K-평균 군집분석이 가지는 두 가지 근본적인 어려움은 사전에 미리 군집 수를 정해야 하는 문제와 초기 군집중심에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 자동화 K-평균 군집분석 절차를 제안하고, R을 이용하여 구현한 결과를 제공한다. 자동화 K-평균 군집분석에서 제안된 절차는 처음 단계로서 계층적 군집분석을 행한 후 이를 이용하여 군집 수와 초기 군집수를 자동으로 정하고, 다음 단계로 이 결과를 이용하여 K-평균 군집분석을 수행하는 방법을 택하였다. 처음 단계에서 이용된 계층적 군집분석 방법으로는 Ward의 군집분석을 한 후에 Mojena의 규칙을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 택하거나, 모형근거 군집분석방법을 수행한 후에 BIC 값을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 이용하였다. 제안된 자동화 K-평균 군집절차에는 대량자료의 분석에도 용이하게 이용될 수 있도록 반복된 표본추출 방법을 이용하여 군집 수 및 군집 중심을 구하는 절차를 포함하였다. 구현된 R 프로그램은 www.knou.ac.kr/ sskim/autokmeans.r에서 제공하고 있다.
요구공학의 궁극적인 목표는 이해당사들의 요구사항을 수용하고, 이를 적절히 설계 및 반영하여 프로젝트를 성공하는데 있어 그 목표를 두고 있다. 그러나 일반적으로 수렴된 요구사항들은 상호간에 충돌이 발생하거나, 합리적인 대안을 이끄는데 있어 많은 문제점을 드러낸다. 따라서, 이를 극복하기 위해 다양한 대안들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이해당사자 상호간의 영향력을 분석(정준상관분석)하여, 중요도 평가를 위한 척도를 만들고, 이를 계층분석적 의사결정방법의 초기 단계에 적용하여 우선순위에 의거하여, 최종 대안을 선택하게 될 것이다. 이를 마지막으로는 위의 과정을 WinWin 협의 모델에 적용하고자 한다.
클라우드 애플리케이션의 성능 모니터링 방법에는 클라우드 소프트웨어 스택의 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션 계층에서 수집한 시계열 데이터 분석이라는 방법이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운영되는 서비스 간의 런타임 종속성을 분석하는 것은 클라우드 리소스 관리를 수행하기 위해 필요한 단계이다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 기법을 활용해 클라우드 애플리케이션의 관계를 분석하고 종속성을 찾아 모니터링 성능을 향상시키는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 스택의 모든 계층으로부터 시계열 데이터를 수집하여 인공지능 모델을 훈련, 재훈련 및 업데이트 과정을 진행한다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 모델을 활용하여 훈련 중에 학습된 성능 메트릭 간의 종속성을 발견한다.
계층적 클러스터링(hierarchical clustering)은 유전자 발현 데이터를 분석할 때 일반적으로 사용하는 방법이다. 계층적 클러스터링의 결과물은 유전자 발현 데이터의 덴드로그램이다. 이 덴드로그램에서 인접한 리프 노드들간의 유사도는 높아지게 하고 멀리 떨어진 노드들간의 유사도는 낮아지게 하기 위해서, 리프 노드들을 재배열하는 과정을 리프오더링이라고 한다. 본 논문에서는 전체 리프 노드들을 대상으로 하는 리프오더링 알고리즘들을 변형하여 각 클러스터별로 리프오더링을 하는 접근방식을 제안하고, 기존의 리프오더링 알고리즘을 사용했을 때의 결과와 제안하는 접근방식을 사용했을 때의 결과를 비교 분석하였다.
본 연구의 목적은 청년 취업자의 직무만족도와 이직의사의 다양한 변화형태를 추정하여 잠재계층을 분류하고, 두 변수에 영향을 미치는 직무적합도(전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준적합도)와의 효과를 밝히는 것이다. 이를 위하여 청년패널 2001의 만 15∼29세 청년 취업자를 대상으로 한 2001년부터 2006년까지의 종단자료를 이용하였다. 직무만족도와 이직의사의 잠재계층을 동시에 도출하기 위해 준모수적 집단중심 접근 방법의 확장모형인 이중 변화형태 모형(dual trajectory model)을 적용하였다. 분석 결과, 직무만족도 변화에 따른 잠재계층은 4개로 분류되었고, 변화형태에 따라 증가집단, 감소집단, 중간수준집단, 고수준집단으로 명명하였다. 이직의사 변화에 따른 잠재 계층은 3개로 분류되었고, 변화형태에 따라 저수준집단, 유지집단, 급감소집단으로 명명하였다. 직무만족도와 이직의사에 시간의존적 변수인 전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준 적합도의 영향력을 검증한 결과, 직무만족도가 낮거나 이직의사가 높은 집단에는 교육수준 적합도 또는 기술수준적합도의 영향력이 유의하게 나타났다. 본 연구는 오랜 기간 직무만족도가 낮거나 이직의사를 지속적으로 가지고 있는 청년 취업자들을 위한 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 잠재계층 모형을 확장시켜 두 가지 변수의 잠재계층을 동시에 도출하고, 그 잠재계층을 결정짓는 데 미치는 시간의존적 독립변수의 효과를 검증하는 종단연구 방법을 적용했다는 점에서 연구방법론적 측면에서 의의가 있다.
본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결함 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석하고자 한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglumerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인엔진에서 제공되는 세가지 복합명사 분석 모드에 대해서 설명한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 설명한다. 실험에서는 다양한 요소를 가지고 클러스터링된 문서 집합에 대한 분석 결과를 보인다. 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.
교통의 혼잡량이라든가 공기의 쾌적도 둥을 측정할 때는 상징적인 정보량을 이용한 퍼지 센서 알고리즘을 사용한다. 그런데 퍼지 센서를 구현할 때는 몇 개의 상징적인 정보량을 퍼지 규칙으로서 종합하여 출력을 산출하는데 상징적인 정보량을 퍼지 규칙이라는 막연한 방법을 사용하므로서 정확하지 못한 결과를 산출할 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙으로 퍼지 센서를 구현하는 방법이 아닌 계층 분석 방법이라는 분석적인 방법을 이용하여 퍼지 센서를 구현하였고 이를 검증하기 위하여 퍼지 규칙 방법의 괴지 센서와 계층 분석 방법의 퍼지 센서를 교통량 제어에 적용하여 많은 통과차량수의 검증을 통하여 비교하여 보았다.
객체 지향 설계 모델에서 클래스 계층구조는 소프트웨어 재사용성과 복잡한 시스템 설계시에 효율적이다. 본 논문에서는 래피드 프로토타입핑 기법을 사용한 객체 지향 클래스 계층 구조 설계 방법을 제시한다. 이 방법은 객체 모델링 단계에서 식별된 클래스들을 새로운 분류 방법을 사용하여 관계성 식별과 유사성을 측정한다. 여기에는 클래스의 속성과 메소드의 측정이 요구된다. 하나의 설계 모듈인 클래스 계층구조는 대화식으로 반복적인 작업을 통하여 생성되며, 각 모듈은 참조 관계, 상속 관계, 복합 관계로 구성된다. 이들 정보는 구형 및 프로그램 유지보수시에 도움을 주기 위하여 테이블에 저장하여 클래스 관계성을 그래프로 표현하고 노드클래스를 아이콘화 하였다. 따라서 새로운 클래스 추가 및 삭제 작업이 용이하여 클래스 계층 구조 재구성과 설계정보 재사용시에 효율적이다. 본 논문에서 제시하는 방법은 프로토타입 시스템으로 뿐만 아니라 실제 시스템에 최종 전환할 수 있기 때문에 시스템 분석, 설계, 구현의 능률을 높일 수 있다.
본 연구는 녹지의 계층구조 등이 다양한 도시녹지를 대상으로 그 산출방법이 습도변화에 미치는 영향을 정량적으로 파악하기 위해 녹지내의 습도분포를 관측하였다. 그 데이터를 바탕으로 녹지의 토지피복현황과 습도분포, 식재의 산출방법과 습도, 식재의 계층구조의 산출방법과 습도와의 관련성을 회귀분석 등에 의해 해석하였다. 그 결과, 토지피복현황뿐만 아니라 녹지의 산출방법이 습도변화에 많은 영향을 미치고 있다. 또한, 식재율(평면적) 및 식재량(입체적)의 증가는 습도상승에 효과적이다. 더욱이 계층구조가 다양한 식재를 대상으로 그 산출방법과 습도상승과의 관계를 회귀계수와 상관계수를 통해 비교하면, 식재를 산출할 경우에는 평면적인 방법보다 입체적인 방법이 습도상승에 미치는 효과(수치)가 컸다. 앞으로 습도상승효과의 지표로서 식재의 산출은 입체적인 방법의 활용을 제안한다.
항만공사는 항만을 관리하는데 가장 유용한 형태이다. 우리나라는 이와 같은 항만공사를 곧 부산에 설립하려고 한다. 그러나 가덕도에 위치하는 부산신항은 행정구역으로는 부산과 경상남도에 걸쳐 위치하고 있기 때문에 항만관리체계의 형태가 불투명하다. 연구의 방법론은 속성간 중복도를 고려하여 연산 할 수 있는 계층퍼지분석법(HFP)을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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