본 연구에서는 지적측량 자료를 효율적으로 관리 조사하기 위해 지적측량 자료조사 통합관리시스템의 구축 방안을 제시하고자 하였다. 구축된 지적측량 자료조사 통합관리시스템의 효율성을 평가하고자 기존 지적측량 자료조사와 비교 분석한 결과 측량데이터 누락에 따른 측량의 오류를 사전에 제거할 수 있고, 대략 2배 정도의 자료조사 시간을 단축시킬 수 있는 것으로 나타났다.
정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.
기존 데이터 방송 시스템은 수신 단말이 완전한 애플리케이션 데이터를 획득하지 못한 경우 반복적으로 방송 애플리케이션 데이터 전체를 다운로드하는 매커니즘을 가지고 있다. 이 방식은 다운로드 시간이 길어지는 요인이 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 리턴 채널을 활용하여 누락된 방송 애플리케이션 데이터를 효과적으로 다운로드하는 기법을 제안하고 실험을 통하여 제안된 기법의 비교 성능 평가를 보인다.
본 연구에서는 건물 및 도로 등 각종 시설물에서 상세정보가 누락되거나 수정 및 갱신이 이루어지지 않아 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진영상에 도해법을 적용하여 대상지역의 현황도를 작성하고, 대상지역 시설물에 대한 공간정보와 속성정보를 빠른 시간에 효율적으로 취득할 수 있는 기법을 제시하였다.
경쟁위험자료에서 일부 공변량들이 연구대상들의 일부분에 대해 관측되지 않을 수 있다. 그런 경우 결측된 공변량 값을 가진 연구대상들을 분석에서 제외하는 것은 편향된 추정치와 효율성 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 누락된 공변량을 가진 원인별 비례위험모형의 회귀모수 추정을 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 연구하였다. 모의실험을 통해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 구해진 추정량의 성능을 평가한 결과, 이 방법들이 잘 수행됨을 확인하였다. 미국 국립암연구소의 전립선, 폐, 대장, 난소 암 선별 시험 연구에서 제공하는 종양 크기의 값이 누락된 유방암 자료에 대해 암 사망 위험률과 다른 원인 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 적용하였다. 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 원인별 비례위험모형을 적합한 결과, 인종, 기혼여부, 병기, 분화도, 종양의 크기는 유방암 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인들이였으며, 병기가 유방암 사망 위험률을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 진단시 연령과 종양의 크기는 다른 원인 사망 위험률을 높이는데 유의한 영향을 미치는 요인이였다.
연구목적: 기존의 유망기술 도출 연구에서 대상 특허를 선별하는 과정에서 검색식이 충실하게 구성되지 않아 중요 특허가 분석 대상에서 누락되는 문제와 출원 미공개 기간에 변화하는 최신 기술 트랜드를 반영하지 못하는 문제들을 개선하기 위한 새로운 기법들을 제시한다. 연구방법: 본 논문에서는 R 프로그래밍을 통한 TF와 TF-IDF 등의 연관 키워드 기반 검색식 구성 기법 및 LDA 토픽 모델링 기법을 제안하고, 위성·지상 정보 융합 재난 대응 기술을 중심으로 기존 방법과 비교 분석하여 제안된 기법의 유효성을 확인한다. 연구결과: 상용 특허 DB 시스템을 활용한 제안된 방식 적용을 통해 대상 기술과 관련도가 가장 높은 주요(핵심)특허가 기존 방식(19건) 대비 17건 추가로 도출(36건, 89.5% 증가)되어 중요 특허 누락이 상당히 개선됨을 보였으며 Science ON에 등록된 최근 5년간 발표 논문을 대상으로 LDA 토픽 모델링을 수행하여 최신 기술 트랜드를 반영한 유망 기술 도출이 가능함을 보였다. 결론: 본 논문을 통해 제시한 유망기술 도출 기법을 통해 위성·지상정보 융합 재난 대응 기술분야에서의 유망기술 도출을 통한 신규 연구개발에 유용하게 사용될 수 있는 방향성을 제공하였다.
자동차 창유리의 가시광선 투과율을 규제하기 위한 기준에 관한 기초연구로 두 개의 실험실 실험, 현장실험 및 실제로 교통사고를 조사한 현장조사를 포함하여 모두 4개 연구를 수행하였다. 이 가운데 실험실 연구들에서 가시광선 투과율이 100%인 조건에 비하여 65%, 50%, 30%인 세 조건에서 모두 오경보 반응이 유의하게 높았으며, 50% 가시광선 투과율 조건에서 시력이 0.7 이하인 운전자들은 0.7 이상인 운전자들에 비하여 누락 반응이 유의하게 높았다. 현장실험에서는 가시광선 투과율이 80%인 조건보다 50%와 30%의 가시광선 투과율 조건에서 각각 돌출하는 자극을 지각하는 오답수가 높았다. 교통사고를 조사한 현장연구에서도 80% 가시광선 투과율의 자동차를 운전하는 사람들의 사망/상해 사고빈도에 비하여 65% 조건에서 비율이 높았다. 이 연구 결과들을 근거로 가시광선 투과율을 규제하는 기준을 70%로 설정하도록 제안하고, 현실을 감안하여 이 기준을 점진적으로 적용하는 전략을 제시하였다.
현재 우리나라에서는 매일 막대한 양의 교통 데이터가 측정장치들로부터 수집되고 있으나 오류 데이터와 누락된 데이터들이 상당히 많은 실정이다. 더구나 이러한 데이터는 중요한 분석의 대상이 될 수 있음에도 불구하고 일정 시간이 지나면 삭제되고 있다. 그리하여 본 논문에서는 이러한 교통 데이터를 지속적으로 누적하여 다차원 모델로 저장하면서 데이터의 품질을 결정하는 유효성과 완전성을 높이면서 what-if 분석 기능을 지원하는 일련의 자료처리 과정을 제공하는 통합 교통이력 데이터베이스 시스템의 구현을 설명한다. 구현된 시스템에서는 다양한 오류 및 누락 데이터 패턴들을 보정하는 기법들을 제공하며, what-if 분석 기능은 다양한 데이터 정제 및 가공 과정들에 관련된 환경변수와 일련의 처리 과정들의 조합을 융통성 있게 정의하도록 함으로써 다양한 상황들을 가정하고 실험하여 결과를 분석할 수 있게 해준다. 이러한 what-if 분석 기능은 교통 데이터의 활용도를 획기적으로 높여주며 외국의 교통데이터 시스템들에서도 제공하지 못하고 있다. 교통이력데이터를 정제한 실험결과 매우 우수한 유효성 및 완전성을 가진 교통 데이터를 생성함을 확인하였다.
현재 여러 지자체에서 혼잡한 도시교통의 이동성 및 안전성을 향상시키기 위해 첨단교통관리체계(ITS)를 구축 $\cdot$ 운영중인데 이러한 시스템에서 수집하는 교통상황에 대한 실시간 자료가 노면상황, 악천후, 통신 및 장비자체의 결함 등으로 인해 수많은 자료가 결측된다. 이러한 결측 자료로 인해 통행시간 예측 및 각종 연구가 불가능한 경우가 발생하며 또한 도로의 계획과 기하구조 설계시 기본 자료가 되는 AADT 및 DHV 등의 교통 파라메터들이 과소 또는 과대 추정될 수 있어서 심각한 손해를 끼칠수 있다. 따라서 본 연구에서는 부득이하게 누락되는 교통량 자료에 대해 전 $\cdot$ 후기간 평균, 회귀 모형, EM, 시계열 모형들을 활용한 대체기법들을 살펴보았고, 그 결과 시계열 모형을 이용한 대체의 경우 MAPE, 불균등계수, RMSE 가 각각 5.0$\%$, 0.030, 110으로 가장 좋은 결과를 보였고 나머지 대체기법들은 평가지표에 따라 조금씩 다른 결과를 보였으나 대체로 만족할 만한 수준의 결과를 낳았다
해상에 설치된 항로표지 부표의 발달로 다양한 자료가 수집된다. 그러나 원시 관측자료는 기계 결함 및 기상환경에 따라 결측과 이상치를 포함한 오류로 인하여 곧바로 사용되기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 항로표지에서 수집된 미흡한 기상 관측 자료를 기계학습이 가능하도록 누락된 시각의 자료를 추가하여 선형 보간을 실시했다. 이후 XGBoost기법과 KNN-regressor을 이용하여, 오류가 발생한 시점의 자료를 보간하는 기법을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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