"고유명사 식별"은 사전에 등록되어 있지 않은 고유명사를 찾아내고 분류하는 과정으로 주로 인명, 지명, 조직 명을 처리 대상으로 한다. 처리할 데이터는 점점 많아지고 고유명사는 수시로 생겨나기 때문에 고유명사 식별은 정보검색, 질의응답, 기계번역시스템의 핵심 기술 중의 하나로 부각되었다. 고유명사 식별에 있어 정확률과 더불어 식별속도와 식별모듈의 크기가 시스템의 성능에 미치는 문제도 쟁점이 되고 있다. 본 논문에서는 SVM과 자질선택을 결합한 다양한 실험을 통하여 중국어 고유명사의 식별 효율을 높이는 방법을 연구하였다.
본 논문은 지능형 알고리즘과 이미지 프로세싱 방법을 결합한 새로운 방법으로 칼라 매칭 시스템에 구현한다. 칼라 매칭 시스템은 이미지 프로세싱을 이용하여 칼라의 RGB 데이터를 분석한 후 얻어진 색상정보를 가지고 사용자가 원하는 칼라는 구현하는 시스템이다. 칼라 매칭 시스템의 모델링에 이용되는 지능형 모델은 퍼지 추론과 적응 퍼지 추론 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System: ANFIS)이며, 최소 자승법을 기반으로 한 회귀 다항식과 비교하여 제안된 지능형 모델에 대한 성능과 실용성을 검증한 후 델파이를 이용하여 구현하였다.
확률론적 위험성 평가는 하중, 재료특성 등과 같은 불확실성 인자를 고려하여 구조물의 안전성을 평가하는 기법이지만 모든 불확실성을 고려하는 것은 현실적으로 불가능하다. 또한 원전 격납건물은 콘크리트, 철근, 라이너, 텐던이 복잡하게 결합되어 있다. 따라서 전역민감도 분석을 통해 격납건물의 불확실성 인자 검토하고 선정하는 작업은 필요하다. 따라서 본 연구는 대리모델을 기반으로 축소규모 원전 격납건물의 전역 민감도 분석을 수행하고 격납건물의 주요 영향인자를 분석하고자 한다. 유한요소 해석 모델을 기반으로 대리모델의 학습데이터를 생성하였으며 구축된 대리모델의 성능지표를 분석하였을 때 높은 회귀성능을 갖는 것으로 판단된다. 대리모델을 기반으로 전역 민감도 분석을 수행한 결과 콘크리트의 인장균열이 발생하는 내압수준에서 민감도 지수는 콘크리트의 압축강도가 높지만, 전체적인 내압 구간에서 민감도 지수는 텐던의 탄성계수 및 항복강도가 높은 것으로 나타났다.
데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 매칭 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 산출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Tanh 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.
데이터 트래픽의 증가와 더불어 인지 기반 중첩 융합 네트워크 환경 하에서의 서비스 성능이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 이에 따라 다양한 이종 네트워크(HetNet)가 결합된 환경 하에서 주변상황의 인지 기능을 활용하는 이중 가상 셀의 구성과 특징에 대해 살펴보고 자원의 효과적 활용에 적합한 개별 이종 네트워크의 특성분석과 특성을 반영하는 시스템측면의 최적화를 고려하여 성능측면의 분석을 다루고자 한다. 이를 위해 가상 이중 셀 시스템의 구성과 운영이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 기지국의 소형화와 지능화가 진행됨에 따른 활용도 측면의 성능을 분석하였다. 고려하는 시스템은 유용한 가상의 신호를 찾을 수 있는 능력을 활용하여 가상의 이중 셀을 구성하고 고속이동에 따른 무선링크에서의 성능열하를 방지하고 고속의 데이터 전송을 위한 시-공간 트렐리스 코드를 적용한 시스템의 성능을 분석하여 그 유용성에 대해서 시뮬레이션을 통하여 정량적인 분석결과를 얻었다. 이를 바탕으로 다양한 파라메터가 주어진 환경 하에서 전체 시스템에 어떤 영향를 미치는지를 해석하고 고려하는 시스템의 특징을 고찰하였다.
본 논문은 조가선을 이용한 전기철도의 전력선 통신을 위한 네트워크 설계를 제안한다. 전기철도에서 필수적인 전차선 및 조가선을 이용하여 전력선 통신에 대한 타당성 검토를 선행연구로 수행하였다. 이를 위해 우선 무가압상태에서 조가선에 신호결합기를 취부하여 양방향 데이터 통신을 구현하였다. 데이터 전송속도가 양호하게 나타났으며 이를 토대로 전력선 통신을 위한 주요 구성품을 제시하고 네트워크 설계를 제안하였다. 향후 네트워크 설계에 대한 타당성을 확보하기 위해 지속적인 연구를 수행하고자 한다.
온톨로지 구축에서 클래스간 관계 설정은 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클래스간 상 하위 관계 외의 관계 설정을 위한 클래스간 관계 자동 정의를 목적으로 의존구문분석의 (주어, 용언) (목적어, 용언) 쌍들을 추출하고, 이렇게 추출된 데이터를 이용하여 용언들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 도메인 전문 코퍼스 데이터 희귀성 문제를 해결하고자, 웹검색을 결합한 방식을 선택하여 도메인 온톨로지 구축 클래스간 관계 자동 설정에 대한 방법론을 제시한다.
생명 공학 분야의 연구는 대용량의 데이터 처리를 요구한다. 과거 실험을 통해 접근하던 방식에서 벗어나 최근 IT 기술의 결합을 통해 다양한 실험 데이터를 공유하고, 연계함으로써 연구를 가속화하고 있다. 질병에 대한 연구는 생명 공학의 큰 테마 중 하나이다. 질병 데이터를 분류하고, 웹을 통해 데이터를 제공하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만, 기존 서비스들은 각기 다른 분류 방법을 가지고 있으며, 고차원 처리를 요구하는 신규 서비스와 연계하기 위한 인프라의 부재는 생명 공학 연구의 발전을 저해하는 요소로 작용하기도 한다. 본 논문에서는 이종의 질병 데이터베이스를 통합하기 위한 데이터 구조를 제안하고, 신규 서비스와 연계하기 위한 인프라로서 질병 디렉토리 시스템을 설계하고 구현한다.
지난 수년 동안 공간 데이터의 조인 연산에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않을 경우, 후보 객체의 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 이 분야에 대한 여러 알고리즘들이 제안되었으며 대부분의 경우 공간 데이터의 조인 연산 시 우수한 성능을 나타내고 있다. 하지만, 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중되어 분포할 경우 조인 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있으며 이 문제를 해결하려는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터의 편중 문제를 개선하기 위해 기존의 공간 조인 알고리즘 중 Spatial Hash Join 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 장점을 결합한 Spatial Hash Sip Join 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 SHJ 알고리즘의 객체 분포에 기반한 공간 분할 특성과 공간 조인 시 SSSJ 알고리즘의 우수한 I/O 특성을 이용한다. 본 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이터를 사용하여 기존 SHJ 알고리즘과 성능을 비교 평가 하였으며 평가 결과 인덱스가 존재하지 않는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산 시 모든 평가 파라미터에 대해 기존의 SHJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.
고령화와 만성질환의 만연 등으로 인한 헬스케어환경의 급격한 변화는 착용형 인체센서, 무선네트워크 및 스마트폰이 결합한 새로운 적용영역을 창출하고 있다. 본 연구는 예외 관리적 관점에서 재택환자의 일상의 건강상태를 효과적으로 모니터링하며, 재택환자는 스마트폰을 활용한 건강모니터링을 통해 자기관리 및 적절한 건강 개입을 할 수 있는 시스템을 제공함으로써 새로운 의료서비스를 창출할 수 있는 기반을 제공하였다. 특히 기존 연구에서는 스마트폰이 단지 데이터 전달자로서의 역할에 그친 데 반하여, 본 연구에서는 스마트폰의 컴퓨팅 기능을 활용하여 의료인의 재택환자 일상생활 관리를 위한 데이터가공, 모니터링 시스템의 핵심인 필터링과 큐잉 등의 전처리과정을 구현함으로써 시스템의 효율성을 높였고, 환자 스스로의 자기관리를 위한 UX 디자인을 제시하였다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 총 94,467건의 실제 임상 데이터를 수집하여 제안시스템을 테스트한 결과 전체 대비 64.8%가 필터링 되는 등 높은 효율성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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