본 논문에서는 유무선 통신환경의 클라이언트-서버 모델에서 바이오정보를 이용해 비밀 키 또는 비밀 정보를 실시간 공유할 수 있는 신뢰구간 기반의 바이오-암호 기법을 설계하고 분석한다. 제안하는 바이오-암호 기법은 키 결합 방식의 바이오-암호 기법의 대표적인 기법의 하나인 퍼지볼트 기법을 기본 모델로 두고 있으나, 퍼지볼트 기법의 주요 이슈인 거짓 볼트 수의 증가에 따른 인식률 저하, 고차 다항식 복원 시간의 실용성 여부, 상관 공격에의 취약을 해결하기 위하여 T-검정 기반 신뢰구간을 적용한 키 결합 방식으로 설계하였다. 실험결과는 거짓 볼트 수의 증가와 상관없이 항상 비밀 키를 획득해 보안성과 정확성이 향상되고, 이때의 수행시간도 사용자가 인지하기 힘든 작은 값으로 실시간 사용의 가능성을 높이고, 유사 바이오정보로 비밀 키를 획득할 수 없어 상관 공격에도 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 개선된 고차상관 특징계수 통해서 얻어진 특징 정보를 제스처 심볼로 구성하여 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다.
Codebook-based opportunistic beamforming (COBF) 기법은 파일럿을 적게 사용하면서 기존의 opportunistic beamforming 기법에 빔 선택 다이버시티를 추가한다. 본 논문에서는 채널의 상관도를 고려한 kappa-factor 채널 모델에 기반을 두어 COBF 기법에서 사용되는 랜덤 행렬과 코드북을 디자인한다. 디자인한 COBF를 적용하면 최적의 빔과 유사한 빔을 생성할 수 있고, 이에 따라 채널의 상관도가 높거나 낮음에 상관없이 항상 최적의 시스템 용량을 보인다.
본 연구는 국제공동연구로 수행중인 Hualien 대형내진모델시험사업중 모델구조물에 대한 지진 응답 예측해석(blind prediction analysis)에 관한 것이다. 이 해석은 축대칭 무한요소를 이용하여 개발한 전산프로그램 KIESSI와 유연체적법에 의한 전산프로그램 SASSI를 이용하여 수행하였으며, 구조물 및 지반 특성은 뒷채움이 완료된 모델구조물에 대한 통일모델과 예측 후 상관해석 결과를 사용하였다. 그 결과 지진응답 예측해석 결과는 계측된 지진응답과 비교적 잘 일치하였으나 더 좋은 해석결과를 얻기 위해서는 구조물 및 지반 특성을 좀 더 수정할 필요가 있음을 알 수 있었다.
자외선 영역에서 별의 색 지수와 유효온도와의 상관관계를 구하기 위해서 118개의 IUE(Inter-national Ultraviolet Explorer) 표준성에 대해서 유효온도와 자외선 영역에서의 색 지수를 구하였다. 별의 유효온도는 IUE 저 분산 스펙트럼을 차등 보정 법을 이용하여 Kurucz 대기모델(1993)에 fitting하여 구하였고, 자외선 영역에서의 색 지수는 2750 $\AA$과 2950 $\AA$에서의 등급 차이로 정의하였다. Kurucz 대기모델(1993) fitting으로 구한 온도는 다른 논문(Malagnini & Morossi 1990, Malagnini et al. 1986)에서 구한 온도와 낮은 온도의 낮은 온도의 별을 제외하고 대체로 비슷하였으며, 자외선영역에서의 색 지수와 유효온동의 상관계 또한 Kurucz 대기모델에서의 결과와 비슷하게 나타났다.
포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.
협력적 추천에서는 일반적으로 사용자 모델과 항목 모델이 사용되어진다. 사용자 모델은 사용자들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 추천하고자 하는 항목에 대한 다른 사용자들의 선호도를 기반으로 그 항목을 추천한다. 이와 유사한 방식으로 항목 모델은 항목들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 다른 항목들간의 선호도를 기반으로 추천 받는 사용자에게 항목을 추천한다. 본 논문에서는 추천 성능의 향상을 위해서 사용자 모델과 항목 모델간의 다양한 통합 방법을 제안한다. 제안하는 통합 방법으로는 순차적, 병렬적 통합 방법, 퍼셉트론 또는 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법, 퍼지 규칙을 이용한 통합 방법 그리고 BKS를 적용한 방법이다. 본 실험에서는 통합 모델을 위해서 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자와 항목 모델을 각각 학습한다. 다층 퍼셉트론은 최근접 이웃방법이나 연관 규칙을 이용한 방법과 같은 기존의 추천 방법보다 연관된 항목들간의 가중치를 학습할 수 있고, 기호 데이타와 수치 데이타를 쉽게 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 통합된 모델이 어떠한 단일 모델보다도 우수하고, 실험을 통하여 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법이 다른 통합 방법보다 효율적인 통합 방법임을 보여주고 있다.
본 연구에서는 운전자의 동적 경로선택 행동은 현재의 교통환경 조건뿐만 아니라 과거의 교통환경 및 행동이 현재와 미래에 영향을 미친다는 가정 하에 전주시에 제공될 교통정보를 가상으로 설정하여 선호의식 조사방법에 의해 동일 개인 운전자에게 다시점 반복조사를 실시하였으며, 구조방정식 모델을 구축하여 분석하였다. 그 결과 여행시간정보 변수의 추정계수 및 t 통계 값이 크게 나타나 경로선택에 큰 영향을 미침을 알 수 있었으며, 도심을 관통하는 기린로는 경로선택에 부정적인 반면 도심의 우회도로의 성격을 지닌 천변로는 경로선 택에 긍정적으로 나타남을 알 수 있었다. 구축된 모델에서 가장 적합도가 높은 모델은 상태의존과 계열상관의 개념을 모두 적용한 모델로 나타나 동적모델의 적용 타당성이 보여짐을 알 수 있었으며, 계열상관과 상태의존 추정계수 값을 보면 시간간격이 길수록 추정계수 값이 작게 나타나고 있어 계열상관과 상태의존은 시간간격에 반비례함을 알 수 있었다.
본 연구는 GIS를 활용하여 미국 EPA에서 개발한 DRASTIC 모델에 구조선 밀도, 토지이용을 추가한 변형된 DRASTIC 모델을 개발하고 경기도 평택군 지역의 지하수 오염 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 부가적인 인자를 사용한 이유는 구조선 밀도의 경우 우리 나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 지하수 및 오염 물질 유동에 있어서 구조선의 역할이 매우 중요하기 때문이며, 토지 이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 연구지역에 적용할 수 있기 때문이다. 통계적인 분석을 위하여 각각의 인자별 벡터 레이어를 격자 레이어로 전환하고 각 인자별 상관계수. 3 방향의 주성분 분석에 의한 공분산. 고유치, 고유벡터 등을 구하여 인자들간의 상관관계를 비교 분석하였다. 또한 일반적인 DRASTIC 레이어와 구조선 밀도 레이어, 토지이용 레이어간의 상관계수를 각각 구하고, 이를 각각의 가중치로 적용하여 최종적인 변형된 DRASTIC 모델을 구축하였다. 변형된 DRASTIC 모델을 사용한 결과 일반적인 DRASTIC 모델에 비해 오염 가능 지역이 많이 세분화되었고. 그 결과 오염 가능성이 높은 취약 지역을 구체적으로 구분할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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