본 논문은 시간 연속성을 갖는 비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)를 이용하여 잡음에 열화된 음성 신호의 음질을 개선하는 문제를 다룬다. 음성과 잡음 신호는 포아송 분포로 모델되며, NMF의 기본 벡터와 이득 벡터는 감마 분포로 모델된다. 이득 벡터의 시간 연속성은 음질 개선에 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 시간의 연속성은 이득 벡터를 감마-마르코프 연쇄(Gamma-Markov chain, GMC) 사전 분포로 모델함으로써 이루어진다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 잡음 신호의 시간 연속성을 효과적으로 모델하는 것을 보여준다.
인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.
연속시간모형은 시간의 흐름에 대응되는 자본자산의 운동의 성질과 시간의 흐름에 따라 형성되는 자본자산의 가격을 동시적으로 파악할 수 있는 것이 큰 장점이다. 연속시간 확률미분방정식을 구성하는 표류함수와 확산함수가 폐형해나 해석적 형태로 존재하지 않는 경우가 대부분이다. 여기에서 모수추정의 어려움이 발생한다. 전이 확률밀도함수의 인지 또는 발견의 어려움과 표류함수와 확산함수의 적분 불가능성은 최대가능도법의 사용을 어렵게 만든다. 여기에서 모수방법 보다는 비모수방법을 통하여 연속 확률 미분방정식을 추정하려는 성향이 존재한다. 밀도를 모르면 표본적률을 사용하여 모수를 추정할 수 있으므로 일반화 적률법이 연속시간 확률미분방정식의 모수 추정과 검정에 사용되고 있다. 전이밀도의 값을 시뮬레이션을 통하여 얻는 마코브연쇄 몬테카를로 방법, 전이밀도를 무한소 생성작용소를 통하여 얻는 방법, 비 모수방법, 여러 종류의 전개에 의하여 얻은 표류함수와 확산함수의 전이밀도에 대한 최대가능도법 등 여러 종류의 연속시간 확률미분방정식의 실증분석에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 연속시간 확률미분방정식의 실증분석 방법들을 정리하는데 목적이 있다. 이일균(2004)은 이 논문과의 자매논문으로 시뮬레이션에 의한 확률미분방정식의 추정을 다루고 있어 시뮬레이션방법은 그 논문에 미룬다.
본 논문에서는 다양한 소셜미디어 채널을 통해 수집된 시시각각 발발하는 사건/사고들 중, 연관된 사건이 시간과 장소적으로 어떠한 연속성이 나타나는지를 분석하고자 한다. 특히 사회적으로 파급력이 큰 사건/사고를 '이슈 이벤트'라고 정의, 도메인별로 발생하는 연속성 이벤트 유형과 특성을 규명한다. 또한, 소셜미디어 상에서 발생한 연속성 이벤트를 자동으로 탐지, 이를 추적하는 이슈 이벤트 연속성 분석 시스템에 대해 기술하며, 이를 통해 추출된 특정 도메인에 대한 이슈 이벤트들의 연속성을 시간 및 장소축으로 도식화하여 분석하고, 나아가 이슈 이벤트의 전파 양상을 통해 소셜미디어 간의 상관관계를 파악한다.
IT 의존도가 급격히 높아진 현재 비즈니스 환경에서 재해 또는 사이버 공격으로 인한 위험도 점차 증가하고 있다. 각종 재해로 인해 비즈니스 중단이 초래된 상황에서 서비스를 계속 제공할 수 있는 능력인 비즈니스 연속성은 필수적이다. 즉, 미리 정해진 복구시간목표(RTO)와 복구지점목표(RPO) 시간 내에 신속한 복구로 핵심 비즈니스 기능을 중단 없이 유지할 수 있는 계획을 세워야 한다. 본 논문에서는 비즈니스 연속성 보장을 위한 RTO, RPO를 최소화할 수 있는 재해복구시스템 구축방안을 제시한다. 재해복구시스템 구성은 Tier 7의 재해복구 모델 및 동기식 스토리지 복제, Hot 재해복구 사이트, 운영관리 자동화 솔루션을 채택하였다. 이를 통해 데이터 손실이 거의 없고 RTO 및 RPO를 최소화함으로써 핵심 비즈니스의 연속성을 보장한다.
데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터의 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있으며, 시간의 흐름에 따른 패턴의 변화를 반영하기 어렵다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성(Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 나무(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 연속적으로 발생하는 데이터를 블록으로 정의하고, 각 블록은 의사결정나무 학습 방법을 이용하여 규칙을 추출한다. 추출된 규칙은 발생 시간, 빈도 그리고 모순 등을 고려하여 결합하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 적절한 결과를 확인하였다.
기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.
본 논문에서는 복잡한 비선형 동력학 시스템에서의 신뢰성 있고, 융통성 있는 동작을 위한 디지털제어기의 퍼지 모델 기반 설계 도구를 제안하고, 연속시간 비선형 시스템을 위해 퍼지 모델 기반 제어기의 지능형 디지털 재설계를 위한 방법을 제안한다. 이를 위해, 연속시간 시스템에 대해 연속시간 TS 퍼지 모델이 구성되고, 그 다음 연속시간 퍼지 모델 기반 제어기는 등가의 이산시간 퍼지 모델 기반 제어기로 변환된다. 마지막으로 단일링크 유연로봇 시스템의 디지털 제어에 제안된 방법을 적용해 그 효용성을 입증한다.
본 논문의 주안점은 다양한 매스 미디어에 나타난 이벤트(event) 정보를 자동으로 인식하고, 이를 시간 및 장소 축으로 시각화함으로써 특정 이벤트의 시간의 흐름에 따른 장소 이동의 추이를 분석하는 데에 있다. 특히 사용자가 직접 작성한 소셜 미디어에 기반하여 이벤트를 추출하고 그들 간의 연속성 분석을 통해 해당 이벤트의 변화 방향성과 사회적 영향을 가늠할 수 있다. 연속성 이벤트의 특성을 규명하기 위해 2년간의 뉴스 기사 및 트윗(tweet)을 수집하여 관련 도메인 선정을 위한 전수조사를 수행하였다. 수행 결과, '질병'과 '여가'도메인을 선정, 본 논문에서 제안한 시각화 방법을 적용한 사례 연구를 통해 시간 및 장소 관점에서의 시각화를 통한 추이 분석의 효용성과 제안된 방법의 유용성을 검증하였다. 특히 단순 사실기반의 연속성 시각과 결과와 사용자의 관심도가 반영된 소셜 미디어에 기반한 연속성 시각화 결과를 비교한 결과, 같은 시기의 이벤트들이라 하더라도 사회적으로 미치는 파장이 큰 장소 이동의 흐름을 파악할 수 있음을 보였다.
시나리오를 이미지로 바꾸는 첫 단계인 스토리보드에서 나타난 이미지 구성 분석은 문자 해석에서 출발하여 시각적 현상 의미를 표현한다. 즉 텍스트가 가지고 있는 의미의 속성, 그리고 각 이미지의 상징성, 장면들의 관계에 새로운 의미를 부여하는 것이 스토리보드이다. 스토리보드의 의미작용을 파악하고자 이미지 해석과 내적 발화를 통해 분석하였다. 서술 담론의 해석적 차원에서 담론의 동시성은 다양한 정보를 동시다발적으로 묘사할 수 있고, 이러한 많은 정보들이 하나의 에피소드로 엮어지면서 관계성이 제시되었다. 서술 담론의 사건 시간은 주로 객관적이면서도 설명적으로 묘사되어지는 장면으로 등장인물이나 사건에 대한 정확한 정보를 제시하는 데 유용하게 사용되었다. 서술 담론의 시간 연속은 시간에 따른 흐름의 연속성 아래 다양한 공간들이나 이미지를 나타냄으로 하나의 에피소드로 나타났다. 내적 발화 측면에서 본 충돌 이미지는 각각의 파편화된 이미지들이 나타내는 상징적 효과들이 서로 충돌되거나 연결되어 의미를 생성하는 역할을 하였고, 공간의 연속성은 전혀 다른 공간들의 이미지들을 하나의 맥락으로 이어질 때 다른 상징을 나타내는 역할을 하며, 시간의 연속성 또한 각각의 이미지들이 나타내는 상징들을 시간의 흐름 속에서 해석하여 다른 상징성을 만들어 낸다. 이러한 연구 분석 결과를 보면 서술 담론 측면에서는 내러티브 구조에 따른 서술 담론을 표현하지만 내적 발화는 어떠한 서술적 구조가 아닌 관객이 가지고 있는 경험과 정보력을 바탕으로 그 시대에 널리 알려져 있는 문화적 시대적 배경을 통해 해석되어진다. 내적 발화에서 나타난 이미지들은 서로 연관성이 없는 장면들을 충돌시켜 증폭시키고, 다시 재해석하게 하여 총체적 상징성을 드러내는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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