기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.
본 논문에서는, 초고집적 CMOS를 위한 얕은 트랜치 격리로 기존의 수직 구조에서 내부 임계전압과 활성 영역의 스트레스 영향을 개선시키고자 한다. 이를 위해서 제안한 구조는 회자 모양의 얕은 트랜치 격리 구조이며, 기존 수직 구조와 제안한 구조에 대해서 전자농도 분포와 게이트 바이어스 대 에너지 밴드 형태, 열전자 스트레스와 열 손상의 유전 강화 전계를 분석 하고자 한다. 물리적 기본 모델들은 TCAD 툴을 이용하며, 집적화 소자들에 있어서 분석 조건은 주위 조건과 스트레스 인가이다. 분석 결과, 얕은 트랜치 격리 구조가 소자의 크기가 감소됨에 따라서 수동적인 전기적 기능이며, 트랜지스터 응용에서 제안한 회자 구조의 얕은 트랜치 격리 구조가 전기적 특성에서 전위차 전계와 포화 임계 전압이 높게 나타났으며, 활성영역에서 스트레스의 영향은 감소되었다. 이 결과 데이터를 바탕으로 제작한 소자의 결과 분석도 시뮬레이션 결과 데이터와 거의 동일하였다.
이제까지 Protein이나 RNA와 같은 분자의 구조는, 대부분 X-ray crystallography나 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 방법을 통해 분석이 이루어 졌다. 이 방법들은 실제 분자를 직접 원자레벨에서 분석하는 방법으로, 분자를 구성하는 모든 원자의 3차원 좌표 정보를 얻어 낼 수 있다. 원자의 3차원 좌표 정보는 분자의 전체적인 모양과 구조를 이해하는데 유용한 정보이다. 하지만, 분자의 구조를 좀 더 완벽히 이해하기 위해서는 원자 레벨의 좌표 정보 보다는 좀 더 높은 차원에서의 구조 정보가 필요하다. 특히 분자의 구조를 예측하거나, 분자들 사이에 결합 관계를 예측하기 위해서는, 원자 레벨의 정보만으로는 필요한 모든 정보를 얻을 수 없다. 이러한 경우, 분자의 2차원 또는 3차원 구조 요소 (structural elements)가 더욱 좋은 정보를 제공해 줄 수 있다. Protein 분자의 경우. 이미 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있다. 그러나 RNA의 경우 protein에 비해 알려진 결정 구조가 적기 때문에. 아직까지 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있지 않다. 따라서, 이제까지는 RNA의 구조 요소를 알아내기 위해, 사람이 직접 RNA분자의 3차원 좌표 정보를 분석함으로써 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 때문에, 우리는 RNA의 원자들의 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조요소와 3차원 구조 요소 정보를 자동화된 방법으로 밝혀내는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 분자를 구성하고 있는 원자들의 3차원 좌표 정보를 Protein data bank (PDB)에서 가져왔다. 우리의 알고리즘은 PDB file형태의 데이터라면 protein-RNA 복합체나 RNA 분자 모두에서 RNA의 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 얻어낼 수 있다. 우리의 연구는 RNA의 원자레벨의 3차원 좌표 정보를 이용해서 RNA의 구조 요소를 뽑아내는 첫 번째 시도로, 우리의 알고리즘을 통해 얻어진 구조 정보는 RNA의 구조 예측 연구나. protein-RNA complex의 결합 예측 연구에 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
국내 대륙붕 제 6-1광구 고래 I지역에 대한 AVO분석 (OFFSET에 따른 진폭변화 연구: 주로 유체성분분석)을 수행하였다. 특히, 관심을 끌었던 고래 I지역의 다층에 대한 AVO 분석결과, 물을 함유한 층인, 다층에서는 가스를 함유한 저류층인 가층에 비해 가스를 함유할 가능성이 더 높게 나타났다. 하지만, 시추결과에 따르면 다층은 물로 채워진 층으로 판명되었다. 본 연구에서는, 가스를 함유하지 않은 다층이 더 뚜렷한 AVO 현상을 나타나게 된 원인을 분석 및 고찰하였다. 그 방법으로 다양한 AVO 분석 방법 (PxG stack, psedo-Poisson's ratio stack, Scaled-S-Wave reflectivity stack 분석 법 및 Cross Plot등)을 통해 가스층과 물을 함유한 층의 분류 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 일반적인 AVO 분석 방법에 의해서는 가스층과 물을 함유한층의 분류가 어려웠다. 따라서, AVO 분석시 나타나는 AVO 현상에 대한 심도있는 고찰을 위해서는 AVO 모델링 기법의 적용을 고려해 볼 수 있으며, 이를 통해 탐사 위험도를 낮출 수 있을 것으로 기대된다. 또한 새로운 유망구조에 대한 상기 AVO 분석방법을 적용하여 유망구조의 가스함유 가능성에 대한 연구가 가능할 것으로 판단된다. 그 실례로, 고래 I지역에 대한 새로운 유망구조에서의 가스 함유가능성에 대한 연구를 수행하였다. 연구 방법으로는 상기에서 언급한 다양한 AVO 분석 방법을 적용하였으며, 그 결과 유망구조에서의 가스 발견 가능성은 높은 것으로 사료된다. 따라서, 향후, 가스층 탐사시 (물론, 연구결과 얻어진 가능성에 대한 시추결과가 있어야 하겠지만)축적된 AVO 분석기법을 적용 시 석유탐사에서 위험률 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 학술지를 이용한 동시인용분석을 통해 문헌정보학 분야의 지적구조를 분석하고자 하였다. Journal Citation Reports의 Journal Impact Factor를 바탕으로 선택한 문헌정보학 분야의 30개 학술지를 대상으로 조사된 동시인용 수치를 이용하여 네트워크 분석을 시행하였으며, 이 연구의 결과를 통해 어떤 학술지가 이 분야의 주요한(core) 학술지이며 그렇지 않은 학술지는 어떤 것들이 있는지 파악할 수 있다. 네트워크 분석을 통해 비교적 간단한 방법으로 얻어진 결과임에도 불구하고, 군집분석이나 다차원축적법 같은 통계적 접근법을 통한 대부분의 지적구조분석과 매우 유사한 결과를 보여주었다.
XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서가 다른 어플리케이션에서 재 사용될 경우, 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다. 문서를 변환하기 위해서는 변환 규칙을 정의해야 한다. 변환 규칙을 생성하기 위해서는 엘리먼트의 정보를 분석하여야 하는데 한 가지 방법으로는 엘리먼트의 정보를 분석하기 어렵다. 그러므로 본 논문은 변환 규칙을 생성하기 위한 엘리먼트 분석으로 다수의 방법을 사용할 수 있는 XSLT 편집기를 제안한다. 본 시스템은 XML의 구조적 특성인 엘리먼트의 포함 관계와 플러그인 방식으로 유사 엘리먼트를 분석하여 사용자에게 제공하는 방법을 보인다. XML의 엘리먼트 구조는 엘리먼트가 표현하고 있는 정보간의 구조와 동일한 구조로 포함되어 있다. 또한, 플러그인 방식 포함할 수 있는 모듈로는 문법적 특성을 이용한 방법을 포함하거나. semantic web의 정보를 이용하는 방법을 추가할 수 있다 또한 기존의 XSLT 처리기를 내장하고 있어 XSLT 문서를 변환 XML에 적용하여 피 변환 XML 문서를 생성할 수 있다. 제안하는 시스템은 기존의 사용자가 사용 패턴을 분석하여 엘리먼트를 분석하고 변환 규칙을 기술하는 방법과 달리 유사한 엘리먼트에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 장점이 있다.
한국어 문장의 구조 및 격 레이블 분석을 위해서 SVM 모델을 이용하여 얻어진 전역 및 지역 정보 통계 모델에 기반한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 후방 beam search 알고리즘을 이용하여 부분 구문 분석을 하는 과정에서 지역 의존 정보를 사용하였고 이렇게 구성된 문장의 후보 구조에 대해서는 전역 정보 모델를 사용하여 최적의 문장 구조 및 격 레이블을 분석하였다. 제안하는 방법은 지역이나 전역 중 한 개의 모델만을 사용할 때 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 지식 DB 사업의 한국어 의존 구문 분석 말뭉치를 이용하여 실험한 결과 전역 정보나 지역 정보만을 사용한 결과보다 각각 1.2%, 3.3% 높은 79.1%의 문장 구조 및 격 레이블 분석 정확률을 나타냈고 전역 정보만을 사용할 때보다 약 76배 이상의 빠른 속도 향상을 보였다. 향후 연구로는 지배소 단위, 구 묶음 단위 등으로 통계 정보를 세분화하여 좀더 높은 성능 향상을 기대한다.
본 연구에서는 평균 입자크기가 100 nm인 $BaTiO_3$ 나노 결정체의 결정 구조를 전자회절을 이용하여 분석하였다. 전자회절을 이용하여 구조분석을 수행하기 위해 PED 장치의 실험인자를 보정한 후, PED와 일반적인 SAED를 이용하여 전자회절도형을 획득하여 비교 분석을 수행하였다. $BaTiO_3$ 나노 결정체에 대해 PED를 이용한 구조분석을 수행한 결과, $BaTiO_3$ 나노입자는 상온에서 입방정계와 정방정계의 구조가 혼합되어 존재함을 알 수 있었다. 또한 이론적 계산을 통해 두 상이 혼재된 $BaTiO_3$ 나노입자는 입방정계의 구조가 약 8.5nm의 표면을 형성하고 있는 coreshell 구조를 이루고 있음을 예측할 수 있었다. 이러한 $BaTiO_3$ 나노입자에 대한 입방정계와 정방정계 구조의 각각의 격자상수는 a=3.999${\AA}$과 a=3.999${\AA}$, c=4.022${\AA}$이었다. 이와 같이 일반적인 SAED에 비해 뛰어난 공간분해능과 다중산란 효과를 억제할 수 있는 PED 기법은 복합 나노 구조체의 결정구조분석에 보다 유용한 분석 기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷이 보편화되면서 그에 따른 정보량도 급증하고 있다. 웹문서량이 많아짐에 따라 웹문서를 구조를 이용하여 저장, 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹사이트를 사용자가 평가하기 위해 계층적인 웹문서들의 관계를 사이트맵으로 구성하며 웹문서 내의 계층구조를 추출, 저장하고 그래픽적으로 표시하였다. 이를 위해 웹문서 내의 계층구조를 위해 W3기관의 공용으로 사용되는 Tidy 라이브러리를 이용하여 URL에 대한 HTML 문서를 얻고 이를 XML로 변환하였다. 변환된 XML 결과로 이진트리를 구성하고 계층구조를 표현하였다. 웹문서들의 사이트맵은 그래프형식과 계층구조형식으로 표현했는데 그래프형식을 이용하여 사이트맵의 연결구조를 파악할 수 있게 하였으며, 계층구조를 이용하여 웹문서간의 계층구조에 따른 정보를 얻을 수 있었다. 사이트맵을 구성하기 위해 URL들의 구조를 인접리스트로 저장하였으며, 방향성 그래프형식을 이용하였다. 또한 웹문서 구조를 계층적으로 구성하기 위해 웹문서의 그래프형식에 대해 BFS(Breadth First Search)방식을 이용했다. 또한 계층적 사이트맵을 이용한 평가항목을 이용하여 증권사이트에 대해 실험하였다. 실험을 통해 본 시스템이 웹사이트 평가에 유용성함을 입증하였다.
이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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