순차 패턴을 찾는 것은 데이타마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 취급하였으나 경제나 과학분야와 같은 많은 분야에서는 정량 정보가 아이템과 같이 기록되어 있으며, 기존의 알고리즘이 처리하지 못하는 이러한 정량 정보는 사용자에게 보다 유용한 정보를 전달하여 줄 수 있다. 본 논문에서는 정량 정보를 포함한 순차패턴 마이닝 문제를 제안하였다. 기존의 순차패턴 알고리즘에 대한 단순한 확장으로는 모든 정량에 대한 후보 패턴들을 모두 생성하기 때문에 확대된 탐색 공간을 효율적으로 탐색할 수 없음을 보이고, 이러한 단순한 확장 알고리즘의 성능을 대폭 향상시키기 위하여 정량 정보에 대해 해쉬 필터링과 정량 샘플링 기법을 제안하였다. 다양한 실험 결과들은 제안된 기법들이 단순히 확장된 알고리즘과 비교하여 수행시간을 매우 단축시켜 줄 뿐만 아니라, 데이타베이스 크기에 대한 확장성 또한 향상시켜줌을 보여 준다.
정보시스템 감리의 의무화와 감리수요의 증가에 따라 정보시스템 감리의 품질 향상이 중요시되고 있으나, 현행 정보시스템 감리는 감리원의 경험 및 기술력, 그리고 주관적인 판단에 의존하는 바가 크며, 감리 이해 관계자로부터 감리결과에 대한 객관성및 신뢰성에 대한 불신감을 초래하고 있다. 더구나 지금까지 감리 객관성 및 신뢰성 확보를 위한 관련 연구 활동은 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 정보시스템 감리평가를 위한 정량화 방법을 제시함으로써 정보시스템 감리의 준거성 객관성 신뢰성의 확보 및 향상을 통하여 전반적으로 감리의 품질향상에 기여하고자 한다. 본 논문에서 제시한 정량화 방법은 크게 평가영역 및 평가항목, 평가항목 점수산정의 2가지 영역으로 구성되어 있으며, 정보시스템 감리기준을 범용적으로 정보시스템 감리평가에 적용할 수 있는 정량평가 방법이다.
위성영상 기술의 발달과 고해상도 위성영상의 해상도 규제가 완화됨에 따라 건물의 높이 정보를 획득하는데 있어 고해상도 위성영상의 그림자 정보를 이용하는 연구들이 활발히 수행되어지고 있다. 그림자 정보를 이용하여 건물 높이 정보를 획득하는 연구의 정확도를 높이기 위해서는 정확한 건물의 그림자 탐지가 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 단영상을 이용한 그림자 탐지기법인 임계값법(Thresholding), 영상분류법, 영역확장법(Region Growing)을 건물의 그림자 탐지에 적용하여 각 기법의 장단점과 정확도를 평가하였다. 영상에서 수동으로 건물의 그림자를 디지타이징한 참조 자료와 기법들을 적용하여 탐지한 결과 영상을 시각적으로 비교하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)을 이용한 전체정확도(Accuracy), F-measure, AOR(Area Overlap Ratio)을 이용하여 정량적인 정확도평가를 수행하였다. 실험결과 영역확장법을 적용한 경우 시각적 정량적으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 영상분류법을 적용한 경우 시각적으로는 임계값을 적용한 경우보다 좋은 결과를 보였으나 정량적으로는 가장 낮은 정확도를 보였다.
본 연구는 도자 제품의 디자인분석에서 종래의 주관적 감성적 디자인분석이 아닌 정량 적, 객관적인 방법을 제시하기 위하여 모던 디자인에서 그로피우스의 찻주전자와 포스트모던 디자인의 솟사스(Sottsass)의 화병을 분석샘플로, 선정하였으며, 분석을 위해 홍익대학교 미술대학의 김복영 교수가 연구 개발한 분석 모델을 적용하여 산술적 비례산출을 한 후에 정보이론 미학자인 세넌(Shannon)의 정보 값 산출 방정식에 대입해서 정량적 분석 절차에 의해 정보 값을 산출하고 정량 화하여 모던 디자인과 포스트모던 디자인의 양식 적 특성을 형태 기술을 중심으로 객관적, 정량적으로 비교 및 해석 기술하는데 목적을 두었으며, 참고로 고대 그리스의 화병을 두 양식과 비교해보기 위해 분석 제시하였다. 본 연구에서 적용된 분석모델과 분석절차가 도자 제품 디자인 과정에서 디자인의 조형요소 중 형태에 대하여 소비자 행동조사와 연계해 신제품 개발이나 출시된 기존 제품의 형태 디자인에 적용할 수 있도록 검증하는 연구가 계속된다면 평가도구로서의 역할이 기대된다.
본 연구는 한국인 뇌MRI영상을 이용하여 대뇌 영역별 분석 프로토콜과 정량 평가방법을 개발하여 정상인을 대상으로 뇌용적량을 정량 분석하고자 한다. 뇌MRI영상 분석 프로토콜을 최적화하기 위해 먼저 뇌용적 변화에 있어 평가방법을 선정하고, VBM 후처리과정은 MRI영상 신호불균질성 교정, 조직세분화 방법, 대뇌 표준영상 제작, 신호 편평화(smoothing) 과정을 단계별로 최적화하였다. 이 정량분석 프로토콜은 정상인과 뇌질환 환자의 뇌용적 비교뿐만 아니라 환자 약물 치료 전·후에 나타나는 용적 변화를 정량적으로 평가하는 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
디지털 컴퓨터와 정보처리기술의 급속한 발전과 함께 산업계 전반적으로 아날로그 기술은 쇠퇴하고 디지털 기술로 전환되고 있다. 심지어 안전-필수 기능을 담당하는 원자력발전소의 계측제어시스템에서도 제한적으로 디지털 기술을 채택하여 사용하기 시작했다. 지금까지 소프트웨어의 신뢰도의 정량화에 대한 연구는 많이 이루어져 왔으나 소프트웨어가 가지는 특수성 때문에 연구결과에 대해 전문가들의 동의를 얻지 못하고 있는 상태이다. 원자력발전소에서는 확률적 안전성 평가(PSA)를 수행할 때 소프트웨어의 실패에 기인한 위험은 무시하고 있다. 하지만, 소프트웨어를 기반으로 한 디지털 시스템의 사용이 점점 늘어남에 따라 소프트웨어 신뢰도에 대한 정량화가 점점 더 요구되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 실패모드를 정의하고 해당 실패모드에 의해 사고가 발생할 확률을 베이지안 통계이론을 이용하여 정량화하였다.
추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.
차세대 태양전지로 주목받는 화합물 박막 태양전지(CIGS, CdTe, etc)는 광흡수계수가 매우 높아 얇은 두께의 광흡수층으로도 빛을 효과적으로 흡수할 수 있으므로 광흡수층의 역할이 매우 중요하며 이에 대한 정확한 정보와 이해는 필수적이다. 특히 GIGS 박막 태양전지의 정량 및 각 원소의 깊이 방향의 분포를 분석하는 것은 박막형 태양전지 개발에 크게 기여한다 [1,2]. 본 실험에서는 조성비를 알고 있는 균질한 CIGS박막을 표준시료로 사용하여 ICP-MS로 측정하여 평균농도를 구한 뒤 TOF-SIMS, D-SIMS, Auger Electron Spectroscopy (AES) 로 깊이 방향 분석 결과를 통해 상대감도(RSF)를 계산한 후 각 원소의 농도로 변환하여 정량분석 결과를 얻었다. 일반적으로 손쉽게 정량적인 정보를 얻는 AES에 비해 정량성이 떨어지는 TOF-SIMS와 D-SIMS는 스퍼터링시 사용되는 Cs 빔과 시료 내 금속과의 클러스터 이온(GaCs+와 InCs+)의 깊이 방향 조성을 이용하면 매트릭스 효과를 배제할 수 있어서 좀 더 정확한 정량 분석이 가능하므로 시료내 금속과 Cs 이 결합된 클러스터 이온의 깊이 방향 조성을 측정하여 각원소의 농도를 계산하였고 스퍼터링 에너지를 포함한 실험 변수에 따른 재현성 및 정량성의 차이를 비교분석하였다. 또한 CIGS층에 불순물로 들어 있는 미량원소들의 깊이 분포도도 함께 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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