사용자가 최소의 이해와 수정 노력으로 적합한 컴포넌트를 선택할수 있는 방안이 요구된다, 따라서 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용도 측정을 위한 혼합적 척도를 제안한다. 현업에서의 연구와 경험을 통해서 증명된 객관성 있는 척도들을 측정인자로 설정한다. 러프집합을 이용하여 각측정인자들이 컴포넌트 재상요에 미치는 영향의 정도를 평가하고 각 측정인자들의 상대적 중요도를 구한다, Sugeno의 퍼지적분을 이용하여 측정인자들의 중요도와 측정값들을 종합함으로써 컴포넌트들의 재사용도를 측정한다. 마지막으로 제안된 ordinal scale과 ratio scale에 따름을 보여준다.
소프트웨어의 유지보수면에서, 재사용이 매우 중요시되고 있는 가운데, 사용자가 최소 노력으로 필요한 컴포넌트들을 선택 및 유사 컴포넌트들을 평가할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 현업에서의 많은 연구와 실험을 통해서 그 타당성이 검증된 척도들을 측정 인자로 설정, 여기에 러프 집합으로써 각 측정 인자들의 중요도를 측정하고, 이러한 측정값들을 Sugeno의 퍼지 적분으로써 종합하여 컴포넌트의 재사용 가능도를 평가하여 재사용이 용이한 컴포넌트 순으로 사용자에게 제공할 수 있는 재사용 가능도 평가 방법을 제안한다.
공간 상관관계를 갖는 무선 센서 필드에 센서들이 임의로 분포하고 있을 때, 효과적인 센서 측정스케쥴링 기법을 본 논문에서 논의한다. 즉, 전체 센서들을 k개의 부분집합으로 분할하여 각 부분집합을 순차적으로 측정하는데, 가급적 측정시마다 유사한 양의 정보를 획득할 수 있도록 센서 부분집합을 구성하는 것이다. 이는, 센서들의 제한적인 에너지 수명을 고려하여 k개의 센서들을 돌아가며 측정하는 것이다. 이를 위해, 상호정보 (mutual information)를 측정하고자 하는 계량으로 선택하고, 각 센서들의 Shapley value를 계산하여 가급적 Shapley value의 합이 유사한 센서들끼리 부분집합을 구성한다.
이 연구는 중 고등학생들의 측정 인식에 나타난 추론 유형을 분석하여 과학 교육의 시사점을 얻는 데 있다. 연구 대상은 중학생 197명과 고등학생 200명으로 하였다. 측정에 대한 인식 조사를 위하여 검사지 PMQ1을 사용하였고, 검사지의 문항별 응답 내용은 부호화된 분석틀을 기준으로 점 추론과 집합 추론 유형으로 분석하였다. 분석한 추론 유형을 자료 수집, 자료 처리, 자료 비교로 나누어 측정 단계별 추론 유형 분포 및 학년별 집합 추론 유형 분포 차이를 분석하였다. 또한 측정의 불확실성에 대한 추론 유형 분석을 통해 각 측정 단계별 나타난 추론 유형과 비교 분석하였다. 측정 단계별 추론 유형 분포에서 집합 추론 유형은, 자료 처리에서 높게 나타났고, 자료 수집과 자료 비교에서 낮게 나타났다. 측정 단계별 학년에 따른 집합 추론 유형 분포는 자료 비교 단계에서 중학생들과 고등학생들 사이에 유의미한 차이가 있었다. 측정의 불확실성에 대한 인식은 집합 추론 유형이 높게 나타났으나 학년에 따라 유의미한 차이는 없었다. 측정을 통해 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 각 측정 단계에서 측정의 불확실성에 대한 인식이 일관성 있게 작용해야 하며 이는 학생들에게 측정에 대한 직접적인 교수 학습이 필요함을 시사한다.
데이터 마이닝에서 클러스터링은 서로 유사한 특징을 갖는 데이터들을 동일한 클래스로 분류하는 방법이다. 클러스터링에는 다양한 방법이 존재하지만 대표적으로 집합으로 표현된 데이터들의 유사도를 측정하기 위해서는 자카드 유사도(Jaccard Similarity)를 이용한다. 자카드 유사도는 서로 다른 집합 간의 공통된 부분을 상대적으로 평가하여 유사도를 측정하는 방법이다. 그러나 최근에는 데이터를 저장할 수 있는 기술과 매체의 발전으로 표현할 수 있는 데이터의 영역과 범위는 발전되고 있기 때문에 많은 연산과 시간의 비용이 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서 두 데이터의 표본의 유사도를 통해 실제 데이터들의 유사도를 추정할 수 있는 Min-Hash 가 제안되었다. 본 논문에서는 이를 활용하여 집합의 영역을 다중 집합(Multiset)으로 확장하여 중복되는 값을 가질 수 있는 두 데이터 간의 유사도를 효율적으로 추정할 수 있는 Min-Max Hash 를 제안한다.
유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
수중에서 사용후 핵연료 제원측정 시험의 효율성을 높이고 측정오차를 줄이기 위하여 수중 영상측정방법을 개발하였다. 이 시스템의 모의 핵연료봉 직경 및 길이 측정치는 실제값 기준으로 할 때, 각각 $-0.24{\pm}0.03mm,\;0.34{\pm}0.06mm$이고 측정 최대오차는 각각 -0.3mm 및 0.4mm이내였다. 실제 사용후핵연료에 대한 수중 제원측정결과 고리원자력 2호기에서 2주기 동안 연소한 핵연료 집합체 J44의 핵연료봉 직경은 설계치 기준으로 할 때 핵연료봉 상 하단부 직경은 2.0%, 중앙부의 직경은 3.0% 정도 감소하였으나 핵연료봉의 길이는 0.4% 정도 신장하였다. 고리원자력 1호기에서 3주기 동안 연소한 핵연료 집합체 F02의 핵연료봉의 직경 및 길이는 핵연료 집합체 J44의 결과와 비슷한 경향을 나타내었다.
컴포넌트의 재사용도 측정은 컴포넌트가 재사용되는 시점에서 컴포넌트의 이해와 적용을 위해 소요되는 노력의 정도를 측정한다. 여러 연구들이 컴포넌트의 재사용도 측정 방법을 제시하였지만 측정 속성(척도)들과 컴포넌트들의 삽입 삭제의 어려움, 가정된 지식의 요구, 각 측정 속성들에 대한 중요도 제시의 부재 등의 문제점들이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 실제로 재사용되고 있는 객체지향 컴포넌트들과 여러 연구에서 제시되고 있는 메트릭스들을 종합하고, 퍼지 적분과 러프 집합을 이용하여 클래스의 재사용도를 측정한다.
정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.
퍼지 시스템의 퍼지 하이퍼그래프에 의해서 표현되었다고 할때, 퍼지 집합을 나타내는 퍼지 에지사이의 유사도를 측정할 필요가 있다. 또한 원소들 사이의 유사도를 측정할 필요가 있다. 본 논문은 이런 필요성에 따라서 퍼지 유사도를 측정하는 척도를 제안한다. 하나는 퍼지 집합 사이의 유사도를 측정하고, 또 하나는 원소 사이의 퍼지 유사도를 측정해 준다. 이 척도는 퍼지집합과 원소 개개의 유사성을 중시하고 시스템 분석 분야에서 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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