다차원선호분석(mutidimensional preference analysis)은 여러 상품들에 대한 개인(또는 그룹)의 선호도를 알아보기 위한 분석방법으로 결과는 보통 2차원 그림으로 제공된다. 본 연구에서는 의미있는 두 가지 최적척도 기준을 제안하고 이와 연관된 행 및 열표시자를 유도하고 있으며, 아울러 사전지식을 반영하기 위해 부분수량화를 다차원선호분석에 도입하는 방법을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시한 다차원분석기법들을 실제 인터넷 검색엔진에 대한 선호도 자료에 적용한다.
본 논문에서는 대수-선형 파손율 모형(log-linear ROCOF)과 와이블 파솔율 모형(Weibull ROCOF)을 이용하여 상수도 주철 배수관로의 파손율을 모형화하고, '수정된 시간 척도'를 이용하여 최적교체시기를 산정할 수 있는 방법이 개발되었다. 두 ROCOF의 모형화를 위하여 개별 관로의 파손시간을 기록한 '파손 시간자료(failure-time data)'와 일정 시간간격 사이에서 발생하는 파손횟수를 기록한 '파손 횟수자료(failure-number data)'를 이용하였고, 최대로그우도 추정값을 이용하여 두 ROCOF의 각 파손자료 유형에 대한 모형화 수행 능력을 검증하였다. 또한 두 ROCOF를 이용한 관로의 최적교체시기 방정식은 ROCOF의 매개변수 추정에 있어서 수렴성을 보장하기 위하여 '수정된 시간 척도'를 적용하여 유도하였다. 연구대상 주철 배수 관로들의 '파손 시간자료'와 '파손 횟수자료'에 두 파손율 모형을 적용시켜 본 결과 파손 시간자료를 이용할 경우 대수-선형 ROCOF가 와이블 ROCOF 보다 적합한 모형인 것으로 나타났다. 또한 두 모형 모두 '파손 시간자료'를 이용하는 것이 '파손 횟수자료'를 이용하는 것보다 모형화 수행 능력이 높아지는 것으로 나타나서, 분석에 사용된 관로의 파손율 모형화와 최적교체시기 산정을 위해서는 일정 시간간격 동안의 관로 파손횟수를 기록하는 것보다 관로의 파손시간을 기록하는 것이 더욱 우수한 모형화 결과를 낳는 것으로 나타났다.
하나의 reader가 tag의 군집에 둘러싸여 있는 별 형태의 RFID 망을 고려한다. 이러한 RFID 망에서 reader는 tag에 저장된 정보를 얻기 전에 tag의 응답 간 충돌을 중재하면서 tag를 인식하여야 한다. 이러한 목적으로 tag가 응답하도록 프레임마다 정적으로 일정 수의 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기반한 tag 인식 방식을 제안한다. 제안 방식의 인식성능을 평가하기 위해 주요 성능 척도로 인식 완료 확률과 기대 인식 완료 시간을 선정한다. 이어서 이러한 성능 척도를 계량적으로 계산할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 tag가 많지 않은 경우 성능 척도를 closed form으로 도출한다. 다음 인식 시간에 대한 제약 하에서 인식 완료 확률을 최대화하거나 기대 인식 완료 시간을 최소화하는 최적의 시간 구조를 찾는 문제를 구성한다. 마지막으로 이러한 문제를 풀어서 프레임 당 tag가 응답하기 위한 슬롯의 최적 수를 구한다. 계량적 결과로부터 tag가 응답하기 위한 슬롯의 유한한 최적 수가 존재함을 확인한다. 또한 인식 완료 확률을 최대화하는 최적 슬롯 수는 인식 시간에 대한 제약이 약해지면서 기대 인식 완료 시간을 최소화하는 최적의 슬롯 수로 접근하는 경향을 보임을 관찰한다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징 차원에 따라 서로 다른 스케일에 의해 발생하는 오류를 줄이기 위해 널리 사용된다. 하지만 기존 정규화 방법은 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 클래스 라벨을 사용하여 정규화를 시행하는 교사 정규화 방법이 제안되었고 기존 정규화 방법에 비해 나은 성능을 보임이 입증되었다. 이 논문에서는 교사 랭크 정규화 방법에 학습 샘플 선택 방법을 적용함으로써 교사 랭크 정규화 방법을 더욱 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 학습 샘플 선택은 잡음이 많은 샘플을 학습에서 제외함으로써 잡음에 보다 강한 분류기를 학습시키는 전처리 단계로 많이 사용되며 랭크 정규화에서도 역시 사용될 수 있다. 학습 샘플 선택은 이웃한 샘플이 속하는 클래스와 이웃한 샘플까지의 거리를 바탕으로 하는 두 가지 척도를 제안하였고, 두 가지 척도 모두에서 기존 정규화 방법에 비해 인식률이 향상되었음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
우리의 생산현장은 정보화 및 자동화 혁명을 통해 큰 변혁을 맞이하고 있다. 첨단의 생산시설과 최적의 생산방법을 통한 품질의 향상 및 생산비의 절감이 기업의 성패를 좌우할 수 있다는 전제아래 경쟁기업을 능가하는 생산성제고가 무한경쟁시대의 기업 최고의 목표가 되고 있다. 세계화, 국제화, 정보화 추세 속에서 소비자들의 소비 욕구는 점점 다양해지고 세분화되며 고객은 정확한 상품 정보와 신속한 제품의 인도를 요구하고 있다. 따라서 기업은 생존을 위한 전략으로 공장 자동화 시스템을 도입하여 제품의 질적 향상을 도모하면서 최적 생산을 통해 다양한 고객의 욕구에 대응하고 있다. 본 연구는 몬테칼로법에 기초한 확률적 접근방법을 통한 연속적 시뮬레이션 모델을 이용하여 기업이 공장자동화시스템을 도입하기 전, 그 효과를 사전에 측정. 평가함으로써 합리적으로 도입방법. 도입규모 도입내용 등을 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 즉 시뮬레이션 모델을 통해 기업이 공장자동화를 추진함에 있어 이에 수반되는 비용과 이로 인한 효과를 생산성 향상 측면에서 분석하여 최적의 공장자동화 도입수준을 결정하고 자동화에 대한 투자효율을 각대화시키기 위한 하나의 척도를 제공하게 된다.
본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.
본 연구는 2010년 4월부터 웹기반의 새로운 플랫폼으로 서비스되고 있는 WEB Port-MIS의 서비스 품질 측정에 대한 연구는 전무하여 처음으로 WEB Port-MIS 서비스 품질 평가에 관한 연구를 하는 것에 의의가 있다. 설문 문항은 공공기관 웹사이트 평가지표를 기초로 개발하였고 요인분석을 통해 품질측정척도를 개발하였다. 개발된 측정 척도를 바탕으로 AHP 분석을 실시하여 항목별 중요도를 평가하였고 설문조사와 AHP 분석을 통해 도출된 결과를 바탕으로 중요도-성과분석법을 활용하여 서비스 품질 관리 전략을 수립하였다. 중요도 만족도 분석결과 WEB Port-MIS의 세부항목 별로 가장 중요하게 평가 된 컨텐츠(정보의 다양성, 유용성)항목에 대한 개선이 필요하며 행정정보의 제공 및 운영 항목도 컨텐츠 항목과 함께 집중 개선 영역에 위치하여 개선활동이 필요하다. 이를 위해 최신 기술을 활용하여 최적의 민원서비스를 구축하는 것이 필요하며 실시간 정보제공 체계, 민원처리시스템의 다양화, 최적의 민원서비스를 제공하기 위한 대안 마련이 필요하다. 특히 컨텐츠 항목의 개선을 위해서는 주를 이루는 항만민원신고 서비스에 대해 향후에는 웹기반 민원처리의 고도화, 관련 기관 간 정보 공동 활용 확대, 이용자 중심의 신고절차 간소화 구현을 단계적으로 추진하여 해운항만물류정보의 글로벌 통합정보서비스의 역할이 되도록 고려하여야 한다.
고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.
본 연구에서는 삼각격자 균질화를 위하여, 확장된 위상학적 개선과정과 국소 최적화 기반 평활화를 결합한 국소 개선기법을 제안하였다. 먼저 격자의 연결 구조를 확장된 위상학적 개선과정을 적용하여 최적의 연결구조로 개선한다. 다음으로 격자의 질을 나타내는 비틀림척도를 최대화하기 위해 국소 최적화 기반 평활화를 수행한다. 이 국소 개선기법을 이용하여, 두 가지 격자 예제에 대하여 삼각격자 균질화를 수행하였다. 이 예들을 통하여, 본 연구에서 제안한 국소 개선알고리듬이 삼각격자의 질을 크게 향상시켜주는 경제적이며 효과적인 방법임을 보여준다. 또한, 이 기법은 적응격자 세분화의 격자 재생성과정에도 용이하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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