대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.
DBMS에서 사용되는 SQL의 표준으로는 검색에 관련해서 LIKE 만을 명시하고 있다. LIKE는 2 종류의 와일드 카드 문자를 사용한다. 하지만 두 가지만으로는 사용자의 다양한 검색 요구에 응하기 어렵다. 그 해결방법으로 LIKE를 보완할만한 기능을 가진 정규표현식 검색을 제안하는 바, 이를 DBMS에 추가적으로 구현하는데 있어 고려해야 할 사항을 정리한다.
보안업무를 수행하는 담당자로서 사이버 피해 여부를 파악하기 위한 가장 중요한 업무 중의 하나는 피해를 입은 시스템과 서비스에서 발생되는 다양한 로그들을 정확하게 분석하는 것이다. 그러나 해당 기관이 보안로그를 전문적으로 분석하는 SIEM(Security Information and Event Management)과 같은 솔루션이 없을 경우 보안업무 담당자가 피해 시스템에서 추출된 로그만 가지고 직접 분석하여 공격여부를 판단하기는 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정규표현식을 이용하여 다양한 시스템의 로그를 쉽고 정확하게 분석하는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 원과 선분을 이용하여 복잡한 형상의 입자를 표현할 수 있는 2차원 개별요소법(DEM) 알고리즘에 3종류(균등분포, 정규분포, 대수정규분포)의 입도분포를 구현할 수 있도록 하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 다양한 반지름을 갖는 원형요소를 구현하고 도상자갈을 원하는 입도분포로 모델링할 수 있었다. 그리고 우선적으로 균등분포에 대하여 변위제어 하중 재하 방식에 의하여 도상으로부터 노반으로 전달되는 응력을 파악하였다.
표현형 변수 Y가 유전변수 X와 환경변수 E로 표시되고 X와 E가 상호독립이며 각각 다음과 같은 정규분포를 한다고 하자. $$X\simN(\mu,\sigma^2), E\simN)0,\omega^2)$$ 대체로 $Y \geq y$이거나 $Y \leq y$인 형태일 때 유전 및 육동적 선발은 Y=X+E의 형태로 나타난다. 롭슨[3]은 선발을 반복하였을 때 유전변수 X의 평균기대치와 유전변수 X의 조건부분포의 영향을 연구하였고 이와같은 일변량분포의 경우 선발의 효과는 전분산에 대한 유전분산의 비에 달려있다 하였다. 이러한 선발모형을 p-차원 공간에 적용하면 유전편차의 비율을 구할 수 있다.
본 논문에서는 정신분석과 두 종류의 정서이론, 인공지능과 신경회로망 그리고 퍼지 페트리 네트 등을 사용하여 사람의 인지과정을 모방한 인지모형시스템을 개발하였다. 먼저 프로이트의 정신분석을 사용하여 정신의 구조를 그래프로 표현한 후 이것을 '마음의 지도'라 명명하였다. 인지모형시스템을 구현하기 위한 첫 번째 작업으로 동적인 추론을 할 수 있는 지능 모델인 KNBN(Kohonen Network based Belief Network)을 제안하였다. KNBN으로 표현한 마음의 약도 내에서 연결강도 값으로 사용할 상대적 데이터를 만들기 위한 근거로서는 '정서'를 사용하였는데, 플라칙의 진화론에 근거한 정서이론과 오토니의 인지적 정서이론을 결합하여 데이터로 만든후 이 수치를 연결강도로 사용하였다. 이 두 개의 정서이론을 결합하는 알고리즘을 만들기 위해 페트리네트를 변형한 퍼지 페트리네트를 제안하였다. 또한 오토니가 주장하는 정서의 인지구조를 사람들이 그대로 이해하는지 여부를 알기 위해 대학생 100명을 대상으로 설문지를 사용해 정서의 인지구조에 대해 조사하였고 그 결과 값에 근거하여 두 개의 정서이론 결합 알고리즘을 만들었다. 이것으로 정서 발화에 대한 상대적인 수치가 산출되었고, 이것을 KNBN으로 표현한 마음의 약도에 결합하기 위해 0과 1사이의 수치로 정규화 하였다. 이렇게 정규화된 데이터를 이용해 인지 모형 시스템을 개발하였다.
하나의 웹 문서는 문법적으로 서로 다른 두개 이상의 URL들로 표현 가능하다. URL 정규화는 URL을 정형화된 형태로 변환하는 과정이다. 정규화 과정을 통하여, 동일 웹 문서를 나타내는 URL들은 문법적으로 동일 URL들로 변환된다. 현재까지 정규화 방법의 개발 및 적용은 개발자의 경험적 지식에 기반을 두고 있으며, 체계적인 분석에 대한 연구가 부재하다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 효율성과 효과성 측면에서 정규화 방법들을 평가하여 적절한 정규화 방법의 선택에 대한 지침 제공을 목적으로 한다. 또한, 웹 어플리케이션에서 정규화 적용으로 발생하는 효과를 분석하고, URL 정규화 평가를 위한 7가지 척도를 기술한다. 끝으로, 실제 웹 문서에서 추출된 약 2천 5백만개의 URL들을 대상으로 12개의 정규화 방법 이 평가된다.
인터넷에서 사용되는 많은 데이터들이 XML로 표현되고 있는 추세이다. 이러한 XML 데이터는 트리 형태로 표현되므로 이것을 저장하고 질의하는 시스템으로 그 모델링 능력 때문에 객체 저장소가 적합하다. 객체 저장소에서 XML의 각 노드는 객체로 저장된다. XML 질의의 특징은 정규 경로식으로 표현되는 것이며 이것은 XML 트리의 각 객체를 탐색하면서 처리된다. 정규 경로식을 지원하기 위하여 여러 인덱스들이 제안되었지만 이러한 인덱스들은 디스크 공간이라는 제약 때문에 모든 가능한 경로에 대한 인덱스를 제공하지는 못한다. 이러한 상태에서 정규 경로식을 잘 지원하기 위해서 블록 탐색과 시그니처 방법을 이용하여 질의를 효과적으로 처리하는 최적 객체 탐색 기법을 제안하였다. 시그니처는 트리의 각 노드에 시그니처를 첨가하여 탐색 범위를 줄이는 것이다. 블록 탐색은 한 페이지 내에 있는 접근 가능한 객체들을 미리 처리함으로써 디스크 I/O를 줄이는 것이다. 이와 같은 두가지 방법을 같이 이용하면 일반적인 질의 처리보다 월등히 나은 성능을 보인다는 것을 실험을 통하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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