컴퓨터 게임 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경 표현의 기반이 되는 지형 렌더링 기술은 매우 중요하다. 최근 LIDAR와 같은 3D 스캐닝 기술은 보다 정밀하고 정확한 지형 데이터를 제공한다. 하지만, 실시간 렌더링을 위해 사용되는 대부분의 방법들이 DEM이나 DTED와 같은 정규격자(uniform grid) 데이터에 최적화 되어 있기 때문에, LIDAR 데이터와 같은 비정규 데이터에는 적합하지 않다. 또한 방대한 LIDAR 데이터는 일반 PC에서 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 대용량 비정규 데이터에서의 빠르고 효율적인 렌더링 방법을 제안한다. 샘플 데이터의 공간적 분포에 따라 정규격자를 생성하고, 이 격자에 맞도록 LIDAR 데이터를 재샘플링(resampling)하여 DTED와 같은 형태로 변환한다. 기하 재구성된 데이터에 연속적인 상세단계(CLOD)기반의 쿼드트리 알고리듬을 적용하여 지형을 효율적으로 렌더링한다.
최근 정규직과 비정규직 간의 고용형태 차이에 관한 연구, 특히 임금격차에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 기존 연구에서 고용형태별 임금격차를 추정하기 위해 선형회귀 방법 등을 활용할 때 발생할 수 있는 추정의 문제점을 해결하기 위한 대안으로 데이터 매칭(matching)이라는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 비정규직 근로자와 동일한 특성을 지닌 것으로 보이는 정규직 근로자를 매치하여 양자의 임금격차를 분석한 결과, 정규직과 비정규직의 임금 차이는 거의 존재하지 않음을 알 수 있다.
수치지형모텔의 데이타 구조로는 정규격자망 및 비정규삼각망 데이타구조가 널리 이용되고 있다. 정규격자망은 그 구조가 단순하고 간단한 반면에 지형 특성을 잘 반영하지 못하며 많은 데이타 용량을 요한다. 이와는 반대로 비정규삼각망 데이타 구조는 그 구축 방법이 어렵지만 지형 특성을 잘 살릴 수 있으며 적은 양의 데이타로 그의 응용분야에 적합한 정확도를 얻을 수 있다. 본 연구는 Delaunay triangulation에 바탕을 두고, 비정규삼각망 데이터 구조를 연구 개선시킴으로써 좀더 효율적인 수치지형모텔을 구성하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 기존의 지도로부터 정규 및 비정규 데이타가 추출되었으며 두 데이터 구조에 대한 상호 비교가 이루어졌다.
공간적으로 관측되는 연속형 자료를 분석하는 모형으로 공간적 상관관계를 고려한 다양한 정규모형이 지난 수십 년간 제안되었다. 그 중에서 공간효과를 랜덤효과로 모형화하는 공간선형모형(Spatial Linear Mixed Model; SLMM)이 가장 널리 활용되는 모형 중 하나일 것이다. 연결함수(link function)을 사용하면 SLMM을 비정규 데이터도 적용할 수 있는 일반화된 공간선형모형(Spatial Generalized Linear Mixed Model; SGLMM)으로 자연스럽게 확장할 수 있다. 이 논문에서는 가장 널리 활용되는 SGLMM을 알아보고 실제 데이터 적용사례를 R 패키지를 활용하여 제시하고자 한다.
일반적으로 비선형 형태 정규화 과정은 필기체 문자에서 발생하는 형태 변형을 보상하기 위하여 사용되며, 현재까지 이진 영상에 대한 비선형 형태 정규화 방법들이 제안되었다. 그러나 현존하는 대부분의 문자 인식 시스템은 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자영상을 이진화하여 사용하고 있기 때문에 이진화로 인해 야기되는 물자 영상에 대한 정보 유실 및 잡영 첨가 현상이 비선형 형태 정규화 과정에 누적되어 결과적으로 좋은 특징 추출 결과를 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키고, 필기체 문자에서 발생하는 다양한 형태 변형을 효과적으로 보상할 수 있는 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법을 제안한다. 제안된 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법들의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 처리 시간 및 복잡도 등을 기준으로 평가하였으며, 다양한 명도 한글 글씨 데이터에 대한 실험을 통하여 이진 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법에 비해 제안된 방법이 변형이 심한 한글 글씨 데이타의 품질을 개선하는데 있어서 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 비정규직 임금노동자의 행복에 직장만족도와 일의 특성이 어떻게 영향을 미치는가를 규명하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구는 한국교육고용패널(KEEP) 12차년도 데이터에서 전일제 비정규직 임금노동자 데이터를 추출하여 기술통계 및 위계적 다중회귀분석을 사용하여 분석하고 다음과 같은 유의미한 결과를 도출하였다. 비정규직 임금노동자는 주당 49시간일하고 평균 208만원을 받고 있었으며 자신의 교육수준이나 기술 및 능력에 비해 낮은 수준의 일을 하고 있다고 보고하였다. 이는 위계적 회귀분석결과 일의 내연적 특성, 즉 기술 및 능력에 비해 낮은 수준의 일을 하는 것이 일터에서의 행복에 영향을 미치고 있었으며, 직장에서의 의사소통과 임금, 근로환경에 대한 만족 역시 비정규직 임금근로자의 행복에 영향을 주고 있었다. 본 연구는 근로자의 행복을 향상시키기 위하여 조직 내 의사소통의 강화와 업무에 몰입할 수 있도록 업무관련 지식 및 보유 기술을 정확히 분석하고 이에 의거한 업무 배치 및 학습자의 정확한 분석을 통해 조직원들을 지원해야 함을 제언하고 있다.
본 연구에서는 경제활동인구 부가조사 자료를 이용하여 비정규직의 세부유형별로 직업훈련의 임금 및 고영안정성 효과를 분석하였다. 성향점수매칭방법을 통하여 선택 편의가 없는 처치효과의 추정치를 구하여 분석한 결과, 정규직의 훈련에 따른 임금효과는 4.2%로 비정규직 가운데 유의하게 나타난 기간제 근로의 2.7%보다 훨씬 높게 나타났다. 통제된 데이터를 기반으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 정규직의 정규직 유지를 분석한 결과, 훈련참여 여부는 통계적으로 유의하지 않았으나 훈련시간은 유의하게 나타났으며, 비정규직의 정규직 전환의 경우에는 기간제 근로에서만 훈련참여 여부 및 훈련시간 모두 유의하게 나타났다. 비정규직 유형 중 기간제가 직업훈련의 임금이나 고용효과 모두에서 긍정적으로 나타난 결과는 정규직과 유사하게 사용자와 피고용인의 관계가 다른 비정규직 유형에 비해 보다 명확하기 때문인 것으로 해석된다.
최근 데이터의 양이 급격하게 증가하면서 빅데이터의 시대가 도래했다. 빅데이터는 형식이 없는 비정형 데이터이므로 기존의 정형 데이터 처리 방법으로는 분석 및 데이터 처리가 불가능해졌다. 또한, 범죄예방에 대한 관심이 증가하면서, 범죄 데이터 분석의 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 비정형 범죄 데이터를 분석, 예측 등의 전산처리를 하기 위한 정규화 메트릭을 설정하는 방안을 제안하고자 한다.
인터넷에서 널리 사용되는 HTML은 현재 데이터베이스 시스템과 같은 저장소 대신, 전형적인 파일 시스템에 저장되는 경우가 대부분이다. 마찬가지로 최근에 인터넷 상에서의 데이터 교환 및 표현의 표준으로 부각되는 XML 역시 파일 시스템에 저장되는 경우가 많다. 하지만, XML 문서의 비정규적인 구조와 장황성 때문에. 디스크 공간이나 네트워크 대역폭이 정규적인 구조의 데이터에 비해 비효율적이다. 따라서. 이를 해결하고자. XML 문서의 압축에 관한 연구가 진행되었다. 하지만. 최근에 연구된 XML 압축 기법들은 압축한 XML 문서에 대한 질의를 지원하지 않거나, 질의를 지원하더라도 XML 문서의 데이터 값들의 특성을 고려하지 않고 단순히 기존의 압축 방법을 통해 XML 문서를 압축한다. 그러므로 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 지원하는 XML 압축 기법을 제안한다. 본 연구에서는 태그를 Dictionary 압축으로 압축하며 태그 별로 데이터 값들의 타입을 추출하여 추출한 타입에 적절한 압축 방법으로 데이터 값을 압축한다. 또한, 제안하는 압축 기법의 구현 및 성능 평가를 통하여. 구현한 시스템이 실생활에 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 압축하며 향상된 질의 성능을 제공하는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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