SMART 계측제어계통 측정신호의 신뢰성을 높이기 위한 실시간 신호검증알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 선행고장검출행렬, 아날로그 신호용 다중성 기법, 접촉신호용 논리표 알고리듬, 주파수 신호용 다중성 기법 그리고 아날로그 센서 경증을 위한 통계적 모듈의 5개 모듈로 구성되어 있다. 선행고장검출행렬은 측정 신호 중에서 고장의 가능성이 있는 신호를 추출하여 선정된 신호만을 적절한 알고리듬으로 검증하도록 함으로써 전체적인 수행시간을 감소시킨다. 아날로그 신호검증 모듈은 아날로그 측정신호에 대한 물리적/해석적 다중성에 입각하여 고장신호의 크기, 위치를 검출하며, 접촉신호 검증 모듈은 접촉신호들간의 논리값을 비교하여 발생 불가능한 논리값을 가지는 신호를 고장신호로 검출한다. 주파수신호는 아날로그 신호와 유사한 기법을 구현하였으며, 통계적 모듈은 아날로그 센서 자체의 물리적 건전성을 검사하는 모듈이다. 현재 SMART의 설계가 확정되어 있지 않으므로 개발된 신호검증알고리듬을 시험하기 위해서 여러 주요 공정변수가 표현되는 상용 원자로의 냉각재계통을 대상으로 검증 알고리듬을 구현하였으며, 운전모사기로 모사된 신호를 이용하여 개발된 신호검증알고리듬을 시험하였다. 시험결과 각 모듈별로 적절히 고장을 검출함을 보였다.
특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공하는 서비스를 위해 정보 에이전트를 개발하고 있다. 이 시스템은 웹 상에서 문서를 수집해 오는데 특정 영역과 관련한 지식베이스를 토대로 하고 있는데, 이들 중 몇몇 전문 사이트 내의 정보가 많이 포함되어 있음을 볼 수 있다. 그러므로 전문 사이트 내의 관련 문서 수집은 중요한 의의가 있다. 본 논문에서는 이들 전문 사이트 내의 전문 문서 수집을 위해 문서간의 유사성을 토대로 클러스터링 한다. 즉, 문서내의 텀(term)과 HTML 태그(tag), 지식베이스의 WordNet 계층구조를 data로 하고 SVD(Singular Value Decomposition)을 사용하여 문서간의 관계를 밝혀내었다.
본 연구는 퇴비화 공정에서 발생되는 배출가스 내 생물학적 인자의 발생 특성을 파악하기 위하여 퇴비단 온도변화에 따른 부유세균과 내독소의 발생농도를 관찰하였다. 실험은 도시하수슬러지를 대상으로 실험실 규모의 기계적 교반이 가능한 퇴비화 장치(반응기 부피 0.06 $m^3$)에서 실시되었다. 부유세균은 미교반 퇴비화 공정에서 퇴비단 온도변화와 유사한 발생경향을 보였지만 통계적 유의성이 다소 낮았고(p>0.05), 최고 발생농도는 $1.03{\times}10^5\;CFU/m^3$이었다. 내독소는 기계교반 퇴비화 공정에서 퇴비단의 온도변화와 유사한 발생경향을 보였으며(통계적 유의성: p<0.05), 최고 발생농도는 1,415 EU/$m^3$이었다. 퇴비화 공정의 기계적 교반이 퇴비단 미생물의 활성과 이에 따른 배출가스 중 내독소 발생 증가에 영향을 미친 것으로 보인다. 내독소의 발생농도와 부유세균의 발생농도는 유사한 발생 경향을 보였으며, 특히 미교반 퇴비화공정에서 높은 통계적 상관성이 나타났다(통계적 유의성: p<0.01).
본 논문에서는 상관계수와 거리계수의 조합형 유사성 척도에 기반을 둔 효과적인 영상인식 방법을 제안하였다. 여기서 상관계수는 Pearson coefficient에 의한 통계적 유사성을 측정하기 위함이고, 거리계수는 city-block에 의한 공간적인 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 영상사이의 전체 유사성은 각 영상이 가지는 특징사이의 유사성으로 계산되며, 영상의 특징은 PCA와 ICA로 각각 추출하였다. 제안된 방법을 40*50 픽셀의 960(30명*4표정*2조명*4포즈)개 다른 표정영상을 대상으로 실험한 결과, ICA 기반 조합형 척도를 이용하는 것이 PCA 기반 조합형 척도보다 우수한 인식률을 가지며, 또한 조명과 같은 주변 환경에도 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.
본(本) 논문(論文)에서는 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)과 클러스터링기법(技法)에 관한 문헌(文獻)을 간단히 살펴보았다. 선행연구(先行硏究)들로부터 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)은 조합기법(組合技法)의 비효율성(非效率性)때문이 아니라 문헌집단(文獻集團)의 이질성(異質性) 때문에 검색(檢索)과 분류(分類)에 적당치 않다는 사실(事實)을 발견(發見)할 수 있다. 그 결과(結果)로부터 정보검색(情報檢索)의 최적화(最適化)를 위한 조합기법(組合技法)으로서 클러스터링과 통계적(統計的) 색인(索引)의 개념(槪念)을 이용(利用)할 수 있다. 본(本) 논문(論文)의 가설(假說)은 클러스터파일내(內)에서 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)을 사용(使用)함으로써 정보검색(情報檢索)시스템의 성능(性能)을 상당히 향상(向上)시킬 수 있다는 것이다. 달리말해서, 파일들을 모으고 의미적(意味的)으로 관련(關聯)있는 모든 문헌(文獻)들을 함께 모아줌으로써, 유사조합(類似組合)(spurious association)의 문제(問題)를 상당히 해결(解決)할 수 있을 것이다. 실제적(實際的)으로, 본(本) 논문(論文)에서는 조합기법(組合技法)의 방법론(方法論)을 어떻게 생성(生成)할 수 있을 것인가를 고려했다. 자동용어(自動用語) 상관성(相關性)을 위하여 스타일(stiles)의 조합인자(組合因子)를 이용(利用)했으며 클러스터링 환경(環境)을 위해 커널기법(技法)(kernel method)을 사용(使用)했다.
일반적으로 의사결정의 대상이 되는 현실 시스템은 매우 가변적(variable)이며 때로는 많은 불확실성(uncertainty)이 포함된 상황에 놓일 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 통계적 방법으로 유의수준이나 확신도, 민감도 분석 등이 사용된다. 본 논문에서는 유사성 평가를 가진 분류 결과의 명확성을 개선하기 위해 MFAC(Multiple Fuzzy Alpha Cut)을 기반으로한 퍼지 의사결정에 대한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 MFAC는 상대적 해밍거리와 max-min 방법 사이의 근접관계에서 근접도를 가지고 다수의 ${\alpha}$-level를 추출하기 위해 그리고 MFAC에 의해 추출된 데이터사이의 분할 구간과 연관된 데이터의 개수를 줄이기 위해 사용된다. 의사결정의 최종 대안을 선택하기 위해서 가중치를 계산한다. 실험결과로부터 제안된 방법은 기존 방법의 분류 성능보다 더 간단하고 명백하며 통계적 방법을 통해 표본 데이터의 유의성을 검정함으로써 의사결정자를 위해 효율적으로 대안을 결정한다는 사실을 알 수 있다.
멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 상가성 방법을 제외한 워터마크 삽입 방법에 대해서는 효과적이지 못한 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 상승적 방법에 의하여 삽입된 워터마크에 대한 효율적인 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판단 이론에 따라 Bayes 판단 이론, Neyman-Pearson 정의, 및 웨이블릿 계수들의 확률 분포 모델을 기반으로 도출되어서, 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 피해가 매년 증가하고 있으며, 기후변화로 인한 시민들의 안전, 재산, 인명피해 또한 늘어나고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 도시지역을 중심으로 한 신뢰성 높은 미래 기후전망 기법이 필수적이며, 미래 기후전망을 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 도시지역의 미래 기후전망 기법을 개발하여 서울시의 미래기후를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여 먼저 IPCC 기후시나리오에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집한다. 수집한 자료를 바탕으로 역학적 상세화와 통계적 상세화 기법을 이용하여 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 기법은 A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 상세화 과정을 수행하였다. RegCM3를 이용하여 60km로 상세화한 후에 one-way double-nested system을 구축하여 20km까지 상세화 하였다. 20km 해상도의 기후 시나리오는 서울시와 같은 좁은 지역의 기후를 분석하기에는 어려움이 있으므로, RegCM3에 사용할 수 있는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 5km의 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 결과는 관측결과에 비해 과소 추정되는 경향이 있어, 편차보정을 통하여 관측값에 가까운 자료를 만들어 주었다. 역학적 상세화 결과를 분석한 결과, 기준기간에 비해 미래기간(S3)에는 전체적으로 약 4.9도의 기온상승과 강수량 증가가 나타났으며, 특히 9월에 가장 큰 상승폭을 나타내고 있었다. 강수량의 경우 증가 경향이 뚜렷이 나타나고 있었으며, 여름철에 큰 증가폭을 나타내고 있었다. 통계적 상세화 기법은 역학적 상세화 기법에서 사용된 ECHO-G/S를 포함한 13개의 GCM결과와 우리나라의 57개 지점에 대한 CSEOF기법을 이용하여 기후 시나리오를 생산하였다. 이 자료는 서울시에 대하여 하나의 지점밖에 존재하지 않아, 서울시내의 지역별 미래 기후전망에는 문제가 있었으므로, Delta method라는 기법을 이용하여 서울 및 인근지역의 AWS 35개 지점에 대하여 미래 기후시나리오를 생산하였다. 통계적 상세화 결과, 13개 GCM의 기온변화는 전체평균 약 3.1도 상승하였고, 겨울과 여름철의 변화폭이 가장 크며, 모델의 불확실성 또한 겨울과 여름에 가장 큰 특징을 가지고 있다. 강수량의 경우 MME에서는 약간의 상승은 나타나고 있었지만 모델간의 불확실성은 여름철에 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 기후 시나리오(ECHO-G/S, A2)를 비교 분석한 결과, 기온은 역학적 상세화 결과가 약간 크게 나타났으며, 전체적으로 유사한 패턴을 보이고 있었다. 강수량 또한 역학적 상세화 결과가 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 결과는 S1의 경우 유사한 특징을 보이고 있었지만 S3로 갈수록 차이가 크게 나타나고 있었다.
사용자로부터 입력되는 비정형 데이터를 대화 형태로 이해하여 사용자가 원하는 정보에 대한 맞춤 서비스를 제공하는 챗봇은 모바일 서비스의 중요한 분야로서 주목받고 있다. 그러나 사용자의 자연 언어 형태의 질의 대화를 완전하게 이해하여 서비스할 수 있는 방법은 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 음식점 추천을 위하여 입력하는 대화 문장으로부터 지역, 음식분류, 음식점명 등의 의미 단어를 추출하고, 추출된 단어를 SNS의 음식점 추천 관련 해시태그를 기반으로 구축된 지식 데이터베이스의 내용과 대조하여 통계적으로 단어 유사성이 가장 큰 사용자 목적 정보를 제공한다. 본 논문에서 구현한 음식점 추천 챗봇 시스템의 성능 평가를 위해서 웹 기반의 모바일 환경을 구축하여 다양한 사용자 질의 정보에 대한 접근 편의성을 측정한 결과, 기존 유사 서비스와 비교하여 터치 횟수와 화면 전환 횟수에서 각각 37.2%와 73.3%의 감소함을 보였다.
최근의 글로벌 경영환경, 그리고 디지털 미디어를 통한 전자상거래가 활성화되고 있는 상황 하에서 수출기업들의 브랜드 및 웹 도메인 개발에 관한 의사결정은 매우 중요한 전략적 선택이다. 특히 웹 도메인 개발은 기업의 브랜드 전략과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 브랜드 개발 시 동시에 개발되는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 한국수출기업의 해외 브랜드 및 웹 도메인 개발 전략에 관한 수요조사결과를 토대로 수출브랜드전략의 결정요인을 탐색적으로 고찰하기위하여 실행되었다. 이를 위하여 본 연구에서는 브랜드전략 결정요인으로 수출경쟁력, 시장의 유사성, 환경의 불확실성으로 구분하고 브랜드 전략과의 관계를 회귀분석 하였다. 연구결과 한국수출기업의 경우에 기대한 바와 같이 수출경쟁력이 높을수록 OEM브랜드 수출비중이 낮고, 환경의 불확실성이 클수록 OEM브랜드 수출비중은 높은 것으로 나타났다. 그러나 시장의 유사성은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 자사브랜드 전략을 사용하고 있는 기업의 경우에도 수출경쟁력이 높은 기업일수록 글로벌브랜드를 선택하는 경향이 높고 환경의 불확실성이 클 경우에는 로컬브랜드 전략을 선택할 가능성이 높은 것으로 나타나 가설을 지지하였다. 그러나 시장의 유사성은 글로벌브랜드 전략 또는 로컬브랜드 전략과의 유의미한 통계적 관계를 보여주지 못했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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