퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.
최근 IT 분야의 주요 기술인 빅데이터는 다양한 산업 분야로 확장되고 있으며 활용 방안에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 대부분의 인터넷 산업 분야에서 사용자 리뷰는 이용자가 상품 구매를 결정하는 데 많은 도움을 준다. 그러나 방대한 제품 리뷰에서 긍정, 부정적 의미와 도움이 되는 리뷰를 선별하는 과정은 제품 구매 결정에 있어 많은 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 기술인 LDA를 이용해 키워드를 분석 및 종합하여 사용자에게 의미 있는 정보를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 문서 토픽 추출을 위해 본 연구에서는 국내 도서 산업을 도메인으로 데이터를 크롤링하고, 빅데이터 분석을 실시한다. 이를 통해 사용자 리뷰의 토픽 및 감정단어를 바탕으로 상품에 대한 종합적인 정보를 제공함으로써 구매자에게 도움을 주고 나아가 리뷰 현황 분석을 통해 상품의 전망 또한 파악할 수 있다.
본 논문에서는 SOA(Service-Oriented Architecture)를 기반으로 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 품질 관리를 위한 오류 정제 서비스를 대상으로 데이터 제약조건 설정 시 인간 개입을 최소화하기 위한 기법을 제안한다. 단, 실세계에서 통용되는 일반적인 데이터를 모두 다루는 것은 불가능하므로 비즈니스 도메인에서 자주 사용되는 CRM(Customer Relationship Management)과 ERP(Enterprise Resource Planning) 서비스와 같이 고객 주문 정보 및 처리에 관련된 데이터를 대상으로 한다. 이를 위해, 컴포지션 되는 서비스간의 상호 작용하는 데이터를 의미적으로 확장하여 확장-엘리먼트 벡터를 생성하고 이를 기반으로 의사결정 트리(decision tree) 학습 방법을 적용하여 제약조건 설정을 자동화하기 위한 규칙 기반 시스템을 구축한다. 이 시스템을 오류정제 서비스에 삽입한 결과, 비즈니스 분야의 공개된 서비스로부터 데이터 학습을 통해 제약조건 설정을 41% 넘게 자동화 할 수 있음을 보였다.
위성항법 지상국 기술은 위성으로부터 위성항법신호를 받아 위성항법신호를 감시하고 분석하며 위성에 보정정보를 업로드하는 기술로써 위성항법 인프라 구축에 매우 중요한 기술이며 여러 응용분야에 적용할 수 있는 핵심 기술이다. 이 중 한국전자통신연구원에서 개발하고 있는 감시제어시스템은 GPS 및 갈릴레오 항법 위성으로부터 신호 감시 데이터를 수집하여 위성항법 제어센터로 제공하는 기능을 수행하는 소프트웨어 시스템이다. 이 논문에서는 위성항법 지상국의 구성과 감시제어시스템의 목적 및 형상을 소개한 다음, 감시제어시스템의 적용 알고리즘을 소개하고 감시제어시스템의 예비설계를 기술하였다. 감시제어시스템은 데이터 수집, 데이터 포맷팅 및 저장, 데이터 오차 보정, 항법해 결정, 독립 품질 감시, 시스템 운용 및 유지 등의 모듈로 구성되어 있다. 감시제어시스템의 예비설계는 유스케이스 모델, 도메인 설계, 소프트웨어 구조설계, 사용자 인터페이스 구조 설계 과정을 통하여 이루어진다. 각 단계별 설계과정은 UML(Unified Modeling Language) 표준 방식에 따라 이루어졌다. 이 연구에서 설계된 감시제어시스템은 지상국의 운용 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 상세설계의 기초자료로 이용될 것이다.
인터넷에서 멀티미디어 응용들이 증가함에 따라 서비스 품질(QoS: Quality of Service)을 보장해 줄 수 있는 여러 가지 방안이 제안되어 왔는데, 일반적으로 이들 방안은 확장성과 종단간 QoS 보장 간에 상호 모순이 발생하는 경향을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 상호 모순을 피할 수 있는 QoS 지원 방안으로서 DQSP(Dynamic QoS Support Protocol)를 제안한다. DQSP는 도메인 내에서의 자원 예약과 연결 수락 제어 메커니즘을 정의한다. DQSP는 링크 자원을 각 에지 라우터로부터의 트래픽 클래스별로 동적으로 할당하고 에지 라이투가 자신에게 할당된 링크 자원에 관한 정보를 유지하도록 한다. DQSP는 목적지로의 연결 수락 제어를 위한 QoS 신호 프로토콜이 필요 없이 에지 라우터에서 매 사용자 플로우별로 직접적으로 연결 수락 결정을 내리므로 확장성 문제 및 코어 라우터의 복잡한 기능 요구 사항 문제를 해결한다. 또한 UQSP는 에지 라우터가 트래픽 부하에 따라 자신에게 할당되어 있는 자원을 반납하거나 추가적인 자원을 제공받을 수 있도록 해 자원 오버 프로비져닝으로 인해 발생할 수 있는 비효율적인 자원 활용 문제를 해결한다. 또한 DQSP는 경로 재계산을 수행하여 라우팅을 조정해 나감으로써 효율적일 네트워크 자원 활용이 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 DQSP와 기존의 자원 할당 및 공유 방식들을 비교한 결과 DQSP가 시그널링과 상태 정보 유지를 위한 오버헤드 면에서 기존의 종단간 QoS 보장을 제공하는 구조인 IntServ에서와 같은 확장성 문제를 발생시키지 않으면서도 효율적으로 네트워크 자원을 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다.재 상용화 되어있는 Bellcore 의 S/KEY 시스템과의 비교를 수행하였다. 분석에서는 제품의 효율성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각
본 논문에서는 대규모 고속 통신망에서 분산 멀티미디어 응용을 지워하기 위한 효율적인 QoS-근거 계층적 도메인간 라우팅 방식을 제안하고 그 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. QoS-근거 라우팅 문제는 다중척도 최단거리 문제로 변형될 수 있으며 이는 NP-complete로 알려져 있다[21, 30]. 제안되는 라우팅 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단P에서 고려중인 통신망을 그래프로 변형한다. 제안된 변형 방법은 기존의 라우팅 방식에서는 완전히 무시되거나 혹은 부분적으로 고려되었던 통신망의 위상도 고려한다. 두 번째 단계에서는 응용이 요구하는 QoS를 만족하는 가용한 경로를 구축된 그래프 상에서 찾기 위하여 원시 노드를 나타내는 vertex로부터 출발하여 깊이우선방식과 비슷하게 탐색하는 경험적 알고리즘이 연결단위로 수행된다. 또한 그래프상의 각 vertex에서 edge를 방문하는 순서를 결정하기 위한 규칙을 제안한다. 이 규칙은 각 QoS 파라미터의 요구되는 QoS 수준에 대한 최소 정규화된 여유도에 근거한다. 제안된 라우팅 방식은 PNNI-형태의 계층적 라우팅 방식을 확장한 것으로 다중척도를 가지는 경로 선택을 구체적으로 언급하였다.
본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30~50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.
본 논문에서는 라우팅 도메인 내의 모든 라우터들을 대신하여 라우트 서버가 QoS 경로 결정을 담당하도록 하는 중앙 집중적인 QoS 라우팅 구조를 제안한다. 라우트 서버는 QoS 경로를 할당하고 반환 받는 작업을 통해 스스로 QoS 경로 계산에 필요한 동적인 링크 QoS 상태 정보를 파악하고 유지한다. 따라서, 제안하는 QoS 라우팅 구조에서는 동적 네트워크 상태 정보 교환으로 인한 프로토콜 오버헤드를 제거하였다. 또한, 이와 같은 방식으로 네트워크 상태 정보를 유지함으로써 정확한 네트워크 상태 정보를 이용하여 경로 계산을 수행할 수 있기 때문에 라우팅 성능 또한 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 라우트 서버의 경로 계산 오버헤드를 감소시키기 위한 경로 캐슁 스킴들을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 캐슁 스킴을 통해 라우트 서버의 오버헤드가 크게 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 기존에 제안된 다양한 분산 QoS 라우팅 스킴들과도 성능을 비교하였는데, 그 결과 제안하는 서버 기반 QoS 라우팅 스킴이 라우팅 성능을 크게 향상시킬 뿐 아니라, 라우팅 오버헤드 측면에서도 우수함을 볼 수 있었다.
프로덕트 라인 공학(Product Line Engineering, PLE)은 도메인의 멤버간에 공통적인 휘처를 핵심 자산으로 만들고, 만들어진 핵심 자산을 이용해서 어플리케이션을 개발하는 방법론이다. 따라서 PLE 방법론을 사용해서 제품을 개발하면, 개발 비용은 감소시키고 재사용성은 증가시킬 수 있다. 핵심 자산의 재사용성을 최대화 하기 위해서는, 제품 계열 공학을 위한 비즈니스 케이스 분석이 요구된다. 제품 계열 공학의 핵심 자산 영역이 지나치게 광범위하면, 핵심 자산 개발 비용은 증가하지만 재사용성은 감소할 수 있는 반면, 핵심 자산의 영역이 지나치게 좁으면 핵심 자산을 개발하는 비용은 작지만 극히 일부의 멤버만이 사용할 수 있으므로 핵심 자산의 적용성은 감소된다. 이 논문에서는 프로덕트 라인을 적용하기 위해서 도메인을 분석한 후 비즈니스 케이스를 분석하는 프로세스를 제안한다. 그리고 프로세스의 각 활동을 위한 가이드라인을 제안해서 PLE 방법을 적용해서 시스템을 개발 할 경우 최대의 이익을 획득할 수 있도록 핵심 자산의 영역을 결정하는 방법을 제안한다. PLE에서 가변성은 중요한 개념일 뿐만 아니라, 핵심 자산 개발 비용에 영향을 마친다. 따라서 이 논문에서는 비즈니스 케이스 분석을 위한 프로세스에 가변성을 상세한 수준으로 반영한다. 우리가 제안한 프레임워크를 적용하면, PLE 방법론을 적용해서 핵심 자산을 만들고 시스템을 개발할 때, 최적의 이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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