많은 블로그 제공 사이트는 블로그 포스트 작성자에게 미리 정의된 범주 (category)에 따라 포스트의 주제에 대하여 범주를 선택할 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 블로거들은 작성한 포스트의 범주를 매번 수동으로 선택해야 하는 불편함이 있다. 이러한 불편함의 해결을 위해 블로그 포스트를 자동으로 분류해주는 기능을 제공한다면 블로그의 활용성이 증가할 것이다. 기존의 블로그 문서 분류의 연구는 각 범주의 고유 정보를 반영하는 것에 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 범주별 고유 정보를 반영한 어휘 가중치를 제안한다. 어휘 가중치의 분석을 위하여 범주별로 블로그 문서를 수집하고, 수집한 문서에서 어휘의 빈도와 문서의 빈도, 범주별 어휘빈도 등을 고려하여 새로운 지표인 CTF, CDF, IECDF를 개발하였다. 이러한 지표를 기반으로 기존의 Naive Bayes 알고리즘으로 학습하여, 블로그 포스트를 자동으로 분류하였다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 가중치 방법인 TF-CTF-CDF-IECDF를 사용한 분류가 가장 높은 성능을 보였다.
다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.
세계적으로 자동기사 작성 시스템을 적용한 사례가 증가하는 가운데 미국의 LA 타임스가 2013년에 지진 속보 기사를 완성하면서 주목 받기도 했으며 국내에서도 비슷한 사례들의 개발이 지속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 로봇저널리즘 시대에 맞춰 빅데이터 기반의 자동기사작성 로봇 개발방법을 제안하고, 데이터를 수집해 기사를 추출해내는 빅데이터 기반의 자동기사작성 로봇을 객관적인 데이터를 수집할 수 있는 스포츠분야에 적용하여 개발하였다. 본 기술로 인해 객관적인 내용을 표현할 수 있는 기사를 실시간으로 작성 및 온라인으로 배포 할 수 있으며, 확장을 통해 온라인 시청자들에게 다양한 실시간 정보제공이 가능할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는 영화 콘텐츠의 배경(공간적/시간적)에 해당하는 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영화 콘텐츠들의 리뷰 텍스트 데이터를 웹 상으로부터 수집하는 과정, 수집된 텍스트 리뷰 데이터의 전처리 과정에 해당하는 형태소 분석 및 개체명인식 과정, 마지막으로 통계적 기법을 이용하여 최종적으로 배경에 해당하는 단어를 선택하는 과정으로 이루어진다. 자동으로 추출된 배경 정보는 사용자 평가를 통하여 정확도를 측정하였으며, 자동 생성된 배경 정보를 이용하여 영화 콘텐츠의 검색 및 추천 등에 다양하게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
한전에서는 연간 전력 사용량이 높은 고압 고객에 대하여 전자식 전력량계를 설치하여 15분 단위로 전력 사용량을 수집하는 자동검침시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 자동검침시스템을 통해 수집된 데이터를 이용하여 배전선로에 대한 부하를 분석하기 위해 자동검침 고객의 부하 데이터를 이용하여 클러스터링 기법을 통해 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다. 기존에는 계약종별 코드가 동일한 고객들의 부하패턴을 이용하여 15분 단위의 평균 사용량을 계산하여 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 할지라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 동일한 계약종별 코드를 갖는 고객에 대하여 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하고 각 그룹마다 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다.
반도체 산업에서는 반도체 소자의 고집적도와 고기능화로 인하여 전반적으로 생산설비의 자동화가 급격히 발달함에 따라 생산라인의 관리자동화가 필연적으로 요구되고 있다. 이것은 컴퓨터 network에 의한 콘트롤과 자동운반 시스팀에 의한 공정제어를 실시하기 때문이다. 이러한 시스팀들의 특징은 feed forward, feed back 에 의한 정확한 공정제어와 on line, real time의 데이터 수집, 해석을 한다. 그러나 전반적인 자동화를 실현하려면 웨이퍼의 자동 handling 기술, 고성능 센서의 개발 등이 문제점으로 남아있다.
지문인식 시스템의 성능을 측정하기 위해 지문 데이터베이스가 필요하지만, 개인 사생활 문제나 데이터베이스를 구성하기 위한 제약조건 등으로 인해 실제 사용가능한 지문 데이터베이스는 많지 않다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 수집된 지문 영상으로부터 다양한 환경적 효과를 가진 지문 영상을 자동으로 생성해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 소량의 원본 영상으로부터 목표 환경의 지문을 생성하기 위한 필터 조합을 찾는다. 서로 다른 압력에서 수집된 지문을 대상으로 제안하는 방법을 적용하였으며, 생성된 지문 영상은 실제 환경에서 수집된 것과 비슷한 특성을 나타내었다. 제안하는 방법을 통해 실제로 다수의 지문을 수집하지 않고 각종 환경에서 시스템의 성능을 평가할 수 있다.
전동차는 운행중 다양한 정보를 차상의 각 컴퓨터장치에 저장한다. 수집된 차상정보는 계획수립 및 검수, 정비 등에 중요한 정보로 활용하기 위하여 지상의 컴퓨터로 이동 후 관리된다. 기존의 차상정보 수집방법은 인적, 시간적 손실이 많이 발생하며, 데이터의 관리가 어려워 실제적인 업무에 참고하기 위한 정보로 가공하기가 곤란하므로, 무선을 이용한 자동수집시스템에 대한 방안을 제안한다.
가전 제품이나 정보 가전 기기를 포함하는 실시간 임베디드 응용 분야에서 Java를 소프트웨어 개발 플랫폼으로 선택하는 범위가 확대되고 있다. 현재 Sun에서 제공하는 PersonalJava 기술은 동적인 메모리 할당에 대하여 마크-회수(mark-sweep) 방식의 자동 쓰레기 수집(garbage collection) 기능을 지원하는데, 이 방법은 쓰레기 회수 수행전 응용프로그램의 수행을 중지시키는 방식으로 실시간 임베디드 환경에 적합하지 않다. 본 논문에서는 Java 기반 인터넷 셋톱박스나 디지털 가전기기에 탑재할수 있는 Java 플랫폼을 대상으로 기존에 적용된 비실시간 마크-회수 메모리 관리 기법을 대체하는 실시간 자동 메모리 관리 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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