지오펜스는 실세계 지리에서 구획된 가상의 반경으로, 필요에 의해 그때마다 생성될 수도 있거나 사전에 특정 영역을 지오펜스로 지정할 수도 있다. 기존의 지오펜스 애플리케이션들은 구글 지도 또는 웹 기반 지도를 바탕으로 사용자 정의에 의해 경도와 위도로 직접 지정한다. 그러나 대부분의 지오펜스 애플리케이션들은 실내외 동시 지원 및 3차원 공간에 대한 지오펜스를 지원하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 지오펜스를 위해 실내외 위치 식별 메커니즘을 제안하고, 이를 스마트폰에 적용하여 3차원 지오펜스를 구현한다. 제안된 위치 식별 메커니즘은 위치 식별을 위해 다양한 유무선 네트워크를 사용하는 것이 아니라 단지 GPS와 WiFi 환경만으로 3차원 지오펜스에서 실내인지 실외인지 식별하고, 더불어 건물의 실내에서는 몇 층에 있는가를 식별한다. 향후에는 3차원 지오펜스가 사물인터넷(IoT) 환경에서의 애플리케이션 개발에 필수적인 요소 기술이 될 것이다.
대용량의 텍스트 문서가 매일 만들어지는 빅데이터 환경에서 제목은 문서의 핵심 아이디어를 빠르게 집어내는데 매우 중요한 단서가 된다. 그러나 블로그 기사나 소셜 미디어 메시지와 같은 많은 종류의 문서들은 제목을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 주의집중 및 복사 작용을 가진 sequence-to-sequence 순환신경망을 사용한 제목 생성 모델을 제안한다. 제안 모델은 양방향 GRU(Gated Recurrent Unit) 네트워크에 기반 하여 입력 문장을 인코딩(encoding)하고, 입력 문장에서 자동 선별된 키워드와 함께 인코딩된 문장을 디코딩함으로써 제목 단어들을 생성한다. 93,631문서의 학습 데이터와 500문서의 평가 데이터를 가진 실험에서 주의집중 작용방법이 복사 작용방법보다 높은 어휘 일치율(ROUGE-1: 0.1935, ROUGE-2: 0.0364, ROUGE-L: 0.1555)을 보였고 사람이 정성평가한 지표는 복사 작용방법이 높은 성능을 보였다.
아웃소싱 데이터베이스란 데이터 관리 및 질의 처리 등의 계산량이 많은 작업을 제 3자 서버에 위탁하는 것이다. 이를 통해 데이터 소유자는 비싼 인프라를 구축하지 않고 빅데이터를 관리할 수 있으며 여러 사용자로부터 받는 질의들을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 보안 위협이 항상 존재하는 네트워크의 특성상 제 3자 서버를 완전히 신뢰하기 어렵고, 그 서버가 처리한 결과도 신뢰하기 어렵다. 이처럼 신뢰할 수 없는 서버가 처리한 질의 결과가 정확한지 확인하는 것을 질의 인증이라고 하며 구간 질의, kNN 질의, 함수 질의 등 다양한 질의에 대한 인증 기법들이 연구되었다. 하지만 빅데이터 분석에 있어 활용도가 높은 집계 질의에 대한 깊이 있는 질의 인증 연구는 이루어지지 않았으며 기존 연구는 고차원이거나 서로 다른 값이 많은 데이터에 대해 비효율적이다. 본 연구에서는 집계 질의 인증을 위한 자료구조를 제안하고 이를 활용한 효율적인 증거 생성 방법과 증명 방법을 제안한다. 그리고 데이터의 상이 값 수, 레코드 개수, 차원 크기 등을 변경하며 진행한 실험 결과를 통해 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.
암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.
정보의 이용과 보존에 따른 시간적, 공간적 한계를 극복하기 위해서 컴퓨터와 네트워크 기술을 기반으로 하는 전자도서관에 대한 국가적인 관심과 지원이 더욱 증대되고 있다. 전자도서관의 궁극적 목적인 정보의 자유로운 유통과 관리를 위한 전자문헌형식과 이에 대한 표준화는 오늘날 중요한 논점으로서 부각되고 있다. 현재, 디지털 정보를 담을 수 있는 다양한 전자문헌개발을 위한 도구들이 있으며, 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나, 단지 특정한 전자문헌개발도구만이 전자도서관을 구축하기 위한 도구로서 기능적인 측면에서나 전자문헌의 제작에 있어서 절대적인 우위성을 갖고 있지는 못하다. 즉, 개개의 도구들은 전자문헌의 형식과 기능 및 정보량에 따른 검색의 효율성에 따라서 상대적인 장, 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 향후의 전자도서관에서 전자문헌이 갖추어야 할 기본조건들과 전자문헌의 개발을 위한 도구로서 사용되어질 대표적인 전자문헌개발도구인 SGML, HTML과 PDF에 의한 전자문헌의 제작 방법과 특징들을 살펴보고, 각각의 상대적인 장, 단점을 비교, 분석함으로써 미래의 전자도서관에서의 자료유형에 따라 적응될 수 있는 적절한 전자문헌개발도구를 제안하였다.
현재 우리나라의 제조업은 세계적인 경제위기에서 많은 문제에 직면하고 있다. 이러한 난항을 타개하는 방법으로 제조기술과 S/W 기술을 융합하여 고객의 트렌드를 적시에 정확히 분석하여 제조에 반영함으로써 제품의 가치상승을 극대화하고 고품질의 제품을 신속하게 개발하여 출시하는 것을 중시하고 있다. 이에 본 논문에서는 사춘기 여고생들의 기능성 화장품의 신상품 개발과 성능 향상을 위한 효율적인 정보의 분석과 생산 정책을 위한 SNS 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 여고생들의 기능성 화장품에 관한 SNS 내용을 분석하기 위한 효율적 알고리즘과 방법론을 제안하여 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 여고생들의 기능성 화장품에 대한 기호 상태를 파악하여, 그 분석 결과를 제품의 개발 및 생산에 반영하기 위한 비주얼 방법론을 함께 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 시스템은 단지 화장품에 대한 분석뿐만 아니라 이와 비슷한 소비자의 기호가 빠르게 변화하는 제조업 분야에서 다양하게 응용이 가능하다.
가스 작업의 안전 관리 문제는 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하는 방향으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내.외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색할 예정이다. 이를 위해 문헌조사와 현장 조사, 전문가 자문 등의 연구 방법을 통하여 작업자 특성, 작업 특성, 작업장 특성 등을 연구하여 사용자 요구사항을 도출하였다. 이를 요약하면 1) 명확한 콘텐츠의 배열, 2) 가독성 높은 디자인, 3) 낮은 Death의 설계, 4) 사용자 용이성의 확보, 5) 모바일 기기 작동이 불가한 작업 구간에서의 효율적인 정보 송신 방안. 6) 작업 오류가 높은 구간에서의 알림 기능 활성화, 7) 작업시 필요한 안전 점검 사항의 빠른 양방향 송수신, 8) 사고 발생 시 작업자에게 상황을 바로 안내할 수 있는 이미지와 콘텐츠 선별, 9) 작업자 위치 지역의 위험도 알림 기능 등이라 할 수 있다. 이에 기초하여 사용자 용이성을 확보할 수 있는 가스작업 안전 앱의 기초 설계 방향을 제안하였다.
문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.
연료전지 GDL 내의 물질전달에 관한 연구를 위하여 실제 GDL 을 고해상도 3 차원 스캐닝 장비를 활용하여 GDL의 다공 구조를 실측하였다. 측정된 Data의 노이즈를 제거하고 GDL의 Carbon-fiber 구조를 전산해석이 가능한 모델로 자동적으로 형성하는 알고리즘을 개발하였으며, 이 모델을 활용하여 스택 체결 시 압축에 의한 GDL 구조 변형을 예측하고, Carbon-fiber의 정렬 방향에 따른 변형 특성을 파악하였다. 또한, CFD 기법 중 하나인 VOF 모델과 Pore-network 모델을 이용하여 GDL 내부의 물거동 및 반응기체의 물질거동을 예측하였다. 마지막으로 상사실험을 통하여 해석 결과에 대한 검증을 실시하였다. 이를 통하여 실제 체결에 의하여 압축 변형된 GDL 내에서의 물질거동을 좀 더 정확히 예측할 수 있는 방법을 마련하고, GDL 체결 방향 및 최적 MPL 두께 선정 등의 실제 설계에 활용할 수 있었다.
본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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