흔히 대용량 텍스트 데이터의 분류를 위한 인덱싱 데이터 구조로서 계층 개념 트리가 활용된다. 본 논문은 개념 계층구조를 자동적으로 구축하기 위해 위키피디아를 이용한 일반성 랭크 기반 기법을 제안한다. 이것의 목적은 위키피디아 문서를 하나의 개념으로 정의하여 이들 간의 계층적 위상관계를 생성하는 것이다. 이를 위해 위키피디아 문서들 간의 링크 개수를 주요 인자로 하여 개념 일반성을 가늠하는 랭킹함수를 고안하였으며, 이를 활용하여 개념 간 확률적 포함관계를 산출함으로써 안정적인 개념 간 계층 구조를 생성한다. 결과적으로 계층적 관계를 담은 개념쌍은 DAG 구조로 시각화 된다. Open Directory Project 계층구조를 사용한 성능 분석을 통해 제안 기법이 기준 기법에 비해 성능이 우수하며 고품질 계층 관계를 안정적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 SVC(Scalable Video Coding) 및 MVC(Multiview Video Coding) 등의 다계층 비디오의 효율적인 적응 HTTP 스트리밍을 위한 MPEG-2 TS(Transport Stream) 헤더의 확장을 제안한다. 먼저 TS로 다중화한 SVC/MVC를 HTTP를 통하여 스트리밍 할 경우 계층별 적응 스트리밍을 지원하기 위한 기존 TS의 한계점을 분석하고, TS 헤더의 확장을 통하여 TS 레벨에서 효율적인 적응을 제공하는 시그널링 기법을 제시한다. 본 논문의 제안 기법은 TS 헤더의 private_data를 추가적으로 정의하여 스케일러빌리티 및 뷰 정보를 기술함으로써 TS 단위로 스케일러블 계층 및 뷰 간 적응 스트리밍을 제공한다.
무선 센서네트워크(WSN: Wireless Sensor Networks)의 에너지 제약과 제한된 자원 특성으로 인하여 WSN 프로토콜 설계의 주목적은 주로 에너지 효율성에 두고 있다. 본 논문에서는 네트워크 수명시간을 극대화하기 위하여 기존의 MAC 계층에서 사용되던 센서노드 동기화 패킷(SYNC)을 활용하는 교차계층 설계 기반의 에너지 인식 트리 데이터 전송 기법(EATD: Energy-Aware Tree based Delivery scheme)을 제안한다. 제안된 EATD 기법은 시뮬레이션 분석을 통해 무선 센서네트워크환경에서 기존의 MAC과 라우팅 프로토콜기반의 데이터 전송 방식 보다 에너지 절감 및 데이터 전송지연 개선효과가 있다는 것을 확인하였다.
본 논문은 계층 구조적이고 모듈화 된 모델링 및 시뮬레이션 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링과 사이버 공격에 대한 시뮬레이션 기법의 연구를 주목적으로 한다. 단순한 네트워크 모델에서의 원인-결과 모델을 대상으로 시뮬레이션 하는 기존의 접근방법과는 달리, 복잡한 네트워크 보안 모델과 모델 기반의 사이버 공격에 대한 시뮬레이션 기법은 아직까지 시도된 바가 없는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 첫째, System Entity Structure/Model Base(SES/MB)을 통하여 계층 구조적, 모듈화, 객체지향적 설계를 하였고 둘째, 해킹 행위의 상세분석을 위해 취약성을 고려한 명령어 수준의 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안하였다. 마지막으로, 사이버 공격 시나리오를 이용한 사례연구를 통하여 타당성을 검증하였다.
본 논문은 지식경영의 기술적 기반을 확보하고 숨어있던 지식을 명시화하여 공유하는 데 성과를 거두고 있는 지식경영 선도기업들이 지식경영 활동을 업무 성과와 직결시키기 위해 시도하고 있는 활동들에 주목한다. 지식경영이 업무와 별개로 이루어지는 것이 아니라 업무 프로세스와 통합되기 위해 필요한 요인들을 탐색하기 위해 우선 현장 전문가들을 대상으로 조사를 실시하였고, 그 결과를 반영한 설문지를 바탕으로 지식경영 사용자들을 대상으로 조사를 실시한 후 확인적 요인분석 기법을 활용하여 각 요인들의 타당성을 검증하였다.
최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GHSOM을 이용한 계층적 신경망 군집화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비리 군집의 개수를 정해줄 필요가 없고, 다양한 레벨의 군집들을 얻을 수 있는 계층적 군집화를 이루어낸다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경망 GHSOM의 구조와 특성에 대해 간략히 살펴보고 시스템 처리과정에 대해 설명한다.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 판별하기 위한 전 단계로 추출되는 군집화된 세그먼트들 중에서, 곤충 발자국의 패턴을 분석하는 데에 부적합한 세그먼트들을 제거하기 위한 계층적 최근접 검색 기법을 제안한다. 발자국 형태와 거의 구별되지 않는 비정형적인 노이즈는 발자국과 서로 구별되는 특징을 규명하기 전까지는 영상처리 전 단계에서 완전히 제거될 수 없어 군집화 기법에 의해 추출된 세그먼트에도 이러한 노이즈를 내포하게 된다. 따라서 모든 세그먼트의 적합성을 평가하여, 노이즈 정보로 인해 타당성이 부족한 세그먼트를 제거함으로써 다음 단계에 수행되는 세그먼트들에 대한 곤충 발자국 패턴의 특징값 추출 성능이 향상될 수 있다.
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 프로토콜 성능 극대화를 위해서 비동기식 MAC과 라우팅 교차 계층 방식의 향상된 위치 기반 데이터 전송 (Enhanced Geographic Forwarding; EGF) 기법을 제안한다. EGF 기법은 기존의 일반적인 위치 기반 전송 알고리즘과 달리 주기적인 이웃 노드들의 위치 정보 등을 이용하지 않고, 오직 소스와 목적지 노드의 위치 정보와 에너지 비용 정보만을 이용한 최적의 back-off 매핑 메커니즘을 사용하여 데이터를 전송한다. 또한 효율적인 MAC과 라우팅의 교차 계층 방식으로 오버헤드를 최소화하고 데이터 전달 성능을 최적화 하였다. 성능 분석 결과 패킷 전송 성공률, 저전력성 및 데이터 전송 지연에 대해서 향상된 성능을 확인하였다.
물부족 철상은 심자한 사회적 문제로 대두되고 있으며, 이를 대처하기 위한 방안으로 지표수-지하수 연계 이용에 대한 연구가 진행되고 있다. 지표수와 지하수를 연계이용 하는 방안 중 강변여과수는 강변에 분포되어 있는 충적층에 강물을 통과시켜 취수하는 것으로 수질과 수량을 동시에 해결할 수 있다고 알려져 있다. 최적의 강변여과수 취수지점을 선정하기 위한 첫 단계로 어느 지역이 적합한 지 그 여부를 판단할 필요가 있으며, 경우에 따라서는 복수 지역의 우선 순위를 결정하는 것이 요구될 때도 있다. 본 연구에서는 강변여과수 개발지역 적지분석을 위해 복잡한 의사결정 문제를 계층적으로 나누어 분석하는 기법인 계층분석과정(AHP)을 이용하였고, 분석에 필요한 의사결정인자를 도출하였다. 그리고 각 인자의 상대적 중요도를 정량화 한 후, 이를 바탕으로 강변여과수 개발을 위한 적지를 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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