본 논문에서는 령크 충돌을 최소화 하는데 중점을 두고 순위차원 라우팅을 사용하여 완전이진트리를 3차원 메쉬로 임베딩하는 방법을 제안한다. 기존의 연구[14]에서는, 완전이진트리를 3차원 메쉬에 임베딩 할 때 순위차원 라우팅을 사용하는 경우 1, 2 차원에서 링크 충돌이 발생하였고, 순위차원 라우팅을 따르지 않는 경우 1차원에서만 링크 충돌이 존재하도록 하는 임베딩 방법을 보였었다. 이와 비교하여 본 논문에서는 순위차원 라우팅을 사용하고 링크 충돌이 존재하지 않는 임베딩 방법을 제안하며, 이 방법에 의해 임베딩을 수행한 결과, 임베딩을 위해 사용된 메쉬의 크기가 최적크기의 1.27 배를 넘지 않음을 증명한다.
본 연구에서는 문헌을 기반으로 한 지식의 자동분류를 위해 최적의 클러스터링 모형을 제시하고자 하였다. 클러스터링 실험을 위해서 신문기사 실험집단과 학술논문 초록 실험집단을 구축하였고, 분류 성능 평가 척도인 WACS를 개발하였다. 분류자질로 사용한 용어의 집합은 다양한 자질 축소 기준을 적용하여 생성하였으며, 다양한 용어 가중치를 사용하였다. 유사계수 공식으로는 코사인 계수와 자카드 계수를 적용하였으며, 클러스터링 알고리즘으로는 비계층적 기법인 완전연결 기법과 계층적 기법인 K-means기법을 각각 사용하였다. 실험 결과 신문기사 원문 집단에서의 성능이 좋았으며, 완전연결 기법의 성능이 K-means 기법보다 높게 나타났다. 역문헌빈도의 적용은 완전연결 클러스터링에서는 긍정적인 효과가 나타났으나, K-means 클러스터링에서는 그렇지 못했다. 분류자질은 전체의 7.66%만 사용하였을 경우에도 성능 저하가 크지 않았으며, K-means 클러스터링에서는 오히려 성능 향상 효과가 있었다.
정규화는 교차 연산 전에 두 부모해 사이의 일관성을 유지하기 위하여 한 부모해를 다른 부모해에 맞추어 변환하는 연산이다. 본 논문은 비유사 중복 인코딩이 유전 알고리즘의 성능을 떨어뜨리는 이유와 정규화 연산이 비유사 중복 인코딩에 의해 유발되는 문제점들을 어떻게 완화하는지 설명한다. 이를 위해 완전 비유사 중복 인코딩을 정의하고, 완전 비유사 중복 인코딩에 의해 적합도와 거리의 상관성이 없는 탐색 공간이 만들어짐을 증명한다. 또한, 완전 비유사 중복 인코딩을 사용하는 다수의 문제들에 대한 실험을 바탕으로, 정규화를 통해 상관성이 없는 탐색 공간이 상관성이 있는 탐색 공간으로 변화되어 유전알고리즘의 성능이 향상됨을 보인다.
MD4를 기반으로 하는 MDx계열 해쉬 함수는 입력 워드의 치환, 순환 시프트 변수의 연쇄, 비선형 함수 등을 이용하여 구성된다. 그러나, 그 구성 방법에 대한 이론적, 실험적 배경은 알려져 있지 않고, 평가를 위한 일반적인 모델도 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 해쉬 함수의 설계와 평가를 위하여 해쉬 함수를 일반화하기 위한 근사 모델을 제안하고, MD5에 근사모델을 적용하여 입력 차분의 확산을 고찰하였다. 그 결과, MD5의 약점이 완전 확산을 제공하지 않는데 있다는 것을 확인하였다. 제안된 근사 모델에서 완전 확산을 제공하기 위하여 해쉬 함수 내에 여러 가지 연쇄 패턴을 이용하는 다중 연쇄 패턴을 제안하고, 여분의 계산과 메모리 없이 완전 확산을 제공함을 MD5를 이용한 실험을 통하여 보이고, 그 차분 특성이 갖는 확률이 MD5보다 작음을 증명하였다.
국소적 미분 연산자를 이용한 대개의 에지 검출 방법을 사용하면 검출된 에지의 폭이 불균일하게 되거나, 확대된 영상에서 에지의 일부를 검출하지 못한다. 캠프 에지의 엄격하게 단조적인 자기 분포구간을 단순 계단 함수에 대응시키는 램프 에지의 완전 선명화 사상을 이용하면 자기분포의 비국소적 속성이 반영되는 변형된 미분이 도입되고, 이를 이용하면 다양한 에지 폭의 변화에 효율적으로 대응할 수 있는 에지 검출기를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 MADD를 사용하여 형상의 확대나 다양한 에지 폭의 변화에 안정적으로 동작하는 검출기를 개발하였다. 기존의 알고리즘과 비교하여 본 결과 제안한 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 완전이진트리의 3차원 메쉬로의 임베딩 문제를 다룬다. 링크 충돌을 2까지 허용하면서 최적크기의 메쉬에 임베딩하는 방법은 [1]에서 다루고 있으며, [2]에서는 최적크기의 1.27배의 메쉬로 임베딩하는 방법을 보여주고 있다. 본 논문에서 제안하는 임베딩 방법은 순위차원 라우팅을 사용하며 링크 충돌이 없는 방법으로, 약 1.125배의 최적확장을 넘지 않는다. 이 임베딩 방법은 링크의 충돌 혹은, 임베딩의 확장을 최소화한다는 기준에서 볼 때 기존의 임베딩 방법에 비해 향상된 결과이다.
이 논문은 편파화 정도(degree of polarization: DoP) 와 동일편파 위상차이(co-polarized phasedifference:CPD)를 이용하여 완전편파 SAR 영상을 분해하는 새로운 기법을 제안한다. 이 영상 분해 기법을 검증하기 위해 2009년에 춘천 지역에서 얻은 ALOS PALSAR 완전편파 L-밴드 영상데이터를 이용하여 이 새로운 영상 분해 기법의 결과와 기존의 3-성분 분해방법과 4-성분 분해방법의 결과들과 비교한다. ALOS PALSAR 영상 자료의 바다, 맨땅, 산림 그리고 도심지역을 선정하여 새로운 DoP-CPD 영상 분해기법을 적용한 결과, 제안된 영상 분해 기법의 정확도가 기존의 분해기법보다 높거나 유사함을 보인다.
이 연구는 도서관에서 네트워크 상의 정보자원을 포함하는 전자정보자원의 서지 도구로서 인터넷 검색엔진이나 메타데이터가 갖는 문제점과 전통적 목록의 필요성을 다루었다. 검색엔진이나 메타데이터는 전자정보자원을 신속하게 색인하거나 조직할 수 있게 한다. 그러나 이와 같은 신속성 외에도 목록과 같은 전통적 도서관의 서지 도구들은 기술의 정확성. 완전성. 표준성 등이 절실히 요구되는 것이다. 그러므로 도서관의 관점에서는 전자정보자원에 대하여도 완전한 목록을 작성할 필요가 있다. 목록의 복잡성과 이로 인한 고비용 문제는 도서관간의 협력과 분담으로 해결될 수 있다.
공공데이터베이스는 공무상의 활용뿐만 아니라 민간의 창의성과 결합할 경우 새로운 비즈니스와 일자리를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 미국과 영국 등 해외 주요국들은 공공정보 재사용의 가치를 깨닫고 공공데이터를 Linked Data화하는 작업을 진행하고 있다. Linked Data는 웹에서 자유롭게 데이터를 개방하여 연계할 수 있도록 하는 네트워크 기술이다. 본 고에서는 국내 공공정보의 개방과 재사용을 지원하기 위한 방안으로 Linked Data 구축을 제안하고, 이를 위해 데이터, 시스템, 서비스의 3가지 측면에서 표준화 방안을 제안하였다. 데이터 표준화 측면에서는 데이터 표현 및 접근에 관한 표준을 준수하고, 표준화된 데이터모델과 데이터구조에 대한 정보와 함께 완전하게 수요자 입장에서 배포해야 한다. 특히 데이터의 상용화나 재가공에 아무런 제약이 없는 완전한 공개를 원칙으로 해야 한다. 시스템 표준화 측면에서 Linked Data 플랫폼은 트리플 스토어, 원데이터의 트리플 변환기, 그리고 추론기로 구성되어야 한다. 서비스 표준화 측면에서는 Linked Data를 이용자에게 다양한 포맷으로 제공할 수 있는 인터페이스가 제공되어야 한다. 무엇보다도 공공정보의 공개와 재사용성을 위한 국가적 차원의 거버넌스와 지원이 마련되어야 공공정보의 Linked Data 플랫폼이 온전히 이루어질 수 있을 것이다.
정보화를 통해 인류의 생활은 완전한 변혁을 맞고 있다. 생활속에 깊이 스며든 정보화를 통한 편의성이 극대화되는 만큼 새로운 문제에 봉착하게 된다. 수많은 정보들을 어떻게 보호할 것인가하는 문제이다. 최근 인터넷의 폭발적인 발흥으로 대두된 정보침해 사고들은 더 이상 남의 얘기가 아니다. 바로 지금 우리에게 닥친 반드시 풀어야 할 과제인 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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