향을 밝혀내었다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템 설계와 구현에 있어서, 이용자의 질의 선정 과정에 도움을 제공하고 효과적인 시소러스 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
하천 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 합류부 구간에서는 물질의 종류 또는 온도차로 인해 밀도 차이로 유체의 흐름이 발생하게 되는데 이것을 밀도류라고 한다. 밀도차이에 의해 성층이 생긴 수체혼합거동을 파악하기 위해서는 본류 및 지류의 일정 구간을 포함하는 합류부 구간에 대한 정밀한 계측 및 관찰이 필요하다. 이러한 수체 혼합에 대한 종합적인 분석은 유속장 및 유량정보를 취득하여 파악할 수 있지만, 성층류가 흐르는 하천의 서로 상이한 물리적 특성과 수질특성을 가지는 수체의 혼합양상 및 그에 따른 물질혼합양상을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 합류부 구간에서의 수온 분포를 통하여 밀도류를 파악하고자 한다. 하천의 광범위한 데이터 중 연직 자료와 수표면 자료를 취득하였고, 이를 통해 합류부의 성층현상을 확인하고자 하였다. ADCP를 보트 측면에 설치하여 저속운행으로 수리량을 측정하는 방식과 YSI를 이용해 측선설치 없이 측선 선정 후 보트를 이용하여 흐름에 직각인 방향으로 이동하며 실시간 농도를 측정하는 방식으로 얻은 연직자료 중 수온, EC 등의 직독식 센서 데이터 값을 사용하여 수온차에 따른 수체혼합 패턴을 분석하여 합류부의 혼합 양상을 분석 하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 수질측정의 한계였던 1차원적인 측정결과가 나타내는 분석결과를 2차원적으로 보완이 가능하며, 비교 분석한 결과를 토대로 밀도류에 따른 혼합양상 결과가 지니는 혼합패턴을 분석한다면 향후 하천 하류구간의 취수장 취수 시스템에 많은 도움을 줄 뿐만 아니라 합류부 구간의 혼합패턴에 따라 수층 내 성층구간의 현황조사 및 혼합특성 파악을 통해 관리방안제시에 사용될 것으로 사료된다.
제주는 농업과 관광이 절대적 비중이므로 강수에 대한 예측/분석은 다른 지역보다 더 중요한 요소로 작용한다. 현재 제주도의 강수 예측은 기상위성을 통해 얻어지는 관측데이터에 수치모델을 이용하나, 다른 지역보다 강수 현상에 대한 변화가 다양하므로 기존의 일반적인 수치모델을 그대로 적용하여 강수 예측/분석을 하기는 쉽지 않고 만족할만한 결과를 얻기가 어렵다. 따라서 제주지역에 맞는 새로운 제주 예측/분석 방법이 연구돼야 할 것이다. 본 논문에서는 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 텍스처(Texture) 분석기법을 이용한 제주 강수패턴 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기상위성에서 획득한 제주도 영역에 대한 수증기영상과 지역의 온도정보를 텍스처 영상으로 변환한 후, 변환된 영상들을 합성곱신경망을 이용하여 강수 여부를 분석하는 방법이다. 제안한 방법을 구현하고 실험을 통하여 제안된 방법의 유효성을 보인다.
본 연구는 전 세계에서 발생한 200,578,703건의 지오트윗을 수집하여 트윗 봇을 제거한 후, 인간의 도시 내 이동패턴을 분석하였다. 활동반경(Activity Radius)이라는 개념을 이용하여 트위터 사용자를 구분하였으며, 거주지역을 국내와 국외로 구분하고 국내는 다시 시내와 시외로 구분하였다. 그리고 활동반경과 거주지역에 따라 트위터 사용자의 활동성과 활동지역에 대한 통계적 특성을 기술하였고 지리적 분포를 시각적으로 표현하였다. 라스베이거스를 대상으로 하는 사례 분석을 통해, 거주지역에 따른 활동성과 활동지역의 차이를 확인하였다. 향후 본 연구의 방법에 따라 다양한 도시를 대상으로 분석을 수행하면, 인간의 이동성에 대한 다양한 이론을 도출할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 FMC 로봇의 생산성 향상을 위해 시뮬레이션과 순차 패턴 기법을 이용해 로봇의 패턴을 분석하고 최적의 로봇 작업 우선순위규칙(Dispatching Rule)을 설계하는 방법을 제시하였다. 이를 위해, 먼저 FMC를 시뮬레이션으로 설계하고 각 설비가 로봇에게 요청하는 신호를 추출 해 이를 로그(Log) 형태로 생성, 저장하였다. 그 후, 이 로그를 데이터 마이닝 기법 중 하나인 순차 패턴 분석을 이용해 설비의 신호와 로봇간의 연관된 순서를 분석 하여 로봇의 최적 이동 경로를 도출하는 방법을 제시하였다. 또한, 사례연구를 통하여 FMC의 적용성에 대한 효율성 을 입증하였다. 도출된 최적의 패턴을 국내 A사 생산라인에 적용한 결과 작업물 대기시간(Loss Time)의 감소와 로봇 이용률의 향상, 작업물의 총 처리량의 증가와 평균 처리시간 감소를 가져왔다. 또한, 이러한 신호의 패턴을 이용한 분석 방법은 신호와 동작간의 로그를 저장, 데이터베이스화하여 시스템 상에서 로봇의 작업 우선순위규칙을 도출할 수 있게 하므로, 작업자의 오랜 노하우(Know-How) 없이도 로봇 운영의 문제점을 파악하고 그 개선안을 제시할 수 있다. 이러한 방법을 통해 FMC 뿐만이 아닌 로봇을 사용하는 모든 분야에 설비의 신호와 로봇 동작간의 그 연관관계를 분석하고 최적의 운영법칙을 설계, 운영하여 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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