본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
본 연구는 국제적인 목록동향과 한국목록규칙에서 전거형 접근점 관련 규칙의 필요성을 인식하고, 한국목록규칙 내에서 전거형 접근점의 방향성과 전거형 접근점의 선정에 관한 규칙(안)을 제안하는데 목적을 두고 있다. 연구방법으로는 문헌연구, 사례조사, 면담조사를 실시하였다. 문헌연구로 개념모델인 FRBR과 목록규칙의 방향을 제시한 국제목록원칙(ICP), 그리고 FRBR을 구현하고 ICP를 반영하는 목록규칙인 RDA의 접근점 규칙을 분석하였으며, 사례조사에서는 VIAF의 다양한 전거형 접근점의 사례를 분석하였다. 더불어, 국내에서 전거데이터를 구축하고 있는 4개 대학도서관 편목사서를 대상으로 면담조사를 실시하였다. 이러한 분석 및 조사결과를 바탕으로 하여 한국목록규칙에서 전거형 접근점의 방향과 전거형 접근점의 기본이 되는 채택표제 규칙(안)을 제안하였다. 본 연구는 앞으로 FRBR의 저작 및 표현형 전거를 위한 중요한 바탕이 될 것이며, 한국목록규칙에서 전거형 접근점의 선정 규칙을 마련하는데 기반이 될 것이다.
네트워크가 보편화되면서 어떠한 정보의 교환도 시간과 장소에 상관없이 가능하게 되었다. 자체 실험실에서 실험한 값을 포함하여 분산된 다양한 소스로부터 많은 실험 값의 정보를 통합하는 즉, 멀티 소스 데이터에 대한 통합 규칙을 만들 수 있다면 다양하고 유용한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 또한 통합된 규칙을 통해서 새로운 안목으로 실험을 진행할 수도 있으며, 미처 생각하지 못했던 관련 지식을 습득할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 분산된 데이터를 통합하여 멀티 소스 데이터들 간의 통합 규칙을 만들고 이의 분석 기반이 되도록 하는 방법에 대해 소개한다.
이 논문은 특별히 사이버쇼핑몰들이나 상업적인 웹사이트에서 효과적인 고객 지향적인 개별화 서비스를 지원할 수 있는 개별화 서버 구조를 제안한다. 데이터베이스를 연동하여 동적인 웹페이지를 지원하는 기존의 많은 쇼핑몰이나 상업성을 지닌 웹사이트들은 고객의 기호, 관심, 프로파일, 행동양식, 고객 히스토리등을 고려하지 않기 때문에 여전히 모든 고객에게 획일적으로 같은 내용을 제시하여 개별화된 원투원 서비스를 지원하지 못하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해서는 웹사이트를 구축하는 회사들은 제품정보, 서비스 정보 등을 고객이나 비즈니스 파트너에게 좀더 개별화되고 고객 지향적인 정보를 제공하고 고객과의 원투원 관계를 지속시키기 위하여 웹사이트 구축전략을 신중히 수립하여야 한다. 지금까지 원투원 웹사이트 개발을 위해 타겟 푸쉬, 타겟 메일, 타겟 광고등 다양한 개별화 기술이 사용되어져 왔다. 이 논문에서는 성능과 안정성을 고려한 멀티쓰레드기반이며 상거래직과 개별화 서버가 분리된 개별화 서버 구조와 고객에게 고객 지향적인 서비스를 제공하기 위해 규칙기반의 매칭기술 기법을 소개한다. 규칙 기반 매칭 기술은 매칭엔진에 의하여 다양한 개별화된 컨텐츠와 메일을 생성할 수 있다.
데이터마이닝 작업의 대표적 방법 중의 하나인 의사결정목의 자료 단편화 및 소집단 자료에 대한 경시성 문제를 보완할 수 있는 방법으로 연관규칙 알고리즘을 활용한 기술적 규칙집합을 찾는 방법을 기술한다. 이를 위해 연관규칙 발견 알고리즘의 원리를 다루고 이를 테이블 형태의 데이터베이스에 효율적으로 적용하는 방법을 기술한다. 아울러 이러한 방법은 원 연관규칙 알고리즘을 이용할 때보다 효율적 작업이 가능함을 실험 데이터에 대한 분석을 통해 살펴보았다.
여러 분야에서 다양한 목적으로 인간처럼 생각하는 시스템을 구현하고자 하는 연구가 이루어지고 있다. 인간의 뇌에서 기억을 담당하는 부분은 시각, 청각, 촉각 등의 감각 정보를 이용하여 새로 들어온 정보가 이미 기억된 정보와 같은가를 비교하여 기존 기억에 적용시키거나 새로운 정보로 기억시킨다. 기존의 모델은 ART를 사용하여 그것을 구현하고 반복 학습되지 않는 정보는 잊혀져 버리는 것과 강한 자극과 함께 입력된 정보는 반복 학습되지 않아도 잊혀지지 않는 것이었다. 그 모델을 이용할 경우 모든 감각에 대한 정보들이 전부 한 번에 처리되었기 때문에 감각별로 정보를 차등적으로 조절하여 처리하기가 곤란하였다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위해 기존의 ART를 이용한 모델에서 감각 정보를 비교하는 과정을 퍼지 규칙을 도입한 방법으로 교체하고자 한다. 우선 입력받는 감각 정보의 여러 값들을 감각 별로 그룹화 한 후 그룹별로 퍼지 규칙을 이용하여 비교한다. 기억된 정보들을 퍼지 규칙으로 하고 입력된 정보를 이용하여 각각의 규칙에 대한 결과를 낸다. 이 모델에서는 퍼지를 사용하여 기억된 정보에 대한 이해가 쉽고, 기억된 정보를 이용할 때 규칙을 조절하여 적용하는 것으로 상황에 따라 필요한 감각 정보를 알맞게 적용할 수 있을 것이다.
한국어 맞춤법 검사기는 전자화된 한국어 텍스트에 나타난 오류어를 검색하여 이를 교정할 대치어를 제시하는 시스템이다. 이때 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥의존 철자오류로 구분할 수 있다. 이중 문맥의존 철자오류는 어절(word)단위로 봤을 때는 정확하지만, 문맥을 고려하였을 때 오류가 되는 유형으로 교정 난도가 매우 높다. 문맥의존 철자오류의 교정 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보에 기반을 둔 방법으로 나뉜다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 정확도가 매우 높지만, 반대로 재현율이 매우 낮다. 본 논문에서는 본 연구진이 기존에 연구하였던 규칙을 일반화하는 방식에 추가로 조건부 확률을 이용한 통계 방식을 결합하여 정확도를 유지하면서 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다.
최근 금융권의 수익 기반이 되고 있는 수수료는 다양한 형태의 규칙을 내포하고 있으며, 복잡성이 증가하고 있어 유연하고 동적인 수수료 구조가 요구된다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서 업무 규칙(business rule)이 활용될 수 있다. 본 논문에서는 은행권의 수수료를 분석하여, 수수료 부과 기준을 업무 규칙으로 정의하고, 이를 파라미터 드리븐(parameter driven) 방식의 룰 데이터베이스(rule database)로 설계하였다. 이를 통하여 복합 수수료를 즉시 적용할 수 있는 유연한 설계로 어플리케이션 구조를 단순화 할 수 있는 업무 규칙 기반 수수료 처리 컴포넌트를 설계하였다.
본 연구는 텍스트 분석 기반 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 예외 단어 선별 작업을 제안한다. 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운 규칙 적용, 예외 규칙 적용, 일반음운 규칙 적용의 순서로 이루어진다. 이 때 예외 규칙은 예외사전을 검색하여 해당 어휘가 있을 때에만 적용하게 되는데, 예외 단어는 일정한 예외 환경에서만 나타난다. 본 시스템의 예외 사전에 있는 예외 단어는 5만여 어휘 연세사전에서 예외 환경에 해당하는 28,486개의 어휘 중, 총 2,931개의 예외 단어를 선별하였다. 본 시스템의 성능 평가는 ETRI 2,385, PBS 1,637 어절을 사용하였는데 실험 결과 각각 99.8%, 99.9%의 정확도를 보였고, 0.1% 의 오류는 예외 규칙 중에 하나인 어휘적 경음화 현상에서 나타났다. 따라서 예외 사전을 보다 정확하게 만드는 방법인, 예외 단어 선별 작업을 통해 본 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. (중략)
최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 일반적인 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 대량의 문서로부터 유용한 지식 정보를 찾기 위하여 의미적으로 연관된 전문 용어들끼리 클러스터링 하기 위한 방법을 제안하였다. 학술 논문을 대상으로 전문 용어를 추출하여 관련된 용어들끼리 클러스터를 구성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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