본 연구는 내용적으로 고품질인 슬라이드를 구분하고 분류하기 위해, 슬라이드의 지식정보를 내포하는 지식구조를 이용하는 분류 방법을 제안한다. 지식구조가 슬라이드의 내용적 품질정보를 내포하는지에 대해서 분석한 후, 그 결과로부터 지식구조를 이용한 분류 방법을 개발하였고, 슬라이드의 품질별로 분류한 결과를 비교하였다. 비교를 통해 고품질군에 속하는 슬라이드일수록 높은 품질의 슬라이드 위주로 분류할 수 있다는 점을 검증하였다. 이는 품질이 높은 슬라이드 위주로 검색하거나 추천하고자 할 때, 지식구조라는 인지적 모형을 활용하여 그 효과를 높일 수 있음을 보여준다.
[ $\ulcorner$ ]국토의 계획 및 이용에 관한 법률$\lrcorner$ 개정은 국토 개발에 있어서 '선 계획 후 개발'이라는 원칙하에 국토 및 도시를 삶의 질 향상, 도시공간의 효율적 개발, 관리, 보전하는데 환경친화적으로 관리하고자 하였다. 선 계획 후 개발이라는 기조 하에 도시공간의 사회적, 지형적, 지리적, 문화적 등 다양한 측면으로 검토 및 분석을 통해 보전과 개발의 적합한 토지를 분류하는 방안이 필수적일 것이며, 이에 대한 의사결정을 함에 있어서 과학적 효율적인 분석방법이 필요하다. 본 연구는 증평군을 대상으로 충남 연기군의 행정중심복합도시의 입지, 진천 음성군의 혁신도시 선정, 증평지방산업단지조성 등 도시 내 외의 여건변화 및 도시의 확장, 주변 도시인구의 지속적 증가 등으로 인한 도시공간구조 재검토를 위하여 GSIS 기법을 이용하여 공간분석을 수행하여 도시개발 적지분석을 수행하였다.
본 연구는 지역이 가지고 있는 중요한 자원을 자연 생태적 요소, 역사 문화적 요소, 시각 환경적 요소 등으로 분류한 후 충남지역 16개 시 군을 대상으로 군의 상징적 요소로서 가치 있는 자원의 발굴과 동시에 개발에 밀려 점점 사라져가는 농산어촌 대표경관의 추출을 통해 자원의 중요성을 AHP(계층 분석적 의사 결정기법)모델을 통해 분석하여 상호 중요도를 파악하고자 한다. 이러한 연구를 통해 지역의 대표적인 상징적 요소와 경관적 요소의 상관성을 파악함과 동시에 중요도에 따라 순위(ranking ordering)를 결정함으로서 지역의 정체성(identity)을 확보하고, 향후 보전할 자원의 특성을 파악함으로써 지역의 문화적, 환경적, 생태적 자원가치의 패러다임을 구축하고자 한다. 연구방법은 1차적으로 문헌조사를 통한 지역의 자원특성에 대한 분류체계를 설정한 후 전문가 집단을 선정하여 설문조사를 통한 통계적 분석방법을 사용하고자 한다. 전문가 집단은 지역에 대한 비교적 잘 파악하고 있는 지역전문가(관련대학 교수, 공무원, 연구원 등)로 구성하였으며, 1, 2차 설문을 통한 상징성 및 대표경관자원을 최종적으로 선정한 후, 3차 설문에서는 농촌 및 경관관련 전문가 집단을 재선정하여 AHP(계층 분석적 의사결정)기법을 통한 자원의 중요도를 파악하고자 한다. 분석방법은 자료의 계량적 분석을 위해 통계프로그램인 SPSS 12.0 for Windows와 도출된 상징요소의 가중치를 파악하기 위해 AHP 프로그램인 ExpertChoice 2006을 사용하여 도출된 상징요소의 가중치별 순위를 측정하여 분석의 과학성, 논리성, 타당성을 확보하고자 한다.
심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.
본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.
패턴매칭 기법에 근거한 음성 인식 시스템은 크게 clustering 과정과 labeling 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 Kohonen의 featrue map 알고리즘과 LVQ2 알고리즘을 각각 clusterer와 labeler로 하는 음소인식 시스템을 구성한다. 구성된 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서 수정된 LVQ2알고리즘(MLVQ2)을 제안한다. MLVQ2는 selective learning, LVQ2, perturbed LVQ2 그리고 기존의 LVQ2의 4단계 학습과정으로 구성된다. 제안된 음소 인식 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 LVQ2와 MLVQ2를 각각 사용하여 6가지의 한국어 음소군에 대한 feature map을 만든다. 음소인식 실험결과, LVQ2와 MLVQ2를 사용하는 경우 각각 60.5%와 65.4%의 인식률을 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 수신된 레이더 신호로부터 추출한 파라미터 데이터에 기계학습을 적용하여 그 레이더에 대응하기 위한 재밍기법에 따라 레이더 신호를 분류하는 방법을 제안한다. 현재 군에서는 대부분 사전 조사에 의해 구축된 레이더 신호 파라미터에 대한 라이브러리를 기반으로 위협 형태에 따라 레이더 신호를 분류한다. 그러나 레이더 기술은 계속적으로 발전되고 다양해지고 있기 때문에 새로운 위협이나 기존의 라이브러리에 존재하지 않는 위협형태에 대해서 이 방법을 적용하는 경우 적절하게 신호를 분류할 수 없고 따라서 적합한 재밍기법을 선택하는데 제한이 따른다. 따라서 기존의 위협 라이브러리를 이용한 방식과 다르게 추정한 레이더 신호의 파라미터 데이터만을 이용하여 최적의 재밍기법을 선택할 수 있도록 신호를 분류하는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 새로운 위협 신호의 형태에 대응하기 위한 방법으로 기계학습을 기반으로 한 방법을 제시한다. 제안한 방법은 기존에 축적된 라이브러리 데이터를 이용하여 은닉 마르코프(Markov) 모델과 신경망으로 구성된 분류기를 학습시킴으로써 새로운 위협 신호에 대해 적절한 재밍기법을 대응시킬 수 있도록 신호를 분류한다.
본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 나주 정촌 고분군 1호 석실묘에서 출토된 유리구슬 편 19점에 대하여 형태적 특성 관찰과 화학 조성 분석을 통해 재질 및 특성을 밝히고, 이를 기초로 나주 복암리 3호분에서 출토된 유리구슬과 비교함으로써 마한 백제권에서 나타나는 고대 유리의 특성을 알아보고자 하였다. 정촌 고분군의 유리구슬은 감청색, 옅은 감청색, 벽색, 녹색, 감청색과 자색의 혼합색 등으로 구분할 수 있으며, 늘인 기법과 주조 기법을 사용하여 제작되었다. 복암리 3호분도 청색계 위주로 두 고분군에서는 모두 적색계 유리가 출토되지 않았다. 화학 조성에 따른 분류에서 정촌 고분군과 복암리 고분군에서는 공통적으로 소다유리군과 포타쉬유리군이 확인되었으며, 그 밖에 정촌 고분군에서는 알칼리혼합유리군, 복암리 고분군에서는 납바륨유리군이 확인되었다. 두 고분군의 유리 문화를 살펴보면 나주 정촌 고분군에 비하여 복암리 3호분이 색상별로 다양한 유형의 특성을 지녔다.
본 연구의 목적은 2차 종합병원급 건강검진센터를 이용한 민간 종합검진 환자의 검진 이용특성과 이들의 건강행태 및 건강관리 수준을 분석하는 것이다. 이를 위해 대전지역 일개 2차 종합병원급 건강검진센터의 2011년 20,696명의 민간 건강검진 수검자를 대상으로 이들의 2001년에서 2011년까지 11년간의 수검자료 150,501건을 분석하였다. 민간 종합검진 수검자의 검진군 분류를 위한 군집분석은 K-means기법의 z-score표준화 방법을 이용하여 분류하였으며, 정기/비정기 검진 분류모형 개발을 위해 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망 분석을 이용하였다. 개발된 비정기 검진군 분류 모형에 따라 신규 검진군 중 비정기 검진군이 될 확률이 높은 1,000명을 추출하여 고객관리사업 대상자로 하였다. 분석결과, 수검자는 신규 검진군, 정기 검진군, 비정기 검진군으로 분류하였다. 신규 검진군은 30대가 많고, 신장질환 의심자의 비율이 높았다. 정기 검진군은 남자, 이상지혈증 의심 비율이 높았다. 비정기 검진군은 흡연율과 운동부족 비율이 높았고, 빈혈 및 당뇨의심 비율이 높았다. 의사결정나무 분석결과 비정기 검진환자의 특성에 영향을 미치는 변수로는 성별, 연령, 거주지, 운동, 빈혈, 이상지혈증, 당뇨, 비만, 간질환 등이었다. 특히 여자 수검자로서 빈혈 검사는 정상, 운동을 하지 않는 군이면서 비만이 의심되는 수검자의 비정기적 수검율은 71.4%에 달하였다. 이러한 연구결과 토대로 맞춤형 고객관리 사업을 진행한다면 건강검진센터 효율적인 운영에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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