다양한 미생물학 연구 분야의 발전에 힘입어 유전체역학은 발전되어 왔다. 예를 들어, 대용량서열화 기술의 발전으로 미생물 유전체의 수는 급속도로 증가해 오고 있다. 이러한 풍부한 유전체 데이터는 전에는 보지 못한 보다 더 정확한 미생물종의 동정에 도움을 주는 균주종 타이핑에 새로운 기회를 제공한다. 유전체역학은 유전체에 일반적인 유전자를 찾고 표기하는 것 뿐만 아니라 항균 저항성 유전자를 찾을 수 있다. 균주종 타이핑과 항균 저항성 유전자 찾기는 각각 종을 구분하고 유전체내의 유전자 위치를 결정하는 유전체 역학의 방법들로 시간에 따른 변화가 없는 측면이다. 이에 반하여, 하나의 숙주가 어떤 숙주를 감염시켰는지 알아내기 위해서는 감염된 숙주들 사이의 시간에 따른 동적인 전염 경로를 추론해야 한다. 이렇게, 균주종 타이핑, 항균 저항성 유전자 찾기, 전염 계통수 추론을 통하여 유전체역학의 궁극적인 목표 중 하나인 미생물성 전염병을 보다 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다. 그리고, 대용량서열화 기술 중, 3세대 서열화기술 중 하나인 옥스포드 나노포어 MinION의 보다 나은 휴대성과 빠른 서열화의 성능 덕분에 유전체역학은 더 많은 발전을 거듭할 것으로 보인다. 이에, 본 연구는 항균 저항성 유전자를 찾고 전염병 경로를 추론하는 계산적인 방법에 대하여 살펴보고, 미생물 유전체역학에서 MinION이 응용된 예들에 대하여 논하였다.
방제기 분야에서 전통과 기술력이 인정받고 있는 일본 마루야마사에서 개발한 원거리 고속팬과 비교실험을 하였다. 비교 실험 결과 일본 마루야마사에서 개발한 원거리 팬은 120m 살포를 한 반면 자체 개발한 원거리 방제기 고속팬은 160m 까지 살포가 가능하였다. 지금까지 원거리 방제기는 일본에서 개발된 제품을 수입하여 국내에 보급하였으나 앞으로는 성능, 가격 및 A/S 측면에서 유리한 국산 원거리 방제기가 시장을 점유할 것으로 판단된다. 주요 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 실험은 시중에서 판매되고 있는 플라스틱컵을 사용하였다. 컵의 배치는 10m 간격으로 종방향 5개, 횡방향 18개 총 90개를 설치한 후 원거리 고속 방제기가 이동하면서 분사한 양을 보고 분포도를 작성하였다. 분무지점에서 분무방향과 수직을 이루는 거리를 5m 간격으로 고정하고, 분무량과 수평을 이루는 지점에 따른 분무량 및 관찰자 4명의 데이터를 이용하여 평균을 구했다. 방제기가 출발하면서 살포한 경우 0m의 경우와 방제기가 정지하면서 살포를 중지한 20m의 경우 살포가 잘 되지 않은 것으로 나타났다. 방제기가 출발하면서 살포한 경우 10m에서 높은 살포량을 나타냈다. 방제기가 15m 이동했을 때 20m 구간에서 가장 높은 살포를 보였다. 실험결과 방제기가 출발하면서 방제한 경우와 방제기가 포착하면서 방제를 정지한 경우를 제외하고 전 구간에서 일본 마루야마사의 방제기 보다 높은 살포량을 보였다.
컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
본 논문은 FIS(fuzzy inference system)와 신뢰도를 이용한 레이저 내비게이션의 정밀도 향상에 관한 것이다. 레이저 내비게이션은 무선 유도 장치로써 헤드가 $360^{\circ}$ 회전을 하며 벽에 부착된 반사체(reflector)를 읽어 AGV(automatic guided vehicle)의 위치를 측정하는 장치이다. 기존의 대표적인 유도 장치들의 타입은 유선 유도 방식이다. 이들은 정밀도가 매우 높고 반응속도가 빠르기 때문에 대부분의 현장에서는 이들을 채택하고 있다. 하지만, 이들 센서는 바닥 밑 1인치 안에 설치하거나 바닥에 심어야하기 때문에 설치비용은 매우 높고 유지 보수가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 레이저 내비게이션이 개발되었다. 이것은 바닥 시공 하는 것이 필요 없고 설치비용이 최소화되며 배치(layout) 변경이 쉽다. 하지만 외란에 영향을 많이 받아 데이터의 손실 손상이 크고 반응속도가 느리기 때문에 안전이 최우선인 산업현장에 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 레이저 내비게이션의 정밀도 향상에 관한 연구를 하였다. 제안된 방법은 레이저 내비게이션의 특성을 분석하여 FIS를 통해 위치측정 정밀도의 신뢰도를 계산한 후에 이를 통해 레이저 내비게이션의 정밀도를 보정하는 방법이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 직접 설계한 AGV를 이용하였으며, 레이저 내비게이션의 위치와 레이저 내비게이션의 신뢰도를 통해 보정된 위치를 제안된 방법과 비교 하였다. 실험 결과, FIS를 신뢰도로 보정한 결과가 다른 방법들에 비해 약 50% 성능이 향상됨을 확인하였다.
인스턴트메시지(Instant Message) 서비스에서 서버는 인스턴트메시지와 사용자들에 대한 다량의 프레즌스 자원을 담은 요청 메시지를 처리해야하고 등록한 프레즌스 자원에서 발생하는 다량의 통지 메시지도 처리해야 한다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따라 서버의 부하를 효율적으로 분산하여 처리 할 수 있고 확장 호처리 언어를 적용하여 사용자에게 다양한 기능을 제공 할 수 있는 새로운 다중 서버 방식을 사용한 인스턴트메시지 서비스 구조를 제안하였다. 서비스 사용자는 프레즌스 정보 및 자신이 원하는 기능을 기술한 호처리 언어 스크립트를 서버에 등록하며, 서버는 인스턴트메시지의 처리 및 프레즌스 서비스와 호처리 언어 스크립트 실행 기능을 제공한다. 이를 위하여 확장된 프레즌스 정보 데이터 구조가 제안되었고 인스턴트메시지 서비스 처리에 필요한 호처리 언어 동작 태그들이 새롭게 추가되었다. 따라서 본 시스템에서는 시스템의 확장성이 높아지고 프레즌스 서비스와 호 처리를 조합한 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있게 된다. 또 서버에 인스턴트메시지 처리 모듈을 통합하여 시스템 전체의 SIP(Session Initiation Protocol) 메시지의 발생 양을 줄여 시스템의 효율을 더욱 높일 수 있도록 하였다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였다.
기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.
최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.
본 논문에서는 새로운 해양 방사선 자동 감시 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 NaI + PVT 혼합형 검출기를 사용함으로 반응속도가 빠르고 정밀분석이 가능하다. 두 번째로 섬광체형 센서에 온도보상 알고리즘을 적용함으로서 추가적인 냉각장치가 필요 없으며 시시각각 변화하는 해양환경에 안정적인 운영이 가능하다. 세 번째로 냉각장치가 필요 없으므로 전력소비량이 적어 태양열을 활용하여 전력의 안정적인 공급이 가능하므로 해양환경 관측부이에 설치 가능하다. 네 번째로 GPS 및 무선통신을 사용하여 측정지역에 대한 정확한 위치정보와 실시간 데이터 전송기능으로 주변국 등의 원전사고 등 발생 시 즉각적인 경보대응이 가능하다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 방사선 측정범위는 세계 최고 수준인 $5{\mu}Sv/h{\sim}15mSv/h$의 범위에서 측정이 되었고, 정확도는 ${\pm}8.1%$의 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 내환경등급(방수)은 IP67을 달성하였고, $-20{\sim}50^{\circ}C$ 동작온도에서 5% 이내로 변동률이 측정되어서 안정성이 확인되었다. 진동시험 후 측정값 변화율이 10% 이내로 측정되어서, 파도에 의한 해양환경에서 진동으로 인한 측정값의 변화가 없을 것으로 확인되었다.
최근 다양한 기능을 탑재한 모바일 장치가 보급되고 개인정보를 다루는 각종 응용들이 등장하면서 사용자에 대한 인증이 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 기존의 PIN 방식과 더불어 터치스크린 상에서 입력을 하였을 때 얻을 수 있는 터치 위치데이터를 인증에 이용하는 터치 위치기반 인증방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방식은 키 패드를 이용하는 기존의 PIN 입력 방식과 동일한 인터페이스를 이용하므로 호환성을 제공하며, 기존 PIN 입력 방식의 안전성을 높이는 방법 중 하나인 행위 분석 방식에 비해 사용자 등록 단계가 간소화되어 편의성을 제공한다. 사용자 인증 실험 결과에 의하면 서로 다른 사용자가 같은 PIN 및 전화번호를 입력한다고 가정할 때 4자리, 6자리 PIN 및 11자리 전화번호에 대해 각각 8.1%, 6.2%, 8.1%의 EER을 나타내었으며, 이를 사용자마다 다른 PIN 및 전화번호를 사용하는 상황에 적용하면 매우 높은 사용자 인식 성능을 보장할 수 있다. 또한 기존 PIN 입력 방식과 동일한 크기의 패스워드(PIN) 탐색 공간을 갖도록 파라미터를 설정한 후 수행한 공격 실험에 의하면 같은 안전성을 가지는 기존의 PIN 입력 방식에 비해 제안한 방식이 매우 높은 안전성을 가짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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