개인의 신원을 확인하기 위해 인간의 생물학적 특성을 사용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도를 이용한 생체 인식 기술은 피험자에 피부자극을 일으키지 않고 위조가 어렵다. 기존의 생체 인식 시스템인 지문, 얼굴 등의 인식시스템과 쉽게 접목이 가능하여 다중 생체 인식 시스템으로 응용할 수 있다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용한 심전도의 파형 특성분석법으로 개인을 식별하는 방법을 제안하였다. 심전도 신호의 특징추출은 총 9개의 이산 웨이블릿 변환 계수를 대상으로 상관 계수 분석으로 수행하였다. 식별은 각 클래스의 특징벡터를 입력으로 오류 역전파 신경망을 적용하여 수행하였다. MIT-BIH QT 데이터베이스내 24명의 심전도에 대해 98.88%의 식별율을 나타냈다.
소프트웨어 신뢰성 보증을 위한 소프트웨어 신뢰성 평가 프로세스는 다양한 관점에서 대상 소프트웨어 시스템뿐만 아니라 관련된 조직 및 개발 프로세스에 대한 분석을 필요로 한다. 특히, 신뢰성 평가 프로세스 수행 단계 중 단계별 척도 식별단계는 대상 시스템의 도메인 특성을 반영해야 하는 까다로운 작업이다. 현재 신뢰성 관련 척도들이 여러 문서에 다양한 의미로 혼재해 있어 이를 조사하는데 많은 노력이 들며 대상 시스템 환경에 적합한 척도 식별을 위해 불필요하게 많은 회의와 인터뷰를 진행하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 표준문서 및 관련문헌에 근거하여 신뢰성 척도 POOL 을 구성하고 각 척도 원시 데이터의 수집 조건에 기반한 적용조건 매트릭스를 이용하여 기존의 신뢰성 관련 척도 조사 및 수집, 척도 식별 과정에서 소요되는 자원, 시간의 낭비를 줄이고자 한다. 이 방법을 적용하였을 때 소요된 시간과 기존의 회의를 통해 소요되는 시간을 비교하여 본 논문에서 제시하는 방법의 효과를 평가한다.
생명과학분야에서 마이크로어레이 기술은 세포에서의 RNA 발현 프로파일을 관찰할 수 있도록 함으로써 생명현상의 규명 및 약물개발 둥에서 분자수준의 생명현상에 대한 관찰과 분석이 가능 해지고 있다. 마이크로어레이 데이터분석에서는 특정한 처리나 과정에서 현저한 특성을 보이는 유전자를 식별하기 위한 분석뿐만 아니라 유전자 전체인 게놈수준에서의 분석도 이루어진다. 최근 유전자의 발현이 다양한 조절, 신호전달 및 대사경로에 의해서 영향을 받고 있다는 관점에서 게놈수준의 분석에 관심이 증가하고 있다. 약물반응 실험에서는 약물에 대한 게놈수준의 발현 프로파일을 관찰하는 것도 많은 정보를 제공할 수 있다. 약물실험에서는 대조군과 실험군들간에 관심 있는 상대적인 발현특성을 갖는 유전자군을 전체적으로 추출하는 것이 필요한 경우가 있다. 예를 들면 정상군은 두개의 실험군에 대해서 중간청도의 발현정도를 갖는 유전자군을 식별하는 분석을 하는 경우, 생물학적인 데이터의 특성상 절대값을 비교하는 방법으로는 유용한 유전자들을 효과적으로 식별해 낼 수 없다. 이 논문에서는 정상군과 실험군들의 발현정도값의 경향을 판단하기 위해서 각 유전자에 대해서 집단별 대표값을 선정하여 퍼지집합으로 집단의 값의 범위를 결정하고, 이를 이용하여 특정 패턴을 갖는 유전자들을 식별해내는 방법을 제안하고, 실제 데이터를 통해서 실험한 결과를 보인다.
현대는 정보의 홍수라고 할 만큼 많은 정보들이 존재하는 정보화 사회로서 정보 경쟁력이 중요시되는 시대이다. 이에 발맞춰 이러한 정보를 운영하는 정보시스템의 안전성이 많은 조직에서 이슈가 되고, 자신의 조직의 정보 자산을 보호하기 위한 방법을 모색한다. 이러한 방법 중 가장 광범위하게 적용되는 방법이 조직의 자산에 대한 위험분석이다. 위험 분석은 조직에 내재되어 있는 위협, 취약성을 식별하고, 식별된 위협 및 취약성에 대하여 보호대책을 강구함으로써 안전한 정보시스템 운영을 가능케 한다. 그러나 아직까지 외국의 위험분석 방법론에도 데이터 자산의 위험분석 방법을 구체적으로 기술이 되어 있지 않기 때문에, 실제로 데이터 자산의 위험 분석은 굉장히 힘들다. 그러므로 본 논문은 업무 중심의 위험분석 방법론과 이 방법론의 프로세스를 따라 데이터 자산의 위험분석 수행방법을 제안한다.
최근 비즈니스 환경이 빠르게 변화함에 따라 기업의 민첩한 대응이 요구되고 있으며, 서비스지향 아키텍쳐(Service-Oriented Architecture(SOA))가 유력한 대안으로 제시되고 있다. SOA는 서비스를 공유하고 재사용 할 수 있도록 정보시스템을 구축하는 소프트웨어 설계 방법론으로써, 급변하는 비즈니스 환경에 맞도록 민첩한 대응이 가능하도록 한다. 이러한 SOA의 장점으로 인해 현재 많은 기업에서 SOA를 이용한 시스템 개발을 진행하고 있다. 그러나, 이러한 SOA를 적용한 시스템 개발 노력이 계속 시도되고는 있지만 SOA기반의 표준화된 방법론은 아직 정립되지 않은 실정이다. 따라서, SOA를 이용한 시스템 개발은 현재 많은 어려움에 직면하고 있다. 본 논문에서는 표준화된 방법론으로써 온톨로지 기반의 SOA 개발방법론을 제시한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 서비스를 서비스 프로파일과 서비스 모델로 구분하여 정의하여 서비스 식별을 위한 기본 프레임워크를 제시한다. 또한 식별된 서비스들을 온톨로지 개념을 이용하여 검색, 재사용 할 수 있는 방법론을 제시하여 서비스 재활용도를 높일 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 기반의 SOA 개발 방법론은 현재 사용중인 다른 개발방법론과 비교 분석하였다. 비교 결과 본 논문에서 제안하는 온톨로지 기반 SOA 개발방법론은 현재까지 제안된 다른 방법보다 효율적이고 체계적인 개발 결과를 제공하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안하는 연구 결과는 SOA에 표준방법론의 개발의 기반을 제공하여, 서비스의 의미론적 접근에 대한 시도 등 향후 연구에 중요한 방향성을 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
본 논문에서는 음성신호에 포함된 감정정보를 자동으로 식별하는 방법과 특정 감정을 검출하는 방법에 대해 다룬다. 자동 감정식별 및 검출을 위해 장구간 (long-term) 음향 특징을 사용하였고, F-score 기반의 특징선택 기법을 적용하여 최적의 특징 파라미터들을 선정하였다. 기존의 일반적인 SVM을 확률출력 SVM으로 변환하여 감정식별 및 감정검출 시스템을 구축하였으며, 가설검정에 기반한 감정검출을 위해 세 가지의 대수 우도비 (log-likelihood) 근사법을 제안하여 그 성능을 비교하였다. SUSAS 데이터베이스를 사용한 실험 결과, F-score를 이용한 특징선택 기법에 의해 감정식별 성능이 향상되었으며, 확률출력 SVM의 유효성을 검증할 수 있었다. 감정검출의 경우, 제안한 방법에 의해 91.3%의 정확도로 화난 감정을 검출할 수 있었다.
해수면과 해저파압을 연계하는 모수 모형을 개발하기 위한 시스템 식별법을 제시하였다. 비선형 고정변수를 포함한 선형 시불변 모형 구조를 가정하고 추가적인 입력자료를 갖는 자기회귀모형 (ARX)을 이용하여 해저파압 시계열자료로부터 해수면 시계열자료를 또는 해수면 시계열자료로부터 해저파압 시계열자료를 추출하는 방법을 제시하였다. 임의로 선정된 해수면과 해저 파압 자료를 이용하여 모형을 검증하였으며, 유사한 해저수심의 파압자료와 다른 해상 기상조건으로 생성된 해수면 스펙트럼 자료를 통해 재검증하였다. 시스템 식별법을 이용한 방법이 전통적인 선형파 이론을 이용한 선형전송함수(LTF) 방법보다 전반적으로 더 정확하게 수행됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 추정된 해저 파압 시계열모의는 수정 선형전송함수(corrected LTF)에 의한 결과와 유사함을 확인하였다.
한 정보시스템을 소개 및 전파 시에, 만약 정보시스템의 공급자가 조기 수용성향을 가진 사용자 집단을 식별해낼 수 있다면, 그 집단에 대한 집중적인 권장 및 홍보를 통하여 더욱 효율적으로 시스템을 전파할 수 있을 것이다. 또한, 도입 이후 그 조기수용자들은 타 수용대상 집단들에 대한 시스템의 자발적 홍보와 수용 시의 도움들을 통해 시스템 도입을 더욱 용이하게 하는 효과를 가져오게 할 수 있다. 이와 같은 조기 수용자군 식별 목적을 위하여, 본 논문은 기존 주로 사용되어 온 이산선택기법 대신, 의사결정나무를 이용한 식별기법을 제안한다. 기존의 이산선택기법에 비하여 이 기법은 집단 예측에 있어서 더욱 정확하며, 비선형적으로 세분화된 그룹을 식별할 수 있는 장점도 가지고 있다. 이와 같은 효과의 검증을 위하여, 본 논문은 농업분야의 한 정보시스템 도입시의 실증데이터를 이용하여 목표집단 식별상의 의사결정나무기법의 우수성을 입증하였다. 본 기법은 앞으로 조기 수용자 집단 식별목적에 실질적으로 시스템 개발 공급자에게 이용될 수 있을 기법으로 기대된다.
건물의 경우, 용도 변경에 따른 중력하중 변화, 시공 단계에 따라 중력하중 변화 등이 구조물 시스템에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 시스템 식별 변수 설정에 있어 기존에 강성만을 변수로 설정한 방법에 추가적으로 질량을 변수로 설정하여 시스템을 식별하는 기법을 제안한다. 계측한 동특성과 FE모델에서 추출한 동특성 간의 차이를 최소화하여 변수를 탐색하게 된다. 최소화 기법으로 변형 유전 알고리즘을 적용하였다. 보다 전역적 해탐색을 위해 변형 유전 알고리즘은 더 넓은 해 탐색 공간에서 해를 찾는다. 철골 보 구조물의 시뮬레이션을 통해 본 연구가 제시한 기법을 검증하였고 변형 유전 알고리즘과 기존의 단순 유전 알고리즘의 성능을 비교하였다. 또한, 강성 식별만을 수행한 기존 연구의 방법과 본 연구가 제시한 기법간의 차이를 비교하였다.
데이터베이스 관리자는 효과적인 데이터베이스 관리를 위해 워크로드 특성을 잘 알아야 한다. 워크로드 특성은 데이터베이스 응용분야에 따라 다르며, 데이터베이스 환경에서 하나 이상의 응용 분야가 수행될 수 있다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야 때문에, 관리자가 데이터베이스 시스템에서 발생하는 워크로드를 식별하기가 더욱 어려워졌다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야의 효과적인 데이터베이스 관리를 수행하기 위해 워크로드를 식별할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 연구는 TPC-C와 TPC-W 성능평가의 워크로드와 두 성능평가의 혼합된 워크로드들을 생성하여 워크로드 식별을 수행하였다. 워크로드 식별은 퍼지 k-NN 알고리즘을 수정하여 진행하였다. 수정된 k-NN 알고리즘은 혼합 비율에 따라 시험 워크로드 데이터와 훈련 워크로드 데이터간의 워크로드 식별 실험에 사용되었고, 분류를 위한 k-NN, 퍼지 k-NN, 분산 가중치 퍼지 k-NN 알고리즘의 결과와 비교되었다. 수정된 k-NN 알고리즘은 다른 알고리즘보다 k 인자에 따른 변동과 오차율이 감소하여 워크로드 식별에 더 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 복합된 데이터베이스 응용 분야의 특성을 보이는 데이터베이스 환경에서 워크로드 식별 정보를 창조하여 융통성 있는 튜닝 기법을 고려하는데 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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