시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.
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.
오늘날 인간-컴퓨터 시스템에서 상호작용 하는 컴퓨터 소프트웨어의 사용성에 많은 관심이 집중되고 있으며, 소프트웨어 인간공학 분야에서 이전 연구들은 소프트웨어 사용자 인터페이스들에 대한 사용성 평가의 중요성을 지적하고 있다. 소프트웨어 개발자들, 인터페이스 설계자들 또는 인간공학자들은 개발되는 시스템들이나 인터페이스 디자인들을 평가하는 일에 종종 직면하게 된다. 본 연구는 사용성 기준들과 척도들을 이용하여 사용자 인터페이스 디자인들의 평가를 위한 구조화 모형을 제시한다. 제시된 모형은 선별 단계와 평가 단계로 이루어진 두단계 모형이다. 첫 번째 단계는 정성적인 기준들을 가지고 전문가들의 판단에 근거한 접근방법으로 가능한 인터페이스 대안들을 추려내어 합리적인 부분집합으로 줄이기 위한 단계이다. 두 번째 단계는 정량적인 기준들을 가지고 실 사용자에 근거한 접근 방법으로 객관적인 척도들을 가지고 첫 단계에서 제시된 대안들의 부분집합을 평가하는 것이다. 제안된 방법이 정보분석을 위한 데이터 베이스 시스템의 인터페이스 설계에 적용되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 실제 평가자들에게 사용성 기준들과 척도들에 근거해서 최선의 인터페이스를 선정할 수 있는 구조화된 접근방법을 제시한다.
하이퍼 텍스트 구조의 특성을 이용한 순위 평가 알고리즘 중의 하나인 HITS 알고리즘은 웹 페이지들의 상호간에 연결된 링크 정보로부터 웹 문서들의 중요도를 평가하여 순위에 따른 결과를 제시한다. 그러나 초기의 HITS 알고리즘은 문서 내의 링크 빈도 수만을 고려하고, 입력 값으로 주어지는 웹 문서 집합의 특성에 의존적인 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 웹 검색 엔진들로부터 얻어진 문서 집합에 수정된 HITS 알고리즘을 수행하는 메타 검색 에이전트를 설계하여 보다 나은 검색 성능을 구하고, 결과의 지역성을 보완한다.
압력용기로의 속중성자 조사량 평가를 4군 노달 노심해석코드로 수행하였다. 이 코드는 MCNP에 비해 정확성은 떨어지나, 핵연료 연소의 효과나 핵연료 장전 모형의 영향을 쉽게 고려할 수 있었다. 속중성자 조사량 감소 방안으로서 반사체 차폐 구조물을 설치하는 방안과 노심외곽에 대체 핵연료 집합체를 장전하는 방안을 비교하였다. 신형원전의 경우 가장 효과적인 방안은 물 반사체 영역에 금속 차폐 구조물을 설치하는 것이나 운전중인 원자로의 경우 비록 주기길이의 감소와 핵연료 비용의 증가는 있으나 속중성자 감소 효과에 있어서는 대체 핵연료 집합체의 장전이 대안일 수 있다.
Ti합금은 생체적합성이 우수하여 생체재료로 널리 사용되어 왔으며, 특히 Nitinol로 알려진 Ti-Ni합금은 형상기억특성 및 초탄성특성을 지녀 치열교정용 와이어나 혈관확장용 스텐트 등으로 사용되어 왔다. 최근 Ni과 같은 세포독성 합금원소의 용출가능성이 문제가 되어 Ni을 함유하지 않는 Ti합금이 주목받고 있다. 본 연구에서는 Ti-Nb-Ge 합금의 집합조직과 초탄성 및 기계적 특성의 관계를 고찰함으로써, 사용목적이나 요구특성에 부합되는 가공열처리방법을 도출하고자 하였다. 비소모전극식 진공아크용해장치를 이용하여 Ti-Nb-Ge 합금 버튼을 만들고, 이를 $1000^{\circ}C$에서 30분간 유지 후 얼음물에 급랭처리하였다. 이후 집합조직 제어를 위해 등속압연 및 이속압연의 두가지 방법으로 냉간압연한 후, $850^{\circ}C$에서 30분~2시간까지 열처리하였다. 광학현미경과 투과전자현미경을 이용하여 미세조직을 관찰하고, X-선 회절분석법을 이용하여 집합조직을 분석하였다. 또한 순환식 인장시험을 통해 시편의 초탄성 특성 및 기계적 성질을 평가하였다. 등속압연재는 {001}<110>에서 {111}<110>에 이르는 $\alpha$-fiber가 발달하는 한편, 이속압연재는 {001} 및 {111}가 발달하는 것으로 나타났다. 또한 압연방향으로 <110>이 평행한 집합조직이 발달할수록 초탄성 특성이 높게 나타났다. 이는 응력유기 마르텐사이트 변태 시 $\beta$의 <110>방향이 $\alpha$" <010>방향으로 변할 때 길이가 증가하므로, 시편에 인장방향으로 <110>이 평행한 집합조직이 발달할수록 응력유기 마르텐사이트 변태가 용이해지기 때문인 것으로 사료된다.
데이터 마이닝을 요구하는 전자상거래, 전자정부와 관련된 문서 처리 시스템 등에서 XML 문서의 버전 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대량의 XML 문서를 장기적으로 유지하면서 XML 문서의 이력 정보를 효율적으로 관리하기 위하여, XML 버전을 생성하는 변경 집합을 정의하고 변경 집합을 이용한 XML 문서의 저장 방법을 제안한다. 변경 집합은 변경 연산집합과 시간지원 차원을 포함하고 있으며, 변경 연산 집합은 스키마 변경 연산과 데이터 변경 연산으로 구성된다. 변경 집합을 이용한 세가지 XML 문서의 저장 방법을 제안한다. 세가지 저장 방법은, (1) 변경 집합을 모두 저장하는 방법, (2)변경 집합과 버전을 주기적으로 저장 방법, 그리고 (3) 저장 적합 시점에 변경 집합 모음과 버전을 저장하는 방법이 있다. 또한, 기존의 저장 방법과 제안한 저장 방법들 사이에 성능을 비교한다. 성능 평가를 통하여 저장 적합 시점에 변경 집합모음과 버전을 저장하는 방법의 성능이 다른 저장 방법보다 우수함을 보인다.
전형적인 정성적 퍼지형태의 입력데이타를 가진, 주어진 사고진행사건수목의 일부분에 대하여 퍼지집합이론(fuzzy set theory)의 응용 예를 먼저 보여주고, 이 예를 통해서 퍼지집합이론을 사고 진행사건수목에 적용하기 위해 적절한 계산알고리즘을 찾아내고 또 예를 들어 설명하였다. 그리고, 간단한 예제에 사용한 계산절차를 많은 현상학적 불확실성 인자를 포함한 아주 복잡한 사고진행사건수목 즉, 최근 Zion 발전소 위험도평가(PRA)에 사용된 전형적인 발전소 손상군의 하나인‘SEC’에 응용해서 적용하였다. 퍼지집합이론으로 평가한 계산값들의 퍼지평균치들은 최근 통계적 PRA 평가 방법론으로 얻는 값들의 평균치와 거의 같은 결과를 보여주고 있다. 본 논문의 주요목적은 부정확하고 또 정성적인 분기점확률이나 또는 많은 현상학적 불확실성 인자들을 가진 사고진행사건수목들에 이 퍼지집합이론을 적용하기 위한 공식적 계산절차를 제공하는데 있다.
태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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