본(本) 논문(論文)에서는 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)과 클러스터링기법(技法)에 관한 문헌(文獻)을 간단히 살펴보았다. 선행연구(先行硏究)들로부터 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)은 조합기법(組合技法)의 비효율성(非效率性)때문이 아니라 문헌집단(文獻集團)의 이질성(異質性) 때문에 검색(檢索)과 분류(分類)에 적당치 않다는 사실(事實)을 발견(發見)할 수 있다. 그 결과(結果)로부터 정보검색(情報檢索)의 최적화(最適化)를 위한 조합기법(組合技法)으로서 클러스터링과 통계적(統計的) 색인(索引)의 개념(槪念)을 이용(利用)할 수 있다. 본(本) 논문(論文)의 가설(假說)은 클러스터파일내(內)에서 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)을 사용(使用)함으로써 정보검색(情報檢索)시스템의 성능(性能)을 상당히 향상(向上)시킬 수 있다는 것이다. 달리말해서, 파일들을 모으고 의미적(意味的)으로 관련(關聯)있는 모든 문헌(文獻)들을 함께 모아줌으로써, 유사조합(類似組合)(spurious association)의 문제(問題)를 상당히 해결(解決)할 수 있을 것이다. 실제적(實際的)으로, 본(本) 논문(論文)에서는 조합기법(組合技法)의 방법론(方法論)을 어떻게 생성(生成)할 수 있을 것인가를 고려했다. 자동용어(自動用語) 상관성(相關性)을 위하여 스타일(stiles)의 조합인자(組合因子)를 이용(利用)했으며 클러스터링 환경(環境)을 위해 커널기법(技法)(kernel method)을 사용(使用)했다.
문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.
현재 널리 이용되는 멀티코어 프로세서 구조의 설계 초기에 그 성능을 분석하기 위하여 명령어 트레이스 모의실험을 이용하는 경우, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 비실용적이다. 본 논문에서는 프로화일링 기법에 기반하는 통계적 모의실험에 의하여 다양한 하드웨어 사양을 갖는 멀티코어 프로세서의 성능을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 멀티코어 프로세서에 대한 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 통계적 모의실험에 의하여 측정한 성능이 명령어 트레이스 모의실험에 의하여 측정한 성능에 근접한 결과를 가져왔으며 모의실험 시간을 크게 단축시켰다.
많은 센서 네트워크 응용 분야에서 센서 노드들은 무인 환경에서 배치되므로, 물리적인 공격들과 노드가 가진 암호 키들이 손상되기 쉬운 취약성을 가진다. 위조 보고서는 훼손된 노드를 통해서 잠입할 수 있고 이 위조보고서는 거짓 경보를 유발할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크의 제한된 에너지의 고갈을 야기한다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법을 통해서 위조 보고서를 탐지하고 도중에 여과시키는 방안을 제시한다. 이 제안된 방안에서 각 노드는 검증을 위한 일정한 양의 정보를 가지며. 탐지 능력은 라우팅 경로의 선택에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는, 통계적 여과 기법의 위조 보고서 탐지 능력을 향상시키기 위한 경로선택 방법을 제안한다. 각 노드는 베이스 스테이션으로부터 정해지는 각 경로들의 위조 보고서 탐지 능력을 평가하고 위조 보고서 침투 공격에 대해 가장 안전한 경로를 선택한다.
마이크로 프로세서 구조의 성능을 분석할 때, 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 최근에 이르러 통계적 모의실험이 그 대안으로 떠오르고 있다. 기존의 통계적 모의실험이 단일 분기 예측법에 대하여 연구가 수행된 것과 달리, 본 논문에서는 다중 분기 예측법을 이용하는 고성능 수퍼스칼라 프로세서에 대한 통계적 프로화일링 모델을 제안하였다. 이때, 다중 분기 예측법은 최근 들어 유망한 기법으로 대두되고 있는 퍼셉트론 분기 예측법을 기반으로 하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고, 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 방식으로 다중 분기 예측을 이용하는 수퍼스칼라 프로세서에서도 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
서비스수준관리(Service Level Management)의 목적이 단순한 재무적 계약(서비스 수준협약의 계약 자체)에서 고객의 기대와 제공자의 서비스에 대한 관리 시스템(서비스 수준협약에 대한 관리시스템)으로 최근 변해가고 있다. 본 논문의 목적은 통계적 기법을 이용해서 체계적인 정보기술 서비스 수준관리 방안을 제시하는 것이다. 본 연구는 통계적 기법과 서비스 수준관리 라는 두 가지 관점에서 서비스 수준을 다루고 있다. 첫째, 통계적 기법을 이용해서 목표 서비스 수준을 설정한다. 둘째, 전체 서비스 수준에 대한 평가방법을 제시한다. 이와 같이 제시된 방법을 이용해서 기업 전략 측면에서 정보기술 아웃소싱 성과로서 종합 서비스 수준을 계량적으로 측정하는 것이 가능하다.
모바일 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 통계적 기법이 많이 사용되고 있다. 그러나 특정 통계 기법만을 사용한 기존 연구들의 결과만으로는, 통계적 기법이 배터리의 남은 시간 예측에 적합한지가 판단하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 적용 가능한 다양한 통계 기법들의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 통계 예측 기법은 단순 및 이동 평균, 선형 회귀, 다변수 적응 회귀, 자기 회귀, 다항식 회귀, 이중 및 삼중 지수평활 기법이다. 분석 결과는, 향후 통계적 기법을 배터리 남은 사용 시간 예측에 적용하려는 IT 엔지니어에게 중요한 자료로 활용될 수 있다.
이 글에서는 컴퓨터 이용 공학(CAE : Computer Aided Engineering) 기술이 발달함에 따라 갈수록 중요해지는 통계적 모델 검증 및 보정(Statistical Model Validation and Calibration)을 수행하는 데 필요한 통계적인 기법들을 각 단계별로 상세하게 소개하고, 실제 제품 개발에 적용하는 데 있어서 예상되는 어려움과 향후 연구방향을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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