본 논문은 특허 문서에 맞게 벡터스페이스 모델을 적용하여 특허정보 검색기를 구현한다. 기존의 상용 특허 검색 시스템의 문제점을 제시하고, 특허 문헌의 특징을 분석하여, 이를 반영한 특허 문헌 검색등의 벡터 스페이스 모델을 제시한다. 하나의 특허 문서는 서로 상이한 특성을 지닌 텍스트와 데이터의 조합으로 이루어져 있다. 따라서 이를 하나의 벡터로 표현하는 것이 용이하지 않다. 이에 대해 본 연구에서는 내용 필드들을 특성에 따라 둘 이상의 벡터로 표현하고, 수치 및 고유명 필드는 불린검색형태로 처리되는 혼합형 벡터 모델을 제안한다. 각 필드의 특징에 맞게 색인어를 추출하며, 텍스트 필드의 색인어률 벡터로 표현하는 과정에서는 잘 알려진 TF-IDF 가중치를 사용하되, 특허 문서가 IPC 특허 분류 기준에 따라 완전 분류되어 있는 문서라는 특징을 이용, 보다 정확한 가중치를 부여한다. 실험과 성능평가를 통하여 제안한 특허 모델의 유용성을 보인다.
정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.
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.
농업연구에 있어서 광범위한 환경에 적응할 수 있는 결과를 얻기 위하여 동일한 처리 조합을 동일한 실험계획법으로 여러장소에서 수년간 포장실험을 하는 것이 보통이다. 이와 같은 실험지별 결과에 대한 일반성을 도출하기 위하여는 통합분석을 하게 되며 이는 각 실험지별 오차분산이 동일한 조건에만 가능하다. 그러나 대부분의 경우 포장 실험결과의 오차분산이 유의한 차이를 보이므로 원자료의 통합분석이 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 1986년에 경상북도 농촌 진흥원에서 실험한 벼의 지방적응연락시험 성적을 이용하여 가중치($c_i$)를 추정하고 이가중치를 이용한 통합분석 방법을 제시하였다.
국내 MPI 시스템의 도입을 위하여 한글성명에 대한 유사도 비교 알고리즘이 필요하다. 기존의 영문성명 비교 알고리즘의 경우 조합형 글자를 지원하지 않기 때문에 한글에 적용할 경우 좋은 결과를 내지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 한글성명 매칭 알고리즘을 연구하였으며 본 논문에서는 한글 유사도 알고리즘에서 사용되는 여러 가중치의 최적 값을 시뮬레이션을 통해 산정하는 방법에 관하여 연구하였다.
본 연구는 우리나라 수출 분야의 산업별 고용비중을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하고, 예측성능을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구에서는 각 머신러닝 기법 예측값들에 부여되는 가중치의 합을 1로 설정하는 제약하의 예측조합 기법을 사용하여 예측의 정확성과 안정성을 확보하고자 하였다. 또한, 본 연구는 산업별 고용비중에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후, 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정 상에서의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제의 산업 고용비중에 근접한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 제약하의 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.
본 연구에서는 준능동 TMD(STMD)가 설치된 초고층건물의 풍응답을 효과적으로 저감시키기 위한 퍼지 하이브리드제어기법을 제안하였다. 이를 위하여 STMD의 응답저감에 우수한 성능을 보이는 스카이훅(skyhook) 제어기와 구조물의 응답저감에 뛰어난 그라운드훅(groundhook) 제어알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서는 두 제어기를 적절히 조합하기 위하여 최적의 가중치를 실시간으로 결정하는 퍼지 하이브리드제어기를 개발함으로써 일반적인 가중합방식의 하이브리드 제어기법의 성능을 개선하였다. 제안된 제어기의 성능을 검토하기 위하여 풍하중을 받는 76층 사무소 건물을 예제구조물로 사용하였다. MR 감쇠기를 이용하여 STMD를 구성하였고 STMD의 제어성능을 평가하기 위하여 TMD 및 ATMD의 성능과 비교하였다. 수치해석을 통하여 STMD의 제어성능이 TMD에 비하여 월등히 뛰어남을 확인할 수 있었다. 또한 퍼지 하이브리드 제어기법을 사용하면 스카이훅 및 그라운드훅 제어기를 효과적으로 조합하여 STMD와 건물의 응답을 동시에 줄일 수 있음을 확인하였다.
IBM Watson은 새로운 컴퓨팅 시대인 코그니티브 시스템으로의 첫 걸음으로 상징된다. Watson은 현 프로그램 컴퓨팅의 시대 기반 위에 구축되었으나, 매우 중요한 방식에서 차이가 있다. ${\bullet}$ 오늘날 전세계 데이터의 80%를 차지하고 있는 복잡한 비정형 데이터에 대한 이해를 돕는 자연어 처리(Natural Language Processing) ${\bullet}$ 관련된 증거만을 기반으로 응답에 가중치를 부여하고 평가하기 위한 고도의 분석 기법을 적용한 가설 생성 및 평가 방식 ${\bullet}$ 반복을 통해 좀더 똑똑해 질 수 있도록 결과를 기반으로 학습을 개선할 수 있도록 돕는 동적 학습 방식이 각각이 Watson에만 특별한 것은 아니지만, Watson은 각 역량의 조합을 통해 강력한 솔루션을 제공하고 있다. IBM Watson과 같은 코그니티브 시스템은 조직이 생각하고, 행동하고, 운영되는 방식을 혁신시킬 수 있다. 이 글에서는 어떻게 IBM Watson이 시작되었으며, 직접적이고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해 자연어 처리와 동적 학습 및 가설 생성/평가를 어떻게 조합하는지, 나아가 어떤 분야에서 적용되고 있는지 그 사례를 소개하고자 한다.
현재 UDDI이에 등록되어 있는 웹 서비스에 대한 검색은 키워드 검색을 기반으로 하고 있다. 그러나 독립된 웹 서비스의 상호 관련성을 통한 서비스의 조합에 대한 요구가 늘어남에 따라 기존의 키워드 기반의 검색으로는 이를 만족 시킬 수 없다. 본 논문에서는 WSDL과 UDDI의 비즈니스 정보에 대한 레이블링과 역파일을 생성하고 이에 따른 가중치 벡터를 생성하여 질의 벡터와 비교 연산을 항으로써 사용자가 조합하고자 하는 웹 서비스와 등록된 웹 서비스 사이의 유사성을 통한 검색 기법을 설명한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 확산코드를 이용하여 동영상 내부에 이진이미지패턴형 워터마크를 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 소개한다. 먼저, 동영상을 디코딩하여 RGB 데이터로 이루어진 인트라 프레임(I-frame)들을 구한다. 그리고 이것을 YC$_{b}$C$_{r}$ 좌표공간으로 변환한 후, 휘도 평면만을 3단계 DWT하여 확산코드와 다중가중치를 조합한 워터마크를 삽입한다. 실험에서는 제안한 방법으로 워터마킹된 영상의 화질을 기존의 방법들과 비교하고, 손실압축과 밝기(brightness)변화 그리고 대비(contrast)실험 등을 통해 제안한 방법의 견고성을 입증해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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