본 연구의 목적은 연령별 인구이동의 구조와 공간적 패턴에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 다양한 탐색적 공간 데이터 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA) 기법들을 제시하는데 있다. ESDA 기법의 하나로 지역의 연령별 이동성향과 이동구조를 파악하기 위한 도구로 인구이동 피라미드를 고안하였다. 인구이동 피라미드는 연령별 전입, 전출, 순이동 정보를 이용하여 작성되는 그래픽 도구이다. 또한 연령별 인구이동의 공간적 패턴을 파악하기 위하여 다양한 국지적 연관성 측정 지표인 Local Moran's $I_i$, Getis-Ord's ${G_i}^*$와 이를 응용한 AMOEBA 기법을 이용하였다. 사례 분석 결과, 제시한 ESDA 기법들을 이용하여 연령별 인구이동 구조, 연령별 이동의 연관성, 연령별 순이동률의 공간 군집 패턴 등을 확인할 수 있었으며, 연령별 공간 군집 사이의 상응관계를 탐색할 수 있었다. 이러한 정보는 인구이동 현상에 대한 상세한 이해뿐만 아니라 인구이동을 유발하는 지역의 특성을 유추하는데 도움을 준다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식은 효율적인 주파수 사용 및 고속의 데이터 전송이 가능한 장점으로 인해 페이딩 환경에서 우수한 성능을 보이지만, 실질적으로는 다중 경로 페이딩 채널의 시간에 따른 변화에 대해 성능 저하가. 발생한다. 이러한 채널의 시간적 변화에 대한 영향을 극복하고, 시스템의 성능을 개선하기 위한 여러 가지 채널 추정: 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 채널 추정을 위한 기존의 파일럿 패턴들은 이동체의 속도에 대해 강인한 특성을 지니지 못한다. 본 논문에서는 보편적으로 사용되는 파일럿 패턴들의 이동성에 대한 단점을 극복하고, 도플러 확산으로 비롯된 시변 채널 환경에서 타 기법들에 대하여 우수한 성능을 달성하기 위해 기존 패턴에 변형을 가한 파일럿 패턴을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 시변 채널 환경에서 변형된 파일럿 패턴의 성능이 기존의 패턴보다 우수함을 보였다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합으로부터 유용한 패턴을 추출하여 의미 있는 지식을 탐사하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 현재까지 다양한 패턴 탐사 기법들이 제안되었으나 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하기 때문에 한정된 시간 범위와 제한적인 영역 범위 내에서의 빈발 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사 수행 시 데이터베이스를 반복 스캔하여 탐사 수행시간이 많이 소요되는 문제를 포함하거나 메모리상에 탐사 대상인 후보 패턴 트리를 생성하는 방법을 통해 탐사 시간을 줄일 수는 있으나 이동 객체 수나 최소지지도 등에 따라 트리를 구성하고 유지하는데 드는 비용이 커질 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 패턴 탐사 기법의 개발이 요구됨으로써 선행 작업으로 본 논문에서는 상세 수준의 객체 이력 데이터들의 시간 및 공간 속성을 의미 있는 시간영역과 공간영역 정보로 변환하는 시공간 데이터 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간 개념 계층에 대한 영역 정보들을 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)로 생성하여 공간 인덱스트리인 R*-Tree의 검색 방법을 이용해 이동 객체의 위치 속성을 2차원 공간영역으로 일반화하고, 시간 개념 계층을 생성하여 이동 객체의 시간적인 속성을 시간 영역으로 일반화함으로써 일반화된 데이터 집합을 형성하여 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.의 성능을 기대할 수 있을 것이다.onium sulfate첨가배지(添加培地)에서 가장 저조(低調)하였다. vitamin중(中)에서는 niacin과 thiamine첨가배지(添加培地)에서 근소(僅少)한 증가(增加)를 나타내었다.소시켜 항이뇨 및 Na 배설 감소를 초래하는 작용과, 둘째는 신경 경로를 통하지 않고, 아마도 humoral factor를 통하여 신세뇨관에서 Na 재흡수를 억제하는 작용이 복합적으로 나타내는 것을 알 수 있었다.으로 초래되는 복합적인 기전으로 추정되었다., 소형과와 기형과는 S-3에서 많이 나왔다. 이상 연구결과에서 입도분포가 1.2-5mm인 것이 바람직한 것으로 나타났다.omopolysaccharides로 확인되었다. EPS 생성량이 가장 좋은 Leu. kimchii GJ2의 평균 분자량은 360,606 Da이었으며, 나머지 두 균주에 대해서는 생성 EPS 형태와 점도의 차이로 미루어 보아 생성 EPS의 분자구조와 분자량이 서로 다른 것으로 판단하였다.TEX>개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는
본 논문은 셀룰러 망에서 GSP와 같이 실시간 이동성을 파악할 수 있는 하드웨어를 탑재한 단말이 자신의 이동정보를 효율적으로 기지국에 전달하기 위하여 자신의 이동성 패턴을 인지하고 적절한 보고등록 알고리즘을 수행함으로써 핸드오프시 단말이 이동할 것으로 예상되는 목적 셀을 정확히 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 이동단말의 속도와 방향성에 따라서 이동성 패턴을 분류하고 이에 따른 적절한 보고등록 방법에 대하여 기술한다. 해당 알고리즘을 적용한 네트워크에서 단말은 이동정보 보고횟수와 핸드오프 호의 단절을 최소화하면서 동시에 무선자원의 사용 효율성을 증가시킬 수 있다. 우리는 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 가져옴을 증명하였다.
데이터마이닝에서 시계열 데이터로부터 순차패턴을 발견하는 연구는 사건이나 아이템이 주로 연구되어왔지만, 최근에는 설비의 상태를 알 수 있는 센서와 같은 수치 값의 형태를 가지는 분야에 관심을 가지게 되었다. 그러나 수치 형태의 데이터는 패턴을 만드는 동안 동일한 값을 가지는 경우가 거의 없기 때문에 기존의 사건이나 아이템 등으로 변환될 수 있는 패턴요소의 특징을 만드는 것이 가장 중요하다. 이러한 패턴요소를 발견하는 지금가지 방법은 이동 윈도우와 클러스터링을 사용하는 방법을 적용하였는데, 이러한 방법은 다양한 윈도우의 크기와 클러스터 값을 적용하여 반복적으로 작업을 하며, 찾아진 결과를 해석하는데도 많은 문제가 있다. 본 연구는 수치 값을 가진 데이터를 벡터의 형태로 만들어 패턴요소를 만드는 방법을 제시한다. 이렇게 만들어진 패턴요소는 전체 데이터를 사용하는 것 보다 이해되기 쉽고 보다 빠르게 순차패턴을 찾을 수 있다. 벡터로 변환된 패턴요소는 각도와 크기를 가지는데 우리는 이들 벡터들의 상호 연관성을 정의하고, 이들 연관성을 이용하여 순차패턴을 찾는 방법을 제시한다.
Fe/Gd 다층박막 내 자성층간 결합에 미치는 패턴의 영향을 연구하였다. 이를 위하여 하나의 다층박막 시료를 나누어서 패턴한 것과 패턴하지 않은 것으로 제작하여 비교하였다. X선 자기 원편광 이색성(X-ray magnetic circular dichrosim: XMCD)을 이용하여 Gd 원소에 선택적인 자화 벡터의 온도 변화를 비교한 결과, 패턴 시료의 경우 Gd 자화 벡터의 온도의존성이 패턴 전에 비해 뚜렷하게 변화했음을 관측하였다. 이는 패턴 효과와 반강자성의 층간 결합 효과가 서로 경쟁하여 나타난 결과이다.
본 논문에서는 직선특징을 포함한 2차원 패턴에 대하여 패턴의 이동, 회전, 크기변화에도 불변하게 인식할 수 있는 새로운 광/디지틀 패턴인식 방법을 제안하였다. 제시한 방법은 먼저 패턴의 직선특징을 Hough변환과 threshold과정을 통해서 추출한다. 두 번째로 추추된 특징에 본 논문에서 유도된 수식을 적용하여 불변성을 부여한다. 마지막으로 추출된 패턴의 불변특징을 신경회로망으로 학습시켜 패턴인식에 사용하였다. 제시한 방법의 유용성 확인을 위해 9개의 2차원 직선패턴으로 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며, 결국 패턴의 이동, 회전, 크기변화에도 불변한 인식이 가능하였다.
패턴생성기로 LFSR은 기계 자체에 고유의 선형의존성이 있어 패턴을 생성할 때 bit의 위치를 이동시켜 수열을 생성하기 때문에 생성되는 패턴들의 상관관계가 높고 따라서 오류 검출률이 낮아지게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위하여 LFSR은 scan chain 사이에 XOR 게이트의 조합으로 구성된 페이지 쉬프터를 장착하여 출력 테스트 패턴의 난수성을 높임으로써 LFSR 고유의 선형의존성을 줄이고 오류검출률을 높이는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 PRPG로서 LFSR의 난수성을 높이기 위하여 LFSR에 장착할 수 있는 새롭고 효과적인 페이지 쉬프터를 구성하는 방법을 제안한다.
에이전트는 다양한 분야에 적용이 가능하기 때문에 컴퓨터 통신 분야의 새로운 응용기술의 패러다임으로 제시되었다. 그러나 이동 에이전트는 이동성으로 인하여 에이전트에 대한 보안에 대한 문제가 제기되었다. 본 논문은 이동 에이전트를 보다 효과적인 보호와 안전성을 보장할 수 있는 이동 에이전트 보호 프로토콜의 프레임워크를 제안한다. 설계된 프로토콜은 JAVA기반의 PKI환경에서 공개키와 개인키 그리고 전자서명을 이용한다. 이는 VS를 통하여 에이전트의 실행 패턴과 이동계획의 패턴을 추적하여 안전하게 에이전트 임무 수행을 하는 메커니즘이다. 또한 악의적인 공격으로부터 안전함을 인증하는 VS을 통해서 에이전트의 무결성과 기밀성을 보장한다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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