최근 들어 실시간 원격 ECG모니터링 시스템에 대한 수요가 늘어가고 있으며 가입자의 증가와 더불어 실시간 모니터링 시스템의 자동화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 비정상적인 ECG 비트의 자동검출은 이러한 실시간 원격 ECG모니터링 시스템의 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 필요한 요소기술이다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 QRS 폭(width)과 RR interval의 패턴을 이용한 효율적인 비정상적 ECG 비트 자동검출알고리듬을 제안하였다. 기존에는 주로 ECG 비트의 상세한 분류에 대해서 많은 연구가 이루어졌으나 이러한 방법들은 분류 오류가 많고 주변 환경이 변화함에 따라서 분류성능의 변동성이 심하다는 단점이 있었다. 또한 정확한 ECG 비트 분류를 위해서는 충분한 양의 훈련데이터를 필요로 하며 특히 분류시에 많은 계산량을 필요로 한다는 문제점도 있었다. 그러나 자동화된 원격 ECG모니터링 시스템을 위해서는 ECG 비트의 세세한 분류 보다는 비트의 정상여부판단이 더 중요하다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 ECG 신호의 비정상적인 비트중에서도 가장 빈번이 발생하는 VEBs(Ventricular ectopic beats) 비트의 검출을 시도하였고 제안된 알고리듬을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 적용한 결과 만족스러운 VEBs 바트 검출성능을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 정선 아우라지 유적에서 출토된 신석기시대 및 청동기시대 토기 총 11점을 대상으로 재료학적 특성을 연구하였다. 불석결과, 청동기시대 조기 토기의 염기성 및 산성 성분은 신석기시대 토기와 청동기시대 전기 토기의 중간 영역에서 분포하였지만, 각 제작시기에 따른 큰 차이는 확인되지 않았다. 이미 연구되었던 강원지역 출토 토기와 비교해본 결과, 정선 아우라지 출토 토기는 영동지역 출토 토기보다 산성 성분이 적은 경향성을 보였으며, 염기성 성분은 출토유적에 따라 차이가 있었다. 희토류 원소 분포 패턴에서는 분석대상 토기 모두 유사한 패턴 결과를 나타내어 태토원료의 모암이 동일기원임을 확인하였으며, 기 연구되었던 타 유적 토기 태토와의 비교를 통하여 정선 아우라지 출토 토기 태토의 특성을 확인하였다. 미세구조 불석결과 분석대상 토기는 대체로 점토입자 및 공극의 분포가 불규칙하며, 기질이 느슨하여 치밀한 소성이 이루어지지 못했다. 신석기시대 토기에서는 부정형 공극이 많이 확인되었으며, 점토기질과 함께 장석을 포함한 알루미노 규산염의 배열이 관찰된 반면, 청동기시대 전기 토기의 공극은 미정질 입자와 입방체 결정 등으로 채워진 부분이 다수 확인되었다. 정선 아우라지 출토 토기 태토의 주된 광물상은 제작시기와는 별개로 각 토기의 특성에 따른 광물 조성이 검출되기도 했지만, 전체적으로 유사한 조성을 나타내었다. 따라서 토기의 소성온도에는 큰 차이가 없었던 것으로 확인되며, 약 750~850℃ 범위에서 저온소성된 것으로 추정된다.
본 연구는 시각장애인의 감성적 특성을 밝혀 향후 웹 접근성 지침에 반영하기 위해 진행된 기초연구로, 통일한 청각적 자극에 대한 시각장애인과 일반인의 감성 반응을 비교하고 그 차이점을 알아보고자 진행되었다. 이러한 목적을 위하여 본 연구에서는 음악(Representation Sound)과 음향효과(Abstraction Sound)를 이용한 15개의 청각 자극과 긍정 및 부정 감성어휘를 이용한 11개의 감성평가 척도를 선정하여 웹 설문 시스템을 제작하였으며, 이를 활용하여 31명의 시각장애인과 53명의 일반인을 대상으로 준비된 청각 자극에 대한 감성 반응을 측정하였다. 예외적인 경우가 있기는 하지만 설문의 결과는 대부분의 경우에서 두 집단 간의 감성반응패턴이 일치하는 것으로 나타나, 장애인의 감성욕구가 일반인과 크게 다르지 않음을 보여주고 있다. 이러한 결과는 디자인에서 사용자의 감성을 중요시 하는 것과 마찬가지로 웹 접근성에 대한 연구에서 장애인의 감성적 욕구가 중요시 되어야 함을 보여주고 있는 것이다.
미구엘 시카트(M. sicart)는 불쾌한 게임 디자인이 디자이너와 플레이어간의 상호작용을 발생시키며 이를 통해 게임이 예술의 영역에서 해석될 수 있음을 시사 하였다. 본 논문에서는 이 불쾌한 게임디자인을 고프먼의 프레임 이론에 바탕하여 재해석한다. 보편적인 게임학이 추구하는 '사용자 중심'적 게임 디자인은 게임의 플레임에 몰입하여 사용자 경험과 게임의 프레임에 일치감을 더하는 긍정적 다운키잉(Positive Down-keying)을 추구한다고 볼 수 있다. 반면에 불쾌한 게임 디자인은 게임의 프레임에 대한 플레이어의 관점에 '혼란함'을 주어 게임에 대한 반성적 관점을 가질 수 있도록 해준다. 예술의 영역에서 게임을 해석하기 위한 방편에서 불쾌한 게임 디자인을 정의했던 시카트 이론은 불쾌한 게임 디자인과 전형적인 게임 디자인을 나눠서 보지만 플레임 분석을 통한 불쾌한 게임 디자인은 게임 플레이에 대한 플레이어의 반성적 시각을 환기시키는 장치 혹은 테크닉으로 기존의 게임디자인과 관계할 수 있음을 알려주고 있다.
SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.
연속주조 프로세스는 고온의 액체 용강을 고체 금속으로 만드는 프로세스로서, 스트랜드 구동롤의 역할은 운전자가 설정한 주조 속도 제어 패턴에 따라 정확하게 주편을 인발하는 것이다. 기존의 스트랜드 구동롤의 제어는 주조 속도만을 제어하였으나 전동기 드라이버 세팅의 부정확성 및 변동, 연속적인 주조에 의한 구동롤의 마모 및 변형에 의한 롤 직경의 변경, 주조 중 주편 벌징량의 변동 등의 요인에 의해 주조 중 주편을 인발하는 데 소요되는 전체 인발력이 각 구동롤에 적절하게 분배되지 않아 주편 코너부에 수평 크랙을 발생시켜 주조 속도를 증가하는데 있어서 결정적인 장애요인이었다. 본 논문에서는 스트랜드 구동롤에 인가되는 인발력 분포와 주편 품질과의 상관 관계를 도출하고 주조 중에 연속적으로 인발력을 분배할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인발력 분배 알고리즘은 각 구동롤 전동기의 절대적인 토크를 제어하는 것이 아니라, 상위제어기에서 결정한 인발력 분배 비율에 따라 각 구동롤 전동기의 토크분 전류를 상호 비교하여 속도 설정치를 조정함으로써 이루어진다. 그리고 인발력 분배 알고리즘의 동작 확인을 위해 광양제척소 1연주공장 4연주기에 적용하여 양호한 결과를 확인하였다.
선체구조는 기본적으로 판부재의 조합으로 이루어져 있으며, 이러한 판부재는 하중분담 능력에 따라서 전체적인 구조의 강도에 른 영향을 미치게 된다. 또한 각 구조적인 판부재는 개별적으로 거동하는 것이 아니라 전체적인 구조와 연속적으로 작용하게 된다. 선박구조물은 강구조물과 해양구조물에서와는 달리 고정도의 부정정 구조물로 구성되어 있으며 이러한 구조물의 거동을 정확하게 규명하기 위해서는 복잡하게 구성되어 있는 선체판넬 구조를 단순화시켜서 해석에 적용하여야 한다. 본 연구에서는 선체판넬구조의 모델링영역에 따른 최종강도 거동의 차이를 분석하여, 가장 합리적인 모델링영역을 도출하고자 한다. 사용된 해석모델은 실제 상선의 이중저구조에서 사용되는 판넬에서 채택하였으며, 유한요소해석 모델링 시 3가지 서로 다른 해석영역을 제시하여 적요하였다. 본 연구의 목적은 일축압축하중이 작용하는 보강판넬구조에서 서로 다른 모델링영역을 갖는 보강판에서의 최종강도 거동을 분석하여 최적의 해석모델링 영역을 찾는 것이다.
급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 기존 구매자들의 상품평들은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 사용자가 작성한 상품평은 하나의 상품에 대해 실제 사용자의 좋고 나쁨에 대한 감정을 표현한 결과로, 개개인에 따라 긍정 또는 부정적인 의견으로 나눠진다. 상품평 중에서 소비자가 원하는 정보를 얻기 위해서는 이들을 일일이 수작업으로 확인해야하지만, 온라인 쇼핑몰에 상품평이 대용량으로 축적된 환경에서 이러한 작업은 비효율적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여 제품 사용자의 주관적 의견을 자동으로 분류할 수 있는 감성분석 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 온라인 쇼핑몰에 등록된 개별 상품평을 대상으로 긍정 및 부정 의견으로 판단하여 요약된 결과를 제공하는 기능을 한다. 본 논문에서는 또한 제안된 알고리즘을 바탕으로 개발된 상품평 자동분석 시스템을 소개하고, 알고리즘의 효율성을 검증하기 위한 실험결과도 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.411-425
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2013
데이터마이닝이란 대용량의 자료로부터 의미있는 패턴과 규칙을 찾기 위해서 자동화되거나 반자 동화된 도구를 이용하여 데이터를 탐색하고 분석하는 과정이다. 이러한 데이터마이닝 기법을 통해 정보의 연관성을 파악함으로써 가치 있는 정보를 만들어 합리적인 의사 결정이 가능하게 된다. 금융분야에서도 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 서비스 품질개선, 부정행위 적발 등에 데이터마이닝 기법이 다양하게 사용되고 있다. 금융거래에서 대출의 중요도와 필요성이 시간이 지날수록 점점 높아지고 있으나, 대출을 이용하는 사람과 대출건수가 증가할수록 부실대출의 위험이 함께 증가하기 때문에 대출을 해주는 여신기관의 손실을 막기 위해서는 대출여부를 정확하게 예측할 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 국내 A 여신기관의 실제 데이터를 사용하여 대출심사에 관한 연구를 진행하였으며, 모형 구축에 있어서 안정적이고 정확한 예측을 보이는 모형을 찾기 위하여 원 데이터에서의 샘플 정제와 여러가지 모형, 데이터마이닝 기법 등을 사용하여 다양한 모형을 구축하고 비교, 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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