좋은 도시경관을 만들기 위해서는 경관분석의 역할이 매우 중요하다. 경관분석은 여러 단계를 거치게 되는데, 그 중 가장 기본이며 첫 단계가 조망점을 선정하는 것이다. 그동안 조망점 선정은 정성적인 기준에 따라 전문가들의 주관적 판단에 의해 선정되었는데, 이 과정에서 질 높은 조망점이 누락되거나 무시되기도 하였다. 본 연구의 목적은 수치지형도 등의 데이터와 GIS 기술을 활용하여 경관분석의 기본이 되는 조망점 선정 방법을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 주요 도로의 교차점, 쇼핑센터 등 주요 시설, 교량 및 육교, 오픈스페이스 등 조망점으로 선정될 수 있는 기준에 해당하는 지점을 각종 자료 및 GIS 기술을 이용하여 추출하는 방법을 제시하였다. 이를 위하여 도로대장의 도형정보와 속성정보 등 데이터와 질의(query), 중첩(overlay) 등의 기능을 적용하였다. 이와 같은 과정을 거쳐 선정된 예비조망점에 대하여 수치지형도의 표고점을 이용한 수치표고모델(DEM)을 구축한 후 시뮬레이션 과정을 통하여 조망점에서의 조망대상에 대한 차폐유무를 분석하였다. 분석 결과, 기존의 방법에 비해 적은 시간과 비용을 투입하여 체계적인 조망점을 선정할 수 있었고, 선정된 각 조망점의 차폐도도 자동으로 분석할 수 있었다. 따라서, 1차적으로 GIS 기법을 이용한 조망점 분석 이후 전문가의 현장조사를 수반한다면 조망점 선정 및 분석 결과가 향상될 것으로 기대된다.
대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.
RFID는 RF신호를 이용하여 물체를 식별하는 가장 유망한 미래의 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우, 리더의 질의에 대하여 모든 태그들이 동시에 응답을 하기 때문에 충돌이 발생되어 태그를 식별할 수 없게 된다. RFID에서 다중 태그 식별문제는 아주 중요한 핵심 기술로 이것을 해결하기 위해 슬롯기반 알로하 알고리즘, 트리 기반 알고리즘 등과 같은 충돌 방지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 RFID 시스템에서 충돌 트리를 이용한 충돌트리 기반 충돌 방지알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 효과적인 충돌 방지 메커니즘을 제공하며 메모리래스 알고리즘이다. 제안하는 충돌트리는 다중 태그 식별문제를 해결하기 위한 메커니즘으로 리더와 태그사이 질의와 응답과정에서 만들어진다. 리더가 k 비트로 구성된 프리픽스를 질의하면, 태그는 자신의 식별자와 프리픽스를 비교 하여 일치할 경우 식별자의 K+1 비트에서 마지막 비트까지 리더에게 전송한다. 시뮬레이션 결과에 따라 제안하는 충돌 트리 기반 충돌 방지 알고리즘이 기존의 트리 워킹 알고리즘이나 쿼리 트리 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
최근 들어 전자상거래 데이터의 실시간 공급이 가능해지면서, 전자상거래 데이터를 실시간으로 분석하고자 하는 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 대규모 릴레이션 간의 연속 조인 질의를 효율적으로 처리하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 다수 릴레이션 간의 효율적인 연속 조인 질의 기법을 제안한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율을 크게 향상시키는 한편, 메모리 사용량을 크게 줄인다. 분석과 다양한 실험을 통해, 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율과 메모리 사용량에서 더 효율적임을 보인다.
최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.
컴퓨터 시스템의 발전과 정보를 표현할 수 있는 미디어의 발달은 사용자와 제작자 모두에게 다량의 디지털데이터 속에서 원하는 정보를 어떻게 얻을 것인가 하는 문제를 안겨줬다. 이에 제작자에게는 정보시각화 프로세스의 표준을 제시하고 사용자에게는 효율적인 인터페이스를 제공할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 동적 다이어그램과 컴퓨터 소프트웨어의 분석을 통해 정보시각화의 개발과정과 개발결과물을 조사하고 연구하였다. 정보시각화의 주요 개발형식에는 요소, 표현, 인터페이스가 포함된다. 정보시각화물의 개발을 위해서는 첫째, 그래픽을 포함한 다양한 미디어에서 사용되어지는 여러 요소들을 찾는다. 둘째, 3차원 컴퓨터그래픽, 디지털애니메이션 및 가상현실시스템 기술을 통해 효과적으로 데이터를 표현할 수 있는 형식을 찾는다. 마지막으로 원하는 결과를 찾기 위해 컴퓨터 프로그램에서 사용하는 다양한 인터페이스 컴포넌트 중에서 필요한 인터페이스를 선택 적용한다. 본 소고에서는 이러한 세 가지의 주요 시각화개발형식에 관하여 구체적인 예제와 함께 제시하였다.
오늘날 산업의 발전에 따라 제품의 개발에서 생산 및 판매에 이르기까지의 모든 과정을 컴퓨터를 통해 일원적으로 관리할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요해지고 있다. 특히 PDTnet XML 스키마는 PDM(Product Data Management) 데이터를 교환하기 위한 국제 표준으로써, 이 스키마에 따라 작성된 XML 데이터를 효율적으로 처리하는 것이 필수적이다. 그러나 PDTnet XML 스키마는 기존의 XML 스키마와는 달리 IDREF/IDREFS 속성이 비정규적이기 때문에 이를 효율적으로 다루기 위해서는 어떠한 저장장치에 어떠한 방식으로 저장하느냐가 중용한 요인이라고 할 수 있다. 우리는 안정성 있는 성능을 보장 받고 있어 널리 사용되고 있는 관계형 데이터베이스를 이용하여, PDTnet XML스키마의 고유 속성을 살려 다양한 타입의 질의를 지원할 수 있는 저장 기법을 개발하였다. 본 논문에서 개발하고 구현한 저장 기법을 PDTnet XML 스키마를 따르는 데이터 외에도, 구조가 불규칙적이거나, 참조 속성을 이용하여 데이터 중복을 최소화 시킬 필요가 있는 XML 데이터를 다루는 모든 응용에 적용되어 효율적인 데이터 관리를 가능케 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 이슈가 되고 있는 "정보 중심의 서비스"는 정보(정보 제공자)가 질의의 주체가 되어 정보 스스로 자신이 필요할 것 같은 고객을 찾아 제공되는 새로운 서비스 이다. 이러한 서비스는 정보를 사용할 가능성이 높은 특정한 고객들에게만 선택적으로 제공하기 때문에 적은 비용으로 높은 효과를 얻을 수 있다. 정보 중심의 서비스를 처리하기 위해 리버스 스카이라인기법을 제안한다. 리버스 스카이라인 기법 중 RSSA(Reverse Skyline using Skyline Approximations) 기법은 가장 정형화되고 성능이 증명된 방법이다. 그러나 메모리의 낭비와 실행시간의 낭비가 서로 상충작용을 하여 반복적인 한계를 유발하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 리버스 스카이라인을 보다 효율적으로 구하기 위한 ERSL(Efficient Reverse Skyline) 알고리즘을 제안한다. ERSL 알고리즘은 BBS(Branch and Bound Skyline) 알고리즘을 발전시킨 새로운 기법으로 메모리와 실행시간의 낭비를 최소화 하고, 객체의 변화에 유연하여 추가적인 처리과정이 필요 없는 장점이 있다. ERSL의 성능을 평가하기 위해 대상객체의 수의 변화와 차원의 변화에 따른 실행시간을 측정하는 모의실험을 수행하였다. 그 결과 ERSL기법은 데이터양과 차원의 변화에 크게 영향을 받지 않고 일정한 성능을 유지하여 가장 효율적인 기법으로 증명되었다.
XML문서가 표준 인터넷 문서로 정착되어 감에 따라 XML문서의 효율적인 저장과 검색의 필요성이 증대하고 있다. 이에 본 논문에서는 XML문서의 효과적인 저장 모듈과 검색 모듈, 그리고 이를 웹 상에서 연동해서 사용할 수 있는 연동 API로 구성된 XML문서의 저장 및 검색 프레임워크에 대한 연구를 하였다. 저장모듈에서는 가변 K진 완전트리를 기반으로 한 DTD 독립적인 분할-통합형 저장모델을 구현하였고, 검색 모듈에서는 RDF 메타정보를 통해 구축된 색인에 대해 XPath 질의를 수행하는 XPath처리기를 구현함으로써 좀더 의미 있는 구조 검색 기능을 구현하였으며, XML-RPC, HTTP의 GET, POST, PUT 방식 API와 SOAP 방식의 API로 구성된 웹 연동 모듈을 구현하였다.
개인 통신 방법의 수단으로 전자 메일이 널리 사용되고 있으나, 업무에 직접 관련이 없는 쓸모없는 상업용 메일도 대량으로 유포되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 작성한 프로파일을 이용하여 메일을 자동으로 그룹핑(grouping) 하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구 방법은 단어의 빈도수만을 이용하는 단일 속성을 이용하므로 높은 정확률을 얻을 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 사용자의 폴더에 수신된 메일의 분류 체계에서 추출된 사용자 프로파일을 이용하여 그룹핑 되는 메일의 정확률을 높이고자 한다. 본 논문에서 적극적으로 이용하는 정보는 다중 속성(송신처, 문서의 주제, 문서의 유형 정보, 시간제한 표현의 어구 등) 값이다. 사용자의 프로파일을 이용함으로써 새로 도착한 메일이 사용자에게 중요한가 혹은 중요하지 않은가의 자동 판단이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 학습 데이터를 네 가지 형태로 나누어 실험한 결과 Rocchio와 Widrow-Hoff의 상관계수가 각각 0.40과 0.43인 것 보다 본 논문의 방법이 0.52로 보다 높은 상관계수를 나타내 빈도수만을 이용하는 기존의 연구보다 정확한 방법임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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