본 논문에서는 가중치 3차원 공간을 가중치 8진트리를 이용하여 나타낸다. 가중치 8진트리는 가중치 영역을 계층적으로 나타내고 용이하게 분해능을 조절할 수 있게 한다. 즉 높은 가중치를 갖는 공간은 세밀하게 분해하고 낮은 가중치를 갖는 공간은 성길하게 분해하여 최적의 경로설정을 바른 시간에 할 수 있도록 한다. 이러한 8진트리를 바탕으로 하여 최적 경로 설정하는 종합틀(Framework)을 제시하고 실험을 통하여 그 결과를 제시한다.
최적해 탐색 도구로 널리 알려진 유전 알고리즘을 이용하여 신경망의 학습을 위한 가중치를 탐색하는 방법은 신경망의 학습 방법의 하나로 사용되고 있다. 신경망의 가중치는 일정 시간의 유전자 연산을 수행하게 되면 최적화된 가중치의 값과 유사하게 되는 특징을 지닌다. 이는 유전자 연산 방법에 의해 가중치가 수렴되고 있음을 의미하며, 그 때의 가중치는 일정한 패턴을 지니는 특징을 발견할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 탐색된 가중치의 패턴을 보존하기 위한 방법으로 유전자의 일정 부분을 고정한 후 유전자 연산을 수행하는 개선된 학습 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용할 경우에 유전자 탐색의 문제점으로 제시되고 있는 탐색 시간을 효율적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.
본 논문에서는 다국어 뉴스에 대해서 '시간' 요소와 '언어 공간' 요소를 사건 어휘의 가중치 계산에 반영하는 다국어 사건 연결 탐색하는 방법을 제안한다. 시간의 흐름과 다국어 공간상에서 어휘의 분포 특성을 어휘의 가중치로 반영하여 사건 중심 어휘에 변별력을 줌으로써 같은 사건을 다루는 문서를 탐색하도록 한다. 시간상에서 어휘가중치는 전체 시간의 모든 문서집합에서의 어휘 분포와 특정 시간의 문서집합에서의 어휘 분포를 비교함으로써 계산하고, 그 특정 시간의 어휘의 가중치로 표현한다. 두 개의 언어는 하나의 언어에서보다 더 많은 정보를 줄 수 있기 때문에, 각 언어공간에서 어휘의 중요도를 측정하고, 다국어 처리에서 다른 언어 공간에서의 정보를 참조함으로써 언어 공간에서의 참조 역할을 하도록 한다. 본 논문의 실험에서는 같은 기간의 한국어와 일본어 신문기사에 대해서 사건 연결 탐색 성능을 평가하였다. 일반적인 가중치 기법인 tfidf 가중치 기법과의 비교 평가에서, 제안 방법이 단일언어 문서쌍에 대한 사건 연결 탐색은 $14.3{\%}$, 다국어 문서쌍에 대한 사건 연결 탐색에서는 $16.7{\%}$의 성능 향상을 보였다. 제안한 가중치 요소에 대한 유효성을 검증하기 위해, 공간 밀집도를 측정하였는데, 같은 사건을 나타내는 문서들의 그룹에서는 높은 밀집도를 나타냈고, 서로 다른 사건을 나타내는 문서들의 그룹에서는 낮은 밀집도를 나타냈다. 이 결과를 통해서 시간과 공간 요소를 반영한 사건 어휘 가중치 방법이 단일언어 사건 연결 탐색뿐만 아니라 다국어 사건 연결 탐색에 효과적이라고 볼 수 있다.
발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.
시간 및 공간가중치를 고정하지 않는 Muskingum-Cunge 홍수추적방법에 대한 오차해석을 수행하였다. 오차해석 결과 시간가중치와 공간가중치의 합이 1.0이상인 경우에는 홍수파가 진행하면서 증폭되어 수치해가 발산하였다. 시간가중치와 공간가중치의 합이 작을수록 수치확산이 크게 발생하였다. 격자의 해상도가 낮을수록 수치확산 및 수치진동이 크게 발생하였다. 수치실험과 자연하천에 대한 적용 결과, 공간가중치를 고정하지 않는 경우에는 공간가중치를 0.5로 고정하는 전통적인 Muskingum-Cunge방법보다 첨두의 감쇄가 큰 홍수파 모의에 효과적임을 알 수 있었다.
대학의 시간표 문제를 해결하기 위해서 시간표의 문제는 종종 그래프 착색 알고리즘으로 표현된다. 각 노드를 강좌로, 에지는 연결된 강좌간에는 동일한 시간에 서로 배정이 불가능한 조건으로 표시한다. 그러나 순수한 그래프 착색 알고리즘은 바로 대학의 시간표 문제에 적용하기 곤란하다. 그 이유는 대부분의 시간표 문제에서 강좌는 한시간 이상으로 존재하고 이들은 반드시 연속된 시간에 배정이 되어야 한다는 등의 제약 조건을 갖기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 적용된 것이 가중치 그래프 착색 알고리즘이다. 이 경우 각 노드는 강의 시간의 길이의 값을 갖게 된다. 이와 관련된 기존의 연구가 진행되었으나 탐색의 시간이 지수적으로 증가하거나 해의 질이 뛰어나지는 못하였다 라는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 가중치 그래프의 착색 방법을 제안한다.
최근들어 경제활동의 증가로 대부분의 성인들은 몇 장의 신용카드를 소지하고 있을 것이다. 이에 따른 신용카드의 도난 분실 사고는 카드사의 문제가 되고있다. 기존의 탐지 시스템은 도난신고 등의 일반적인 탐지와 갑작스런 사용 액수의 증가를 탐지하여 도난 분실 카드를 판별하였다. 이것은 소액의 부정거래탐지가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제시하는 탐지 시스템은 outlier 기법을 사용하여 training set을 만들고 시간가중치와 거리기반 도표를 이용하여 도난 분실 카드를 탐지한다. 금액, 시간 도표에서 거래요구시간의 차를 계산하여 가중치를 주고 장소, 소비종류 도표에서는 training set에서 얻은 자료인 저녁 8시를 기준으로 소비종류의 배열을 바꾼다. 제안된 시스템은 소액의 부정거래 탐지에도 우수하고 이전의 시스템보다 정확함을 장점으로 한다.
유비쿼터스 환경에서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 시간과 공간을 기반으로 사용자의 행동과 선호 패턴을 고려하여 가장 적합한 데이터를 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 실세계에서 사용자의 관심은 시간이 지남에 따라 변화할 수 있다. 그러므로 서비스 관심도의 변화를 중요도에 반영하여 정보를 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자에게 필요한 서비스 정보를 온톨로지로 설계하고 시간에 따라 동적으로 변화하는 사용자의 서비스 이용 패턴이나 데이터의 중요도를 동적 가중치로 표현하여 빈발 패턴을 찾는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 동적 가중치를 고려하는 빈발 서비스 패턴 마이닝 기법은 시간의 변화에 따라 필요로 하는 사용자의 관심을 서비스의 중요도로 반영하므로 실시간의 최적화된 서비스 제공이 가능하다.
보행은 일상생활에서 행해지는 가장 기본적인 이동수단으로 보행에 대한 관심과 이를 활성화시키고자 하는 노력이 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 구조방정식을 이용하여 보행량에 영향을 미치는 여러 요인들 간의 관계를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 하루 전체시간, 비첨두시간, 첨두시간으로 분류하여 시간대 별로 요인들이 보행량에 미치는 영향의 변화를 비교 분석하였다. 분석결과 상업 업무요인, 접근성요인, 보행환경요인이 보행량을 증가시키는 요인으로 작용하는 것으로 나타난 반면, 주거요인은 보행량을 증가시키는데 기여하지 못한다는 결과를 도출하였다. 또한 비첨두시간에는 하루 전체시간보다 상업 업무요인의 가중치가 증가한 반면 주거요인, 접근성요인, 보행환경요인의 가중치는 상대적으로 감소하였다. 첨두시간의 경우 비첨두시간과는 달리 하루 전체시간보다 상업 업무요인의 가중치가 감소하였으며 나머지 세 요인의 가중치는 증가한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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