최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.
정보이론적 학습의 한 성능기준인 두 오차확률분포간 유클리드거리(MEDE)는 비선형 (결정 궤환, DF) 등화 알고리듬에 채택되었고 심각한 채널 왜곡과 충격성 잡음이 있는 환경에서 탁월한 성능을 보였다. 그러나 이 MEDE-DF 알고리듬은 과중한 계산 복잡성이라는 문제를 지니고 있다. 이 논문에서는 MEDE-DF 알고리듬을 위한 반복적 ED를 먼저 유도하고 그 다음 전후방 영역에 대해 가중치 기울기를 반복적으로 추정하는 식을 유도하였다. MEDE-DF 알고리듬의 반복적 기울기 추정방식의 효과를 입증하기위해 곱셈 계산량을 비교하였고 충격성 잡음과 수중 통신 환경에서 모의 실험한 MSE 성능 결과를 비교하였다. 제안한 DF 방식과 기존의 MEDE-DF 알고리듬의 곱셈 계산량 비는 샘플사이즈 N 에 대해 $2(9N+4):2(3N^2+3N)$로 나타나면서도 충격성 잡음과 수중통신 채널환경에서 동일한 MSE 학습 성능을 유지하였다.
웜홀 네트웍에서 교착상태의 복구를 기반으로 하는 라우팅 알고리즘은 간단한 하드웨어 구조와 높은 라우팅 적응성으로 인해 관심을 이끌었다. 진보적인 교착상태 복구 방안들은 교착상태에 속한 패킷들을 삭제하는 대신에 소수 전용 리소스들을 통해 전송한다. 교착상태에 속한 패킷은 타임아웃에 의해 선정하는데 다양한 트래픽 형태 및 패킷 길이를 고려하여 가장 바람직한 성능을 가져오는 제한 시간 값을 결정하기는 매우 어려운 일이다. 본질적으로, 타임아웃을 사용하는 현재의 방법들은 네트웍 부하가 심하거나 메시지 길이가 긴 경우에 교착상태의 존재를 잘못 판단할 가능성이 크다. 또한 교착상태가 발생할 경우, 하나 이상의 메시지가 교착상태로 판단되어 복구를 위해 마련된 자원을 과포화시킬 수 있다. 본 논문에서는 타임아웃을 사용하지 않고 보다 정확히 교착상태를 발견하는 방안을 제시한다. 제안한 방안은 교착 상태를 잘못 판단하는 확률을 현저히 낮출 수 있다. 또한 순환 구조를 이루는 대기 상태의 메시지들 중에서 하나만을 교착상태라고 선언함으로써 복구에 따른 부담을 감소시킨다.
정보 기술 분야의 지능화 요구는 매우 빠르게 증가하고 있다. 특히 대량의 데이터로부터 지식을 찾아내어 최적의 의사결정을 해야하는 KDD(Knowledge Discovery in Database)분야에서는 그 요구가 더욱 더 크게 된다. 지능화된 의사결정을 위해서는 대용량 지식 베이스(Knowledge Base)의 효율적인 관리가 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 이러한 지식 베이스로부터 의사결정 관리에 필요한 지식을 얻기 위해 효율적으로 지식 베이스를 검색하고 갱신하는 관리 방법을 위해 자율학습 신경망인 자기조직화 지도에 확률적 분포 이론을 결합한 하이브리드(Hybrid) SOM을 제안한다. 제안 방법을 이용한 효율적 지식 베이스의 관리를 시뮬레이션 실험을 통하여 수행하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 Hybrid SOM이 지식 베이스 관리에 효율적인 성능을 나타냄이 증명되었다.
인도부페 프로세스는 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬의 분포와 관련된 확률과정이다. 무한특성모형을 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬을 이용해서 표현할 때, 이진행렬에 대한 사전분포로써 인도부페 프로세스가 이용될 수 있다. 본 논문에서는 인도부페 프로세스를 유한특성모형과 연관지어서 유도하는 방법을 소개하고, 베타프로세스와의 관련성을 간략히 설명한다. 실제 모형의 추론에 인도부페 프로세스가 이용되는 예제를 살펴보기 위해서 가우시안 선형모형에 인도부페 프로세스를 적용한 모형화 방법을 언급하고, 깁스표집 알고리즘, 막대 자르기 알고리즘, 변분방법을 이용한 추론방법을 설명한다. 그리고 이 세 가지 알고리즘을 이용하여 이미지 자료를 분석하는데 적용해본다. 나아가 쌍자료 분석, 네트워크 분석, 독립성분 분석에서 인도부페 프로세스가 어떻게 이용될 수 있는지도 알아본다.
통행수단을 선택하는 문제는 기종점간을 운행하는 여러 교통수단 중 어떤 통행수단을 선택할 것인가를 결정하는 것이다. 현재까지 제시된 대부분의 통행수단 관련연구들은 모형의 속성이나 풀이과정, 현실 적용방법들에 관한 것으로서 수단선택시 통행수단간에 존재하는 균형(equilibrium)에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 즉, 통행자가 통행수단을 선택할 때 이들 수단간에 균형이 존재한다는 것으로 이는 마치 통행배정모형(traffic assignment)에서 경로선택(route choice)시 경로들간에 Wardrop의 사용자 균형(user equilibrium)이 존재하는 것처럼, 수단선택시에도 수단간에 균형이 존재할 수 있다는 것이다. 본 연구는 통행수단간에 이런 균형이 존재함을 증명하며, 국가교통DB(KTDB)자료를 이용하여 균형이 존재함을 확인한다. 또한, 본 연구에서 증명한 균형상태의 수단간 선택확률을 구하기 위한 모형과 풀이과정도 제시하는데, 제시하는 모형은 고정점이론(fixed point theorem)에 기초한다. 제시된 모형은 간단한 예제를 통하여 평가하며, 통행수단간 균형상태의 해를 도출하고 있음을 확인한다.
NUMa 구조는 원격 메모리에 대한 접근이 불가피한 구조적 특성 때문에 상호 연결망이 시스템 성능을 좌우하는 큰 변수가 된다. 기존에 대중적으로 사용되던 버스는 물리적 확장성 및 대역폭에서 대규모 시스템을 구성하는데 한계를 보인다. 이를 대체하는 고속의 지점간 링크를 사용한 이중 링구조는 버스가 가지는 확장성 및 대역폭의 한계라는 단점을 개선하였으나, 많은 노드가 연결되는 경우에는 응답 지연시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 스누핑 프로토콜이 적용된 이중 일 구조에서 노드개수 증가에 따른 응답지연시간 증가의 문제점을 보안하기 위해 코달 링 구조로의변화를 제안하고 이 구조에 효과적인 링크 제어기를 설계한다. 또한 확률 구동 시뮬레이터를통해 본 논문을 통해 제시한 코달 링 구조가 시스템의 성능 및 응답시간에 미치는 영향을 알아본다.
최근 기후변화 및 토지 이용변화 때문에 홍수가 빈번하고 이로 인한 피해가 급증하고 있으며 4대강 사업이 이슈가 되면서 강우예측과 홍수량 산정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 여전히 홍수량 과다 과소 산정으로 인하여 지역적으로 문제점이 야기되고 피해가 발생하고 있다. 특히 Thiessen방법은 유역의 면적 강우량을 산정하기 위해 광범위하게 사용되고 있는데 중 소유역 또는 미계측 유역에 적절한 고려없이 무분별하게 사용하고 있어 문제가 발생되고 있는 실정이다. 또한 현재까지 큰 문제는 발생하지 않았지만 여전히 안전이나 위험에 노출된 상태이다. 따라서 Thiessen망 사용의 정밀한 분석이 무엇보다 필요한 실정이다. 따라서 본 연구를 통하여 소유역 및 미계측 유역을 대상으로 Thiessen망 이용시 관측소 선정에 따른 홍수량의 차이를 분석하고, 이에 따라 어떠한 문제가 발생할 수 있는지 분석하였다. 기존 소유역 및 미계측 유역 중 Thiessen방법을 적용하여 홍수량을 산정한 사례를 전반적으로 조사하였다. 이중에서 여러 지점중 Thiessen망 사용으로 유역이 분할되어 홍수량산정에 문제가 될 수 있는 관하천, 수외천, 주교천, 풍천을 연구 대상지점으로 선정하였다. 부적절한 Thiessen망 산정이 홍수량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 신뢰성있고 가장 실설계에 많이 사용되고 있는 다음의 방법으로 홍수량을 산정하였다. 먼저, 관측소 선정에 있어서 관측년도가 비교적 길고 유역과 가장 가까운 기상청 관할의 관측소를 선정하고 홍수량 산정요령에 따라 홍수량을 재 산정 하였다. 본 연구로부터 나온 결과에서, 산정된 홍수량은 기존의 Thiessen망을 통하여 산정된 홍수량과 차이를 보였고, 이는 Thiessen다각형 이론에 위배되는 관측소 선정이 원인으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 관측년도가 길고 강우자료의 신뢰도가 높은 기상청 관할 관측소의 강우자료를 우선적으로 사용할 것을 제시하였다. 또한, 여러 관측소의 강우자료를 Thiessen망을 통하여 산정하는 부적절한 산정법을 신뢰성있는 단일지점의 강우량 산정법으로 적절한 홍수량이 산정할 것을 제시하였다.
본 연구의 목적은 혼산 화물의 폭발사고에 대한 화학반응 경로를 분석하는데 있다. 분석에는 사건-가지분석기법을 적용한 구조적인 시나리오를 이용하였다. 구조적인 시나리오는 재결서에 기록된 혼산 화물 사고의 내용에서 다양한 화학반응 경로를 추정하여 구축하였다. 분석에는 화학 이론에 의거한 정성적 분석과 화학 반응식을 이용한 정량적 분석 및 설문조사를 통한 확률적 분석 등 세 가지 방법을 혼합 적용하였다. 분석결과, 사고 발생의 주요 경로는 진한 황산과 물이 반응하여 폭발하는 경로, 혼산과 금속이 반응하여 폭발하는 경로, 특수한 물질과 합성하여 폭발하는 경로 등 세 가지로 나타났다. 이 결과는 재결서에 기록된 경로와 유사함을 알았고, 이를 통해서 본 연구에서 제안한 화학물질의 경로분석 기법이 타당함을 알았다. 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 화학물질 사고의 화학반응 경로 추정에 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 다중서버 대기행렬시스템의 관측이 제한되어 있는 경우에 시스템 내부 행태를 추론하는 데에 그 목적이 있다. 대기행렬시스템 분석에 있어 도착 및 서비스시간에 자기상관성이 존재하면 이론적으로 모형화하기가 매우 복잡하고 어렵다. 이에 따라 다양한 분석 기법 및 확률과정 모형들이 개발되었다. 본 논문에서는 외부 관측치에 존재하는 자기상관성과 내부 행태를 관측하기 어려운 경우에 대한 추론 방법을 소개한다. 선행연구의 가정을 완화하여 추론 방법을 제시하고 그에 대한 보조정리 및 정리를 제시한다. 제시된 비모수적 방법을 적용하면 서비스시간에 자기상관성이 존재하더라도 외부 관측치만을 사용하여 다중서버 대기행렬의 내부 행태를 추론할 수 있다. 주요 내부 추론 결과로는 대기시간과 서비스시간을 사용하였다. 또한 제시된 방법의 타당성 검증을 위해 실험 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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