본 논문에서는 부정맥 판별을 위한 전처리 과정으로 PCA, LDA, ICA를 바탕으로 하여 정확도를 비교하여 보았다. 각각의 전처리는 고유의 특성을 가지고 있으며 본 논문의 목적은 부정맥 판별상 어떤 전처리가 더욱 정확성의 면에서 효과적인지를 알아보는 것이다. 본 논문의 데이터는 MIT-BIH에 기반하고 있으며, Beat의 분류는 정상(Normal), 좌각차단(Left Bundle Branch Block, LBBB), 우각차단(Right Bundle Branch Block, RBBB), 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC), 조기심방수축(Atrial Premature Beat, APB), paced Beat, 심실보충수축(Ventricular Escape Beat)로 나누었다. 실험적 결과는 PCA-BPNN의 경우 95.53%, ICA-BPNN의 경우 93.95%, LDA-BPNN의 경우 96.42%로 LDA가 가장 ECG 부정맥 판별 응용에 있어 가장 효율적인 방법으로 나타났다.
Versatile Video Coding(VVC)에서 동영상 압축 효율을 증가시키기 위한 다양한 화면 간 예측(inter prediction) 기법 중에 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR) 기술이 채택되었다. 다만 AMVR을 위해서는 다양한 움직임 벡터 해상도를 테스트해야 하는 부호화 복잡도를 야기하였다. AMVR의 부호화 복잡도를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 가벼운 신경망 모델 기반의 AMVR 조기 판별 기법을 제안한다. 이에 따라 불필요한 상황을 미리 조기에 인지하여 대응한다면 나머지 AMVR 과정을 생략할 수 있기에 부호화 복잡도의 향상을 볼 수 있다.
대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 화재에 의한 인적물적 피해를 최소화하기 위하여 조기에 화재를 영상처리 기법을 이용하여 검출하는 방법을 제안한다. 인공조명으로 부터 화염을 판별하기 위해 화염의 고유한 색정보를 이용하여 화염후보영역을 판별하고 화염후보영역이 아닌 경우는 배경과 현재 프레임의 밝기차이와 채도를 측정하여 연기후보영역을 판별한다. 그러나 단순한 밝기 및 색체 정보만으로 화염이나 연기로 판별할 경우 오인식할 경우가 많아 화염 및 연기 후보영역에 대해 움직임을 측정한다. 각 후보영역에 대해 전형적인 움직임이 검출되면 최종적으로 화염인 경우는 활동성 정보를 이용하여 화염으로 판별하고 연기인 경우는 경계검출법을 적용하여 최종 연기 영역을 검출한다. 제안하는 방법에 대해 실제 CCTV 카메라의 영상신호에 적용한 시뮬레이션을 통해 효과적으로 화염과 연기를 동시에 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 풍력발전기 나셀 내부의 화재 조기감지 및 화재발생위치를 판단하는 방법을 제안한다. 화재감지 변수로는 온도와 공기 혼탁도 상승률을 이용하는데, 이것은 온도와 혼탁도의 절대 값과 상관이 없이 화재를 감지할 수 있기 때문에 비화재보를 최소화 할 수 있는 방법이다. 화재발생위치는 다수의 화재감지 센서들의 거리에 따른 화재감지 시간차를 이용하였다. 또한 다양한 실험을 통하여 개발된 방법의 성능을 테스트하였다.
e-러닝 환경에서는 학습자의 학습행동이 학습관리시스템(LMS)에 자동으로 기록되며, 최근에는 이러한 데이터를 분석하여 수업과 학습성과 향상에 활용하는 학습분석학(learning analytics)적 접근이 증가하고 있다. 중도탈락은 e-러닝에서 지속되어 온 문제로, 본 연구는 일반대학 e-러닝 강좌에서 LMS에 기록된 데이터로부터 중도탈락 예측 모형을 구축하여 e-러닝 중도탈락 처방에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 국내 일반대학에서 운영되는 교양 e-러닝 강좌를 편의표집하고, 이 강좌를 수강하는 578명의 자료로 중도탈락을 예측하는 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 주차별로 계획된 학습을 규칙적으로 완료하는 출석과 총 학습시간이 중도탈락 예측에 유의한 선행요인으로 분석되었고, 이 로지스틱 회귀모형은 전체적으로 96%의 정확도로 수강완료자와 중도탈락자를 구분하였다. 또한 학습자가 중도탈락을 결정하기 이전 시점에서 이 모형을 적용하여 중도탈락 조기 판별 가능성을 탐색하고, 본 연구결과를 토대로 시사점과 이 모형의 잠재적 활용가치를 논의하였다.
오늘날 정보화가 빠르게 진행되면서 정보과학의 중요성이 수학, 과학의 중요성 못지않게 대두되고 있기 때문에 이 분야의 영재 역시 조기에 판별하여 교육시켜야 한다는 필요성이 강조되고 있다. 하지만 이에 대한 연구는 초보적인 단계에 머물고 있다. 이에, 본 연구에서는 영재의 판별에 대한 이론적 고찰을 통해서 영재의 특성, 정의 및 판별방법과 도구의 제작과정을 살펴보고 영재의 올바른 판별과정을 조사, 분석하였다. 또한 이를 바탕으로 정보과학의 기반이 되는 이산수학의 특성을 규정하여 이를 바탕으로 정보영재의 특성 및 정의를 내렸으며 이를 근거로 정보영재를 판별할 수 있는 도구를 제작하였다. 판별도구를 이용하여 적용한 결과 판별도구는 신뢰성이 있는 것으로 분석되었으며 향후 정보영재의 의미 있는 판별도구로 활용될 수 있을 수 것이다.
본 연구에서 넙치와 조기의 원산지를 판별하기 위한 도구로 RAPD PCR 방법의 가능성을 확인하였다. 넙치는 한국의 주문진 자연산, 통영 양식산, 거제 양식산 그리고 북한 자연산을 실험에 사용하였다. 조기는 한국산과 중국산을 사용하였다. 넙치의 RAPD 패턴에서는 뚜렷하고 일관성이 있는 진단용 띠들을 쉽게 찾을 수 있었다. 조기의 경우에는 유전적인 이질성으로 인하여 각 개체의 RAPD 패턴에서는 일관성이 있는 진단용 띠를 찾기 어려웠지만 각 원산지별로 얻은 RAPD 패턴에서는 가능성이 있는 진단용 띠들을 찾을 수 있었다.
특정 또는 불특정 네트워크를 공격 대상으로 하는 인터넷 웜, 분산서비스거부 공격 등의 출현과 가공할 파괴력으로 인해 네트워크에 대한 보안 요구가 점차 증가하고 있다. 침입탐지시스템 등의 네트워크 보안 솔루션은 네트워크 공격에 대한 감시 및 차단 등의 기능을 제공하며 기술적인 진화를 거듭하고 있지만, 근본적인 한계로써 국부 감시로 인한 불명확성과 오탐에 의한 보안경보$^{1)}$ 플러딩 등이 지적되고 있다. 특히 보안경보의 플러딩 현상은 네트워크 보안 상태를 정확하게 판단하는 것을 방해함으로써 조기경보체제의 구축을 어렵게 하는 요인이 되고 있다. 최근 이러한 부분을 극복하기 위해 보안경보 간의 상호 연관성 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 보안경보에 대한 연관성 분석 동향에 대해서 논의한다. 또한 보안경보의 집단화(aggregation)를 이용한 네트워크 공격 상황 분석방안에 대해서도 논의한다. 보안경보의 집단화를 이용한 공격 상황 분석은 엄청나게 발생하는 보안경보로부터 조기경보를 위한 공격 정보의 판별과 광역 네트워크상에서 이상 현상의 탐지를 가능하게 한다. 이와 더불어 현재 ETRI에서 개발 중에 있는 네트워크 공격 상황 분석기인 NASA(Network Attack Situation Analyzer)에 대해서도 간략히 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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