메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보였지만, 분할 종료 조건과 대표패턴의 추출 방법이 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보안한 ARPA(Adaptive RPA) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 패턴 공간의 분할 종료 조건으로 특징별 최빈 패턴 구간(FPD: Feature-based population densimeter)추출 알고리즘을 사용하며, 학습 결과 패턴의 생성을 대표패턴 추출기법 대신 최빈 패턴 구간을 이용하여 생성한 최적초월평면(OH: Optimized Hyperrectangle)을 사용한다. 제안된 알고리즘은 k-NN 분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간 비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
메모리 기반 추론 기법은 단순히 학습패턴이나 대표패턴의 형태로 메모리에 저장하며 테스트 패턴과의 거리 계산을 통하여 분류한다. 이 기법의 가장 큰 문제점은 학습 패턴 전체를 메모리에 저장하거나 학습 패턴들을 대표 패턴으로 대체하는 방법을 사용함으로 다른 기계학습 방법에 비하여 많은 메모리 공간을 필요로 하며, 저장되는 학습패턴이 증가할수록 분류에 필요한 시간도 많이 소요된다는 단점을 갖는다. 본 논문은 효율적인 메모리 사용과 분류 성능의 향상을 위한 EAS 기법을 제안하였다. 즉, 학습패턴에 대해 분할공간을 생성한 후 생성된 각 분할공간을 MDL기법과 PM기법으로 평가하였다. 그리고 평가 결과 가장 우수한 분할공간만을 취하여 대표패턴으로 삼고 나머지는 다시 분할하여 평가를 반복하는 기법이다. UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크 데이터를 발췌한 실험 자료를 사용하여 제안한 기법의 성능과 메모리 사용량에 있어 우수함을 입증하였다.
최근 들어 이동 객체의 이력 (history) 데이타에서 이동 객체의 이동 패턴, 즉 연속되는 시간 영역에서 반복적으로 발생되는 공간 이동 경로와 같은 다양한 지식을 추출하여 활용하는 응용 서비스의 활용성이 점점 증대되고 있다. 그러나 기존의 이동 패턴 추출 방법은 최소지지도(minimum support)가 낮은 경우에 많은 수의 후보 이동 패턴이 생성되고 이로 인하여 수행 시간과 소요 메모리가 급격히 증가하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량의 시공간 데이타 집합으로부터 이동 객체의 이동 패턴을 효율적으로 추출하기 위한 STMPE(Spatio-Temporal Moving Pattern Extracting) 알고리즘을 제안한다. STMPE 알고리즘은 시공간 데이타를 일반화시킴으로서 메모리 사용량을 최소화할 수 있으며, 단기 이동 패턴을 작성하여 유지하기 때문에 데이타베이스 스캔 횟수를 최소화할 수 있다. STMPE 알고리즘은 모든 부분에서 시간 정보를 갖는 다른 시공간 이동 패턴 추출 알고리즘보다 최소지지도가 낮아질수록, 이동 객체의 수가 증가할수록, 시간 분할 횟수가 많아질수록 더욱 뛰어난 성능을 보였다.
인터넷 뱅킹은 인터넷을 통해 금융 업무를 처리하는 시스템으로, 시 공간적 제약이 없어 이용자가 크게 증가하고 있지만 인터넷을 기반으로 한 웹 공격으로 인하여 많은 위협을 받고 있다. 인터넷 뱅킹은 서비스를 제공하는 은행에 따라 사용자 인터페이스와 처리 방법이 매우 다양하므로, 인터넷 뱅킹 시스템을 목표로 한 웹 공격을 탐지하기 위해서는 해당 인터넷 뱅킹 서비스의 특징을 반영할 수 있는 고유의 패턴을 생성해야 한다. 본 논문에서는 서열 정렬 알고리즘을 이용하여 인터넷 뱅킹 이용에 대한 정상 및 비정상 패턴을 자동으로 생성하여 웹 공격을 탐지하고 분석하는 방법을 제안한다. 제시한 방법의 성능 평가를 위하여, 모의 인터넷 뱅킹 프로그램을 설치한 후 정상적인 이용과 웹 공격을 시도한 자료를 구분하여 수집하고 유사도를 측정하였다. 실험결과 제안된 기법이 오탐율이 낮고 탐지 성능 또한 뛰어남을 확인하였다. 그리고 전문가의 도움 없이 정상 패턴과 비정상 패턴을 생성할 수 있어 효율적으로 변형된 공격이나 새로운 공격을 차단하고 비정상 행위에 판단에 대한 근거를 제시할 수 있음을 보였다.
메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여, 재귀 분할 평균 기법을 제안하였다. 이 알고리즘은 패턴공간을 구성하는 각 초월 평면이 동일한 클래스소속으로 패턴으로 구성될 때까지 재귀적으로 분할한 후, 초월 평면별로 소속된 패턴들의 평균값을 계산하여 대표패턴을 추출한다. 또한 각 특징과 클래스간의 상호정보를 특징의 가중치로 사용하여 분류 성능의 향상을 시도하였다. 제안된 알고리즘은 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 30~90%만을 사용하며, 분류에 있어서도 k-NN과 유사한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴 개수의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
본 연구는 한국 대학들의 산학협력 역량의 공간적 패턴을 분석하고, 산학협력 연계성이 높은 공간 범위를 파악하기 위한 군집분석을 수행하였다. 대학 설립유형별로는 거점국립대학의 산학협력 역량이 전반적으로 우세하며, 특히 기술이전·사업화 부문과 인프라 부문에서 사립대학이나 일반 국립대학보다 우위에 있는 것으로 나타났다. 산학협력 역량의 공간적 패턴은 시·도별 차이가 비교적 명확히 나타났다. 부문별 산학협력 역량에서, 인재양성 부문과 인프라 부문에 있어서는 지역 간 격차가 크지 않으나, 기술이전·사업화 부문과 창업 부문에 있어서는 지역 간 격차가 비교적 큰 것으로 확인되었다. 산학협력 패턴의 유사성과 공간적 근접성 측면에서 연계성이 높은 공간 범위를 파악하기 위해서 군집분석을 한 결과 15개 군집으로 나누어졌으며, 산학협력 전 부문이 강하게 나타나는 군집에서 거점국립대학이 속해 있는 것으로 나타났다. 따라서 산학협력의 효과성 제고를 통해 지역혁신성장을 달성하기 위한 정책 방안으로 거점국립대학이 허브(hub) 역할을 하고 인근의 지역대학들이 스포크(spoke) 역할을 하는 허브 & 스포크(hub & spoke) 네트워크형 협업 체계의 구축을 제안한다.
제조업 해외직접투자(FDI)는 주로 투자 대상국에 생산법인을 설립하는 형태로 이루어지며, 이는 결국 본국과 긴밀히 연계된 해외 공급사슬을 구축함으로써 글로벌 생산체계 통합 및 국제물류 흐름에 큰 영향을 미친다. 따라서 제조업 FDI의 공간적 패턴과 그 변화 추이를 연구하는 것은 글로벌 생산시스템과 국제물류 체계를 이해하는 단초가 된다. 본 연구는 국내 제조업 해외직접투자가 가장 활발하게 이루어진 중국을 사례로 총 16,700개 해외생산법인에 대한 투자 추이를 시기별, 지역(성 시)별로 분석함으로써, FDI를 통해 한 중 제조업 공급사슬의 지리적 범위가 확대되는 과정을 이해하고 관련 투자 패턴의 공간적 변화 양상을 밝히고자 하였다. 분석결과, 대중국 제조업 FDI는 시기별, 지역별로 매우 차별적인 양상을 보이는데, 투자 초기에는 한국과 지리적으로 인접한 해안 지역이 가장 중요한 투자대상이었으나, 이후 우리나라와 멀리 떨어진 해안 및 내륙지역에 대한 투자가 더욱 빠른 속도로 성장하였음을 확인할 수 있었다. 향후 금번 성과를 국내 모기업 입지 및 산업특성과 연결하여 분석한다면, FDI에 기반한 역내 제조업 공급사슬 구축 패턴과 관련 국제물류 연구에 더욱 풍성한 논의를 제공할 수 있을 것이다.
타인과의 교류 능력은 사회생활의 핵심적인 요인이다. 하지만 현실에서는 교류가 제대로 이루어지 않아 의사소통의 어려움을 겪으면서도 게임이라는 인위적으로 만들어진 가상공간에서 가상의 캐릭터와 상호작용을 하는 사람들이 적지 않다. 이러한 의사소통의 부재 문제를 플레이어를 통해서 해결하려면 먼저 플레이어가 적극적으로 현실에서 교류를 할 수 있는 방안을 모색하던가, 또는 게임세계의 장점을 살려 게임 공간을 새로운 교류 장소로 만드는 것이다. 그러기 위해서는 플레이어가 현실과 게임세계에서 타인과의 교류에 어떤 특성을 가지고 있는지에 대한 연구가 선행되어야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 현실과 가상공간에서 플레이어의 교류패턴을 제시시하고자 한다. 이러한 목적을 수행하기 위해서 현장중심적인 접근 방법인 교류분석 도구인 자아상태 패턴을 나타내는 이고그램을 채택하여 연구를 수행하였다. 분설결과에 따르면 플레이어는 두 공간에서 교류패턴의 차이를 보였으며 그러한 차이의 해석을 위하야 요인분석을 적용하여 유의미적 관계를 해석하였다.
디스플레이 칩 상에 홀로그램을 표시할 때는 칩 자체의 화소 배열 구조에 의해 주어지는 회절 현상에 의해 표시되는 홀로그램의 재생상이 위치될 상 공간과 이 재생상을 볼 수 있는 시역이 정의된다. 그리고 상기 회절 현상뿐만 아니라 홀로그램 자체의 간섭무늬 패턴 구조에 의한 회절에 의해 생성된 회절 패턴이 상 공간 내에서 재생상과 중첩되어 나타나므로 이들은 잡음으로 주어진다. 이들 회절 패턴들은 칩 자체의 화소 구조 및 간섭무늬의 특성에 의해 주어지므로, 이들 칩이나 평판 표시패널의 고유한 것이어서 제거가 아주 어렵다. 그러므로 이들 칩들을 홀로그램 표시장치로 지속적인 사용을 위해서는 이들 문제의 해결이 필요하다.
본 연구는 개별 건축물 데이터를 활용하여 대구광역시의 빈집 발생의 공간패턴과 발생요인을 분석하였다. 핫스팟 분석을 통해 빈집 발생의 공간패턴을 분석한 결과, 대구광역시 도심을 중심으로 도넛형태의 빈집밀집 구역이 존재하고 있음을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통한 빈집의 발생요인 분석은 개별 건축물의 물리적 특성과 지역의 사회 경제적 특성을 함께 고려하여 분석하였다. 빈집의 발생요인 분석 결과, 개별 건축물의 물리적 특성 중에는 건물면적, 층수, 노후도가 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 빈집은 건물면적이 작을수록, 층수는 낮을수록, 건축연식이 오래될수록 발생확률이 높았다. 지역특성 측면에서는 정비구역 내 입지 유무, 최근 5년간 인구성장률, 노인인구 비율과 더불어 인접빈집수가 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율이 낮을수록 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 인접빈집수가 많을수록 빈집 발생 확률도 높게 나타나 빈집 발생에 공간적 연관성이 존재함을 실증적으로 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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