본 연구에서는 해상교통관제제도(VTS)가 적용된 연안해역에서 해상통항흐름에 영향을 미치는 요소를 알아보고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 해상교통환경조사는 2007년도부터 2012년까지 어장, 어로활동 및 해양구조물에 대한 마로해 인근해역에 대해 현지 조사방법을 사용하였다. VTS에서 제공하는 서비스종류에 대해 국제표준과 국내 적용 규정을 비교하고 2011년 연안해역에서 제공된 서비스에 대해 분석하였다. 동 해역의 해상교통흐름은 레이더와 선박자동식별장치 정보를 시공간적으로 중첩시켜 최근 6개월간 흐름패턴을 조사하였다. 연구 대상해역은 서남해 진도 인근해역($3,800km^2$)으로 통항분리제도와 탱커선통항금지해역 및 다도해해상국립공원을 포함하고 있다. 연구결과 연안해역에서 제공되는 서비스를 통해 해양사고를 18% 감소시켰다. 서비스 제공수준은 비정규분포를 보이며 공정능력은 향상된 것으로 나타났다. 안전한 해상교통환경 유지하기 위해 정기적인 연안해역 모니터링 및 관리체계의 확립에 대한 대응이 요구된다.
단백질 모티프(motif)란 유사한 기능을 가진 여러 단백질 서열에서 공통적으로 발견되는 패턴으로서 단백질의 기능을 예측하는 단서로 활용된다. 현재 Prosite, Pfam 등의 데이터베이스에서 정규식(regular expression), 가중치 행렬(weighted matrix), 은닉 마코프 모델(hidden Markov model)의 형태로 4천여종 이상의 모티프가 등록되어 있다. 본 논문에서는 연관성 탐사 기법을 적용하여 Hits 데이터로부터 상당히 높은 연관성을 갖는 모티프 집단을 밝히고, 실제 자연현상에서 자주 나타나는 연관성을 교차타당성 (cross-validation) 기법을 통해 입증하였다. 이렇게 밝혀진 단백질 모티프간 연관성을 트라이 탐색 기법을 통해 웹으로 제공함으로써 단백질의 기능유추에 쉽게 접근하고자 한다.
프랙탈이란 말은 라틴어 Fractus(부서진 상태를 뜻함)에서 유래되었으며, 1975년 Mandelbrot가 수학 및 자연계의 비정규적 패턴들에 대한 체계적 고찰을 담은 자신의 에세이의 표제를 주기 위해서 만들었다 (〔6〕). 프랙탈을 기술하는데 있어서 가장 중요한 양은 차원(dimension)으로 프랙탈 차원은 정수차원이 아닌 실수 차원을 갖는다. 이 논문에서는 box counting 차원, Hausdorff 차원, s-potential 및 s-energy등에 대한 정의를 하고 정리 2.8, 정리 3.1및 정리 3.2을 증명하고자 한다.
SOM 알고리즘에서 가중치 조정은 입력 벡터와 승자 노드의 대표 벡터간의 차이만큼 조정되고 승노드의 대표벡터에 입력벡터의 정보를 반영하게 된다. 여기서 그 정보를 반영할 때 입력벡터와 승자노드의 대표 벡터간에 차이가 크면 승자 노드의 대표 벡터에 입력벡터를 기억시키기 위해 입력 벡터의 정보를 더 많이 반영해야 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 승자 노드의 대표벡터와 입력벡터간의 출력오류를 0과1사이의 정규화된 값으로 출력오류를 계산하여 학습률을 조정하고 승자 노드의 저 활용 문제를 개선하기 위해 학습 중에 각 승자 노드의 대표 벡터들이 수정되고 선택되어지는 횟수가 가능한 동등해지도록 각 노드의 승자 빈도수를 가중치 조정에 반영하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 주민등록증에서 추출한 숫자 패턴 50개를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법의 인식 성능이 기존의 SOM 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
본 논문은 DNA microarray chip 을 사용한 실험 결과로 생산되는 대량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 LIMS 개발에 대해 기술한다. 기존의 상용 LIMS 는 보편적 패턴과 방식을 정규화하여 제공하기 때문에 실험실의 고유한 방식을 포함하긴 어렵다. 본 논문에서는 유연성 있는 LIMS 를 개발하기 위해 특정 실험 중심으로 설계하면서 MAGE-OM 의 표준을 따르도록 디자인하였고, HYLIMS manager 라는 Local Application 과 검색을 주로 이용하는 사용자를 위하여 Web 검색 시스템을 구현하였다. 데이터베이스의 부하를 줄이기 위해 데이터 저장용 DB 와 검색용 DB 를 구분하였고, 데이터를 타입과 처리 형태에 따라 분류하여 관리하였으며 데이터 보안을 위해 실험 관리자가 사용자의 접근 제한을 설정 할 수 있도록 하였다.
ITSP(Internet Telephony Service Provider)를 이용한 VoIP 서비스의 사용자가 증가함에 따라 VoIP 스팸은 큰 문제로 대두되고 있다. 기존의 일반 전화 때부터 사용되던 스팸은 실시간적 음성 통신이라는 특성상 콘텐츠 필터링을 하기 어렵기 때문에 롤 행위 패턴 조사를 통해 스패머(Spammer)를 구분하고 있다. 그러나 잘못된 오판으로 인한 문제와 스팸으로 인식하는 임계값을 넘지 않는 한도의 스팸 전송, 그리고 여러 사용자가 하나의 번호를 공유하여 사용하는 경우에는 여전히 스팸의 위협이 남아 있다. 이에 본 논문에서는 튜링 테스트를 이용한 VoIP 스팸 방지를 제안한다. 제안된 방법은 송신자에게 튜링 테스트를 거치게 하고, 튜링 테스트를 통과한 사용자만 수신자와 연결이 되는 방식으로 동작한다. 또한 튜링 테스트를 통과한 정상적인 사용자에게는 티켓을 줌으로써 재발신시 거쳐야하는 튜링 테스트의 번거로움을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 ASUS WL-500G 무선 공유기 및 Asterisk IP-PBX에서 구현되었고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
문서 범주화에 이용되는 학습알고리즘 중에서 이원 패턴인식 문제를 해결하기 위해 제안된 SVM은 다른 분류기 보다 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 Reuters-21578 (ModApte 분할판)을 대상으로 SVM 분류기를 이용하여 단어빈도, 역문헌빈도, 문헌길이 정규화 공식을 자질에 대한 가중치로 적용하여 성능을 평가하고, 선형 SVM과 비선형 SVM의 분류 성능을 비교하였다. 또한 이원 분류기를 승자독식 방법과 쌍단위 분류방법에 의해 다원 분류기로 확정하여 실험한 후 이원 분류기와의 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 기계가독형사전과 말뭉치로부터 명사의 의미관계정보를 추출하고, 추출된 의미관계정보와 명사에서 파생된 용언의 문형정보를 이용하여 복합명사를 해석하는 방법을 제안한다. 의미관계정보는 상 하위관계, 목적관계, 위치관계, 시간관계, 소유관계, 원인관계 등 11개에 대해서 정규식 패턴을 정의하여 기계가독형 사전과 말뭉치로부터 추출한다. 복합명사 해석은 한국어 복합명사의 대부분을 차지하는 '수식명사 + 핵심명사' 형태를 해석 대상으로 하며, 핵심명사의 특성에 따라 의미관계정보와 문형정보를 이용하여 해석한다.
본 연구는 기업이 정보보호 투자 시 필요로 하는 경제성 평가의 접근방법을 제시한다. 기업은 윤리경영을 기초로 사업과 서비스를 통한 수익창출을 목표로 한다. 그리고 기업은 안정적인 사업, 서비스의 정보환경을 확보, 유지하기 위해 지속적인 정보보호 활동을 통하여 Risk를 줄이는 작업을 해 오고 있다. 기업의 정보보호 활동과 패턴은 초기의 정보보호 기본기능을 도입, 구축하는 단계에서 탈피하여 점진적으로 종합적인 관리체계로 발전되고 있으며 이와 병행하여 산출되는 정보와 정규화 되는 Data를 기초로 정량적인 관리가 이루어 지 는 시점에 와 있다. 기업의 정보보호 투자에 대한 경제적인 효과를 체계적으로 평가하고 관리하는 활동은 아직도 초기단계에 머무르고 있다. 그러므로 기업이 정보보호 투자 시 발생되는 피해비용의 감소와 사업 및 서비스 등에서 예측되는 경제가치 창출에 대한 기대효과의 정량적인 관리를 통해 투자의 기준을 제시하여 기업에서 효과적인 정보보호 투자가 이루어지도록 함에 있다.
수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC 실 또는 교육 목적 PC 실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업. 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI 와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 일해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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