사용자-객체 상호작용을 위해서는 영상 내 객체의 종류와 위치를 정확하게 파악하여 사용자가 객체에 관련된 행동을 취할 경우, 그에 맞는 상호작용을 수행해야 한다. 이러한 객체인식에 널리 사용되는 지역 불변 특징량 기반의 방법론은 복잡한 배경이나 균일 물체에 대하여 잘못된 매칭으로 인식률이 저하된다. 본고에서는 이를 해결하기 위해, 컬러와 깊이 근접도 기반 깊이 계층을 나누고, 복잡 배경으로부터 생기는 잘못된 특징점 대응을 최소화 하기 위해 각 깊이 계층과 인식 물체 영상간의 특징점 대응을 수행한다. 또한, 각 깊이 계층영역에서 색상 히스토그램 재투영으로 객체의 위치를 추정하고 추정 영역과 인식 물체 영상간의 생상 및 깊이 유사도를 판단한다. 최종적으로, 복잡 배경 효과를 최소화한 특징점 대응의 수, 색상 및 컬러 유사도를 고려하여 신뢰도를 측정하여 객체를 인식하게 되며, 이를 통해 복잡한 배경에서도 사용자와 객체간의 유연한 상호작용이 가능해진다.
클라우드 환경에서 다수의 사용자가 물리적 서버를 가상화하여 사용할 수 있도록 편의성을 제공하는 Software Defined Storage(SDS)를 적용하고 있지만 한정된 물리적 자원을 고려하여 공간 효율성을 최적화하는 솔루션이 필요하다. 기존의 데이터 중복제거 시스템에서는 서로 다른 스토리지에 업로드 된 중복 데이터가 중복제거되기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도기반 클러스터링과 다중 계층 블룸 필터를 적용한 분산 중복제거 기법을 제안한다. 라빈 해시를 이용하여 가상 머신 서버들 간의 유사도를 판단하고 유사도가 높은 가상머신들을 클러스터 함으로써 개별 스토리지 노드별 중복제거 효율에 비하여 성능을 향상시킨다. 또한 중복제거 프로세스에 다중 계층 블룸 필터를 접목하여 처리 시간을 단축하고 긍정오류를 감소시킬 수 있다. 실험결과 제안한 방법은 IP주소 기반 클러스터를 이용한 중복제거 기법에 비해 처리 시간의 차이가 없으면서, 중복제거율이 9% 높아짐을 확인하였다.
데이터베이스 시스템에서 협력적 질의응답이란 질의 내용과 정확히 일치하는 자료뿐만 아니라 좀 더 넓은 인근 범위의 자료 또는 근사적인 자료를 검색해 주는 것을 말한다. 협력적 질의응답은 질의 분석, 질의 유연화, 유연화된 질의에 따른 근사적 자료 제공의 세 단계로 이루어져 있다. 질의 유연화를 수행하기 위해 의미적 관계를 표현하는 지식추상화 방법과 자료 사이의 정량적인 유사도를 거리로 표현하는 방법들이 지식표현 방법으로 사용된다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 질의 유연화 단계를 지원하기 위해, 다단계 데이터 추상화 계층과 거리 척도를 지원하는 계량화된 지식추상화 계층(MKAH: Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy)을 제안한다. MKAH는 카테고리화 될 수 있는 자료에 대해 질의 유연화를 효과적으로 지원하며 두 값 사이의 정량적인 의미상의 유사도를 제공하여, 질의 결과에 순위가 매겨질 수 있도록 한다. MKAH의 실용성과 효율성을 검증하기 위하여 경력직 검색 분야에 대한 원형 시스템을 구현해보았다. 다양한 실험을 통하여 MKAH가 풍부한 의미 표현이 가능하면서 질적으로도 높은 거리 척도를 제공해 준다는 것을 보였다. 그 결과 MKAH를 채택하는 도메인은 다른 정량적인 숫자 도메인과 호환될 수 있다는 점과, 큰 규모의 시스템을 만드는 데에도 장점이 있음을 확인하였다.
패턴 인식, 데이터 분석, 침입 탐지, 이미지 처리, 바이오 인포매틱스 등과 같은 수많은 분야에서 클러스터링 분석이 사용되고 있다. 기존의 많은 연구들은 수치 데이터에만 기반을 두고 있다. 그러나 구간 데이터, 히스토그램, 심지어는 함수들을 값으로 갖는 변수들을 다루는 심볼릭 데이터 분석이 부상하고 있다. 본 논문에서는 이런 심볼릭 데이터들을 클러스터링하기 위하여 비대칭적 유사도를 제안한다. 또한 평균 유사도 값(ASV)에 기반한 클러스터링 방법도 개발한다. 제안하는 클러스터링의 결과는 기존 방법들과 다르며, 매우 고무적인 결과를 보여준다.
하천의 이용과 관리적 측면에서 가장 빈번하게 발생하는 하도의 직선화, 홍수량의 변화, 하상굴착, 하폭의 확대 축소 및 횡단구조물 등은 중규모 스케일의 하천지형을 인위적으로 교란시키는 대표적인 사례이다. 따라서, 이러한 인위적 교란은 하천생태계의 기반인 하천의 물리적 구조를 크게 변화시키므로 하도지형의 응답방향을 규명할 필요가 있다. 하천 유역의 지형은 여러 가지 스케일의 지형단위가 조직화되어 있는 것이므로 대(大) 중(中) 소(小)의 3가지 스케일 지형단위로서 계(系, system)를 계층화하고, 작은 계층의 계(系)에서는 큰 계층의 계(系)를 고정적인 경계조건으로 하여, 그 내부의 여러 가지 특징이나 변화를 규정하는 주요 인자를 이용하여 분석해야 한다. 또한 대(大) 스케일은 유역스케일의 지형스케일이며, 하도의 수계망이나 하도종단형 형상 등이다. 중(中) 스케일은 segment에서 reach 스케일의 지형이며 사행형상, 하천 폭 등이다. 소(小)스케일은 수심의 10배 정도이하의 지형스케일이며, 소규모 하상파 등의 미지형(微地形)이다. 따라서, 본 연구에서는 남강과 황강을 대상하천으로 유량 조절과 유사공급이 차단되는 댐하류 및 골재채취와 같은 인위적 교란요인에 의한 중규모(segment scale) 하도지형의 변화와 응답방향을 조사, 분석하였다. 연구결과 유량 및 유사공급량의 변동의 크기에 따라 전체적인 하상저하와 더불어 사주와 소가 소멸되면서 여울과 소가 사라지는 현상이 동조하는 것으로 분석되었으며, 하상의 평탄화에 의하여 저수로의 폭이 넓어져 복열사주가 발달하면서 수심 및 유속의 다양성이 감소되는 것으로 분석되었다.
클러스터링 기법은 탐색적 자료 분석 기법으로 알려진 중요한 데이터마이닝 기법 중 하나로서 패턴 인식, 원격 탐사 등의 분야에 사용되고 있다. 이 방법을 이용하여 데이터의 기본 구조를 추출하고, 개체의 군집화 혹은 군집의 계층을 조직한다. 기상 레이더는 대기 중에 존재하는 물체에서 반사되는 신호를 이용하여 관측을 수행하고, 해당 좌표에 데이터를 저장하는 원리로 동작하는데, 이를 분석하기 위해서는 흩어져있는 레이더 데이터를 유사도를 바탕으로 강수에코와 비강수에코를 구분하여 군집화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 레이더 데이터에 적용하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있을 경우 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 퍼지 로직과 계층적 클러스터링 기법을 접목하여 유사도를 판별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 사례를 바탕으로 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법을 적용한 결과, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있는 경우 기존 기법보다 좋은 결과를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.
웹 3.0으로 진화중인 웹 환경 하에서 블로그는 사용자 주도적인 웹의 특성을 가장 잘 표현하는 집합체 중 하나로, 기존의 웹 정보자원과 구분되는 새로운 형태의 지식베이스로써의 역할을 담당하고 있다. 기존의 웹 정보자원들이 사이트 단위로 광범위한 주제를 다루었던 것에 반해, 블로그의 정보자원은 사용자의 관심사에 따라 특정 정보들이 블로그 단위로 밀집되어 있으며 또한 사용자 태깅에 의해 게시된 정보자원에 대한 분류기준을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 블로그의 특징들을 이용하여 보다 좀 더 효과적인 정보검색에 활용하기 위하여 블로그의 제목 키워드나 태그를 활용하여 태그 계층구조를 만들고 그 계층구조를 적용한 포스트군집화 방법론을 개발하여 기존의 블로그 검색과는 다른 특성을 가진 검색결과를 제시하였다. 이를 위하여 블로그 태그간의 관계성이 반영된 태그 계층구조를 생성하고 태그 유사도에 따른 태그군집화 방법을 개발하였다. 본 논문은 제안된 방법론을 구현한 프로토타입 시스템을 통해 실제사례에서의 연구의 적용 가능성을 판단하였으며, 군집 유사도 평가기준인 CSIM(Cluster SIMilarity)을 사용하여 골든 스탠다드의 유사도 비교를 통해 개발된 방법론과 시스템의 성과를 평가하였다.
본 논문에서는 객관식 문항을 난이도에 따라 자동으로 생성하는 방법을 고안하여, 학습자 수준에 적합하도록 다양하고 동적인 형태로 문항 제시를 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 위해서는 주어진 문장에서 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하고, 각 키워드에 대하여 워드넷의 계층적 특성에 따라 의미가 유사한 후보 단어를 제시한다. 의미 유사 후보 단어를 제시할 때, 워드넷에서의 어휘간 유사도 측정 방법을 사용함으로써 생성된 문항의 난이도를 사용자가 원하는 수준으로 조정할 수 있도록 하였다. 단어의 의미 유사도는 동의어를 의미하는 수준 0에서 거의 유사도를 찾을 수 없는 수준 9 까지 다양하게 제시할 수 있으며, 이를 조절함으로써 문항의 전체 난이도를 조절할 수 있다. 후보 어휘들의 의미 유사도 측정을 위해서, 본 논문에서는 두 가지 방법을 사용하여 구현하였다. 첫째는 단순히 두 어휘의 워드넷 상에서의 거리만을 고려한 것이고 둘째는 두 어휘가 워드넷에서 차지하는 비중까지 추가적으로 고려한 것이다. 이러한 방법을 통하여 실제 출제자가 기존에 출제된 문제를 토대로 보다 다양한 내용과 난이도를 가진 문제 또는 문항을 보다 쉽게 출제하게 함으로써 출제에 소요되는 비용을 줄일 수 있었다.
현재 우리나라의 GDP 대비 R&D 투자 규모는 세계최고의 수준에 이르렀다. 이러한 연구개발 예산의 양적인 확대 및 성장과 함께 상대적으로 연구개발 예산의 효율적 활용이 중요한 과학기술정책 이슈로 부각되고 있다. 본 연구는 정부 R&D사업 유사영역의 효율성 제고를 위한 정책, 전략의 수립 및 실행의 의사결정을 돕는 데이터 기반의 객관적인 지표들을 제시하였다. 그 후 본 연구에서 제시한 효율성 지표들을 NTIS에서 추출한 2015년 정부출연연구기관 R&D 사업 데이터와 연계하여 실질적으로 측정과 사용이 가능한 정량적 지표들만을 따로 선별하였다. 또한 정부 R&D사업 효율성 지표들의 가중치를 측정하기 위하여 계층분석기법(analytic hierarchy process)을 수행하였으며 계층분석기법의 결과로 나온 가중치를 효율성 지표들에 적용하여 과제 우선순위를 도출하였다. 이를 통해 정책의 수립, 실행 및 조정 시 고려해야 할 지표의 우선순위를 설정하여 유사연구영역 관련 정부 R&D 정책수립에서 실행까지의 연계를 강화시키고 국가적으로 한정된 자원의 효율적 사용을 위한 방안을 제시하였다.
객체지향 소프트웨어 개발 초기단계에서 클래스의 결정은 많은 객체와 관련된 속성들의 클러스터링을 하는 복잡한 문제이다. 클래스의 재사용을 위해 라이브러리에 클래스의 등록은 반복적인 시행착오에 의존하여왔다. 클래스를 등록하는 전통적인 방법과 모델링 혹은 설계단계에서 클래스와 그 계층구조의 정의를 위한 통합적인 방법에 대해 논의한다. 속성 클러스터링 문제를 위해 객체들의 속성 유사도에 근거하여 0-1 정수프로그램 위한 모형을 제시하고 또한 네트워크 기법을 이용한 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 클래스 계층구조를 생성하기 위한 규칙을 제시하였으며 계층구조그래프 생성알고리즘을 제안한다. 본 연구결과를 이용하여 실제 현장의 문제를 사례로 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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