본 논문은 지금까지 미해결 문제로 알려진 정점 색칠 문제에 대한 Hadwiger 추측의 반증을 제시하였다. Hadwiger 추측은 "모든 $K_k$-minor free 그래프는 k-1개의 색으로 칠할 수 있다. 즉, $K_k$-마이너를 얻으면 ${\chi}(G)=k$이다." Hadwiger 추측을 적용하여 정점 색칠을 할 경우, 먼저 NP-완전 (NP-complete)인 $K_k$-마이너를 구하여 ${\chi}(G)=k$를 결정하고, 다시 NP-완전인 정점 색칠 문제를 풀어야 한다. Hadwiger 추측을 반증하기 위해 본 논문은 정점 색칠의 정확한 해를 O(V)의 선형시간으로 구하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 최소 차수를 가진 정점을 최대독립집합 (MIS)으로 하고, MIS 정점의 인접 정점 간선을 삭제한 축소된 그래프에 대해 이 과정을 반복하면서 하나의 색을 가진 MIS를 얻는다. 다음으로 MIS 정점의 간선을 삭제한 축소된 그래프에 대해 동일한 과정을 수행하여 MIS의 개수가 정점 채색수 ${\chi}(G)=k$가 되는 해를 얻는다. 제안된 알고리즘을 적용하여 NP-완전 문제인 완전 색칠 (total coloring) 채색수 ${\chi}^{{\prime}{\prime}}(G)$의 해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 $K_4$-마이너 그래프에 적용한 결과 ${\chi}(G)=4$가 아닌 ${\chi}(G)=3$을 얻었다. 결국, Hadwiger 추측은 모든 그래프에 대해 적용되지 않음을 알 수 있다. 제안된 알고리즘은 마이너를 구하지 않으며, 주어진 그래프에 대해 직접 ${\chi}(G)=k$인 독립집합 마이너를 구하여 각 독립집합 정점들에 동일한 색을 배정하는 단순한 방법이다.
재난 발생 시, 실내 공간에서의 신속한 대피를 위해 총 대피시간 최소화를 목적으로 일부 연구들이 진행되었다. 하지만 대부분의 연구가 총 대피시간이 최소화되는 최적 대피경로를 산출하는데 오랜 연산시간이 소요되어 실제 재난 상황에 적용하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구는 짧은 연산시간으로 총 대피시간을 단축시킬 수 있는 대피경로 할당 알고리즘을 제안하고자 한다. 대피경로 할당 알고리즘은 다수의 출구가 존재하는 건물에서 대규모 인원 대피 시, 각 출구에 적절하게 대피인원을 할당하여 출구들의 교통 정체 상황을 균형적으로 유지함으로써 총 대피시간을 단축시키는 알고리즘이다. 각 출구에 대피인원을 할당하는 방법은 그래프 이론을 기반으로 탐욕 알고리즘의 접근방식을 활용하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 검증을 위해 cellular automata 기반 대피 시뮬레이터를 이용하였으며 실제 건물과 유사한 구조에서 다양한 인원분포를 적용한 뒤 실험을 수행하였다. 결과적으로 최단거리 출구 대피보다 알고리즘을 적용하였을 때 총 대피시간이 감소되었고 대형 건물 구조에서도 짧은 연산시간이 소요되는 것을 확인하였다.
지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.
Objectives : This study was designed to evaluate the effect of moving cupping therapy on the edema of paretic hand in stroke patients. Methods : The subjects were stroke patients with flaccid hemiplegia. Each subject's routine therapy program was maintained throughout single subject ABAB design. During the first week, baseline data were gathered. During the second and fourth week, intervention was provided(total 20minutes of moving cupping therapy, from contralateral to ipsilateral, distal to proximal). During third and fifth week, data were gathered with treatment withdrawn. Edema was measured with hand volumeter and measuring tape. Basically Bayesian analysis was performed using WinBUGS(ver. 1.4), for addition, visual graph and mean score were also presented for comparison between treatment(moving cupping therapy) and non-treatment. Results : The visual graph and mean score showed decrease in edema during the treatment weeks. Overall decrease in edema by moving cupping therapy was verified significantly by using Bayesian ana-lysis(95% credibility intervals). Conclusions : This study suggests that moving cupping therapy could be applicable for reducing post-stroke hand edema. Further research would be needed to establish guidelines for use.
본 논문에서는 그리드 보안 프레임워크에서 디지털 인증서를 기반으로 신뢰를 구축하는 FAS(Federation Agent Server) 모델을 제안한다. 제안하는 FAS 모델은 기존의 RBAC(Role Based Access Control) 모델의 주요 요소인 사용자, 역할, 그리고 허가의 기본구조를 구체화하고 확장하여 연합 에이전트 서버를 설계함으로써 로컬정책에 따른 상세한 접근권한을 할당할 수 있는 시스템 독립적인 그리드 보안 통합 모델이다. FAS는 각 사용자가 어떤 역할을 가지는지를 결정하고, 역할에 따른 접근권한을 할당하며, 역할과 접근권한을 포함하는 속성 인증서를 발행하는 RDM, PCM 그리고 CCM의 세 가지 내부 모듈로 구성된다. RDM에서 신뢰 협상 과정을 통하여 사용자들이 서버의 정책을 확인하고 그들이 계획한 작업을 수행하는데 따르는 자신의 역할 및 접근권한을 선택할 수 있도록 설계함으로써, VO(Virtual Organization) 내의 모든 사용자들이 단일 사용자 계정으로 매핑하던 기존의 낮은 시스템 보안 레벨을 탈피하였다. PCM CCM 과정을 통하여 어떤 작업들을 어떤 사용자가 수행할 수 있으며, 어떤 우선순위를 가지는지에 대해 제한하기 위해서 서로 다른 사용자 그룹과 역할에 대한 다양한 정책을 적용하고 인증서를 발행함으로써 보다 향상된 보안레벨을 가지고 그리드 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다.
본 연구에서는 중학교 3학년 학생들의 공변 추론에 대해 알아보기 위해 학생마다 또래교수자와 또래학습자의 역할을 모두 경험할 수 있는 상호또래교수과정을 통한 교수 학습을 진행하였다. 학생들은 또래교수자로서 자신의 공변 추론을 가르치는 경험을 하고, 또래학습자로서 다른 학생의 공변 추론을 학습하는 기회를 제공받는다. 상호또래교수과정을 통한 교수 학습과정에서 비계가 제공될 수 있도록 이질집단으로 모둠을 형성하였다. 양적 그래프 유형 4문항, 질적 그래프 유형 4문항을 모둠에 제시하고 총 8차시에 걸친 상호또래교수를 진행하여 나타난 반응을 분석한 결과는 다음과 같다. 상호또래교수과정에서 학생들은 자신보다 높은 수준의 공변 추론 경험의 기회를 제공 받아 공변 추론 수준의 상승이 일어났다. 상호또래교수과정에서 학생들은 자신의 공변 추론을 수정하거나 보완하여 추론의 완성도를 높였다. 문제해결 결과의 피드백을 위해 최소한의 교사의 개입이나 수준 높은 또래의 중재가 필요함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 소셜 게임플레이에 대한 행동패턴을 분석하여 과업의 상호의존적인 게임플레이 법칙을 발견하는 것이다. 이를 위해 게임플레이와 관련된 선행연구를 고찰하고 과업의 상호의존적인 게임플레이에 적합한 게임을 선정하였다. 본 실험은 5명이 한 팀이 되는 파티를 구성하여 게임플레이를 실시하고 동시조서를 실시하며 플레이어들의 행동과 구두보고에 대한 비디오/오디오 데이터를 수집 하였다. 데이터 분석을 위해 비디오 관찰과 구두조서를 분석하고 결합 시퀀스 모형 과제 분석법을 중심으로 객관적인 코딩스킴을 개발하고 이를 토대로 플레이어의 행동을 분석하였다. 그 결과 4가지 패턴과 4가지 변형된 패턴 총 8가지 행동패턴이 발견되었다. 본 연구를 통해 5명의 게임플레이에 대한 통합형 행동그래프를 작성하여 협업이 적절한 지점과 잦은 실수와 실패가 발생한 지점을 파악 할 수 있었다. 이러한 소셜 게임플레이 행동그래프는 게임의 레벨 디자인과 밸런스 디자인이 적절한지를 평가하는 중요한 실무 디자인 지침이 될 것으로 기대된다.
3축 가속도 동작감지기를 이용하여 x, y, z축에 대한 가속도 합인 SVM(Signal Vector Magnitude)를 적용한 신체활동 에너지 소비량과 신체활동 강도 예측 알고리즘을 구현하였다. 신체 건강한 20~30대 성인 남성 5명, 여성 5명을 대상으로 골반 장골능에 엑티그라프(LLC, USA)와 피트미터(Fit.life. korea)를 착용하고 트레드밀위에서 3단계 신체활동(걷기: 3km/h, 빨리 걷기: 5km/h, 러닝: 8km/h)을 수행하였다. 각 신체활동 단계별로 7분간 신체활동을 수행하고 5분간 휴식을 통하여 각 신체활동 단계별로 안정화된 상태에서 실험하였다. 이러한 실험을 1주 간격으로 4주간 반복 실험을 진행하였다. 실험결과 얻어진 엑티그라프와 피트미터의 600여개 데이터 상관관계를 분석하여 METs와 kcal 그리고 신체활동 강도를 구분하는 알고리즘을 구현하였다.
본 논문에서는 영화나 소설과 같이 스토리를 갖는 콘텐츠에 대해 스토리를 가시화해서 보여주는 시스템에 대해 제안하고 설명한다. 스토리를 가시화 해주기 위해 등장인물들 간의 관계를 모형화 하는 Character-net 방법론을 스토리 모형으로 적용하였다. 하지만 Character-net은 전체 스토리를 누적된 형태로 표현하기 때문에 스토리 진행에 따른 변화를 보여주기 한계가 있다. 이의 개선을 위해 Character-net의 변화와 등장인물들의 변화를 분석하여 보여주는 시스템을 개발하였다. 시스템은 Character-net 변화 실행 및 분석창과 등장인물 중심성 변화 시계열 그래프 창으로 구성하였다. 두 가지 창을 통해 주요 등장인물들이 처음 등장하거나 처음 만나는 장면과 같은 등장인물들 사이에서 나타나는 주요 변화지점을 찾는 기능과 인디그리와 아웃디그리의 변화 패턴을 통해 등장인물의 성향이나 성향의 변화를 추적할 수 있도록 지원하는 기능을 구현하였다. 본 논문에서는 이러한 스토리 가시화 시스템에 대해 설명하고 추가적으로 필요한 사항들에 대해 논의한다.
The purposes of this study were to : (a) examine the using pattern of college foodservice and off-campus restaurant and identify the important service quality attributes and levels for conjoint analysis, (b) investigate the demographic factor and the lunch behavior of "S" college's foodservice customer (c) search the optimum moving time to the college foodservice by cumulative graph, (d) identify the relative importance of the service quality attributes and level at college foodservice by conjoint analysis, and (e) provide the basic data for establishing new college foodservice. Questionnaire developed were conducted with 305 daytime students. A total of 284 were usable and the data was analyzed by the SPSS(ver. 11.0) for the descriptive analysis and conjoint analysis. ‘Low price’ was the reason for using college union foodservice, and the advantages of college union the foodservice were reported to be 'speediness', 'low price', 'near distance', 'wide space' and etc in a college. For off-campus restaurant, the using reasons were mentioned 'near distance', 'menu variety', 'kindness', and 'better taste and quality' and the using advantage found out 'inexpensive and enjoyable food with friends', and 'good taste'. An optimum time required for moving to the college foodservice was calculated 9 min by cumulative graph. As the relative important attributes on college foodservice were identified in the order of the ‘price range', the 'time required for the movement' and the 'food taste', and the level were analyzed the location requiring 6~10 minutes for the movement, the price range of 2,100~2,500 won, and the providing tasty foods by conjoint analysis. As "S" college will be established a new college foodsrevice suggested by the this study result, there should be expected the increasing salse and the college student's satisfaction on campus foodservice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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