본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
프로그램 과제물과 같은 많은 프로그램을 모두 일일이 비교하는 것은 비용이 많이 든다. 더군다나 검수자가 과제물을 검사한다든가, 점수를 부여하고자 한다면 더욱 많은 시간이 요구된다. 물론 검수자가 많은 시간을 두고 평가해도 객관성이 떨어질 수도 있다. 이러한 문제점은 프로그램 과제물에 대해서 유사한 프로그램으로 서로 묶어 놓는다면 쉽게 해결할 수 있다. 즉, 유사한 프로그램으로 서로 묶어놓고 검사한다면 쉽게 검사나 평가가 가능하다. 본 논문에서는 많은 프로그램에 대해서 유사성이 높은 프로그램으로 그룹 짓기(grouping)를 수행하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 그룹 짓기 알고리즘은 (9)에서 제시한 프로그램 유사도 평가 알고리즘을 이용하여 유사도를 측정한 후, 유사성이 높은 프로그램을 그룹 짓기를 수행한다. 이 그룹 짓기 알고리즘을 이용하면 n개의 프로그램에 대해서 최대 n(n-1)/2 번에서 최소 (n-1)번까지 비교 횟수를 줄일 수가 있다. 본 논문의 실험 및 평가 부분에서는 실제로 모 대학의 과제물 10개를 추출하여 유사성을 기준으로 실험 평가한 결과를 보여준다.
본 논문에서는 클러스터 간의 중복을 허용한 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 기법에 적합한 클러스터 간 유사도 평가방법(linkage metric)을 제안하였다. 클러스터 간 유사도 평가방법은 계층적 클러스터링에서 클러스터를 통합하거나 분해하는데 쓰이며 사용된 방법에 따라 클러스터링의 결과가 다르게 형성된다. 기존의 클러스터 간 유사도 평가방법인 single linkage, complete linkage, average linkage 중 single linkage와 complete linkage는 클러스터 간 중복이 허용된 환경에서 정확도가 낮은 문제점이 있고, average linkage는 정확도가 두 방법에 비해 높지만 계산 시간 소요가 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 average linkage를 개선하여 중복된 데이터에 의한 필요 계산량을 크게 줄임으로써 시간적 성능이 우수한 클러스터 간 유사도 평가방법을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 기존 방법들과 비교 실험하여 중복을 허용하는 계층적 클러스터링 환경에서 정확도는 비슷하거나 더 높고, average linkage에 비해 계산량이 감소됨을 확인하였다.
유사도 평가는 유사 파일 탐색이나 파일의 중복제거에서 필수적으로 수행되어야 하는 모듈이다. 이와 같은 유사도 평가는 파일의 크기가 커지거나 비교할 파일의 수가 많을수록 더 많은 시간이 소요되므로 이 때 발생하는 오버헤드는 시스템 전체의 성능에 영향을 미칠 만큼 중요하다. 특히 사용자의 요구사항에 실시간으로 반응해야 하는 시스템에서는 응답시간을 지연시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 파일의 해시 연산과정의 시간을 줄이기 위한 방법으로 대표 해시 FLC를 이용한 유사도 평가 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 본 연구에서 제안하는 방식이 기존의 방식에 비해서 빠른 시간 내에 유사 파일을 탐지할 수 있음을 보이고 있다. 또한 해시 리스트의 크기가 줄어들어서 메모리 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.
협력적 추천 기법은 유사한 이웃의 선호도를 이용하여 고객에게 개인화된 아이템을 추천해 주는 방법으로 비교적 높은 정확도를 보이며 추천 시스템의 중심으로 연구되어져 왔다. 그러나, 지금까지의 추천 시스템은 도메인의 특성을 제대로 고려하지 못한채 추천을 시행함으로써 특정 도메인에서 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점들을 보완하기 위하여 본 논문에서는 평균 고객 유사도, 평균 아이템 유사도, 밀집도 등의 추천 선행 평가 척도를 제안하고, 추천 선행평가 척도와 추천의 정확도와의 상관관계를 보이며, 이를 이용하여 짧은 수행시간 안에 추천 적용이 가능한 마케팅 도메인 및 고객군을 선정하는 방법을 제시한다.
날로 급증하는 대량의 악성코드들을 분류하여 악성코드에 대한 분석시간을 단축하고 신종의 악성코드를 발견하기 위한 악성코드 분류의 필요성이 대두됨에 따라 대량의 악성코드들을 분류하기 위한 다양한 악성코드 유사도 측정 기법이 제안되고 있다. 하지만 제안된 기존 연구들은 대부분 유사도 측정 기법을 소개하고 해당 기법에 의한 악성코드 분류 결과만을 제시하고 있으며, 다른 유사도 측정 기법과의 성능 비교 결과는 제시하지 않는다. 이는 유사도 측정 기법의 성능을 비교할 수 있는 평가 모델이 존재하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 다양한 악성코드 유사도 측정 기법들의 성능을 비교 및 평가할 수 있는 악성코드 유사도 측정기법의 성능평가 모델로 성공확률과 신뢰도의 두 지표를 제안한다. 또한 본 논문에서는 두 지표를 이용해 기존 유사도 측정 기법들의 성능을 비교 및 평가한다.
본 논문에서는 서로 다른 두 개의 C 프로그램의 구문트리를 이용하여 유사도를 평가하는 시스템을 제시한다. 구문 트리를 이용하는 방법은 기존의 유사도 평가 방법과는 달리 들여쓰기, 여백, 설명문 등 프로그램과 무관한 프로그램 스타일의 변화에 민감하지 않으며, 문장, 코드 블록, 함수 등의 순서 바꾸기 같은 제어 구조의 변경에 민감하지 않은 특징을 가지고 있다. 그리고 프로그램을 파싱함으로써 구문 오류도 함께 검사찬 수 있는 장점을 제공한다. 논문에서는 유사도를 평가하기 위한 알고리즘과 함께 프로그램의 비교횟수를 줄이기 위한 그룹 짓기 알고리즘도 같이 제공한다. 실험부분에서는 구문트리 비교방법을 이용한 프로그램의 유사도 평가 결과와, 그룹 짓기를 수행한 후에 많은 비교 횟수를 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
복합 토지이용 유역의 수문 모형에서 중요한 것은 큰 강우량이 발생하는 시점에서의 유출량과 유사량이다. SWAT 모형도 이와 같은 부분이 중요한 요소로 작용하는데 이는 모형의 평가가 실측값에 대한 예측값의 결정계수(Coefficient of determination, r2) 또는 Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)와 같이 큰 값의 영향이 큰 지수들로 모형의 적합성을 평가하기 때문이다. 수질오염총량제와 같이 유역에서 발생하는 총량을 평가할 때는 강우로 인해 발생하는 유출과 수질뿐만 아니라 평시에 유출에 대한 수질도 중요한 부분이 될 수 있으나 모형의 평가에서 반영되기 어려우므로 실측값과 매우 다른 경향을 나타내는 경우가 많다. SWAT 모형에서는 하천 유사량에 사용되는 계수가 모든 상황에 일괄적으로 적용되기 때문에 과대 평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 SWAT 모형의 비강우시 하천 유사량 모의에 대한 부분이 강우시 하천 유사량에 미치는 영향을 분석하였다. SWAT 모형에서 하천 유출량과 관련된 계수를 확정하고, 하천 유사량과 보정에 사용되는 변수 중에서 prf 계수를 평시와 강우시 다른 계수 적용하여 하천 유사량 변화에 대한 SWAT 모형의 반응을 확인하였다. 지표면 유출과 관련된 변수는 변화하지 않으므로 하천에 유입되는 유사량은 항상 같다고 가정하면, 특정 강우 조건에서의 하천 유사량은 변화하지 않아야 하지만 SWAT 모형에서는 평시 유사량에 따라 달라지는 경향이 나타났다. 이는 평시 prf 계수가 낮아질 때 하천을 통해 유역 밖으로 배출되는 유사량이 감소하였기 때문에 특정 강우 조건에서 유사량이 달라진 것으로 해석될 수 있다. 또한 현재 SWAT 모형은 지표면 유출로 유입되는 유사량 일부가 퇴적되기 때문에 평시에 실제보다 높은 농도로 예측되는 경향도 나타났다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 지표면 유출로 발생하는 유사의 하천 퇴적량을 최소화하고, prf 계수를 강우반응에 대해 변동성을 부여하는 등 비강우시에도 실측과 비슷한 수준의 유사량이 모의 될 수 있도록 SWAT 모형을 개선하고 있다.
협력 필터링은 다수의 상업용 추천 시스템에서 구현되어 온라인 사용자들에게 성공적으로 서비스되고 있는 핵심적 기술이다. 이 기술은 현 사용자와 유사한 평가이력을 가진 다른 사용자들로부터 항목을 추천하기 때문에, 유사도 척도는 시스템 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존 유사도 측정 방법의 문제점을 해결하고자 퍼지 논리에 입각하여 사용자 평가등급의 주관성 및 모호성과 사용자들의 평가 행태를 반영하는 새로운 유사도 척도를 제안한다. 성능 평가를 위한 다양한 실험을 실시하였고, 그 결과 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도 면에서 우수한 성능 개선 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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