최근, 필름복원은 다양한 멀티미디어 출현과 영상보존의 중요성으로 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 블로치(blotch)는 오래된 영상에서 나타나는 대표적인 손상요인이다. 따라서 본 논문에서는 객체의 컬러특징과 방향분포 변화를 이용한 블로치 검출방법을 제안한다. 제안된 방법은 두가지 모듈로 구성 된다. 블로치의 불연속적인 특징을 이용한 SROD 검출기로 불로치의 후보지를 검출하고, 후보지로부터 블로치의 컬러와 형태 특징을 이용한 신경망으로 블로치 영역을 검출한다. 제안된 방법을 평가 하기 위해 실제 오래된 영상으로부터 실험 하였다.
최근 빅 데이터를 이용한 시스템들이 여러 분야에서 활발히 이용되기 시작하면서 대표적인 빅데이터 저장 및 처리 플랫폼인 하둡(Hadoop)의 기술적 단점을 보완할 수 있는 다양한 분산 시스템 플랫폼이 등장하고 있다. 그 중 아파치 스파크(Apache Spark)는 하둡 플랫폼의 속도저하 단점을 보완하기 위해 인 메모리 처리를 지원하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 오픈 소스 분산 데이터 처리 플랫폼이다. 하지만, 아파치 스파크의 작업은 메모리에 의존적이므로 제한된 메모리 환경에서 전체 작업 성능은 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 메모리 용량에 따른 아파치 스파크 성능 비교를 통해 아파치 스파크 동작을 위해 필요한 적정 메모리 용량을 확인한다.
최근 수년간 동아시아지역의 황사는 국가간의 오염확산이라는 측면에서 매우 중요하게 취급되어지고 있다. 대부분의 황사연구는 침적량 예측을 주로 다루고 있는데, 한반도의 경우 매우 복잡한 지형분포를 하고 있어서 침적량의 분포를 정확히 추정하는데 어려움이 있다. 이러한 침적량의 예측연구에 기초적으로 사용되는 자료가 3차원의 바람장 예측자료이다. 지금까지의 황사 및 오염물 대기확산연구에 사용되는 바람자료는 한 지점의 관측치를 그 지역의 대표치로 간주하여 사용을 하거나, 지구규모의 바람장을 내ㆍ외삽을 하여 사용한 것이다.(Kim and Shin, 1991). (중략)
국내에서 널리 쓰이고 있는 각종 농후사료에 대한 일반성분 및 Ca, P함량을 분석했고 또 비타민, 광물질, 아미노산 함량을 분석하기 위하여 46종의 사료에 대한 대표 시료를 분석했던 바 그 결과는 다음과 같다. 1. 옥수수, 밀, 소맥쇄, 미강(抽), 밀기울, 대두박(抽), 아마박(抽), 옥수수글루텐밀, 임박(抽), 채종박(抽), 호마박(抽), 골분, 어분(국산 및 외산), 패분등이 가장 수집빈도가 높았으며 대개의 경우 일반성분 분석치에 있어서는 미국 또는 일본의 그것과 큰 차이는 없었으나 분석시료 내용이 다른 경우에는 같은 사료라도 변이가 심하였다. 2. 분석치에 있어서 같은 사료라 할지라도 함량변이가 큰 것이 많았는데(말분, 소맥쇄, 맥강미강, 박류, 골분, 어분, 패분등) 이것은 수집된 샘플이 동일하지 않았고, 같은 사료라도 물리적 성상이 다르거나(말분등), 이 물의 혼입등<골분, 어분, 박류등>이 있었기 때문인 듯하다. 3. 선발된 46종 사료의 대표 샘플에 대하여 비타민, 광물질, 아미노산함량을 분석했던 결과를 보고하였으나 이것이 단 1회의 분석이었다는 점, 또는 어떤 성분은 분석이 안되었다는 점을 고려하여 장차의 보완 작업에 기대는 거는 바이다.
사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.
ABR 서비스에서 전송률 제어 방식은 크게 크래딧 방식과 전송률 기반 방식으로 구분되는데, 전송률 기반 방식의 대표적인 스위치 알고리즘인 EPRCA(Enhanced Properties RATE Control Algorithm)를 비롯하여 지금까지 제안된 전송률 기반 폭주제어방법은 대부분 스위치의 평균 큐 길이 Q 에 의한 폭주제어 방식을 사용한다. [2, 6, 8]. 폭주판단방법은 큐 임계치 방식, 부하 임계치 방식, 큐 증가 임계치 방식으로 나눌 수있다. 큐 임게치 만을 사용하는 방법이 가장 일반적이지만, 큐 길이와 큐 임계치의 비교에 따른 지연이 발생하게 된다. 본 논문에서는 큐 길이의 증감 상태를 큐 임계치와 동시에 사용하여 폭주제어를 신속히 할 수 있는 스위치 알고리즘을 제안한다.
기후 관측자료의 경우 관측, 가공, 전송 중에 오류가 발생할 수 있으며, 특히 글로벌 기후자료는 다양한 조건을 가지고 있는 자료를 수집하였기 때문에 일반적으로 해당 국가 관측자료보다 품질이 낮다. 본 연구에서는 글로벌 기후 관측자료의 품질을 개선할 수 있는 품질관리 기법을 개발하고 국내 지역에 적용해보고자 한다. 연구대상지역으로 국내 대표도시 7 곳을 선정하였으며, 글로벌 기후자료는 NCDC (National Climatic Data Center)의 일 단위 GSOD (Global Surface Summary of the Day) 자료를 수집하였다. 품질관리는 강수와 기온에 대해서 실시하였으며 과정은 크게 이상치 검사, 이상치 및 결측치 보정, 연, 월 단위 기후 자료 산정으로 구분된다. 이상치 검사는 중복성 검사, 내적일치성 검사, 기후범위 검사, 공간동질성 검사를 기반으로 구성되어 있다. 이상치 및 결측치 보정은 인접 관측소의 자료를 보간하여 수행하였으며, 보간기법은 4 방향 역거리 가중법을 활용하였다. 연, 월 단위 자료 산정은 자료의 결측률을 고려하여 일 단위 자료를 연, 월 단위 자료로 변환하는 과정이다. 이상치 검사 결과 대부분의 이상치는 기후범위와 공간동질성 검사에서 발견되는 것으로 나타났으며, 중복성 및 내적일치성 검사는 이상치 검출 효과가 적은 것으로 나타났다. 결측치 및 이상치 보간 결과 추정된 자료와 관측값 간의 상관관계가 있는 것으로 나타나 활용성이 있었다. 본 연구는 글로벌 자료의 품질관리 기법을 제시하였다는 점에서 활용성이 있으며, 향후 품질관리 기법의 검증에 관한 연구를 수행할 필요가 있다.
버스터미널 등의 가판대에서 잘 팔리는 책중 대표적인 것이 추리소설로, 예컨대 시드니 샐던과 김성종의 작품들이 특히 강세를 보인다. 여기에는 추리소설만을 펴내는 출판사들의 적극적인 마케팅이 한몫을 차지하는데, 다만 아쉬운 점은 대개의 책들이 선정적 표지와 충실치 못한 번역을 보이고 있다는 것이다.
구간검지체계를 기반으로 한 첨단교통정보제공시스템(Advanced Traveler Information Systems)은 그 기능 수행시 다음의 중요 고려사항을 지닌다. 첫째는 제공 정보의 신뢰성이며, 둘째는 정보수집비용에 관련한 수집자료수의 한계이다. 본 논문에서는 이러한 한계성 극복을 위해 보다 대표성 있는 교통정보 형태의 설정 및 통계적으로 신뢰성 있는 정보산출을 위해 요구되는 적정표본수의 결정에 대한 연구를 수행하였다. 도시고속도로(올림픽대로)와 도시간선도로(천호대로)의 실측 구간통행시간분포 분석결과 단일교차로 구간의 경우 다른 구간들의 단일봉(unimodal)의 정규분포형태와는 다른 두 개의 봉우리를 지닌 분포형태(bimodal)가 나타났다. 따라서 이러한 구간은 기존과는 다른 새로운 교통정보 형태가 필요하며, 본 논문에서는 모든 통과차량들의 평균통행시간으로 정의되는 한 개의 대표치가 아닌 신호주기에 의한 정지여부에 따라 분리되는 주행시간과 지체시간 또는 주행속도와 통행속도 개념의 세분화된 정보형태를 설정하였다. 또한 중심극한정리를 기초로 한 통계적인 표본수 결정식을 이용하여 설정된 신뢰수준 하에서의 정보산출을 위해 요구되는 적정 표본수를 산출하였다. 그 결과, 교통이 혼잡할수록 요구되는 표본수는 적어지는 것으로 나타났다. 우선 적정 표본수 만큼의 표본추출을 하고 제안된 정보산출 방법에 의해 교통정보를 산출한 후 실측치와의 오차를 비교하였다. 그 결과 산출된 교통정보는 신뢰수준 95%와 허용오차 5㎞/h를 만족하였다. 다음으로 구간검지체계를 이용하여 정보를 산출하는 타시스템 교통정보와의 오차율을 비교하였다. 그 결과, 실측치와 본 연구의 산출방법에 의한 교통정보, 로티스교통정보 및 차량번호판 인식시스템의 교통정보와의 비교 결과 제안된 교통정보형태의 타당성을 볼 수 있었다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.261-270
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2000
개념 계층(Concept Hierarchy)은 데이터베이스 분야에서 사용되는 대표적인 배경 지식(Background Knowledge)으로써, 데이터베이스에 내재되어 있는 구조적인 정보, 데이터의 분포, 영역전문가(Domain Expert)에 의해 주어지는 외부 지식 등이 반영되어 있다. 개념 계층의 특성상 부모(parent)-자식(child) 관계가 있는 두 노드가 있을 때, 한 노드의 값으로부터 다른 노드의 값을 추정할 수 있다. 이 추정된 값을 기대치라고 하고, 한 노드의 값으로부터 추정된 기대치와 실제치가 상당히 상이한 값을 보이는 노드가 있을 때, 이를 흥미롭다(interesting)라고 할 수 있다. 그러나 아직까지 개념계층상에서의 흥미로운 부분 탐색에 대한 연구가 없었으며, 흥미로움(interestingness)의 척도(measurement)에 대한 연구로서는 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등이 있다. 그러나 이런 흥미도의 척도에 관한 연구도 연관규칙에 한정되어 이루어졌으므로 개념계층상의 데이터에 적용하기 위해서는 약간의 수정 및 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성에 따른 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층상에서의 흥미도의 척도를 제안하고 흥미로운 부분을 탐색하는 방법을 기술하고자 한다. 또한 데이터마이닝의 결과인 연관규칙을 개념계층에 적용하여 연관규칙을 통해 얻어질 수 있는 기대치를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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