복잡하고 대규모화된 전력계통의 최적계획 및 경제적 운용을 위해서는 시간별 전력 부하에 대한 단기간의 전력 부하 예측이 필요하다. 이러한 단기 부하 예측의 정확성을 높이기 위해서는 전력 부하를 유형별 특성에 맞게 적절하게 분류하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 보다 효율적이고 체계적으로 전력 부하 패턴을 분류하고, 분류된 그룹의 특징을 분석하였다.
인터넷 학술정보자원이 급증하고 있는 가운데 자동문헌분류에 대한 관심과 필요성도 늘어가고 있다. 자동문헌분류에 관한 실험은 전처리 단계인 대표색인어 추출과 추출된 대표색인어의 분류성능 평가 실험으로 구분 할 수 있는데, 본 연구에서는 우선 대표색인어 추출을 위해 다양한 대표색인어(자질) 추출 방법에 따른 색인어 성능평가 실험 및 최적의 대표색인어 개수 선정 실험을 수행하였다.
기업들의 고객중심 마케팅 기법중 하나인 고객관계관리(CRM : Customer Relationship Management)가 인터넷의 발전으로 온라인화 되고 있으며 다양하게 발전되어 왔다. 가장 대두되고 있는 문제는 고객 분류를 객관적인 방법으로 어떻게 자동화할 수 있는가 이다. 본 논문은 최적화 모형을 이용하여 고객 분류를 더욱 세밀하게 할 수 있음을 제안하였고 고객 집단 편성 최적화를 반영함으로써 고객을 최적으로 분류할 수 있는 시스템을 설계 및 구축하였다.
급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.
표본의 다범주 표현형을 예측하는데 사용되는 최적의 유전자집단이란 적은 수의 유전자로 표현형을 정확히 예측할 수 있는 유전자들의 모임이다. 특이발현유전자를 검색하는 통계량은 이미 여러 가지가 있고, K-평균 군집화를 곁들여 중복성이 적은 특이발현유전자들을 선택 가능하다. 이들을 바탕으로 적은 수로 정확하게 다범주 분류가 가능한 유전자집단을 구성할 수 있도록 수정한 입자최적화 방법을 제안한다. 널리 알려진 ALL 248례와 SRBCT 83례를 이용하여 제안된 방법으로 최적유전자집단을 찾을 수 있음을 보였다.
최근 기후변화에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 미래 기후변화 예측 전망에 대한 다양한 연구들이 수행되었으며, 특히 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 기후변화 6차 보고서에 채택된 SSP(Shared Socio-economic Pathway) 시나리오를 이용한 연구가 활발한 상황이다. 이들 연구에서는 미래 기후변화의 양상 비교를 위한 기간 구분은 통상적으로 F1(2011-2040), F2(2041-2070), F3(2071-2100)으로 구성된다. 하지만 이는 단순하게 동일한 기간으로 나누어 설정한 것으로, 통계적 근거가 부족할 뿐만 아니라 변화 추이를 확인하기 위한 수단으로 사용하기에 부족할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이 연구에서는 기후변화 패턴에 대한 기존 연구의 한계, 특히 미래 기후변화를 비교하기 위해 사용되는 기간 분류와 관련하여 한계점을 보완하고자 한다. SSP 시나리오 모델 중 UKESM1 모델을 활용하여 ASOS(Automated Synoptic Observation System) 기상관측소 기준 59개 지점에서 추출한 강수량 데이터를 분석하였다. 이후, 기후변화 비교를 위한 최적의 분류를 결정하기 위해 장마철인 6월부터 9월까지의 강수 데이터에 대해 통계분석 및 Pettitt 검정을 수행해 최적 기간을 산정하였다. 이를 통해 기존의 F1, F2, F3 분류 방식과 통계분석을 통해 도출한 최적 시기의 유출 특성 분석결과의 변화양상을 비교하였으며, 각 방법에 대한 비교를 통해 기후변화 추이에 대한 이해를 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 결과적으로 이 연구는 기후변화 시나리오를 활용하는 연구 수행 시 기간 구분에 대한 발전된 접근 방식을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 기둥축소량 보정의 효율성을 증진시키기 위한 방안으로서 유사한 축소 경향을 보이는 기둥들을 동일 그룹으로 묶는 기둥의 최적그루핑기법에 대하여 연구하였다. 기둥의 최적그루핑은 무감독학습에 의해 입력데이타의 패턴을 스스로 분류할 수 있는 코호넨의 자기조직화 형상지도 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에 적용된 코호넨 네트워크는 두 개의 입력뉴런과 분류할 기둥그룹 개수만큼의 출력뉴런으로 구성된다. 입력뉴런에는 기둥축소량의 정규화된 평균과 표준편차가 입력되며, 출력뉴런에는 각 기둥이 속하게 될 기둥그룹이 출력된다. 제안된 알고리즘을 실제 축소량 해석이 수행된 두 개의 건물에 적용하여 그 적용성을 평가하였다. 적용결과 동일 그룹으로 분류된 기둥들은 서로 인접하고 있으며 서로 다른 기둥그룹끼리는 교차하지 않는 등 유사한 축소 경향을 보였다. 이로부터 본 연구의 기둥축소량의 최적그루핑 알고리즘은 충분한 실무적용성이 있음을 확인하였다.
온라인 쇼핑환경에서 소비자들은 최적공급자선정에 많은 어려움을 겪고 있다. 비교쇼핑 및 공급자평가사이트들은 이를 부분적으로 지원하고 있으나, 동적인 소비자의 구매 및 공급자의 공급조건을 종합적으로 고려하지 않기 때문에 최적공급자 선정에 한계가 있으며, 소비자의 시간 소모적인 노력이 많이 든다. 본 연구는 다양하고 동적인 소비자의 구매조건, 공급자의 공급조건, 공급자평가정보 등을 종합적으로 고려하여 최적공급자를 선정하는 모형으로서, 최적공급자선정요인을 분류하고 이차계획법의 최적공급자선정모형을 개발하였으며, 민감도분석을 통해 최적공급자 대안을 제시하는 의사결정지원모형을 제안하였다. 최적공급자선정요인은 구매필수조건을 만족하는 후보공급자선별을 위한 필터링요인과 선별된 후보공급자로부터 구매선호조건별 공급자대안을 선정하기 위한 민감도분석요인으로 분류하여 단계적으로 문제를 풀어 해를 제시한다. 한편, 프로토타입을 통하여 소비자들이 여러 구매대안별로 효과적으로 최적공급자를 선정할 수 있는 구매의사결정지원 환경이 될 수 있음을 보였다.
전자해도에는 해안선, 등심선, 수심, 항로표지, 위험물, 항로 등 선박의 항해와 관련된 모든 해도정보를 포함하고 있으며, 각 정보는 속성정보와 공간정보를 가지고 데이터 레코드 단위로 저장된다. 수심 정보의 경우 점 형태의 공간정보로서 전자해도 격자 구역에 포함되는 수백에서 수천 개의 수심 위경도 좌표와 수심정보를 포함하고 있다. 수심 정보는 전자해도 중첩의 주된 원인이 되어 수심정보의 최적표현 기법 개발이 요구되었다. 본 연구에서는 전자해도 수심정보의 표현 기준을 수립하고, 기준에 따라 수심정보의 최적표현 방법을 제안하였다. 세부 내용으로 전자해도 수심정보 표현기준을 작성하고 전자해도에서 수심정보를 추출한 다음 기준에 따라 수심정보를 분류 하였다. 또한 분류한 수심정보를 전자해도에 저장하고 그 결과를 확인 하였다.
Sorting time is one of the most important issues for auto IC test handling systems. In actual system, because of too much path, reducing the computing time for finding a sorting path is the key way to enhancing the system performance. The exhaustive path search technique can not be used for real systems. This paper proposes heuristic sorting algorithm to find the minimal sorting time. The suggested algorithm is basically based on the best-first search technique and multi-level search technique. The results are close to the optimal solutions and computing time is greately reduced also. Therefore the proposed algorthm can be effectively used for real-time sorting process in auto IC test handling systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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