본 연구는 이산가족 찾기 기록 검색을 위한 패싯 기반 온톨로지 모델을 제안하였다. 온톨로지 모델링을 위한 패싯 분석은 상향식 방법으로 KBS 아카이브 이산가족 찾기 기록과 국가기록원 기록의 원문 내용과 기술요소를 분석하고, 하향식 방법을 통해 이산가족 찾기 기록의 특성인 방송 기록과 사건 중심 기록의 특성을 분석하여 패싯을 도출하였다. 패싯은 KBS 이산가족기록, 출처, 인물, 원본기록, 사건의 5개 상위클래스와 18개의 하위클래스로 구성되었다. 설계된 이산가족 찾기 기록 온톨로지 모델은 실제 이용자에 의해 평가가 수행되었으며, 대체로 이산가족 찾기 기록 검색과 이용 측면에서 접근점, 기록의 맥락 정보 제공, 기술요소 제공에 있어서 충분하고 적절하다고 평가되었다.
연속형 변수의 이산화(Discretization)는 양적 변수(Quantitative variable)를 질적 변수(Qualitative variable)로 변형시켜 데이터 마이닝(Data mining) 기법 등 다양한 알고리즘의 성능을 향상시키는데 사용 목적이 있다. 데이터에 적절한 이산화 기법을 사용한다면 분류 알고리즘에 대해 더 좋은 성능뿐 아니라 간결한 결과 해석, 속도 향상까지 기대할 수 있다. 현재까지 다양한 이산화 기법들이 연구되었으며, 현재도 이산화와 관련한 연구에 수요가 많다. 본 논문은 데이터의 클래스에 대한 연속형 변수 값의 분포를 고려하여, Wasserstein 거리를 이용해 분할점을 자동 설정하는 이산화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법과 우수함이 입증된 기존의 이산화 기법에 대해 성능비교를 통해 제안 기법의 우수성을 보인다.
시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
정보 통신분야의 발전과 성장, 신기술의 보급으로 인하여 컴퓨터 산업은 빠르게 변화하고 있다. 이런 변화의 초석이 되는 소프트웨어 분야의 중요성은 점차 강조되고 있다. 소프트웨어 분야 연구의 기본 이론인 수학과 통계학의 중요성의 인식도 증대하고 있고, 수학의 분야 중에서도 이산수학에 대한 이해는 상당히 중요해 지고 있다. 컴퓨터 공학의 소프트웨어 분야에서의 기존 지식을 이해하고 미래에 다양한 분야에 응용하여 신기술을 개발하고, 연구를 하기 위한 기본적인 이산수학분야의 이해가 필수적이다. 이산수학에서 배워야 하는 분야와 내용에 대한 표준안도 아직 정립되지 않았고, 관련되는 내용이 방대 하여 교육이 적절치 않게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 소프트웨어 분야의 트랙별 연구에 관련성이 높은 이산수학 분야를 세분 설정하고, 연관성이 많은 부분을 선택 하여, 분야별 특성에 맞는 연구가 보다 효율적으로 이루어지고, 급변하는 관련 분야의 응용에 대처 할 수 있는 수학 교육방법론을 제시 하였다.
주어진 경계선에 대해 비누막이 생성하는 표면 모델링 및 시간에 따른 변형 시뮬레이션은 컴퓨터 그래픽스 응용 프로그램의 한 분야이다. 이 문제에 대한 이전의 연구들은 주로 기하적인 방법들을 이용하였기 때문에 물리적으로 정확한 변형을 다루지 못하였다. 본 연구에서는 정확한 기하를 바탕으로 물리기반 변형을 다루기 위해 이산미분기하학으로부터 비누막의 동적인 모델을 제안한다. 우선, 비누 성분의 물리적인 특성들을 고려한 에너지 모델을 정의하고, 이를 이산 영역에서 나타내기 위해 이산미분기하 및 이산화 기법들을 이용한다. 제안하는 모델은 평형 상태에서의 비누막 형상뿐만 아니라 외력에 대한 표면의 변형까지 정확하게 나타내며, 실시간 시뮬레이션이 가능하여 게임, 애니메이션 목적으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 이산시간 마코비안 도착과정(discrete-time Markovian arrival process, 이하 이산시간 MAP)을 갖는 대기행렬시스템의 주요성능척도들을 분석하기 위한 통합적 접근방법을 제시한다. 기존의 이산시간 MAP/G/1 대기행렬시스템의 연구들을 보면 동일한 시스템에 대하여 시스템 내 고객수와 대기시간 등을 분석할 때 서로 다른 방법으로 접근하였기에 이 둘을 동시에 살펴보고자 할 때는 추가적인 시간과 노력이 뒤따랐다. 따라서 하나의 시스템을 여러 방면에서 포괄적으로 분석할 수 있는 통합적인 접근방법은 시스템을 설계하고 관리하는 입장에서 볼 때 중요한 분석의 틀이 된다. 본 논문에서는 이산시간 MAP/G/1 시스템의 안정상태 일량 분포를 유도하고 이를 이용하여 임의고객의 대기시간, 체재시간 분포를 유도한다. 체재시간 분포로부터 이탈시점 고객수 분포를 구하고 이탈시점 고객수와 임의시점 고객수와의 관계로부터 고객수 분포를 유도한다.
의료 영상 워터마킹은 헬스케어 정보 시스템의 보안 서비스 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 워터마킹을 삽입할 최적의 서버 블록 위치 선택을 위한 개선된 퍼지 클러스터링 기법, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 분할된 회백질 의료 영상에 적용한 블라인드 의료 영상 워터마킹 기법을 제안한다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 기존의 기법들보다 PSNR과 M-SVD에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, JPEG 압축, 블러링, 히스토그램 균일화, 크로핑과 같은 공격에서도 기존의 기법들보다 정규화된 연관성 값에서 보다 강인함을 보였다.
본 논문에서는 certificatoin-based 방식이 아닌 id-based방식이면서도 사용자가 자신의 비밀키를 선택할 수 있는 역설적인 id-based 방식을 제안한다. 제안한 방식은 Girault가 제안한 self-certified공개키 개념을 id-based방식에 적용한 것이다. 제안한 방식의 안전성은 고차잉여류 문제와 이산대수 문네에 기반을 두고 있다.
본 논문에서는 저장 데이타베이스의 정보 시스템을 정제하여 이해 가능한 정보로 전환하고 새로운 객체를 근사 추론할 수 있도록 하기 위해 러프 소속 함수 값의 개념을 도입한 계층적 근사 분류 알 고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 근사 추론의 한 방법인 퍼지 추론 방법의 언어적 불확실성을 속 성의 퍼지 소속 함수 값으로 나타내고 조건 속성의 소속 함수 값의 합성에 의해 근사 추론하는 방법을 이용하였으며 퍼지 소속 함수 값 대신에 러프 소속 함수 값을 이용하도록 제안하였다. 이는 퍼지 소속 함 수 값을 이용하여 괴지 규칙을 생성하는 과정을 생략할 수 있는 장점이 있다. 또한 정보 시스템 내의 속 성 중에서 수치 속성에 대한 이산화 방법을 연구하고 이것 또한 러프 소속 함수 값과 정보이론의 무질서 도의 개념을 이용한 수치 속성의 이산화를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 교 준적으로 사용되는 IRIS 데이타에 대한 실험결과96%~98% 분류율을 나타냈으며 다른 실험 데이타에서 도 기존 알고리즘과 비교하여 수치 이산화나 근사 추론 모두 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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