본 연구는 지하철 로비공간을 대상으로 한 주시실험을 통해 공간정보의 본능적 시선탐색과정에서 나타나는 주시특성에 나타난 주사경로 알고리즘을 분석하였다. 주시기간 구간별 분석에서 주시시간이 오래 경과할수록 주사유형 횟수가 증가하고 있었는데, 오래 주시할수록 주시단절이 많이 일어난 것으로 해석이 가능하며, 주시에 따른 피로나 활발한 탐색이 자연스러운 공간탐색과정에서 일어나는 과정에서 화상범위를 벗어나는 경우가 많았던 것으로 보인다. 또한 시간구간의 변화에 따른 주사유형의 변화를 추세선으로 살펴본 결과, "집중"은 시간구간의 증가와 함께 가파른 증가, "대각 수직"은 완만한 증가를 보이는 반면, "순환 혼합 수평"은 감소 경향을 보이고 있다. 공간을 주시한 피험자의 주시데이터에는 다양한 시각정보가 포함되어 있는데, "주의집중"에 나타난 주사유형을 분석한 결과, 이상과 같은 의미 있는 결론을 도출할 수 있었다. 이러한 주사유형의 증감특성은 시간의 경과에 따른 주사경향을 파악함에 있어 기초자료가 될 수 있다.
기존의 홀추력기 개념 설계는 비용이 많이 소요되며 과거의 데이터에 기반한 실험적 방법에 근거하고 있다. 본 연구에서는 이러한 홀추력기의 설계 과정을 향상시키기 위해 최근 제안된 수치적 방법에 근거하여 설계 목적에 적합한 설계 공간을 설정하고 이에 대한 설계 공간 탐색을 수행하였다. 설계 공간 탐색의 결과를 통해 기본적으로 주어진 설계 공간에 대한 성능 범위를 결정하였으며 성능간의 관계를 분석하였다. 세부적인 결과 분석을 통해 홀추력기의 주요한 설계 변수로는 양극에서의 질량유량과 방전전압임을 도출하였다.
전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 로봇 작업 계획기에 요구되는 중요한 기능 중의 하나가 이미 존재하는 컴포넌트 서비스들을 결합하여 새로운 서비스로 조합해낼 수 있는 계획 기능이다. 본 논문에서는 이러한 컴포넌트 서비스 조합을 위한 커널모듈로 개발된 휴리스틱 탐색 계획기인 JPLAN의 설계와 구현에 대해 설명한다. JPLAN은 효율적인 상태 공간 탐색을 위해 지역 탐색 알고리즘과 계획 그래프 휴리스틱을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 지역 탐색 알고리즘인 EHC+는 FF 등의 상태 공간 계획기에 적용되어 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC+는 EHC에 비해 소량의 추가적인 지역 탐색을 필요로 하지만 목표 상태까지 전체 탐색 양을 줄일 수 있고 더 짧은 계획을 얻을 수있다. 또한 본 본문에서는 대규모 상태 공간 탐색에 필수적인 효과적인 휴리스틱 추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 휴리스틱 추출방법은 Graphplan에서 계획 생성을 위해 처음 제안된 계획 그래프를 이용한다. 본 논문에서는 이러한 계획 그래프 기반의 다양한 휴리스틱들을 소개하고, 이들이 계획 생성에 미치는 효과를 실험을 통해 분석해본다.
특징 선택 알고리즘들은 좋은 해를 찾기 위해 거대한 문제 공간을 폭넓게 효율적으로 탐색하여야 한다. 이 논문에서는 문제 공간의 적합도 지형을 통찰해보고자 하였으며, 알고리즘들의 탐색 능력을 개선하였다. 지역 최고값과 최저값에 대한 통계에 의해 해 공간을 조사한다. 또한 기존 알고리즘들의 동작을 분석하고 이들의 해를 개선하였다.
2차원의 공간모집단에서 모수를 추정하기 위하여 모집단내에서 존재하는 위치들간의 공간적 종속관계를 이용하여 표본단위를 관찰하는 적합탐색 관찰방법을 제안하고, 공간모집단에서 관심영역의 면적이나 비율을 추정하고자 할 때 적합탐색 관찰방법을 적용하여 얻은 추정량에 대하여 살펴본다. 각 표본점들 사이에 존재하는 공간종속관계를 이용한 적합탐색 관찰방법을 적용한다면 조사이전에 미리 정해지는 표본크기 n에 대하여 추출된 표본단위들을 모두 관찰하는 전통적인 표본설계에 비하여 보다 적은 수 $m(m \leq n)$개의 관찰로써 추정할 수 있을 것이다. 이로써 표본조사시 발생하는 비용과 시간 등의 절감효과가 기대되며, 추정하려는 관심영역의 형상에 대한 사전 정보가 존재하지 않더라도 적합탐색 관찰방법으로 그 형상을 파악할 수 있게 된다.
투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 일정지역 내의 대다수 경제주체가 적응적 소유자와 수요자일 때 형성된다. 이 지역의 가격변동은 타 지역에 비해서 가격상승 폭이 크고, 개별 부동산들의 주변 부동산들과 가격변동의 방향이 동질적인 특성을 가진 가격변동 핫스팟 패턴을 형성한다. 본 연구의 목적은 투기과열지역을 정량적으로 탐색하기 위한 가격변동 핫스팟 탐색법을 개발하는 것이다. 가격변동 핫스팟 탐색법은 크게 2단계로 구성된다. 첫째 단계는 정규모형의 공간스캔통계량을 이용하여 타 지역에 비해 높은 가격상승이 이루어진 공간클러스터를 탐색한다. 둘째 단계는 국지 모란 I를 이용하여 공간클러스터 내의 개별부동산들이 그 주변 부동산과의 가격변동 방향이 동질적인가, 즉 공간연관성을 가지는가를 평가한다. 개발된 방법을 공간적으로는 참여정부에서 부동산 문제의 중심으로 알려진 서울시 강남 서초 송파구에 적용하였고, 시간적으로는 참여정부 주요 부동산 대책의 하나인 10.20 대책을 전후로 한 2해3년 8,9,10,11월의 가격변동 자료에 적용하였다. 10.29 대책발표 전인 8,9월에는 개포동을 중심으로 가격변동 핫스팟이 발견되었고, 10월은 10.29 대책에 의해서 소강상태를 보이다가 11월에는 가격변동 콜드스팟이 발견되었다. 이 결과는 제안된 방법이 기존 단순 시각화만을 통해서 탐색할 수 없었던 투기과열지역을 정량적 방법을 통해서 시공간적으로 탐색할 수 있음을 보여준다.
공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
문자열 탐색을 위한 자료구조로 널리 사용되는 이진 트라이를 선형 이진 비트열로 표현하여 저장 공간 효율성을 높이기 위한 여러 연구들이 제안되었다. 한 개의 이진 트라이를 기반으로 생성된 이진 집약 트리기법은 입력 키 집합의 크기가 커지면 이진 비트열이 매우 길어지게 되어 키 탐색 시간이 크게 증가한다. 키 탐색 범위를 축소하고자 여러 개의 작은 크기의 이진 집약 트리를 계층적으로 표현한 계층적 집약 이진트리 기법이 제안되었으나 키 탐색 시 근본적으로 이진 비트열을 순차적으로 접근하여 처리하므로 탐색 범위에 포함되는 이진 비트열의 개수와 길이에 따라 검색 시간이 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 포화이진 트라이로 표현된 여러 개의 이진 집약 트리를 계층적으로 구성하고, 키 탐색 범위에 해당하는 이진 비트열 경로를 간단한 숫자 변환을 통해 결정할 수 있도록 하여 검색 성능을 높였다. 최악의 시·공간 복잡도 계산을 이용한 성능 평가를 통해 검색 및 키 삽입 또는 삭제에 대해 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여 주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 약 67%~68%의 공간만을 필요로 하여 가장 우수한 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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