사회 전 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 이해하고 분석하는 새로운 자동적이고 지능적인 데이터 분석 도구와 기술이 필요하게 되었다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 이러한 필요로부터 데이터에서 유용하고 이해 가능한 지식을 추출하는 연구이다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 KDD에서 가장 중요한 단계로 데이터로부터 지식을 추출하는 단계이다. 데이터 마이닝에서 생성된 지식은 좋은 분류율을 가져야하고 이해하기 쉬워야한다. 본 논문에서는 퍼지 결정트리(FDT : Fuzzy Decision Tree)에 기반한 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. FDT의 각 링크는 속성(attribute) 값을 갖는 퍼지 집합이며, EDT의 각 경로는 퍼지 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 ID3의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법으로 히스토그램에 이루어진다. 마지막으로 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.
본 연구에서는 현장규모의 biopile을 제작하여 유류로 오염된 토양을 정화하였다. 오염토양의 TPH농도는 평균 2,800mg/kg(최고 3,590mg/kg)이었으며, 오염토양의 양은 $746m^3$이었다. Biopile $(17{\times}20{\times}2.5m)$을 약 3개월간 운전하며 일정 시간 간격으로 토양가스($O_2,\;CO_2)$ 및 VOCs) 및 토양의 TPH농도를 분석하였다. 지속적인 공기의 주입/추출에 의해 biopile내부는 호기조건을 유지하였으며, 미생물의 활성도 증가에 따라 이산화탄소의 농도가 증가하는 경향을 나타내었다. 또한 토양가스 분석결과 휘발성 유기오염물질(VOCs)은 약 40일 경과 후 90% 제거되었으며, 90일 경과 후 토양의 TPH 제거율은 98%로 나타났다.
본 논문에서는 대용량의 말뭉치로부터 사회망을 자동 구축하기 위한 선행 연구로서 두 인명 사이의 사회관계를 포함하는 문장을 자동 선별하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 먼저 2개의 인명을 포함하는 문장을 대상으로 형태소 분석과 의존 구조 분석을 수행한다. 그리고 두 인명의 공통 지배소를 기준으로 의존 트라이그램을 추출한다. 마지막으로 의존 트라이그램의 속성값 비교에 기반한 SVM 커널 함수를 이용하여 사회 관계 포함 여부를 결정한다. 실험 결과, 제안 방법이 영어권 연구에서 좋은 성능을 보인 최소 경로 의존 커널의 단점을 효과적으로 보완하였다. 또한, 사회망 자동 구축을 위한 도구로써 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
위치기반 서비스(LBS: Location Based Service)는 사용자의 현재 위치를 파악하여, 사용자의 위치를 고려한 유용한 정보를 제공하는 서비스를 일컫는다. 위치기반 서비스에는 디렉토리 서비스, 게이트웨이 서비스, 유틸리티 서비스, 표현 서비스, 경로 서비스 등이 있는데, 이러한 서비스를 개발하려면 필수적으로 사용자의 위치를 파악해야 한다. 본 논문에서는 옥내 무선근거리통신망 환경에서 Fingerprint 방식으로 의사결정트리를 이용한 옥내 측위 방법을 소개한다. 또한 이 측위 방법으로 실험 데이터를 수집하고, 이를 이용한 이동 패턴 정보 추출에 대하여 살펴본다. 실험을 위해 의사결정트리를 생성하는 알고리즘과 현재 위치를 판정하는 알고리즘을 소개하고, 이 알고리즘을 적용한 옥내 측위 프로그램을 이용한다.
미래의 텔레매틱스(telematics)환경에서 차량항법과 관련된 주요 핵심 기술은 동적 경로 안내 이외에 차량 자체의 지능화를 통해 운전자에게 주행 중인 도로에서 급경사, 급커브 구간에 대한 정보를 사전에 경고함으로써 사고를 방지하는 운전자 보조 및 경고 시스템(driver assistance and warning system) 구현으로 전망되고 있다. 이와 같은 기술이 구현되기 위해서는 현재 차량항법용 수치도로지도에서 도로의 단순 위치정보만으로는 불가능하며 도로의 곡선구간에서 평면 곡선반경과 같은 도로의 선형설계요소에 대한 정보가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 현재 전국적으로 구축되어있는 1/1000 수치지도의 도로중심선을 이용하여 실제 도로의 평면 선형설계요소를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 개발하였고 이를 GUI 환경의 프로그램으로 구현함으로써 기존 도로의 정확한 평면 선형정보를 경제적이면서 효율적으로 획득할 수 있게 되었다.
차세대 웹으로 인식되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 개념과 의미적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마 같은 시맨틱 웹 언어로 표현되어 있는 시맨틱 데이터의 효과적인 저장 및 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 RDF와 RDF 스키마를 함께 고려하여 시맨틱 웹 데이터의 질의 유형을 크게 3가지로 분류하였다. 그리고 RDF와 RDF 스키마가 그래프 데이터 모델로 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 모델에서 추출 가능한 경로식으로 표현될 수 있다는데 초점을 맞추고 효율적인 질의 처리를 위한 저장 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 저장 구조는 RDF와 RDF 스키마에 기본적으로 기술되어 있는 클래스, 프로퍼티, 리소스에 대한 정의나 계층 정보는 물론 추출 가능한 모든 경로 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 저장 기법을 통해 일반적인 질의 유형은 물론 그래프 모델 상의 복잡한 경로식으로 표현되는 질의 유형에 대해서도 테이블의 조인 횟수를 최소화하면서 특정 클래스나 프로퍼티로부터 시작하는 모든 경로에 대한 질의 처리가 가능한 장점이 있다.
허브를 비롯한 식용되는 채소류로부터 항응고 활성을 검색하기 위하여 93종을 대상으로 냉수(Fr. I), 메탄올(Fr. ll), 열수(Fr. lll)추출물을 각각 조제하였다. 내인성 경로에 작용하는 항응고 활성은 수용성 획분인 Fr. I과 Fr.lll를 대상으로 activated partial thromboplastin time(APTT)으로 검색한 결과 양파, 마늘, 정향, 쑥, 울금 등이 높은 활성을 보였으며, 외인성 경로와 공통경로에 작용하는 항응고 활성은 저분자임을 감안하여 Fr. I과 Fr. II를 대상으로 각각 prothrombin time(PT) 과 thrombin time(TT)으로 검색한 결과 민트, 이탈리안 시즈닝, 로즈메리, 타라곤, 울금, 백리향, 와사비는 공통경로에 항응고 활성을 나타내였으나 외인성 경로에 단독으로 항응고 활성을 나타내는 시료는 없었다. 1, 2차 검색 결과 가장 높은 항응고 활성을 보인 정향(Eugenia caryophyllate, clove)을 대상으로 산지를 달리하여 항응고 활성을 검색한 결과 홀랜드산 정향의 활성이 가장 높았다.
이동 통신망의 기지국과 이동국 사이의 거리 차로 인하여 발생하는 경로 손실 데이터를 분석하였다. 본 논문에서는, 측정된 수신 신호세기(RSSI)로부터 송수신기 거리 차이에 따른 경로 손실을 계산하여 이를 그래프로 표시하고, 평균한 데이터를 이용하여 기존의 경로 손실 모델들(자유공간 모델, 지면반사파 모델, 하타 모델, ${\ldots}$)과 그래프를 동시에 그려서 비교하였다. 2 Km, 1 Km, 0.5 Km 간격으로 평균한 경로 손실 데이터에 대한 표준 편차를 구해 보니, 각각 2.29 dB, 3.39 dB, 4.75 dB가 되었다. 본 논문에서는 거리별로 계산된 경로 손실 평균값들의 미분 값을 구하여, 앞에서 구한 경로 손실 표준 편차의 1 또는 2배수를 초과하여 변동하는 위치를 찾아내는 방법을 제안 하였다. 이렇게 제안한 방법을 적용하여 분석한 결과, 송수신기 사이에서 손실이 급격하게 발생하는 지점이, 2 Km 간격으로 경로 손실을 평균한 경우에는 5 지점, 1 Km 간격으로 평균한 경우에는 7 지점, 0.5 Km 간격으로 평균한 경우에는 19 지점이 됨을 알 수 있었고, 구체적인 위치를 파악하는 성과를 얻었다.
본 논문은 자동적인 언어기반자원구축을 위해 신문 말뭉치에서 괄호를 이용하여 추출한 대역어쌍들을 군집화하고 각 군집에서 적합대역어를 선정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서 주로 제시된 음차표기어 대역쌍 추출 방법은 완전한 형태의 영어원어 자소 정보를 이용하기 때문에 약어는 고려대상에서 제외되었다. 그러나 약어형태의 영어원어가 신문에서는 약 $82\%$를 차지하기 때문에 이를 처리할 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 바이그램을 기본으로 하는 형태정보를 이용하여 적합대역어를 선정하고 이와 형태정보를 공유하는 한국어대역어쌍들을 군집화한다. 또한, 음차표기어와 두문자어에 대한 처리를 추가하여 적용범위를 넓힌다. 실험을 위하여 신문말뭉치에서 추출한 대역어쌍 1,806개 중 영어원어를 기준으로 한국어대역어의 수가 5개 이상인 대역어쌍 집합 200개를 선정하였다. 본 논문에서 제시한 방법으로 측정한 결과, 대역어 군집화에 대해서는 $74\%$의 정확율과 $65\%$의 재현율을, 적합대역어 선정에 대해서는 $97\%$의 정확율을 보였다.
다중 빔 탐색 레이다는 디지털 빔 형성 기술을 이용하여 수신시 적층 빔을 형성하는 최신의 3D(3 Dimensional) 레이다 기술이다. 본 논문에서는 다중 빔 3D 레이다의 빔 형성기 설계 개념 및 다중 경로 현상이 없는 정상 환경 상태에서 표적 고도 추출 방법을 제안하고 고찰해 보고자 한다. FFT(Fast Fourier Transform)수신 빔형성기에서 안테나 정현 공간(sine space) 좌표계 기반으로 표적 고도 추출 알고리듬에 대해 기술하였다. 제안된 알고리듬은 1개의 look-up 테이블을 이용하여 다양한 고도 및 레이다 주파수 대역에 대해서 일치하는 결과가 나오는 것을 시뮬레이션으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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