퍼지값을 크기 순서에 의해 나열하는 연구는 많이 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 퍼지값을 제안된 기준에 의해 독자적으로 해석하여, 비교결과를 산출하는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 사용자의 의견 또는 선호도를 반영한 학습데이터를 신경망을 이용하여 학습하는 방법을 제안한다. 이 학습이 끝난 후 얻어지는 신경망은 주어진 학습데이터를 이용하여 사용자의 퍼지값에 대한 모델을 생성하게된다.
생체인식 기술은 전통적인 비밀번호 방식 또는 토큰 방식보다 신뢰성 면에서 더 선호되지만, 환경의 영향에 매우 민감하여 성능의 한계가 있다. 이러한 단일 생체인식 기술의 한계를 극복하기 위하여 여러 종류의 생체 정보를 결합한 다중 생체인식 (multimodal biometrics)에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 다중 생체인식 기술을 간략히 소개하고, Support Vector Machines(SVM)을 이용하여 얼굴 및 음성 정보를 함께 이용한 다중 생체인식 실험으로 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
최근 고 해상도 위성영상정보의 민간 활용에 대한 수요가 증가하면서 기존의 공간 정보를 다루는 여러 응용분야에서 이에 관련된 많은 연구를 하고 있다. 도시교통 환경 분석을 위하여 위성영상정보를 처리하는 과정에 있어서 도로, 건물, 기타 선 구조와 같은 지형지물을 분석하는 과정은 사용자에 따라 주관적일 수 있다. 이러한 배경에서 수학적 그레이 레벨 모폴로지는 하나의 효과적인 접근으로 간주된다. 본 연구에서 지형지물 추출을 위해 윈도우 운영체제에서 실행되는 실질적인 응용 프로그램을 구현하였다. 이 프로그램에서 주요한 지형지물은 그레이 레벨 영상을 이용하여 개방(opening), 폐쇄(closing), 침식(erosion), 팽창(dilation)의 순차적 처리를 통하여 자동적으로 추출된다. 결과적으로, GDPA, 허프 변환 또는 다른 알고리듬들과 비교시 하나의 이점이 된다. 모폴로지 처리와 같이 본 프로그램은 그레이 레벨 값의 범위에 기반하여 지형지물을 추출을 위한 density slicing 기능 또는 주어진 경계치 보다 작은 화소 군집을 제거하는 처리인 'sieve filtering'을 제공한다. 이러한 기능들은 형태학적으로 처리된 결과를 증대하고 지형지물 종류들을 분리하는데 유용하다. 또한 배경의 제거, 잡음 탐지, 도시 환경 원격 탐사에서의 지형지물 특성화에 기여한다. 본 프로그램을 이용하는데 있어서 IKONOS 위성영상을 이용하여 시험 구현하였다. 결과, 다중 경계치 또는 steve filtering을 이용한 그레이 레벨 모폴로지 처리는 복잡한 지형지물과 많은 데이터로 구성된 고해상도 영상 내의 주어진 대상에서 자동적인 처리와 사용자 정의 sieve filtering으로 인한 효과적인 지형지물 추출 방법으로 간주 된다. 시안을 작성 표준화를 위한 첫 단계 시도를 소개하였다.분석 결과는 문장, 그림 및 도표, 장 끝의 질문, 학생의 학습 활동 수 등이 $0.4{\sim}1.5$ 사이의 값으로 학생 참여를 적절히 유도하는 발견 지향적 인 것으로 조사되었다. 그러나 장의 요약은 본문 내용을 반복하는 내용으로 구성되었다. 이와 같이 공통과학 과목은 새로운 현대 사회에 부응하는 교과 목표와 체계를 지향하고 있지만 아직도 통합과학으로서의 내용과 체계를 완전히 갖추고 있지 못할 뿐만 아니라 현재 사용되고 있는 7종의 교과서가 교육 목표를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 교사의 역할이 더욱더 중요하게 되었다.괴리가 작아진다. 이 결과에 따르면 위탁증거금의 징수는 그 제도의 취지에 부합되고 있다. 다만 제도운용상의 이유이거나 혹은 우리나라 주식시장의 투자자들이 비합리적인 투자형태를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며,
습지 분류의 목표는 '목록작성(inventory)과 평가와 관리를 위해 자연적인 생태계에 범위를 설정하는 것'이다. 또한 등질적인 속성을 갖는 생태단위를 기술하고, 자원관리 의사결정에 도움을 줄 수 있는 체계로 단위를 만들어내고, 목록작성과 지도화에 필요한 단위를 제공하면, 습지에 관한 개념과 용어의 통일성을 제공하는 것 등이다. 해안지형 가운데 해안 습지의 분류에는 우선, 1) 형태, 2) 생성요인, 3) 자갈, 모래, 펄 같은 기질 물질과 4)현재의 환경이라는 요소가 모두 고려되어야만 하는데 아직 국내에는 이에 대한 연구가 절대적으로 부족하여 이에 대한 규정이 부족한 현실이다. 따라서 현 단계에서 ISO/IEC 규정대로 각 코드는 엄밀히 상호배타적인 개념일 것, 정수로 표시할 것과 순차적으로 증가하는 숫자로 표시할 것 등의 전제조건을 만족시키는 전제 하에서 해안습지를 분류하는 것은 매우 힘든 작업이라 생각한다. 하지만 국토공간의 효율적 관리와 보존을 위해서는 위치와 장소에 따라 차이를 보이는 지질, 지형, 토양, 식생, 수리 현상 등 제반 지표 환경요소에 대한 체계화된 정보의 축척이 있어야 가능하다. 우리나라의 경우 지질 정보는 지질자원연구원에서 발행하는 지질도와, 농촌진흥청에서 발행하는 토양도, 임업연구원에서 발행하는 임상도 등의 주제도가 있으나, 지표환경을 나타내주는 지형에 대한 정보체계는 아직 이루러진 바가 없고, 대학의 석사학위논문이나, 실험적인 수준의 연구에 머물고 있는 실정이다. 이번 연구에서는 지형분류도 작성과 관련한 외국의 사례를 집중적으로 분석하고, 지형정보의 체계적 관리를 위해 가장 필요한 해안습지 지형분류도를 작성하기 위해 가장 기초적인 단계인 해안습지 지형분류체계에 대한 국내외의 연구성과를 비교하여 시안을 작성 표준화를 위한 첫 단계 시도를 소개하였다.분석 결과는 문장, 그림 및 도표, 장 끝의 질문, 학생의 학습 활동 수 등이 $0.4{\sim}1.5$ 사이의 값으로 학생 참여를 적절히 유도하는 발견 지향적 인 것으로 조사되었다. 그러나 장의 요약은 본문 내용을 반복하는 내용으로 구성되었다. 이와 같이 공통과학 과목은 새로운 현대 사회에 부응하는 교과 목표와 체계를 지향하고 있지만 아직도 통합과학으로서의 내용과 체계를 완전히 갖추고 있지 못할 뿐만 아니라 현재 사용되고 있는 7종의 교과서가 교육 목표를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 교사의 역할이 더욱더 중요하게 되었다.괴리가 작아진다. 이 결과에 따르면 위탁증거금의 징수는 그 제도의 취지에 부합되고 있다. 다만 제도운용상의 이유이거나 혹은 우리나라 주식시장의 투자자들이 비합리적인 투자형태를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\ulcorner}$
생물권보전지역으로 지정된 점봉산의 온대낙엽수림(참나무 성숙림)에서 임상초본식물의 공간분포를 정량화하고, 이들의 공간분포에 미치는 미소환경요인의 영향을 파악하였다. 대부분의 임상초본식물들은 영구 방형구내 미소지소간에 큰 변이를 나타내었다. 초봄에 출현하는 임상초본식물중 공간의존도가 높은 식물은 현호색, 애기나리 및 노랑제비꽃이었고, 가을에 출현하는 임상초본식물중 공간의존도가 높은 식물은 벌깨덩굴, 쌀새 및 도라지모시대이었다. 초봄에 출현하는 홀아비바람꽃과 얼레지 그리고 가을에 출현하는 도라지모시대와 쌀새의 공간의존거리가 상대적으로 짧은 편이었다. 초봄에 출현하는 노랑제비꽃, 애기나리 및 얼레지는 관목이 적고, 낙엽층이 얇으며,토심이 깊고, 토양수분함량, 유기물함량 및 염기성양이온함량이 상대적으로 적은 생육지를 선호하였고, 애기앉은부채 와 현호색은 관목이 밀집하고, 낙엽층이 두꺼우며, 토심이 얇고, 유기물함량, 토양수분함량 및 영양염류함량이 높은 생육지를 선호하였다. 오리방풀은 빛조건이 좋고, 낙엽층이 두꺼우며, 토양수분함량과 영양염류가 풍부한 생육지를 선호하였고, 단풍취, 대사초, 개별꽃, 참취, 쌀새 및 도라지모시대는 토심이 깊고, 낙엽층이 얇으며, 토양수분함량과 영양염류함량이 상대적으로 적은 생육지를 선호하였다. 본 참나무 성숙림에서 토양수분함량, 유기물함량 및 영양염류함량은 바람, 미소지형 및 관목의 밀집정도에 의해 공간적으로 재배치되는 낙엽층 두께에 의해 영향을 받고 있기 때문에 초봄과 가을에 관찰되는 임상초본식물의 공간분포는 낙엽층의 불균등한 분포에 의해 가장 큰 영향을 받고 있는 것으로 추정되었다.
GPS의 원자시계 이상 및 신호 취약 현상에 대비하기 위해 유럽의 갈릴레오, 중국의 BEIDOU, 일본의 QZSS 등 세계 선진각국은 GPS에 독립적인 위성항법시스템을 구축하고 있다. 또한, 위성항법시스템의 백업 용도로 지상항법 시스템인 Loran의 현대화 시스템인 eLoran에 대한 연구가 진행되고 있다. 국내에서도 독자항법에 대한 필요성이 거론되며 GPS에 대한 백업 용도로 Loran 시스템의 현대화를 통한 시각동기 인프라로서의 활용성에 대한 요구가 증대되고 있다. Loran 선호는 100Khz 대역으로 지형환경에 영향을 받는 지표파이다. 지표파는 지형의 전도율과 고도에 의해 전파의 전달 시 추가 지연인 ASF가 발생하고 이 추가 지연은 Loran 항법 및 시각동기에 오차를 유발하는 중요한 요소이다. 이에, ASF의 보정 방법은 Loran과 eLoran 항법에 매우 중요하다. 본 논문은 Loran 신호가 지형의 특성에 따라 지연되는 전파 지연 모델을 소개하고 효율적인 전파 지연 보정 방법을 제안하기 위해 전파모델링에 의한 예측값과 실측값을 비교 분석한 결과를 제시한다.
본 논문은 사용자의 운행 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 성향과 주변의 환경을 판단하고 적용하여 사용자에게 적합한 경로를 추천하는 지능형 네비게이션 시스템을 제안한다. 이 네비게이션 시스템은 센서 정보와 지능형교통시스템의 정보를 이용하여 추천된 경로의 환경 상태와 지형상태를 평가하고 사용자의 감정 상태와 사용자에게 심리적인 영향을 주는 도로의 환경 상태도 고려한다. 또한 소프트 컴퓨팅 기법을 사용하여 인간의 선호도와 성향을 추론 및 학습하며 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 연구에서는 제주도에 서식하는 노루의 출현확률을 기반으로 제주노루의 서식지 선호도를 분석하고자 하였다. 제주노루의 출현확률 분석을 위해 MaxEnt 모델을 활용하였고, 노루의 출현정보는 제주지역에서 이루어진 노루흔적조사 및 위치추적정보를 토대로 총 490개의 위치정보를 취합하였다. 환경변수로는 지형과 관련된 변수 4개, 거리변수 6개, 위성영상으로부터 얻은 변수 4개, 영급 등 총 15개의 변수가 선정되었는데, 그 중 변수 간 상관분석을 통하여 서로 간에 상관성이 높은 6개의 변수를 제거한 후 최종적으로 9개의 환경변수를 설명변수로 활용하였다. 분석에 의하면 제주노루가 출현 혹은 서식을 위해 선호하는 지역은 고도와 숲의 경계, 오름 등에 의존적인 것으로 나타났고, 특별히 선형적인 관계는 아니지만 고도에 따라 제주노루의 출현이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 제주노루는 해발고도 200~700m 사이의 지역과 1,500m 이상의 지역에서 가장 높은 출현확률을 보인 반면, 700~1,500m 구간에서는 높지 않은 출현확률을 보였다. 이는 해발고도 700~1,500m 구간은 한라산에서 가장 밀도가 높은 숲이 우거져 있는 지역이며, 이 지역에서 우점하고 있는 식생의 수관(crown)이 태양광을 차단하여 하층식생의 생육을 방해하므로 초식동물인 노루가 선호하는 연한 잎의 생산이 부족한 것이 그 원인인 것으로 판단된다. 반면 해발고도 200~700m 구간과 1,500m 이상의 정상부가 제주노루에 선호되는 배경은 우점하는 식생의 밀도가 매우 낮아 하층식생이 발달하여 있고, 이로 인해 제주노루가 구하기 쉬운 연한 잎을 생산하는 초본과 관목이 많이 생육하기 때문인 것으로 판단된다. 제주노루의 생태적 특성, 서식지 선호도 분석, 행동생태 등의 모델링을 위해서는 보다 세밀하고 심도있는 위치정보 및 현장조사가 필요하지만, 본 연구를 통하여 제주노루의 서식지 선호경향을 예측하였다는 점에서 그 의미가 있다고 사료된다.
오대산 국립공원의 삼림경관, 삼림 시설물 경관, 집단시설지구 경관, 사찰경관을 대상으로 물리적 환경이 지닌 환경적 질을 계량적 접근방법으로 분석하여 합리적인 이용개발 및 보전관리에 필요한 기초자료를 제시하는 것을 목적으로 심리량 분석을 취해 S.D.Scale을 측정하고 인자분석 알고리즘을 통하여 물리적 환경의 공간 이미지 구조를 밝혔으묘, 시각적 선호도를 측정하여 결정인자를 추출하였으며 각 인자 상호간의 중요성을 규명하였다. 오대산 국립공원의 공간 이미지를 함축하는 변인은 종합평가적 차원, 공간적 차원, 자연성 차원 및 물리적 차원, 호감성 차원 등 5개 인자군으로 분석되었으며 종합평가적 차워, 공간적 차원 및 호감성 차원의 인자가 공간 이미지를 대표하는 인자군으로 나타났다. 시각적 선호도를 결정짓는 주요 설명변수는 계곡물의 깨끗함과 상쾌함, 지형지세의 특이성, 등산로 설치의 자연스러움 및 사찰건물 외관과 주변 인공식생과의 어울림 등이 시각적 선호도 결정의 주요변수로 작용하고 있었다.
오늘날 수많은 TV 프로그램들이 방송됨에 따라 TV 프로그램을 추천해주는 추천 시스템에 관한 연구가 시작되었으며, 추천의 정확도를 더욱 높이기 위한 연구가 현재도 활발히 진행 중이다. 추천 시스템은 장르, 줄거리 등과 같은 메타데이터를 사용하여 TV 프로그램을 추천하거나, TV 프로그램에 대한 시청자의 선호도를 계산하여 TV 프로그램을 추천한다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 높이고자 시청비율, 종료시간과의 관계, 최근시청이력 등 시청시간의 여러 패턴을 추가로 사용하여 선호도 계산에 활용하는 협업 필터링 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 연구의 효용성을 검증하기 위해 시청시간패턴의 모든 요소를 선호도 계산에 활용한 경우와 단순히 시청자가 가장 많이 시청하는 채널을 추천하는 경우의 협업 필터링 추천 결과를 비교하였다. 실험을 통해 시청시간패턴 모든 요소를 같이 선호도 계산에 활용한 경우의 성능이 증가한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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