현재 유비쿼터스 환경에서 대부분의 시스템이 개인화된 추천 서비스를 위한 컨텍스트 인식 과정에서 사용자의 직접 피드백을 받는 경우가 많다. 다양한 서비스가 사용자 주변에 존재한다고 하더라도 사용자가 서비스를 받기 위해 직접 피드백을 하는 경우가 많아지면 invisible service를 받을 수 없게 된다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 기반으로 사용자의 프로파일 생성과 갱신, 선호도를 예측하여 효율적인 서비스를 제공하는 컨텍스트 마이닝 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 초기프로파일을 생성할 때만 사용자의 직접 피드백을 이용하고, 사용자 프로파일의 갱신과 선호도 예측, 추천 둥 컨텍스트 마이닝 과정에서는 사용자의 행동과 사용자와 유사한 그룹의 선호도, 그리고 사용자의 주변 환경과 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 직접 피드백을 최소화한다.
본 논문에서는 주어진 경로를 따라 이동하는 관측점으로부터 다면체 모델의 윤곽선을 계산하기 위한 최적 알고리즘 (optimal algorithm)으로서 점증적 갱신 알고리즘 (incremental update algorithm)을 제안한다. 전처리 과정에서는, 윤곽선을 계산할 프레임(frame)의 갯수가 f라 할 때 각 프레임 j, 0 $\leq$ j < f,에 대해 그 전 프레임 j - 1 에서 이미 구한 윤곽선에 추가되거나 제거되어야 할 에지의 리스트를 계산한다. 이것은 모델의 각 에지가 윤곽선에 포함되기 시작하는 프레임과 윤곽선으로부터 제거되는 프레임의 범위를 계산함으로써 수행된다. 점증적 갱신 알고리즘은 전처리 과정에서 구성한 에지 리스트를 이용하여 f 프레임의 윤곽선을 효율적이고 안정적으로 추출할 수 있으며, 각 프레임마다 전 프레임의 윤곽선 에지 리스트와 여기에 추가 또는 제거되어야 할 에지의 리스트만을 검색하므로 시간 복잡도(time complexity)의 측면에서 최적 알고리즘이다.
본 논문에서는, 건설도면의 건물 경계선을 이용하여 기존 지형도의 건물 레이어를 자동 갱신하는 과정에서 건물 객체간 유사를 측정하는 과정에서 Hausdorff 거리 측정 방법을 적용해 보았다. 서로 다른 축척에 의하여 발생하는 형상의 세일도 차이에서 발생하는 오차를 최소화하기 위하여 partial Hausdorff 거리를 적용하였다. 이 때 partial fraction을 정의하기 위한 기준으로 폴리곤 절점, 경계선 길이, 폴리곤 면적을 이용한 세 가지 방법을 적용하였다. 이 기준을 실제 데이터에 적용한 결과, 경계선 기준과 폴리곤 면적 기준 방법이 절점 기준에 비하여 안정적이라는 것과, 적용 기준에 따라 적절한 partial fraction 값을 사용하면 잡음에 의한 영향을 최소화할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
브로드캐스트 암호화 기법은 공개된 네트워크 상에서 멀티미디어, 소프트웨어, 유료 TV 등의 디지털 점보들을 전송하는데 적응되고 있다. 브로드캐스트 암호화 기법에서 중요한 것은 오직 사전에 허가된 사용자만이 디지털 정보를 얻을 수 있어야 한다는 것이다. 브로드캐스트 메시지가 전송되면 권한이 있는 사용자들은 자신이 사전에 부여받은 개인키를 이용하여 먼저 세션키를 복호화하고 이 세션키를 통하여 디지털 정보를 얻게 된다. 이와 같이 사용자는 브로드캐스터가 전송하는 키를 이용하여 메시지나 세션키를 획득하게 되는데. 이러한 과정에서 브로드캐스터가 키를 생성하고 분배하는 과정이 필요하다. 또한 사용자가 탈퇴나 새로운 가입시에 효율적인 키 갱신이 필요하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존에 서버가 단독으로 사용자를 예측하여 사용자에게 키를 분배하는 것이 아니고 초기 중심 서버가 키를 생성한 후 하부의 서버에 권한위임을 하면 하부 서버는 다시 사용자에게 키를 배포하는 방식으로 키를 생성 분배하도록 한다. 본 제안 방식은 기존의 서버 중심의 단독 키 분배보다 보다 효율적인 키 생성과 분배, 키 갱신을 하도록 제안하였다.
브로드캐스트 암호화 기법은 공개된 네트워크 상에서 멀티미디어, 소프트웨어, 유료 TV 등의 디지털 정보들을 전송하는데 적용되고 있다. 브로드캐스트 암호화 기법에서는 중요한 것은 오직 사전에 허가된 사용자만이 디지털 정보를 얻을 수 있어야 한다는 것이다. 브로트캐스트 메시지가 전송되면 권한이 있는 사용자들은 자신이 사전에 부여받은 개인키를 이용하여 디지털 정보를 얻게 된다. 이와 같이 사용자가 디지털 정보를 획득하기 위해서는 브로드캐스터가 키를 생성하고 분배하는 과정이 필요하다. 또한 사용자가 탈퇴나 새로운 가입 시에 효율적인 키 갱신이 필요하게 된다. 이에 본 논문에서는 효율적인 키 생성과 분배, 키 갱신 방법에 대해 소개한다. 제안 방식은 두 가지 기법을 이용하는데, 하나는 서버가 사용자의 동의 없이 사용자를 예측하여 키를 생성하는 방법이고 다른 하나는 서버와 사용자가 서로 동의하여 키를 생성하는 방법이다. 두 제안 방식의 장점은 수신자는 하나의 비밀키를 이용하여 브로드캐스트되는 메시지를 복호화 할 수 있으며 후에 키가 갱신된다 하더라도 하나의 정보만을 이용하여 효과적으로 갱신이 가능하다.
수치지도를 최신의 데이터로 갱신하기 위한 방법론 중 건설도면을 이용하는 경우 CAD 데이터에서 필요한 객체를 추출하는 과정이 필요하다. 하지만 건설도면에 존재하는 가상좌표로 이루어진 연속객체를 활용하기 위해서는 선결조건으로 각 도면마다 분리되어진 객체를 접합하고 좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 이를 위해서는 합리적으로 도면의 신축보정 및 축척 간 접합 등을 처리할 수 있는 기법의 개발과 CAD 좌표에서 실좌표로 변환하기 위한 방법론의 개발이 무엇보다 중요한 과정이라 할 수 있다. 본 연구는 SOC 건설 도면 중 준공도면으로 이루어진 도면 특히, 가상좌표계로 구성되어진 도로의 종평면도에 존재하는 객체들의 변환 및 활용을 위한 도면 간 접합을 2차원 등각사상변환방법과 부등각사상변환방법을 도입하여 수행하였다. 이를 위해, 도면간 이음선과 좌표경계선의 교차점을 접합점으로 하여 2차원 변환계수를 추출하고 이를 접합한 후 도면에 명시된 기준점을 이용 CAD좌표계에서 실좌표계로의 좌표변환방법을 시도하였다. 그 결과 도면접합에는 2차원 등각사상변환방법이 좋은 결과를 나타내었으며 실좌표계로의 변환은 2차원 부등각사상변환이 좋은 결과를 보여주었고, 변환 후 위치오차는 수치지도 작성내규를 만족하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 방법론은 추후 건설도면을 이용한 수치지도 갱신에 있어 활용가능성이 높을 것으로 기대된다.
강원도 점봉산(點鳳山) 북암령 일대(一帶)에 분포(分布)되어 있는 신갈나무림(林)에 $50m{\times}50m$, $20m{\times}400m$ 및 $20m{\times}200m$ 크기의 방형구(方形區)를 설치(設置)하여 신갈나무림(林)의 구조(構造)와 갱신(更新) 과정(過程)을 밝히고자 하였다. 이 지역(地域)의 삼림(森林)은 10m 이상(以上)의 상층(上層)에는 신갈나무가 우점하고 있으며, 특히 5-10m 사이의 중층(中層)과 하층(下層)에는 당단풍이 단연 우세하였다. 상층목(上層木)은 비교적 랜덤하게 분포(分布)하고 있으나, 일부의 중층목(中層木)과 하층목((下層木)들은 집중적으로 분포(分布)하는 경향이 보였다. 수령(樹齡)의 수평적(水平的)인 분포(分布)에 있어서는 수령폭(樹齡幅)이 10년(年) 내외(內外)의 동령적(同齡的)인 집단(集團)이 여러 곳에서 보여졌다. 상층목(上層木)과 중층(中層) 및 하층목(下層木)의 직경(直徑) 생장율(生長率)은 전체(全體) 생장(生長) 과정(過程)에 있어서는 중(中) 하층목(下層木)이 상층목(上層木)의 1/2 정도(程度) 불과하고 특히 초기(初期) 25년간(年間)의 생장율(生長率)은 상층목(上層木)의 2/3 이하(以下)에 불과하였다. 조사(調査) 지역(地域) 내(內)의 신갈나무림(林)은 주로 줄기절단과 가지절단에 의하여 Gap이 형성(形成)되고 있으며, 형성(形成)되어진 Gap은 실생(實生)의 정착(定着)에 의하여 갱신(更新)이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 이상(以上)의 결과(結果) 등으로부터 신갈나무림(林)의 갱신(更新) 양식(樣式)을 고찰(考察)하여 보면, 상층(上層)의 임관(林冠)이 트여져 Gap이 형성(形成)이 되면 그 밑에 신갈나무의 어린 개체(個體)들이 집중적(集中的)으로 발생(發生)하여 이들이 생장(生長)하게 됨에 따라 자기솎음과정에 의하여 전체로는 랜덤에 가까운 분포(分布)를 나타내게 되며, 이들 중의 몇 개체(個體)가 상층(上層)을 이루게 되는 것으로 추정(推定)된다.
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
수치지형도는 정확성과 함께 최신성을 가져야만 국가공간정보로서 그 역할을 다할 수 있으나 항공사진 촬영과 측량, 현지조사를 수행해야 하는 제작과정의 특성상 많은 시간과 비용이 소요되어 최신성을 유지하는데 한계가 있다. 준공도면을 활용하여 수시 갱신한다면 기 작성된 도면을 재활용하므로 불필요한 국가예산의 낭비를 막을 수 있고 측량된 성과를 이용할 수 있으므로 정확한 갱신이 가능하여 그 효과가 크나 CAD 도면 표준화 미비, 준공도면과 수치지형도 파일 형식의 상이, 대장자료의 미비, 입력 객체와 기존 객체와 위상 관계 등으로 인해 어려움이 있는 실정이다. 본 연구에서는 첫째, 준공도면에서 추출된 CAD 객체를 기존 객체의 존재 여부에 따라 신규 혹은 갱신으로 안착시키고 객체간 공간관계에 따라 위상정보를 생성한 후 둘째, 이의 무결성 여부를 검수하여 효율적으로 수치지형도의 갱신을 수행할 수 있는 방안을 제시하였고 그 결과로 수치지형도의 정확성과 최신성을 확보하였다.
정전 방지 장치가 없는 중소형 레이드 (RAID: redundant arrays of independent disks)는 갑작스런 정전 또는 오류로 인한 종료 이후에 수시간의 긴 재동기화 시간을 요구한다. 레이드에서는 데이터 블록과 패리티 블록이 일관성 있게 갱신되어야 하는데, 데이터를 기록하다가 정전이 되면 데이터 블록은 갱신되었는데 패리티 블록은 갱신되지 않거나 반대인 경우가 발생할 수 있다. 이렇게 부분적으로 갱신된 스트라이프를 반드시 올바른 패리티로 갱신해야 하나 어떤 스트라이프에 이런 문제가 발생하였는지 찾기가 매우 어려웠다. 기존에는 전 저장공간을 검색하고 오류 있는 스트라이프를 수정하는, 수 시간을 요구하는, 패리티 재동기화 방법이 사용되어 왔다. 본 논문은 중소형 레이드에서 낮은 오버헤드를 갖는 고속의 재동기화 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 리눅스의 소프트웨어 레이드에서 구현되었다. 성능 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 재동기화 과정을 200분에서 5초로 단축시키고, 일반 입출력에서 22%의 오버헤드를 2%로 낮추었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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