본 연구에서는 경기도 포천군 일대의 지하수 부존특성 가능지역을 공간적으로 예측하기 위하여 GIS 기반으로 Weight of Evidence(WofE) 기법을 적용하였다. 기본 자료로는 지하수 산출 특성분석과 관련된 수문지질학적 인자인 지표피복, 지형, 지질 등의 자료를 GIS 정보로 입력하였다. 그리고, 베이지안 확률 분석기법(Bayesian Method)에 기반하여 기본자료와 함께 선구조, 암상, 수계밀도, 식생, 토양, 토지이용현황등과 같이 산출성에 영향을 주는 인자들에 대하여 지하수 부존가능 지수와 사전/사후확률을 구하였다. 이들 자료에 대해 다시 WofE 기법을 적용하여, 각 인자들의 W+, W- 가중 값들을 계산하였다. 또한 이러한 결과의 차이 값으로 공간적인 상관관계를 구하여 지하수 산출특성의 예측가능도를 작성하고자 하였다. 본 연구에 적용한 방법은 잠재된 지하수 부존 지역과 주변 지역의 공간적 분포를 파악하는 데 유용한 것으로 생각된다.
본 연구에서는 저자에 의해 유도된 바 있는 베이지안 업데이트 모델을 초음파 센서를 갖는 실제 로봇에 주입하여 실험하였다. 초음파센서는 비교적 큰 빔(beam)구 경 때문에 단독의 측정치로도 넓은 영역을 감지하는데는 효율적이다. 그러나 실제상 황에서는 거울효과(specular reflection effect)라는 매우 심각한 문제점을 갖고 있으 며, 이는 지도의 질을 매우 저하시킨다. 이 효과를 상당히 줄일 수 있는, 단순하면 서도 실질적인 방법이 제안된다. 또한 본 논문에서는 이동로봇의 실시간 장애물 회 피를 위한 새로운 방법이 소개된다. 이 방법은 로봇의 현재 위치와, 점령영역과 비 점령 여역 사이의 경계선과 목표지점의 교차점까지의 거리를 이용하며, 점들이 실제 상황에서의 실험을 통해 입증된다.
Dynamic Positioning System(DPS)은 동력, DP control 장치, DP 컴퓨터, 위치참조시스템(PRS), 센서, thruster 시스템 및 DP 운용자(DPO) 7가지로 구성되어 있다. DP 선박은 이들 구성요소들에 문제가 발생하면 그 기능을 상실할 수 있는데 이러한 DP 선박의 위치손실사고(Loss of Position, LOP)는 선주가 자발적으로 매년 IMCA에 보고하고 있다. 본 연구에서는 2001~2010년까지 10년 동안 IMCA 보고된 DP 선박 관련사고 612건에 대한 분석을 바탕으로 DPS의 7가지 구성요소와 관련된 사고 원인을 파악하고 이들 중 높은 비율을 차지하는 요인의 정성적, 정량적 분석을 통한 DP 선박의 안전운항 방안을 모색하고자 한다. 10년 평균 가장 높은 비율을 차지한 DPS 사고원인 요소는 PRS였다. 이를 전문가들의 브레인스토밍을 통해 작성된 flowchart를 바탕으로 베이지안 네트워크 분석을 시행한 결과 PRS 각 요소별 조건부 확률을 확인할 수 있었다. DP 선박의 drive off를 발생시키는데 주요한 영향을 미치는 것은 DGPS, microwave radar 및 HPR 이었고 DGPS에 주요한 영향을 미치는 에러 요인은 signal blocked, electric components failure, relative mode error 및 signal weak or fail이라는 것도 확인할 수 있었다.
웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.
최근 기후변화 기온상승 따른 폭염의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 정부가 채택한 기후변화 재해취약성분석에 따른 폭염 재해취약성분석과 최근 IPCC에서 강조하고 있는 재해평가 방법인 리스크 평가라는 두 가지의 폭염재해 평가를 부산광역시 폭염을 대상으로 평가과정과 평가결과를 비교하고 시사점을 도출하고자하였다. 기후변화 재해취약성분석은 정부에서 마련한 매뉴얼과 가이드라인을 기반으로 평가하고 있다. 리스크 평가는 재해발생가능성과 그 영향의 곱으로 평가될 수 있으며, 재해발생가능성을 산출함에 있어서 사전 정보를 활용하여 사후확률을 추론하는 베이지안 추정법을 기반으로 한 마르코브체인 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 평가하고 있다. 분석 결과 부산광역시를 대상으로 한 두 가지 평가 결과는 폭염 취약 지역의 공간분포에서 다소 차이가 발생하였다. 기후변화에 따른 재해 취약 지역을 적절하게 평가하기 위해서는 기후변화 재해취약성분석과 리스크 평가의 분석 과정 및 결과를 살펴보고 각각의 방법론에 대한 고려와 그에 맞는 대응을 마련해야하며, 이를 통해 장기적인 폭염 대응 방안을 마련할 수 있을 것으로 사료된다.
아이징(Ising)모델화 된 이진 탁본영상을 유연한 선부합 ICM(Iterated conditional modes) 방식으로 영상복원하는 새로운 기법을 제시한다. 기본적으로 탁본영상은 획 구성상 정보 영역과 배경 영역의 두 극단으로 나누어져야 한다. 종래의 ICM적 접근이 부분적 사각구도(四角構圖)의 점처리에 근거하였음에 비해 본 연구의 주된 아이디어는 선처리이다. 기하학적 구조를 구하기 위해 현재고려중인 화소의 배열 위치를 중심으로 다수의 선형부합함수들을 발생시킨다. 부합함수들의 경사도와 크기들의 집합에 베이즈적 판별 논리를 적용하여 현재고려중인 화소의 영역을 판단한다. 영역판별 결과는 이진 색도이다. 이 경우 매 단계별 영역귀속 판단은 영역 안과 밖에서의 차별된 추적 양상에 관한 확률적 반복성에 의존한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 이진 탁본영상에 대하여 본 알고리즘의 효과를 확인하였다.
본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 웹 2.0의 영향으로 태깅을 지원하는 인터넷 서비스들이 많아졌다. 태깅의 원래 목적은 컨텐츠를 분류하고 재검색을 용이하게 하는 것이지만, 컨텐츠에 태깅되어 있는 태그들을 분석하여 컨텐츠의 특성을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 증가함에 따라 이러한 컨텐츠들의 효과적인 추천을 위해, 여러 사용자들에 의해 협업적으로 태깅된 정보를 이용한 여과 기법을 제시한다. 제안하는 방법은 사용자가 태깅한 정보들을 바탕으로 사용자의 관심을 파악하는 부분과 파악된 관심에 맞는 컨텐츠를 선별하는 부분으로 나뉘어진다. 사용자의 관심을 파악하는 부분은 사용자가 태깅한 정보들을 협업적 여과를 이용하고, 컨텐츠 선별은 확률적인 방법인 나이브 베이지안 분류자를 이용한다. 이를 통해 협업적 여과 방법의 문제점인 희박성 문제(sparsity problem)와 초기 사용자 문제(cold-start user probleam) 대해 기존의 방법들과 비교하여 그 효과를 보인다.
다수의 인식기를 결합하여 베이지안 결정 이론 하에서 클래스 분별력을 높이려면, 훈련 데이터 샘플로부터 얻은 클래스 변수와 결정 변수들로 구성된 조건부 엔트로피에 의해서 한정되는 베이스 에러율의 상위 경계를 최소화해야 한다. Wang과 Wong은 베이스 에러율의 상위 경계를 최소화하기 위하여 클래스 변수와 다수의 특징 패턴 변수들로 구성된 고차 확률 분포를 트리 의존관계로 근사하는 1차 근사 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 이러한 베이스 에러율의 상위 경계 최소화에 기반한 기존의 1차 트리 의존관계 근사 방법을 확장하여 고차 의존관계까지 고려할 수 있는 확장된 곱 고차 근사 방법을 제안한다. 제안된 근사 방법을 CENPARMI의 무제약 필기 숫자를 인식하는 다수의 숫자 인식기 결합 방법에 적용하여 인식 실험을 하였으며, 이 방법에 의해서 보다 높은 인식율을 얻게 되었다.
모바일 환경이 보편화됨에 따라 사용자의 상황을 인식하고 관련된 각종 컨텍스트를 공유하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 컨텍스트 공유는 사용자의 의사소통을 보다 풍부하게 할 뿐만 아니라 사회적 관계를 원만하게 유지하도록 도와준다. 최근 각종 메신저나 모바일 어플리케이션에는 간단한 수준의 사용자 컨텍스트 공유가 적용되고 있으나 사용자 환경이 복잡해짐에 따라 더욱 다양한 컨텍스트의 인식과 공유가 요구된다. 본 논문에서는 다양한 센서 정보를 수집하여 사용자의 대표적 컨텍스트인 감정, 스트레스, 행동을 동적 확률 모델을 이용하여 인식하고 메신저에 연동하여 컨텍스트 정보를 공유하는 상황인지 메신저를 개발한다. 다양한 컨텍스트를 인식하기 위한 다중모델을 효과적으로 구성하고 아이콘 방식으로 컨텍스트를 표시한다. 개발한 시스템을 사용자 시나리오를 바탕으로 평가하여 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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