본 논문에서는 효율적인 이미지 분할을 위한 객체지향 모델링 방법을 제시한다. 이를 위하여 분할 객체와 자료구조를 제시하며 각각의 객체들을 위한 클래스 계층 구조를 나타낸다. 또한 객체의 부분에 대한 계층구조는 물론 객체의 기하학적인 표현을 위한 표현 클래스도 제시한다. 결론적으로 이미지 객체에 대한 시스템 독립적 이미지 분할을 위한 클래스 계층 구조를 객체지향 방법으로 제시하였다.
최근의 정보시스템의 전형적인 형태인 웹기반 정보시스템(WBIS)은 계속적으로 재구성되어야만 사용자의 욕구를 만족시킬 수 있으며 수익을 창출할 수 있다. 이를 위해, 시스템의 항해구조를 모델링하고 분석하여 시스템의 재구성시에 활용해야 한다. 이에 따라, 본 논문에서는 쇼핑몰을 포함한 WBIS의 재구성(또는 튜닝)을 위한 항해구조의 모델링 및 분석 방법을 제시한다. 항해구조의 모델링을 위해 구조모델, 상태전이 모델 및 패트리넷 모델 및 분석을 통한 분석방법을 제시하였다. 끝으로, WBIS의 재구성 휴리스틱을 제시하였으며 제시한 방법들을 사례 WBIS에 적용하였다.
저전력 설계에 관한 프로세서 구조의 연구 중, CPU와 L1캐쉬 사이에 크기가 작은 LO 캐쉬를 사용하는 방법이 제시 된 바 있다. LO 캐쉬의 사용은 괄목할 만한 에너지 절약 효과를 거두었지만, 커다란 지연시간의 증가를 초래하였다. 따라서 LO 캐쉬는 필요에 따라서 선택적으로 사용이 되지 않으면 심각한 지연 시간의 증가로 인하여 실제 시스템에 적용하기 어려운 면을 가지고 있다. 선택적인 제어를 위한 방법으로서 몇몇 연구에서 예측기를 이용하는 방법을 제시하였으나, LO 캐쉬에 적합하지 않았다. 우리는 이 논문에서 새로운 가상적인 캐쉬 예측기를 제시하고 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
본 논문은 웹 기반의 정보 여과 시스템인 WAIR을 이용하여 사용자의 기호를 학습하는 방법을 설명한다. 제시된 방법은 여과된 문서들에 대한 사용자의 반응을 관찰하여 각 개인 사용자의 프로파일을 학습한다. 사용자의 기호를 가장 잘 표현하는 단어들을 찾는데 강화 학습을 사용하였다. 기존의 방법은 사용자의 명시적인 적합성 평가(relevance feedback)를 이용하여 검색 또는 여과 성능을 향상시킨 반면 제시된 방법은 사용자의 기호를 묵시적 적합성 평가를 통해 학습한다. 여과된 문서에 대한 사용자의 행동을 통해 사용자의 명시적 평가를 추측하는 것이다. 약 7,000 여개의 HTML 문서에 대해 7명의 사용자가 약 4주 동안 실제 웹을 대상으로 웹 문서 여과 실험을 실시하였다. 제시된 방법은 기존의 적합성 평가를 이용한 정보 여과 방법보다 각 개인에게 보다 적절한 정보를 제시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.135-144
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1996
표본조사에서는 실사의 비용의 줄어주고 추정치의 정도를 높여 주는 바람직한 표본이 추출되기를 기대한다. Goodman과, Kish(1950)는 기존의 추출방법의 성질을 변화하지 않으면서 바람직한 표본의 추출확률의 놓게 해주고 반면에 바람직하지 않은 표본의 추출확률을 작게 해주는 관리적 선정(controlled selection) 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지금까지 관리적 선정방법이 갖고 있는 한계점과 실제조사에 이 방법을 적용할 때 발생하는 문제점을 파악하여, 향후 관리적 선정방법을 효율적으로 사용하기 위한 연구 방향과 관제를 제시하였다.
Hedayat et al.(1988)와 Stufken(1993) 등은 환경 또는 생태의 특성을 고려하여 인접단위들을 추출확률을 최소화시킬 수 있는 표본설계방법을 제안하였다. 그리고 Hedayat et al.(1998)은 실제 조사에 있어 이들 방법보다 유용한 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이들 표본설계방법의 문제점들을 밝히고 이를 보완할 수 있는 방법과 추가적인 연구 방향 등을 제시한다.
많은 종류의 침입탐지시스템들이 국내외에서 만들어졌으나 이러한 시스템들을 평가할 수 있는 방법론에 대한 연구는 아직 미흡한 상태이다. 이와 같은 상황을 인지하여 본 논문에서는 침입탐지시스템들을 평가할 수 있는 여러 가지 기준 중에서 가장 중요하다고 생각되는 침입탐지시스템 성능 및 안전성 측면에 대해 평가 초점을 맞추어 이에 대한 방법론을 제시하려한다. 기존 침입탐지시스템 성능 측면 평가 관련 연구에서는 주로 오용행위에 대해 평가를 실시하였으며 이에 대한 탐지 능력을 측정하는데 초점을 맞춘 반면 비정상행위 대해서는 현재 자세한 평가 방법론을 제시하고 있지 않은 상황이다. 안전성 평가의 경우 오프라인 방법론상에서는 적용하기 어려우며 기존 온라인 방법론에서는 아직 평가 방법이 제시되고 있지 않은 실정이다. 본 논문에서는 비정상행위의 체계적인 분류와 이를 기반으로 한 비정상행위 생성 방법 제시를 통해 오용행위 탐지시스템과 더불어 비정상행위 탐지시스템에 대해서도 평가 방법을 제시하고자 하며 또한 침입탐지시스템의 안전성을 위해할 수 있는 요소들을 파악하여 이를 기반으로 한 안전성 측면 평가 방법도 같이 제시한다.
기업의 비즈니스 프로세스는 날로 변화하여 다양해지고 있으며, 특히 e-비즈니스의 활성화로 인하여 더욱 복잡해지고 전문화되었다. 워크플로우 관리시스템은 이러한 비즈니스 프로세스를 실행, 운영, 통제하는 시스템으로서 발전해왔다. 이러한 워크플로우 관리 시스템의 장점을 이용하기 위해서는 반드시 프로세스의 분석과 모델링을 통하여 워크플로우 정의가 입력되어야 한다. 본 연구에서는 프로세스를 비교하는 척도를 개발함으로써 다수의 모델간의 차이를 분석할 수 있는 방법을 제시하며, 이를 통하여 협력적으로 워크플로우 정의를 설계하는 방법론을 제시한다. 즉, 프로세스의 속성을 분류하고 이 속성의 단계적 척도를 개발하여 다수 모델간의 차이를 분석함으로써, 워크플로우 정의를 설계할 때 다수의 모델간에 협의가 가능한 방법론을 제시하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 다음과 같은 장점이 있다. 먼저 프로세스 정의에 있어 그룹 다이나믹스 방법을 도입하여 보다 정확하고 비용이 적은 프로세스 설계 방법론을 제시하였다. 또한 비즈니스 프로세스간 차이를 비교할 수 있는 척도를 통하여 기존의 프로세스 모델간 또는 설계되는 프로세스 모델의 비교가 가능하다는 장점이 있다. 이러한 본 연구의 방법론을 통하여 워크플로우 관리 시스템에 보다 효율적이고 정확한 프로세스 정의가 가능할 것이다.
본 논문은 분산, 독립적인 다수의 문서 컬렉션으로부터의 검색결과를 병합하는 컬렉션 융합(collection fusion)문제에 대한 효과적인 랭킹방법을 제시한다. 일반적인 컬렉션 융합 문제란 분산되어 있는 다수의 문서 컬렉션에서 독립적이고 능동적인 검색기들의 검색결과를 효과적으로 랭킹(ranking) 병합하는 것인데, 각기 다른 특성을 가진 다수의 컬렉션을 동일한 검색기를 통하여 검색된 결과를 병합하는 환경과 서로 다른 알고리즘을 갖는 검색기를 통한 검색 결과 병합 환경으로 나누어 질 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 특성을 갖는 다수의 컬렉션을 서로 다른 알고리즘을 갖는 검색기들을 통하여 검색한 결과를 병합하는 방법을 제시한다. 각 컬렉션에 학습 질를 넣어 얻은 정보를 토대로, 실제 질의를 넣었을 때 각각의 컬렉션에서 나온 결과가 통합 결과 집합에서 차지하는 비율과 각 문서의 순위를 결정한다. 기존 연구에서 사용한 방법들은 랜덤성에 의존한 비결정적인 랭킹 방법을 제시하거나, 단순하게 검색결과 집합의 문서 수를 바탕으로 인터리빙(interleaving)하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 학습 질의에서 나온 정보를 기반으로 결정적이면서도 보다 효과적인 랭킹 방법을 제시한다.
본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 주변의 다양한 잡음환경에서도 다른 측위기술에 비해 비교적 측위오차를 줄일 수 있는 Fingerprint 기법을 적용하여 객체의 위치를 결정하는 방법을 제시하였다. 특히, Fingerprint 기법을 활용함에 있어서 결정적 측위방법이 아닌 확률적 측위방법을 사용하였고, 기존의 연구들에서 제시된 확률적 측위방법에서 인접 RP(Reference Point)들과의 영향성까지 고려한 측위방법을 제시한 것이 본 연구의 특징이다. 비주얼베이직 6.0으로 측위 프로그램을 구현하였고, 실내 외 연속측위의 선행연구로서 실내 측위 테스트를 통해 기존의 결정적 방법, 확률적 방법, 그리고 본 연구에서 제안하는 방법의 측위 정확성을 평가하였다. 테스트 결과, 결정적 측위 방법 및 기존의 확률적 측위방법과 비교하여 각각 평균 15%와 7% 측위 오차가 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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