본 연구에서는 도시철도의 중장거리 통행 특성에 따른 통행거리에 대한 분포수요이 불규칙성을 반영하고 통행거리와 분포수요간의 다양한 함수관계를 고려하기 위해서 도시철도 분포수요 예측모형에 대한 퍼지제어를 이용한 접근방밥을 제시하고자 하였다. 모형구축 및 검정을 위한 자료로는 대구시 지하철 1호선의 실제 통행량 자료와 통행거리 자료를 활용하였으며, 통행량 자료는 역무자동화 기기에서 하루동안 수집된 각 역별 발생량 및 집중량과 역간 분포량을 집계한 것이고 통행거리 자료는 대구시 지하철 1호선의 영업연장을 활용하여 추바역과 도착역간의 거리를 산정하여 집계한 것이다. 모형의 적합성 검토에서는 도시철도 역세권을 기반으로 한 동일한 자료를 이용하여 모형을 구축한 퍼지제어모형과 중력모형을 비교 ${\cdot}$ 검토하였다. 그 결과 증력모형에서는 통행거리 변수가 모형에 좋지 못한 영향을 미치는 반면, 각 변수간의 다양한 함수관계를 표현할 수 있는 퍼지제어모형에서는 통행거리가 상당히 유용한 자료로 활용되었을 뿐만 아니라 중력모형보다 높은 예측정도를 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 도시철도만의 발생 ${\cdot}$집중량을 토대로 도시철도 분포수요 예측시에는 퍼지제어를 이용할 경우 양호한 예측결과가 기대되어지며, 본 여구에서 미진하였던 초적의 소속함수 정의 와 퍼지규칙 설정문제는 신경망 이론과 조합하면 더욱 진보한 예측의 정도 향상과 모혀안 절대비교가 가능할 것으로 판단된다.
기존의 아세안지역 국가간 여객통행수요예측에 있어 적용된 방법론은 자료의 한계로 인하여 모형을 이용하기보다는 개략적인 분석방법론과 가정위주로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 아세안 지역의 국가간 여객통행 수요예측을 위해 개발된 모형을 제시한다. 통행발생과 통행분포 모형을 개별적으로 추정하기에는 해당지역의 통계자료구축이 미흡한 상태이기 때문에 국가간 출입국 통계자료를 이용하여 통행발생과 통행분포를 동시에 고려하는 직접수요모형을 개발하였다. 또한 현재 연구대상지역의 경우 국가간 통행에 대한 수단선택모형이 존재하지 않기 때문에 본 연구에서는 수단분담율 산정을 위해 명시선호기법을 이용하여 수단분담모형을 추정하였다. 통행거리에 따른 수단선택행태의 차이를 반영하기 위해 세 개의 거리대로 구분하여 수단분담모형을 추정하였다. 추정결과 모형의 설명력과 변수의 유의성 측면에서 대체적으로 양호한 결과가 도출되었다. 본 연구에서 구축한 모형은 향후 아세안지역의 통행수요예측에 있어 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 최근의 사회조사와 선거자료를 이용하여 한국사회의 지역주의의 특징을 살펴보고자 한다. 첫째, 최근의 선거결과에 보이는 지역주의적 투표는 지역간 사회적 거리를 잘 보여주고 있다. 둘째. 이러한 사회적 거리는 ‘편견과 차별’의 형태로 다양한 일상생활에서 존재하고 있다. 많은 사람들은 이러한 편견을 믿고 있으며, 편견에 의한 지역적 차별을 경험하고 있다. 특히 이러한 경험은 특정지역(호남)과 관련되어 있다. 셋째, 이러한 정치적 측면(지역주의적 투표)과 사회적 측면(지역간 편견)을 선거제도와 연결하여 살펴봄으로써, 앞으로 한국사회의 정치제도의 변화에 대한 전망을 할 수 있다. 연구의 잠재적인 가정은 선거에 있어서 지역적인 투표가 무조건 ‘나쁜’것만은 아니라는 것이다. 한국 정치에서 나타나는 지도자나 이데올로기의 편향은 많은 사람들로 하여금 투표나 선거에서 출신지를 중요한 요소로 삼게 하였다. 이러한 요소는 쉽게 사라지지는 않을 것이며. 앞으로 선거제도의 변화에 중요한 역할을 할 것이다. 이러한 예측은 세 가지 중요한 요소에 근거하고 있다. 첫째, 유권자들의 지역주의에 대한 믿음과 예측은 쉽게 사라지지 않을 것이다. 둘째. 정치지도자들은 지역주의를 선거와 관련한 자신의 이익을 위해서 최대한 이용할 것이다. 셋째, 지역주의에 근거한 유권자들의 성향은 최근 선거와 투표에서 더욱 강화되고 있다. 정치엘리트들이 지역적인 기반을 중심으로 결합하려는 경향이 강해지고 있다. 이러한 경향은 이들 정치엘리트 사이의 내각중심제에 대한 선호도와 지역당의 출현 가능성을 증가시킬 것이다.
vp tree는 기준점(vantage point)과의 거리를 기준으로 데이터베이스 내의 자료를 색인하는 자료구조이다. 멀티미디어 자료 검색에서 비슷한 정도는 객체간의 거리를 바탕으로 비교하고, vp tree 색인 구조는 이 과정을 내포하고 있기 때문에 최근 멀티미디어 검색 연구에서 많이 사용되고 있다. 검색 방법에는 query와 가장 가까운 대상을 찾는 Nearest Neighbor Search, 또는 query와 가까운 k등까지를 검색하는 k-Nearest Neighbor Search가 있다. 본 논문에서는 Content-based retrieval에서 최근 자주 사용되는 vp tree에서 효과적인 k-NNS 방법을 제안하고, 기존의 전형적인 k-NNS 방법과의 비교 실험 결과를 보인다.
프로그램 수행시간의 대부분이 루프 구조에서 소비되고 있기 때문에 루프 구조를 가진 순차프로그램에서 병렬성을 추출하는 연구들이 많이 행해지고 있고 그 연구들은 하나의 프로시저 내 루프 구조의 변환에 치중되고 있다. 그러나 대부분의 프로그램들은 프로시저 간 잠재된 병렬성을 가지고 있다. 본 논문에서는 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성 추출방식을 제안한다. 프로시저 호출을 포함하는 루프의 병렬화는 대부분 자료종속거리가 uniform 형태의 코드에서만 집중되었다. 본 논문에서는 자료종속거리가 uniform 코드, nonuniform 코드 그리고 복합된 코드를 가진 프로그램에서 적용 가능한 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘과 loop extraction, loop embedding 그리고 procedure cloning 변환 방법을 CRAY-T3E로 성능 평가하였다. 성능평가 결과는 제안된 알고리즘이 효율적이라는 것을 보여준다.
인터넷의 비약적인 발전으로 많은 강의 자료가 존재하게 되었으며, 어느 누구나 손쉽게 강의 자료를 구할 수 있게 되었다. 하지만 사용자는 단순히 많은 정보만을 원하는 것이 아니라 정확한 정보를 얻기를 원한다. 이에 본 논문에서는 기존의 단어 빈도수 기반의 분류 방식이 아닌 개념적 분류 방식으로 온톨로지를 이용하여 코스웨어를 분류해보고자 한다. 온톨로지로는 어휘적 온톨로지의 일종인 WordNet의 과목에 대한 계층적 구조를 활용하였다. 실험 데이터로는 강의 자료 중 파워포인트로 작성된 코스웨어를 이용하였으며, 코스웨어의 메타데이터들과 과목들간의 개념적 거리 및 밀도를 측정하여 코스웨어를 분류하였다. 또한 WordNet상의 어휘 확장을 통하여 분류과목 확장이 가능함을 보였다.
기존의 순차 프로그램에서 병렬성을 추출하는 연구들은 하나의 프로시저 내 변환에 치중되고 있다. 그러나 대부분의 프로그램들은 프로시저간 잠재된 병렬성을 가지고 있다. 본 논문에서는 자료 종속성 제거방법을 이용하여 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성 추출 방식을 제안한다. 프로시저 호출을 포함하는 루프의 병렬화는 대부분 자료종석거리가 uniform 형태의 코드에서만 연구되었다. 본 논문에서는 자료종속거리가 uniform 코드와 nonuniform 코드에 대해 모두 적용 가능한 프로시저 간 변환 방법을 제시하였으며, 제시된 알고리즘의 성능평가를 위하여 CRAY T3E에서 성능평가하였고, 제시된 방법이 효과적임을 보였다.
비지도 학습 신경망모형의 한 종류인 자기조직도(self-organizing map: SOM)는 고차원 자료를 차원축소하고 저차원지도를 통해 유사한 개체를 군집화하는 방법이며 다양한 분야의 데이터에 적용되고 있다. 한편 최소생성나무(minimal spanning tree: MST)는 개체점들을 닫힌 루프 없이 가장 짧게 선분으로 연결하는 그래프 방법이다. 본 연구에서는 부노드 자기조직도에 최소생성나무를 적용하여 부노드 간 거리를 근사적으로 나타내는 자료 시각화 방법과 자기조직도의 최적 형태와 크기를 결정하기 위한 거리 측도를 제안하였다. 또한 피서의 붓꽃자료와 실제 유전자발현자료 및 모의생성 자료에 적용하여 이 방법의 유용성을 살펴보았다.
최근 센싱 기술과 정보화의 영향으로 하천에서 발생하는 다양한 정보들이 디지털화되어 저장되고 있으며, 이를 효율적으로 저장하고 관리하고자 하는 연구가 수행되고 있다. 특히, 과거에는 점, 선, 면으로 구성된 자료 위주로 구성되어 있어 수집된 자료를 주제별로 관리하는 레이어 형식으로 저장하여 자료를 표출하기 위한 목적으로 설계되었지만, 최근에는 영상자료, 시계열자료 등 기존의 자료와 다른 비구조적 형태의 자료가 발생함에 따라 하천 네트워크를 기반으로 한 하천공간정보를 관계형 구조로 설계하고 있다. 하천의 경우, 각 하천공간정보가 가지는 고유의 값을 활용하여 인접한 하천 네트워크를 구성하는 하천의 중심선 혹은 최심선을 기준으로 하천공간정보들을 관계성을 부여한다. 하지만 이러한 관계성은 자료의 저장, 관리, 제공에는 유리한 측면이 있지만 기하학적인 고려가 없기 때문에 공간정보로서 활용하기에는 한계가 존재한다. 쉽게 설명하면, 1차원 점에 해당하는 공간좌표는 가장 가까운 하천 네트워크를 대상으로 관계성 부여가 가능하지만, 2차원 선과 3차원 면에 해당하는 도형을 대표하는 위치가 공간적으로 많기 때문이다. 본 연구에서는 하천 네트워크 기반 공간정보가 관계성을 부여하되 하천공간정보가 가지는 기하하적 구조를 반영하기 위해 하천 네트워크를 중심으로 한 곡선좌표계 부여 방법을 제시하고자 한다. 하천은 실제로 연속적으로 변화하며, 곡선으로 이루어져 있기 때문에 공간적으로 직교좌표계를 활용하기 보다는 곡선좌표계를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 알려져 있다. 실제로 많은 수치해석 모형에서는 곡선좌표계를 고려하여 수치해석을 수행하고 있으며, 도로나 교통 분야의 공간정보에서도 공간적 고려를 위해 곡선좌표계를 활용하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 하천 중심선 혹은 최심선을 기준으로 흐름방향 거리를 S, 횡방향 거리를 N으로 설정하여 곡선좌표계를 정의하였으며, 직교좌표계와 곡선좌표계간의 좌표변환을 위해 이차원 변환방법인 투영변환을 활용하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 활용할 경우, 하천 네트워크 기반 공간정보가 자료 간의 관계성을 유지하며, 기하하적 고려가 될 것으로 사료된다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.99-108
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2006
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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