진화 프로그래밍은 유전자 알고리즘과 함께 진화 연산 분야에 속하며 넓은 탐색공간에 존재하는 해를 찾는데 유용한 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이 두 가지 방법을 비교하기 위해서 Manabe 표준형을 기준으로 사용자의 요구사항에 맞는 스텝응답을 만족하는 계수, 즉 안정지수를 이 두 가지 방법을 적용하였다.
의료영상의 프랙탈 부호화 방법은 영상을 반복 변환시스템인 IFS(iterated function system)를 구성해야하고, 이를 위해 영상영역을 레인지 영역으로 분할하고 각 레인지블록에 대해 탐색하게 될 도메인 블록에서 가장 닮은 최적의 블록을 찾는다. 이때, 결정되는 변환계수 값과 좌표의 정보를 프랙탈 계수로 전송한다. 본 연구에서는 이러한 프랙탈 계수들을 확률분포를 추출할 수 있는 양자화기를 통해 양자화 하여 비트를 할당하였다. IFS를 구성하는 부호화과정에서 가변크기 블록방법을 사용하여 부호화시간을 단축하고 압축률을 향상시키는 방법을 제시하였다. 추후 프랙탈 부호화과정에서 화질을 최상으로 유지하면서 부호화시간을 단축시키고 압축률을 높이는 연구가 더 진행되어야 할 것 으로 본다.
Hartigan과 Kleiner (1981, 1984)에 의해 제안된 모자이크 플롯은 범주형 자료의 탐색에 매우 유용한 시각화 도구이다. 모자이크 플롯은 범주 셀의 빈도를 사각형의 기에 비례하게 나타내므로 이해가 쉽고 데이터에 포함된 정보를 유지하지만 실제 모습은 변수 순서와 변수 내 범주의 순서에 따라 상당히 달라진다. 이에 우리는 본 연구에서 모자이크 플롯에서 크래머(Cramer)의 V 계수를 활용한 변수의 순서화 방법과 감마 계수를 활용한 범주의 순서화 방법을 제안하고 Titanic, Housing, PreSex 등 공개 자료에 적용한 결과를 제시한다.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘을 수행하는 과정에서 발생하는 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리를 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZC-BFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 peano 코드를 이용하여 완벽한 너비우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하며, 부호화 과정에서 이전상태 중요계수 테스트 및 복원과정에서 계수의 LSB를 이용함으로써 SPIHT에서 리스트 문제를 제거한다. MZC-BFS는 SPIHT에 비하여 리스트를 사용하지 않기 때문에 하드웨어 구현이 간단하고 수행속도가 빠를 뿐 아니라 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있다.
본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.
환승누적함수에서 환승회수가 증가되면 환승비용에 대한 개별적인 환승의 영향이 선형 또는 비선형적으로 증가된다. 이 함수는 버스 또는 철도와 같이 대중교통노선에서 경로를 선택하는 승객의 행태를 효과적으로 설명한다. 이 함수로 통행시간이 더 소요되더라도 환승이 적은 대중교통노선을 선택하는 일반적인 상황의 구현이 가능하다. 그러나 환승누적함수가 포함되는 통행비용은 비가산성비용으로 최적경로탐색을 위해서 경로열거라는 어려운 상황을 포함한다. 본 연구는 환승누적함수를 고려하여 최적경로를 탐색하는 효과적인 방안을 제안하였다. 이를 위해 우선 환승누적함수가 포함되는 경우 경로탐색과정에서 나타나는 최적경로역전 현상을 설명하였다. 또한 복수의 경로를 탐색해서 최소의 비용경로를 최적경로로 선택하는 경험적인 방안을 제안하였다. 유입링크기반 전체경로삭제기법을 복수경로탐색기법으로 채택하여 알고리즘의 경로최적조건의 증명성에 기반하여 K개의 경로를 탐색하는 방안을 제안하였다. 환승계수를 도입하는 사례연구를 통하여 제안된 방안의 실제 교통망에 대한 활용성을 논의하였다.
본 연구의 목적은 Web OPAC시스템 이용자들의 성격유형과 그들의 탐색행위 및 인터페이스 선호도 간에는 어떤 상관관계가 있는지를 분석하는 것이다. 데이터 수집은 이용자들의 성격유형을 파악하기 위해서는 MBTI를 사용하였고, 이들의 Web OPAC시스템 탐색행위와 인터페이스 선호도를 측정하기 위해서는 총28개 요소들로 이루어진 자체개발한 온라인 설문지를 사용하였다. 이 실험에는 K대학교 재학생 48명이 자발적으로 참여하였고, 이들의 성격유형은 MBTI 4가지 선호지표인 외향성-내향성, 감각형-직관형, 사고형-감정형, 그리고 판단형-인식형으로 코딩 하였다. 수집된 데이터는 SPSS Windows Ver. 11.0을 사용하여 분석하였고, 상관 관계 분석을 위하여 Pearson의 상관계수(r)를 사용하였다. 데이터분석 결과 이용자들의 MBTI 선호지표와 9개 Web OPAC 탐색행위 및 인터페이스 선호도 요소들 간에 통계적으로 유의한 수준의 상관관계를 보였다.
[감성지향 제품] 디자인에 있어서는 디자이너가 제품을 통해 표현하려는 이미지와 사용자가 제품을 통해 느끼는 감성적 평가와의 사이에 존재하는 갭(gap)이 문제가 되고 있는데, 이 갭을 해소하는 데에 있어 디자인 과정에서 활용되어진 이미지화상들과 디자인 평가를 위해 사용되었던 감성적 평가어 사이와의 관련도에 관한 정보는 특히 유효하다. 본 연구에서는 이러한 관련도 정보에 근거하여, 이미지 화상 및 이미지어 탐색을 통해 스타일링 디자인을 지원하는 감성검색시스템을 제안한다. 본 시스템에 있어서 관련도 정보는 이미지어와의 유사도를 유의어 계수로 상정한 퍼지 시소러스에 의해 표현된다. 또한 이미지어 사이의 유사도는 이미지 화상 평가를 기초로 산출된다. 이미지 탐색은 검색 중시도(weight)를 파라메터로한 퍼지 시소러스 전개의 알고리즘에 의해 실행되며, 탐색 모드로서 이미지어 상호간, 이미지어에서 이미지화상, 이미지 화상에서 이미지어, 이미지 화상간의 합계 네 종류의 모드가 제공 된다. 또한 이들 모드간의 이행은 직접 조작형 인터페이스에 의해 실행되며, 이로 인해 아이디어 탐색단계에 있어서의 디자이너의 발상과정이 원활하게 지원된다. 시스템은 감성적 평가의 계측 유니트와 갭의 연산, 가시화 유니트로부터 구성되며, 조작의 일관성을 유지하기 위해 통일적인 인터페이스의 환경 하에서 구축하였다.
본 연구의 목적은 대학수학능력시험에서 출제되는 수리 영역의 문항에 대한 난이도를 결정짓는 변인을 탐색하고, 난이도를 측정할 수 있는 구체적인 검토도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 문헌 분석과 기출 수능 문항에 대한 내용 및 난이도 분석을 시도하였다. 여기서 추출된 변인을 토대로 1차 검토도구를 만들고 오답률과 추출된 변인들 사이의 상관분석을 시도하여 상관도가 비교적 낮은 변인은 삭제하거나 수정 보완하여 2차 검토도구를 만들었다. 2차 검토도구를 이용하여 여러 가지 예측 모형을 개발하고, 각 모형에 대하여 회귀계수를 비교하고, 교차타당도를 분석한 결과 안정성과 정확성이 가장 높은 최적의 예측모형은 '통합 회귀방정식 모형'으로 나타났다. 또한 통합 회귀방정식 모형을 토대로 분석하였을 때 오답률에 대한 설명력은 답지의 형식, 내용 영역, 행동 영역, 문항의 생소성 등의 순으로 나타났다. 본 연구는 난이도 관련 변인에 대한 연구가 전무한 상태에서 이루어졌기 때문에 많은 한계가 있으며 추후에 난이도를 보다 정확하게 추정할 수 있는 연구 방법이 기대 된다.
본 연구에서는 태그 공간에서 정보의 효율적 탐색을 위해 이용자에게 제공될 수 있는 연관 태그 클러스터의 생성을 위해 다양한 유사계수와 클러스터링 기법을 적용한 후 그 결과를 평가하고 비교 분석함으로써 연관 태그의 클러스터링에 가장 적합한 클러스터링 알고리즘을 확인하고자 하였다. Delicious에서 임의의 태그 10개를 대상으로 각각 300개의 문서에서 추출한 연관 태그를 대상으로 태그쌍 간의 연관성을 측정한 후 계층적 기법과 비계층적 기법을 적용하여 생성된 클러스터를 대상으로 클러스터 적합도를 측정한 결과, 일반적으로 용어 클러스터링에서 널리 활용되는 것으로 알려진 워드 기법이 코사인 유사계수와 결합했을 때 거의 모든 실험 대상에 대해 유사한 경향을 보이면서 가장 우수한 성능을 나타내는 것으로 나타났다. 연관 태그 클러스터는 정보관리 측면에서 유사한 합목적성을 갖는 태그끼리 군집을 이루면서 용어의 중의성을 해소함으로써 태그 공간에서의 이용자의 정보 탐색에 유용하게 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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