최근 위치 기반 서비스(location-based service)가 발달함에 따라 이동 객체에 대한 다양한 질의 처리 기법들이 연구되고 있다. 그 중에서 다중 속성을 고려할 수 있는 스카이라인 (skyline)과 스카이라인을 응용한 기법으로 리버스 스카이라인 (reverse skyline) 이 연구되었다. 하지만 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의 처리 기법은 객체들의 이동성은 고려되지 많은 연구이다. 본 논문에서는 질의 객체가 이동하는 환경을 고려한 연속적인 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 가지치기(pruning) 기법을 통해 질의에 영향을 주지 않는 객체들을 제외하고, 남은 후보 객체들을 대상으로 모니터링을 수행하여 연속 리버스 스카이라인을 점진적으로 처리한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 최대 10배 우수한 성능을 모임을 확인하였다.
최근 Mobile Mapping System을 활용한 영상의 수집과 도로표지 속성정보의 자동 인식을 위한 연구가 진행되고 있다. 도로표지는 판의 규격, 글씨크기 및 배치가 다양하고 가로수 등 타 시설물의 간섭으로 인해 일정한 패턴을 찾아 정보를 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 다양한 크기의 한글 문자가 있거나, 한글문자 주변에 심벌이 위치한 도로표지에 대해서도 국문지명을 성공적으로 검출하기 위해서는, 한글문자 템플릿에 의존하지 않는 새로운 국문지명 검출 방법이 필요하다. 그 새로운 한 방법으로서, 점진적 좌측방향으로의 블럽 투사(incremental right-to-left blob projection, IRBP)를 제시하고, 그 가능성과 개선 정도를 평가하였다. 성능 평가하기 위하여, 60개의 도로표지 영상 데이터로 기존의 한글 템플릿을 사용하는 경우와 비교하여 성능을 평가하였다. 전반적으로, IRBP 방법으로 국문지명 검출 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
요즘, 인터넷 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 시스템들이 요구되고 있다. 이러한 요구를 해결하기 위해 개발된 시스템들은 서비스 정보의 질을 향상시키기 위하여 클러스터링 기법을 이용하고 있다. 클러스터링은 무질서한 데이터들의 상호 연관관계를 정의하고 이를 통하여 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 것이다. 클러스터링을 이용한 시스템은 비슷한 내용을 묶어 사용자에게 제공함으로, 사용자는 보다 효율적으로 정보를 파악할 수 있다. 그래서 이전 연구에서 대량의 데이터를 효율적으로 클러스터링 하기 위하여 통합 클러스터링 방식을 제안하였다. 이 방식은 COBWEB 알고리즘을 이용하여 초기 클러스터를 생성한 후 Etzioni 알고리즘을 이용하여 클러스터링을 생성하는 방식이다. 본 논문은 이러한 기존의 통합 클러스터링 방식의 정확성과 효율성을 높이기 위하여, 다음 두 가지 방식을 제안한다. 첫째, 클러스터할 데이터의 속성의 가중치클 고려한 클러스터링 방식을 제안한다. 둘째, 기존의 클러스터링 방식의 효율성을 지원하기 위하여, 초기 클러스터를 생성하는 평가 함수를 재정의한다. 본 논문에서 제안하는 클러스터링 방식은 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있으며 데이터의 입력 순서의 의존도를 줄여, 데이터를 효과적으로 클러스터, 양질의 사용자 프로파일 구축에 도움을 주게 된다.
이동객체에 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고차원 데이타에 대한 중첩되어지는 연속 범위 질의의 정보를 기존의 색인으로 구성한다면 객체의 수와 질의의 수가 증가함에 따라 질의처리성능이 저하된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PAB(Projected Attribute Bit)-기반의 질의색인방법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능향상을 위하여 질의의 정보를 각 속성 축에 투영이라는 작업을 통하여 고차원의 데이타를 1차원 정보들로 변환하고 이러한 정보를 비트단위로 구성하였다. 또한 제안하는 질의색인은 보다 효율적인 질의의 처리를 위하여 점진적인 갱신(Incremental Update)을 지원한다. 다양한 성능평가 및 분석을 통하여 제안하는 방법이 최근에 연구된 CES-기반의 질의색인 기법보다 더 나은 확장성(Scalability)을 가짐을 입증한다.
이 연구의 목적은 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구 동향에 대하여 언어네트워크 분석을 적용하여 연구 핵심어의 구명 및 핵심어간의 연결 속성, 그리고 핵심어간의 확장에 대해 살펴보고 향후 NCS관련 연구의 발전 방안에 대하여 모색하고자 수행되었다. 이 연구의 대상은 한국교육학술정보원에서 제공하는 학위논문 및 학술지 논문지 가운데 국가직무능력표준 또는 NCS를 키워드로 하는 논문이며, 총 345편의 논문으로 선정하였다. 연구동향의 분석 방법으로는 언어네트워크 분석방법을 적용하였으며, 이를 위하여 논문의 제목에 나타난 용어에서 핵심어를 도출하였다. 빈도분석을 위하여 KrKwic을 사용하였으며, 연결망 분석을 위하여 UCINET6.0, 연결망의 시각화를 위하여 NetDraw를 활용하였다. 이 연구를 통해 도출된 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구는 2002년부터 시작되어 점진적으로 증가되어 오다가 2014년 이후 큰 폭의 성장세를 이루고 있다. 둘째, 키워드 네트워크 분석 결과 '국가직무능력표준(NCS), 개발, 교육과정, 분석, 활용, 직무, 대학, 교육' 등이 중점 키워드로 나타났다. 셋째, 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구의 하위 군집분석 결과 4개의 군집으로 분류되었으며 이는 '국가직무능력표준(NCS)의 취지와 목적을 실현하기 구체적인 전략 등에 관한 연구', '국가직무능력표준(NCS)을 활용하여 직업기초능력 향상과 대학생의 취업 관련 가능성에 탐색적 연구', '전문대학 중심의 전문교과의 교육과정 및 개편을 위한 실무적 연구', '고등학교 수준의 직업교육과정에 요구 및 인식에 관한 분석'으로 볼 수 있었다. 넷째, 국가직무능력표준(NCS)에 관한 국내 연구물의 키워드간의 연결 형성과정은 '직무${\rightarrow}$직무능력${\rightarrow}$국가직무능력표준(NCS)${\rightarrow}$교육${\rightarrow}$과정, 교육과정${\rightarrow}$개발, 대학${\rightarrow}$분석, 활용${\rightarrow}$자격, 적용, 개선${\rightarrow}$방안, 운영, 산업${\rightarrow}$설계${\rightarrow}$평가'의 형태로 확장되고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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