본 연구는 전자상거래에서 협력적 필터링 알고리즘을 통한 사용자의 선호도 예측 정확도와 사용자가 평가한 선호도 평가치의 관계를 분석하여 알고리즘의 예측 정확도에 영향을 미치는 평가치의 통계적 특성에 관하여 연구한다. 협력적 필터링 알고리즘의 예측 정확도는 상품에 대해 공통의 관심을 갖는 이웃 사용자들의 선정과 이들의 선호도 경향이 중요한 요인이지만 본 연구에서는 선호도 예측을 위한 자신의 선호도 평가치 특성이 알고리즘에 중요한 요인임을 제시한다. 이러한 평가치의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등과 같은 통계적 특성이 선호도 예측 정확도와 연관성이 있음을 제시하여 차후 연구에서 선호도 예측 이전에 사용자의 선호도 예측성과에 대한 사전평가의 가능성을 제시하고자 한다.
이 논문에서는 저장소에 독립적인 SPARQL-to-SQL변환 시스템 모델의 비용 평가를 수행한다. 시맨틱 웹이 발전하면서 이를 기술하기 위한 다양한 웹 온톨로지 언어들이 제안되었고 이를 저장 및 검색하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 저장소와 SPARQL과 같은 질의 언어가 개발되었다. SPARQL의 활용도가 높아짐에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 웹 온톨로지 데이터를 질의하기 위해서는 SPARQL을 SQL로 변환하기 위한 알고리즘이 필요하다. 그러나 기존에 제안된 변환 알고리즘들은 몇 가지 해결해야 할 문제점을 가지고 있는데 그 중 변환 알고리즘이 저장소에 종속적이라는 문제점 때문에 변환 알고리즘의 활용도가 떨어진다. 이를 해결하기 위하여 기존 논문에서는 저장소에 독립적으로 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 시스템 모델을 제안하였으며 프로토타입을 구현하여 제안 모델을 통한 질의 결과의 정확성을 측정하였다. 또한, 저장소의 종속적인 모델과 독립적인 모델간의 정성적 평가를 통하여 저장소에 독립적인 모델이 여러 측면에서 활용도가 높다는 것을 평가하였다. 그러나 기존 논문에서는 제안한 시스템 모델에 대한 명확한 정량적 평가가 이루어지지 않았다. 따라서 이 논문에서는 비용 평가 모델을 정의하여 제안한 시스템 모델의 효율성을 정량적으로 평가한다.
점진적 속성 평가 알고리즘에서는 새로운 입력 트리가 기존 입력 트리와 정확히 비교되어서 새로운 트리를 구성할 때 기존 속성 트리의 어떤 서브 트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 이 논문에서는 계층적 속성 문법의 점진적 평가를 효율적으로 하기 위해 점진적 속성 평가 알고리즘을 이용하였으며 Carle과 Pollock의 알고리즘을 분석하여 점진적 속성 평가 알고리즘으로 재구성하고, 속성 트리 dcopy의 구성요소를 새로운 속성 트리 d'copy에 적용하여 최적화된 속성 트리 d'copy의 점진적 속성 평가 알고리즘을 구성하였다. 또한 점진적 속성 평가 알고리즘을 이용하여 실제적인 입력 프로그램에서 재사용된 노드의 표현과 정의된 변수 형(type)이 어떻게 점진적인 속성 평가를 수행하는가를 나타내었다.
정보 통신의 발달과 인터넷 기술의 발달로 그래픽 등의 매체를 통하여 시간과 장소에 구애받지 않는 학습자 수준에서 적절한 교육을 받을 수 있는 쌍방향 멀티미디어 환경의 원격 웹 기반교육(Web Based Instruction, WBI)이 등장하게 되었다. 인터넷을 활용한 교육을 함으로써 개별화된 교육을 할 수 있고, 학습자들이 인터넷을 통해 함께 탐구하고 대화하며 결론에 도달하는 협력 학습의 장을 제공할 수 있게 되었다. 그래프 알고리즘은 자료구조의 한 분야로 종류도 다양하고 개념도 복잡하여 학습자들이 쉽게 이해하지 못하는 부분이 많았다. 본 논문에서는 그래프 알고리즘을 하이퍼텍스트를 통한 단순한 자료의 제시에 그치지 않고 웹의 장점을 살려 플래시를 통해 각 그래프 알고리즘의 수행단계를 시각적으로 보임으로써 그래프 개념을 쉽게 이해하고 여러 종류의 그래프 알고리즘을 효율적으로 반복 학습할 수 있도록 하였다. 또한 C로 구현된 각 알고리즘의 소스를 볼 수 있게 하고 그 결과도 보여줌으로 그래프 알고리즘을 정확히 이해하도록 하였다. 학습 후 평가 문제를 통해 학습자의 이해도를 평가하고 평가 결과를 막대그래프 차트로 보임으로써 비교 평가가 쉽게 구현하였다.
이동형 서비스 로봇의 위치인식 기능은 성능평가시 중요한 평가척도의 하나로써 이용된다. 서비스 로봇이 다양한 작업을 수행하기 위해 여러 장소를 이동하게 되므로, 얼마나 정확하고 빠르게 위치인식을 하는 것이 로봇의 종합적인 성능에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 로봇은 영상이나 다양한 거리 센서를 활용하여 위치인식의 성능향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 현재 영상기반의 위치인식 성능평가 방법과 관련한 표준이 없으며, 개별적인 성능평가만 시행되고 있다. 이에 우리는 이 논문을 통하여 전(前)방향 영상기반의 위치인식 알고리즘 성능평가 방법과 평가척도를 제안한다. 제안된 위치인식 알고리즘 성능평가 방법은 현재 지능형로봇 표준포럼의 표준으로 채택되었으며, 이를 통해 앞으로 영상기반 위치인식 알고리즘을 평가하고 개발하는데 기준 역할을 할 수 있을것으로 기대된다.
최근, 디지털 워터마킹에 대한 연구와 더불어 알고리즘의 안전성을 평가하는 평가기술에 대하여 그 중요도가 증가되고 있다. 본 논문은 기존에 개발되어진 벤치마킹 프로그램에 대하여 그 구조와 방법에 대하여 조사하고, 여러 응용 시스템에서 다른 목적으로 이용되는 워터마킹 기술들에 대한 안전성을 평가하는 평가 프로파일에 대하여 기술한다. 본 연구 결과로 작성된 프로파일은 워터마킹 알고리즘의 안전성 평가시, 유용한 자료로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 정보보호 제품의 주요한 역할을 담당하는 암호 알고리즘의 구현 적합성에 대해 논의한다. 암호 알고리즘 구현 적합성 평가는 지정된 표준에 맞게 정확하게 구현했는가에 대한 평가이다. 따라서 해당 암호 알고리즘 기능별 또는 절차에 따라 알고리즘 평가가 수행된다. 본 논문에서 제시한 암호 알고리즘 평가 검증은 국내 표준인SEED 알고리즘을 그 대상으로 하며, 알고리즘의 기능에 따라 평가를 수행한다. 제안한 검증 시스템은 SEED 알고리즘 구현물에 대해 충분히 테스트하기 위해 필요한 테스트 벡터를 생성하여 이용하는 테스트와 검증의 정확성을 높이기 위해 임의 데이터를 이용한 테스트를 제공한다. 제안한 검증 시스템은 SEED를 이용한 정보보호 제품에 모두 적용 가능하므로 각종 암호제품 평가 및 인증에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 웹 접근성 평가를 위하여 기존의 문서의 배경색과 문자 색 사이의 색 대조 정의에 대한 알고리즘을 조사하고, 비교하였다. 현재까지 나와 있는 색 조합에 대한 색 대비의 정량적 정의는 가독성 측면에서 불완전하며, 사용자에 대한 시험 평가에서도 무시하지 못할 불일치를 드러내고 있다. W3C에서 색 대비 평가 방식으로 추천하는 토론토 대학의 웹 접근성 평가 수정도구인 A-prompt에서 사용하는 알고리즘과 미국 토양조사센터의 토양지도 작성을 위한 색 대비 평가 알고리즘을 비교 대상으로 하여 216개의 웹 안전 색의 조합에 대하여 총 46656개의 비교 평가를 수행하였다. 평가 결과 W3C의 기준은 미국 토양조사센터의 기준보다 대비기준이 너무 엄격하며, 전체 색조합의 94.7%가 부적절한 색 대비를 제공하는 것으로 판정 되었다. 따라서 W3C의 기준은 웹 문서 저작자의 색 선택을 상당할 정도로 제약하며, 적용 기준을 정상인에게도 혼란을 줄 수 있는 기준, 시각적 결함을 가진 사용자에게 혼란을 줄 수 있는 3단계의 기준을 적용하는 것을 제안한다. 추후에는 사용자 평가를 통하여 알고리즘의 타당성을 검증하고, 보완점을 제시할 예정이다.
본 논문에서는 최근 얼굴 인식 평가에 많이 사용된 FRGC Ver 2.0 DB와 그 프로토콜을 간략히 소개하고 이를 이용한 다양한 얼굴 인식 방법 및 그 개발 동향에 대해서 살펴보고자 한다. FRGC는 객관적인 2D/3D 얼굴 인식 알고리즘 성능 평가를 위해서 공개되었는데, 본 논문에서는 2D 정면 얼굴 인식에 대한 내용을 위주로 기술하고자 한다. FRGC의 2D 얼굴 인식 DB는 주로 조명의 Control 유무에 따른 성능 비교를 위한 평가 프로토콜을 제안하고 있다. 이에 2004년부터 최근까지 10개 이상의 알고리즘이 발표되었고, 본 논문에서는 중요한 11개의 알고리즘을 살펴보고자 한다. 또한 이들 알고리즘에서 핵심적으로 사용되는 특징 추출 알고리즘을 살펴보고 마지막으로 각 알고리즘의 FRGC DB에서의 성능을 비교 평가하고자 한다.
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 적응적가중치를 이용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기위해 파레토 순위와 밀도에 대한 적응적 가중치를 적용하여 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 전체 진화 개체집합의 상태를 고려하여 영향을 미치도록 하였다. 제안한 방법을 많은 지역해들을 포함하는 ZDT4문제에 적용한 결과 비교적 우수한 수렴 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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