우주나 심해지역과 같이 알려지지 않은 지역의 지형 정보는 알 수 없기 때문에 그 지역을 탐사할 때 시간을 단축하거나 효과적인 방법을 찾는 것은 중요하다. 본 논문에서는 군집 로봇을 통해 가상의 단순한 미로 상황에서 목표물을 운반하는 실험을 하였다. Pyro 시뮬레이션 환경에서 군집로봇을 이용해 미로를 탐색할 때 좌수법 알고리즘을 사용하였다. 단순한 미로 상황에서 하나의 리더 로봇으로 미로를 탐색하는 것과 두 개 이상의 로봇을 이용해 미로를 탐색할 때의 차이를 비교해보고 어떤 방법이 더 효율적인지 알아본다.
선형 제약 만족 최적화 문제는 선형식으로 표현 가능한 목적함수 및 복잡한 제약조건을 포함하는 조합 최적화 문제를 의미한다. 정수계획법은 이와 같은 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 기법으로 알려져 있지만 문제의 규모가 커질 경우 준최적해를 도출하기까지 매우 많은 시간과 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 지역 탐색과 정수계획법을 결합하여 탐색 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색의 가장 단순한 형태인 단순 언덕오르기 탐색을 사용하되 이웃해 생성 시 정수계획법을 적용한다. 또한 부가적으로 초기해 생성을 위해 제약 프로그래밍을 활용한다. N-Queens 최대화 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 기법을 통해 다른 탐색 기법들보다 훨씬 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 일정지역 내의 대다수 경제주체가 적응적 소유자와 수요자일 때 형성된다. 이 지역의 가격변동은 타 지역에 비해서 가격상승 폭이 크고, 개별 부동산들의 주변 부동산들과 가격변동의 방향이 동질적인 특성을 가진 가격변동 핫스팟 패턴을 형성한다. 본 연구의 목적은 투기과열지역을 정량적으로 탐색하기 위한 가격변동 핫스팟 탐색법을 개발하는 것이다. 가격변동 핫스팟 탐색법은 크게 2단계로 구성된다. 첫째 단계는 정규모형의 공간스캔통계량을 이용하여 타 지역에 비해 높은 가격상승이 이루어진 공간클러스터를 탐색한다. 둘째 단계는 국지 모란 I를 이용하여 공간클러스터 내의 개별부동산들이 그 주변 부동산과의 가격변동 방향이 동질적인가, 즉 공간연관성을 가지는가를 평가한다. 개발된 방법을 공간적으로는 참여정부에서 부동산 문제의 중심으로 알려진 서울시 강남 서초 송파구에 적용하였고, 시간적으로는 참여정부 주요 부동산 대책의 하나인 10.20 대책을 전후로 한 2해3년 8,9,10,11월의 가격변동 자료에 적용하였다. 10.29 대책발표 전인 8,9월에는 개포동을 중심으로 가격변동 핫스팟이 발견되었고, 10월은 10.29 대책에 의해서 소강상태를 보이다가 11월에는 가격변동 콜드스팟이 발견되었다. 이 결과는 제안된 방법이 기존 단순 시각화만을 통해서 탐색할 수 없었던 투기과열지역을 정량적 방법을 통해서 시공간적으로 탐색할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 이동 피어의 효율적인 콘텐츠 탐색을 지원하는 피어 지역 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인덱스 테이블, 버디 테이블, 라우팅 테이블로 구성되며 타임스탬프 메시지를 이용하여 메시지 전송 비용을 감소시킨다. 제안하는 색인 구조는 동적인 이동성과 상황 정보를 고려하여 탐색정확도를 향상하고 탐색 비용을 감소시킨다.
클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.
최근 표절에 대한 사회적 관심이 꾸준히 높아지고 있는 가운데, 기계적으로 유사한 문서를 탐색하는 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 생물정보학에서 유전자 서열을 분석하기 위해 사용되는 '지역 정렬(local alignment)' 기법은 문서 간 유사 영역을 탐색하는 데에 유용하다. 한편 한글에는 조사가 존재하는데, 이 때문에 한글 문장은 각 품사의 순서에 큰 영향을 받지 않는다. 이러한 한글의 특성을 이용해 기존 문서의 어순만 바꾼 문장을 생성할 경우, 지역 정렬을 이용한 탐색 방법으로는 이를 찾아내기 힘들다. 본 논문에서는 한글의 특성을 고려하여 어순과 관계없이 해당 영역의 유사성을 찾아내는 새로운 한글 유사 문서 탐색 방법을 제시한다. 이를 위하여, 성분 정렬(composition alignment) 기법을 적용한다. 성분 정렬 기법은 생물학에서 생물의 진화 과정이나 돌연변이 DNA 등 서열의 순서가 일부 뒤바뀌는 것을 허용하면서 유사한 시퀀스를 찾는 기법으로 기존의 방법보다 더욱 유연하고 민감한 방법이라 할 수 있다. 이를 적용하여 한글 문서를 탐색한 결과, 일반적인 문장 및 거의 동일한 문장 간의 유사도 점수는 큰 변화가 없었으나, 어순을 바꾼 문장의 경우 기존의 방법보다 평균 35.34% 가량 민감하게 탐색할 수 있었다. 추후 한글에 대한 초성 추출 및 성분 정렬 방법을 응용하여 다단계 구조의 유사 문서 탐색 방법에 대해 연구할 계획이다.
본 연구는 최근 기업들이 광고촉진의 한 수단으로서 많이 활용하고 있는 특정 감정소구의 한 형태로서 지역정서를 이용한 광고의 설득효과를 탐색하기 위하여 지역정서소구메시지 유형을 촉진형 메시지와 예방형 메시지로 구분하고, 이 메시지유형들의 설득효과에 대하여 소비자의 지식수준과 자기지역중심성향 (CLOCAL)이 어떻게 조절작용을 하는가를 탐색적으로 검토하였다. 연구결과 지역소비자에 대한 지역정서소구광고의 메시지유형별 설득효과는 소비자 개인특성의 조절변인으로서 지식수준과 자기지역중심성향 수준을 고려했을 경우, 촉진형 메시지와 예방형 메시지 모두에서 유의적인 차이를 발견할 수 있었다. 먼저, 소비자의 정보처리능력과 관련하여 지식수준이 높은 집단에서는 촉진형 메시지가 더 설득적이었고, 지식수준이 낮은 집단에서는 예방형 메시지가 더 설득적임을 발견하였다. 그러나 소비자의 자기지역중심성향수준에 따라서는, 높은 수준의 집단에서는 예방형 메시지가, 낮은 수준의 집단에서는 촉진형 메시지가 더 효과적인 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구는 이와 같은 연구결과를 바탕으로 지역정서소구광고의 메시지 특성과 소비자특성에 따른 차별적인 지역정서소구광고의 설계전략방안들을 제안하였다.
GIS분야에 대한 다양한 연구가 진행됨에 따라 그 활용에 대한 관심도 확대되고 있다. Open GIS Consortium에서는 GML(Geography Markup Language)을 개발하여 이를 GIS 응용분야에 활용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. GML데이터에서 의미 있는 정보를 추출하기 위해서는 데이터 마이닝 기법 활용이 필수적이다 최근에 데이터마이닝 기법 중 연관규칙을 이용한 탐색 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 전체 데이터를 대상으로 의미 있는 정보를 탐색 하므로, 데이터 내에 포함되어 있는 부분 속성인 지리 공간적 연관성을 탐색하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 녈 연구에서는 GML데이터에서 부분적 속성을 고려한 지역적 연관규칙 탐색 기법을 제안한다.
본 연구에서는 선박 간 정보 교환에 기반한 분산지역탐색 알고리즘과 분산확률탐색 알고리즘의 성능을 비교, 분석하고자 한다. 분산알고리즘은 선박 간 정보 교환을 기반으로 하여 최적의 피항 경로를 탐색할 수 있는 방법이다. 분산지역탐색알고리즘은 이웃 선박 중 비용 감소가 최대가 되는 선박만이 다음 예상 위치를 바꿀 수 있도록 해당 선박이 우선권을 가진다. 분산확률탐색알고리즘은 일정 확률로 최적이 아닌 값을 탐색할 수 있도록 하여 새로운 값을 탐색할 수 있도록 한다. 선박 간 충돌 피항 실험은 원형 기반 선박 충돌 피항 모델을 활용하였다. 실험 방법은 원형에 기반하여 원의 중심에서 같은 거리에 떨어진 선박을 2척부터 50척까지 증가시키면서 분산 지역 탐색알고리즘과 분산확률탐색알고리즘을 시뮬레이션 하였다. 실험 평가 방법은 각 알고리즘의 계산 소요 시간, 항행 거리, 메시지 교환 횟수를 비교 분석하였다. 실험 결과 DSSA는 DLSA에 비해 계산시간은 25%, 항행 거리는 88%, 메시지 교환 횟수는 84%를 기록하였다.
본 연구는 취약계층노인의 건강정보원 탐색현황파악하고, 인구사회학적 특성을 통제한 상태에서 건강정보원의 탐색정도가 건강정보 이해능력에 미치는 정도를 파악하고자 하였다. 연구수행을 위해 지역사회의 종합사회복지관에 방문하는 200명의 취약노인을 대상으로 설문조사를 실시하여 이루어졌다. 설문조사의 분석방법으로는 빈도분석, 교차분석 및 다중로지스틱회귀분석을 사용하였으며 IBM SPSS 24.0을 활용하여 분석하였다. 본 연구의 결과 취약노인계층의 건강정보원탐색 중 인터넷을 통한 탐색이 극히 적음을 확인했다. 그리고 월별수입(OR=2.201, p<.05)과 건강정보원 탐색정도(OR=2.989, p<.01)는 건강정보이해능력에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 결과는 노인들의 건강정보 이해능력의 향상을 위해 건강정보 탐색의 전략이 필요함을 시사하며, 향후 노인들의 건강정보 이해능력 향상 프로그램개발에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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