다차원척도법(MDS)에서는 대게 개체간의 거리나 유사성이 대칭성을 따른다. 따라서 비대칭 거리를 다루기는 쉽지 않다. 통용되고 있는 비대칭 다차원척도법도 여전히 결과를 해석하는데 어려움이 있다. 본 연구는 비대칭행렬의 순서 통계량을 활용하여 더 간단한 비대칭 대차원척도법을 제안한다. 제안된 웹(Web) 방법은 개체간의 영향력을 사용자들이 해석을 쉽게 하도록 화살표의 방향크기와 모양에 따라 시각화하여 보여준다.
본 연구는 사례 기반 학습(instance-based learning)의 논리를 활용하여 지가를 추정하였다. 다양한 사례 기반 학습 기법 중 k-최근린법을 이용하였으며, k-최근린법 적용시 유사성을 측정하는 거리척도는 유클리디안 거리를 비롯해 문헌에 비교적 자주 등장하는 10개의 거리척도를 사용하였다. 본 연구에서는 k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값 중 가장 우수한 성능을 보이는 1개의 예측값을 최종 가격으로 선택하는 대신, 이들 예측값들을 병합하는 앙상블(ensemble) 기법의 논리를 적용하여 최종 예측값을 결정하였다. 앙상블 기법 중 일종의 잔차 적합 모형인 경사 부스팅 앨고리듬을 적용하여 최종 가격을 정하였다. 본 연구에서는 이러한 사례 기반 학습과 앙상블 기법의 이점을 실증적으로 제시하기 위해 전라남도 해남군 소재 농지를 사례로 하여 가격을 추정하였으며, k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값보다 앙상블 기법에 의한 가격이 보다 정확한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 MODIS 인공위성으로 분석된 에어러솔 광학두께 자료와 지상에서 관측된 시정거리 자료를 이용하여 에어러솔 연직분포 모델링을 수행하였다. 위성과 지상관측자료로부터 에어러솔의 척도 고도를 구할 수 있었으며, 그 결과는 복사전달 모델에서 사용되고 있는 표준대기 모델과 비교에서 만족할 만한 수준의 근사치를 보였다. 그리고 실제 사례로서 대기가 청명한 경우(${\tau}_{MODIS}=0.12{\pm}0.07$, 시정거리=$21.13{\pm}3.31km$)와 혼탁한 경우(${\tau}_{MODIS}=1.71{\pm}0.85$, 시정거리 =$13.33{\pm}5.66km$)에 대해서 적용하여 척도 고도를 산정한 결과는 각각 전국 평균값으로서 $0.63{\pm}0.33km$와 $1.71{\pm}0.84km$로 나타났다. 그리고 이 결과를 바탕으로 대기 에어러솔 소산계수의 연직분포를 구할 수 있었으며, 최종적으로 KML 형식으로 코딩되어 관심 영역의 대기 환경 특성 변화를 감시하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 제안한다. 구간값 모호집합에서는 모호집합의 상한과 하한을 각각 구간값 퍼지집합의 구간으로 표현한다. 제안한 유사척도는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 평가하기 위해 기하학적 거리와 구간값 모호집합 사이의 중심점 개념을 결합한다. 우리는 제안한 유사척도에 대한 세 가지 속성도 증명한다. 제안한 방법은 구간값 모호집합 사이의 유사정도를 측정하는 유용한 방법을 제공한다.
여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.
네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.
본 논문에서는 개인의 적성을 판단하는 문제를 처리하기 위한 가중치 퍼지추론 알고리즘을 제시하고, 지식표현을 위해 퍼지 집합 이론과 퍼지 생성 규칙들을 이용하였다. 거리척도에 서는 퍼지값이 높은 구간의 척도를 낮은 구간의 척도에 비례하여 유사성을 구하였다. 또한, 가중치를 정량화한 값과 척도값을 연산하여 유사성을 나타냈고, 추출된 항목과 규칙과의 가능성을 구하였다. 여기서, 결과는 수검자들이 응답한 값들에 따라 임의의 직업군이 적당한 지를 나타내기 위해 확신도로 해석하였다.
연구는 초등학교 저학년과 고학년, 학부모로 구성된 어린이 도서관 이용자들 200여명이 인지하는 별치 자료간 희망 인지 거리를 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling: MDS)과 K-means 군집분석을 활용해 비교 분석하고 이들의 인지 거리가 실제 어린이 도서관에 어떻게 투영되어 있는지 몇 가지 사례를 통하여 검토해 보았다. 다차원척도법은 분석 대상의 유사성이나 속성 등을 평가하여 공간상에 투영시키는 기법으로 마케팅에서 주로 시장 진단을 위해 활용되지만, 제품이나 시설에 대한 이용자의 인지적 거리를 분석하여 이상적인 물리적 배치 방안을 제시하는 데에도 적용할 수 있다. 분석 결과, 별치 자료간 인지 거리에 있어 초등학교 저학년과 고학년 그리고 학부모 집단간에 각각 차이가 나타났으며, 특히 유 아동자료와 컴퓨터자료 그리고 유아자료와 아동자료간의 인지 거리에 있어 큰 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 한편, Y구의 3개 어린이도서관을 대상으로 분석된 인지 거리 체계가 어떻게 투영되어 있는지 확인해 본 결과, 특정 집단의 인지 체계에 완벽히 부합하는 공간 구조를 지닌 도서관은 존재하지 않았으나, 공통적으로 유 아동자료와 컴퓨터자료, 그리고 유아자료와 아동자료가 분리 배치되어 있다는 점에서 학부모와 초등학생들의 인지 거리가 부분적으로 투영되어 있는 것으로 검토되었다.
본 논문에서는 벡터 부울함수의 비선형성의 척도인 선형 함수군까지의 거리에 대해 알아본다. 특히 S-Box의 내부 함수로 이용될 수 있는 출력의 균등 분포성을 만족하는 벡터 부울함수의 선형함수군까지의 거리의 하계를 유도한다. 더불어 EDS에서의 S-Box내부함수의 비선형도를 산출하고 보다 비선형도가 높은, 즉 선형 함수군까지으 거리가 더 먼 새로운 S-Box의 존재를 밝힌다.
본 연구의 목적은 현직 초등학교 교사들의 천문학적 거리 개념을 확인하고 천문학적 거리에 대한 편차 규모와 천문학적 거리를 점점 확대 시켰을 때 정확성을 알아보기 위한 것이다. 경기도 소재 초등학교 교사 69명을 대상으로 천문학적 거리 관련 질문지를 배포하여 결과를 분석한 후 3명을 임의 추출하여 그들이 작성한 질문지를 바탕으로 인터뷰를 실시하여 그들의 천문학적 거리 개념을 분석하였다. 많은 초등학교 교사들이 지구와 달, 태양 사이의 거리를 과대 평가하였고, 항성 및 은하까지의 거리는 매우 과소평가하였으며, 천문학적 거리를 이론적(계산적) 척도와 직관적(심리적) 척도를 활용하여 추정하였다. 그들은 AU, 광년과 같은 단어를 익히 들어 잘 알고 있으나 그 의미를 정확하게 이해하지 못하는 사례도 있었으며, 지구에서 해왕성까지의 거리가 항성까지 거리 보다 더 멀다고 인식하는 사례도 있었다. 천문학적 거리를 추정할 때 상당한 변이성이 존재하며, 태양계 내에서 태양계 밖에 존재하는 천체로 거리를 늘려나갈수록 초등 교사들은 그 거리를 점점 더 과소평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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