그래프를 사용하는 데이터 표현법은 직$\cdot$간접적으로 실세계를 표현하는 다양한 데이터 모델 중에서 가장 일반화된 방법으로 알려져 있다. 기본적으로 그래프는 정점과 간선으로 구성되며, 정점과 간선은 그 중요도나 운영 목적에 따라 다양한 가중치가 부여될 수 있다. 특히, 이러한 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 중요한 순회패턴을 탐사하는 것은 흥미로운 일이다. 본 논문에서는, 정점과 간선에 가중치가 있고 방향성을 가진 기반 그래프가 주어졌을 때, 그 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 가중치를 고려하여 빈발 순회패턴을 탐사하는 방법을 제안한다. 또한, 이렇게 탐사한 결과에 가중치를 고려한 중요도를 평가하여 빈발 순회패턴들 간의 우선순위를 결정할 수 있도록 한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 트랜잭션 노이즈는 기반 그래프의 간선 가중치의 평균과 표준편차를 이용하여 제거함으로써 보다 신뢰성 있는 빈발 순회패턴을 탐사할 수 있다. 제안한 논문은 웹 로그 마이닝 등 그래프를 이용하는 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것이다.
최근 무선통신 기술의 발전으로 PC뿐만 아니라 PDA, 휴대폰 등 다양한 장치를 통하여 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 무선망은 유선망에 비해 대역폭이 낮기 때문에 높은 비트율을 갖는 스트림을 낮은 비트율로 변환하기 위해 트랜스코딩을 이용한다. 따라서 이러한 트랜스 코딩 시스템에서 효율적으로 무선 스트리밍을 전송하기 위해서는 부하 분산에 관한 연구가 필요하다 본 논문에서 제안한 클러스터 트랜스코딩 시스템은 스트리밍 서비스의 모바일 호스트 등급에 따른 CPU 사용량, 네트워크 대역폭, 메모리의 가중치를 계산하여 부하배분에 사용할 수 있는 부하분산 모델을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 수치모델을 이용하여 대하천서 발생되는 조류의 공간적 농도 분포를 예측하였고, 현장실험을 통해 모델을 검증하였다. 국내하천은 다수의 지류가 본류로 유입됨에 따라 오염물질의 생산과 공급이 지속적으로 발생하고, 하천의 유로연장과 하폭에 비해 수심이 낮은 지형학적 특성을 지닌다. 따라서 지류 유입 이후 발생되는 조류의 거동 특성을 분석하기 위해 수심 적분된 2차원 이송-확산 모델을 사용하였다. 광합성 성장을 이루는 조류의 성장속도 계산을 위해 영양염류, 수온, 일사량과 수심 등을 변수로 하는 성장속도 함수들을 위의 모델과 결합하였다. 본 연구의 대상구간은 낙동강과 금호강 합류부를 포함한 강정고령보 하류 약 9.2 km 구간으로 모델 검증을 위한 현장실험을 수행하였다. 2차원 이송-확산 모델의 입력 값인 유속 및 수심을 계산하는 수리동역학 모델 검증을 위해 미국 Sontek사의 M9을 이용하여 낙동강과 금호강 각각 32개, 12개 측선에 대하여 수리량을 측정하였다. 수리량 측정결과, 금호강과 낙동강의 평균 유량은 각각 $240m^3/s$, $60m^3/s$로 측정되었고 측정된 유량을 모델의 상류단 경계조건으로 사용하여 측정 유속 및 수심과 유사한 결과를 모델로부터 취득할 수 있었다. 조류 농도 측정을 위해 독일 bbe사의 AlgaeTorch 10을 사용하였으며, 수리량 측정과 동일한 측선서 총 조류 세포수(cells/ml)를 측정하였다. 농도 측정결과, 하류로 내려감에 따라 조류의 농도가 증가하는 경향이 나타났고 금호강 합류 후 최대농도는 측정구간 최하류 우안서 4,460 cells/ml로 나타났다. 주 흐름이 발생하는 하천 중앙부에 비해 유속이 느린 하안서 상대적으로 높은 농도가 측정되었으며, 이와 같은 경향은 하류로 내려감에 따라 강하게 나타났다. 측정된 조류 농도를 이용한 2차원 이송-확산 모델 검증결과, 합류부 최상류 측선서 MAPE = 10.5 %의 최대오차가 발생하였고 최하류 측선서 MAPE = 6.7 %의 최소오차가 발생하였다. 인과 질소와 같은 영양염류의 농도가 높고 횡 방향 수온 분포가 균일한 대상구간의 특성상 영양염류 함수와 수온 함수로부터 계산된 성장속도 가중치 범위는 각각 0.8~1.0, 0.91~1.09로 공간적 변동성이 크게 나타나지 않은 반면, 수심을 변수로 하는 일사량 함수의 성장속도 가중치 범위는 0.05~1.00으로 상대적으로 매우 높은 공간적 변동성이 나타났다. 수심이 4 m 이하인 하천 양안서 0.8 이상의 가중치가 나타났으며, 수심이 7 m 이상인 하천 중앙서 0.4 이하의 가중치가 나타났다. 본 연구의 수치모의 결과, 수리동역학 모델로부터 계산된 수심이 모델 결과 값에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다.
본 논문에서 제안하는 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 새로운 방법은 먼저 광류(optical flow) 관계 수식을 이용하여, 카메라의 다양한 움직임에 의해 생성되는 광류 모델들을 생성한다. 입력 비디오 데이터의 인접 영상으로부터 산출된 광류를 생성된 광류 모델들을 이용하여 선형 분해한다. 분해 과정을 통해 각 모델에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 산출된 가중치는 각 모델의 생성에 사용된 파라미터에 적용하여 이들의 선형 조합을 통해 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 수치 데이터와 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과, 제안된 카메라 움직임 파라미터 추출 방법이 적은 계산 비용으로 정확하게 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 입력 데이터에 노이즈가 포함된 경우에도 파라미터 추출 성능이 우수함을 알 수 있었다.
사용자 위치 기반 방문지 장소 추천에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 기존 장소 추천 모델은 모든 사용자가 방문지 선택을 결정하는 항목에 동일한 가중치를 부여한다고 가정하여 주어진 정보안에서 정확도를 최대화 시키는데 초점이 맞춰져 있다. 이러한 모델은 사용자의 항목별 선호도가 모델의 가정과 일치하지 않을 때 추천 정확도가 급감한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 방문지 선택을 결정하는 항목에 가중치를 사용자가 직접 설정하고, 이를 토대로 장소를 추천하는 모델 및 알고리즘을 제안 및 구현한다. 제안하는 기법을 통해, 상이한 요구사항을 지닌 방문 후보자가 자신의 경향성을 반영한 장소를 추천 받는 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징 값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징 값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다 이는 가중치 개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정 중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.
자가 적응 시스템은 사람의 직접적인 개입 없이 자율 제어를 통한 자가 최적화 (self-optimization), 자가 치유 (self-healing) 등의 능력이 요구되고, 이러한 시스템은 시스템이 조달된 환경과 시스템 내부 상황을 고려한 적절한 적응 정책과 목표 평가를 통해 시스템의 신뢰성을 보장할 수 있어야 한다. 목표 기반의 자가 제어 시스템은 목표 만족도에 따라 시스템을 자율 제어하기 때문에 목표 기반 자가 적응 시스템에서의 목표 만족도(goal satisfaction) 평가는 매우 중요하지만 기존의 연구들의 목표 만족도 평가 방법에서는 환경 변화가 반영되지 않는다는 한계가 있다. 본 논문에서는 목표 모델에서의 상위 목표에 대한 하위 목표들의 기여도에 따라 가중치를 부여하고 시스템의 외부 환경 변화에 따라 가중치를 동적으로 변경하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 목표 평가 방법보다 사용자의 요구가 잘 반영되고 신뢰성 높은 평가가 가능하다.
성공적인 프로젝트 수행을 위해서 개발초기 단계에서 소프트웨어 개발노력 등 자원을 예측하는 것은 매우 중요하다. 그리고 이는 소프트웨어 규모를 통해 가능하며, 소프트웨어 규모 산정 방식의 최근 동향은 프로그램 라인 수(LOC)와 같은 개발자 관점의 접근방식 보다는 사용자가치 중심의 산정방식인 기능점수 분석기법(FPA)을 보다 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사례연구를 통해 실제 투입되는 개발노력을 측정하고, 완전기능점수 기법 매뉴얼에 따라 COSMIC Function Point를 직접 계산하였다. 그리고 산출된 데이터에 대한 회귀분석을 통해 COSMIC-FFP기반 소프트웨어 개발노력 추정 모델을 제안한다. 그리고, COSMIC-FFP 기법은 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 적용하지 않는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 제안된 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 가중치로 적용하며, 가중치 추정을 위한 모델도 제안한다.
소프트웨어 규모 추정은 소프트웨어 Life-Cycle 초기에 분석되어 규모와 비용의 예측에 도움을 주어야 한다. 2004년 소프트웨어 사업대가 기준에 국제표준에 기반한 기능점수 방식이 도입된 후 사용자 입장에서 소프트웨어의 규모를 바라보고 비용을 산정하는 기반이 마련되었다. 그러나 현재의 기능 점수 측정 방식은 익숙하지 않은 일반 사용자가 접근하기 쉽지 않고, 모든 시스템 및 기능의 복잡도 가중치가 획일화되어 있어 내부 계산 로직이 복잡한 공학용 소프트웨어나 과학계산용, 시뮬레이션 소프트웨어에 대한 산정 방식에서 그 규모를 적절히 산정하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 기능점수 측정 절차를 간략화하고 프로젝트 초기에 규모의 추정을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 모델을 제시한다. 또한 특정 조직의 특성을 반영할 수 있는 수학적 가중치 산출 모형을 제시함으로써 고정된 복잡도 가중치에 대한 논란의 여지를 없애고 조직의 데이터가 쌓일수록 해당 조직의 특성을 반영해 나갈 수 있는 수학적 가중치 산출 모형을 제시한다. 제시한 모델은 평가 결과 기존의 FPA(Function Point Analysis) 방식보다 빠르게 규모를 측정할 수 있고 LOC(Line of Code)와의 상관관계도 더 높은 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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