3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
일반적인 경로 생성 기법에서는 거리가 가장 짧은 최단경로 및 시간이 적게 소요되는 빠른 경로와 같이 사용자의 이동 성향을 고려하지 않고 경로를 생성하였다. 하지만 사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 하지만 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천 받는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 과거 궤적 데이터를 통해 사용자의 이동 성향을 암시적으로 추출하고 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.
최근 Hong et al.[1]은 같은 열차에서 하차한 승객들의 교통카드데이터 퇴장시각이 군집(cluster)을 이루어 나타나는 특성을 이용해 도시철도 승객의 실제 이용 경로와 열차를 추적하는 방법론을 제시하였다. 본 논문에서는 급행열차와 일반열차가 혼합 운영되는 서울 지하철 9호선에서도 퇴장시각이 같은 특성을 보임을 확인하고 Hong et al.[1]의 방법론을 사용하여 승객이 실제 이용한 열차를 추적하였다. 오전 시간대(6시~10시) 상행 승객에 대한 추적결과 전체 승객 중 91% 승객에 대해서 성공하였다. 이 결과를 바탕으로 일반열차와 급행열차에 대한 승객의 선호 및 이용행태를 분석하였다.
프로브 차량 데이터로부터 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위해 프로브 차량 비율이 필요하다. 이를 위해 기존 연구는 프로브차량과 일반 차량의 위치에 대한 확률구조를 활용하여 지점 검지기 없이 프로브 차량 비율을 추정하는 방법을 제시하였으나, 기존 연구의 방법론은 다차로 도로에 적용할 수 없다는 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 각 차로의 대기행렬 길이에 확률분포를 도입함으로써 다차로 접근로에서 프로브 차량 비율을 추정하고자 하였다. 사례연구 결과, 추정치와 관측치 간 이격이 있었으나, 추정치가 관측치의 경향을 따라가는 것으로 나타났으며, 향후 보정계수 도입 등을 통하여 추정치를 개선할 여지가 있었다. 본 연구는 지점 검지기가 없는 다차로 접근로에서 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위한 기초연구로서 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.
방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안 방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 'C' 사의 실제 사용자 검색 이력 239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및 단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
공공도서관은 지역사회의 정보문화 거점으로 다양한 장서를 기반으로 정보를 제공하고 문화프로그램을 운영하고 있다. 이 연구에서는 문화프로그램을 기획하는데 기초가 될 수 있도록 미국도서관협회에서 운영하는 'Programing Librarian'에서 공유되고 있는 미국 공공도서관 문화프로그램의 최근 3년간 사례를 분석하였다. Programing Librarian'은 사서들이 도서관문화프로그램을 기획한 사례를 공유하고 새로운 아이디어나 쟁점을 논의할 수 있는 정보공유 사이트이다. 수집한 데이터를 분석결과 취미, 문화, 독서와 같은 기존 프로그램 유형이 주요 영역으로 운영되고 있지만 사회나 생활과 같은 유형의 내용도 나타나고 있으며 친목도모나 체험과 같은 새로운 형식의 프로그램도 운영되고 있는 것으로 조사되었다. 또한 최소 비용으로 문화프로그램을 효과적으로 운영하고자 하는 경향은 미국에서도 나타나고 있는 것으로 분석되었고 문화프로그램 홍보 방식으로는 Facebook이 가장 선호되는 것으로 조사되었다.
본 연구는 초기 청소년들이 일상에서 가장 선호하는 정보원이자 정보검색 도구로 사용되고 있는 유튜브(YouTube) 모바일 동영상 플랫폼상에서의 정보이용행태를 분석하는 것을 목적으로 한다. 초기 청소년들의 일상생활 속에서의 고민 즉 정보요구는 무엇이며 이 정보요구를 만족시키기 위해 어떤 정보원을 어떻게 사용하고 있는지 살펴보고 유튜브 매체를 이용할 때의 정보요구와 이용행태를 분석하였다. 이를 위해 전국의 초기 청소년(12~14세)을 대상으로 설문조사를 통하여 데이터를 수집후 통계분석하여 각 인구학적 특성별로 정보이용행태에 어떤 차이를 보이는지를 분석하였다. 분석결과, 초기 청소년들은 유튜브를 이들의 일상정보요구를 만족시키는 중요 정보원으로 인식하고 있으며 특히 여가정보를 찾기 위해 가장 빈번히 그리고 적극적으로 이용하고 있었다. 또한, 초기 청소년들은 찾기 쉽고 간단하며 편리하기 때문에, 그리고 쉬운 동영상 정보가 많기 때문에 유튜브에서 정보를 주로 탐색하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 밝혀낸 연구결과를 바탕으로 시사점을 도출하고, 학교 및 공공도서관으로 대표되는 정보기관들에서 초기 청소년들을 위한 정보서비스를 기획할 때 참고해야 할 요소들을 제언하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 내부자가 합법적인 권한을 이용하여 불법적인 정보 유출 행위를 차단하는 접근통제 모델 IM-ACM(Insider Misuse-Access Control Model)을 제안하였다. IM-ACM은 상황역할과 개체의 보안속성을 활용하여 보안성을 강화시킨 CA-TRBAC(Context Aware-Task Role Based Access Control)에 오용 모니터 기능을 추가하여 내부자가 데이터를 올바르게 사용하는지 감시한다. 내부자에 의한 정보 유출은 합법적인 접근권한, 접근시스템에 대한 풍부한 지식 등의 내부자의 특성으로 인해 차단하기가 곤란하다. IM-ACM은 CA-TRBAC의 장점인 상황과 보안속성을 이용하여 서로 상이한 보안등급의 객체간 정보 흐름을 방지하고 오용 모니터를 활용하여 내부자의 실제 진행 프로세스를 최근 역할, 직무와 작업 프로세스 패턴 프로파일과 비교하여 내부자의 오용행위을 차단한다.
최근 통합교통서비스(Mobility-as-a-Service)의 개념을 도입하여 이용자들의 이동성과 접근성을 향상시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 카셰어링, 택시 등 에 대해 수요와 공급에 따라 지역을 구분하여 가격을 책정하는 유동적인 가격 책정 전략을 도입하여 단일 요금제가 가지는 서비스 기피 등의 문제를 해결함과 동시에 기업과 운전자들의 수익성에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 승객과 운전자간의 배차거리, 승객의 운행거리, 승객의 목적지에 대한 HDBSCAN 알고리즘을 통해서 정밀하게 인식된 수요 밀집지역, 승객과 운전자가 생각하는 선호가격을 고려하여 승객과 운전자의 입장에서 Matching Matrix를 생성한다. 이를 조합하고 보상에 반영하여, 강화학습이 더욱더 현실적인 유동적인 가격 책정전략을 도출할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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