최근 인터넷과 웹 기술의 발전 그리고 이를 기반으로 하는 다양한 멀티미디어 컨텐츠가 홍수를 이루고 있지만 멀티미디어 데이터에서 체계적으로 연관 규칙을 마이닝 하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 이미지 프로세싱 분야 및 내용 기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 이미지 데이터 저장소에 저장된 재생성 항목과 희소하게 발생하지만 상대적으로 특정 항목과 높은 비율로 동시에 나타나는 희소 항목을 포함한 내용기반의 이미지 연관 규칙을 찾아내기 위한 탐사 기법을 제안한다 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 재생성 항목만을 고려한 알고리즘보다 희소 항목을 포함하여 연관 규칙을 탐사하므로 같은 종류의 이미지가 모여 있는 저장소에서 이미지 오브젝트간의 연관 관계를 발견하는 이미지 데이터 마이닝에 효과적이다.
소프트웨어 개발 프로젝트의 15%는 시작하기도 전에 종결되며, 66%의 프로젝트는 실패로 간주되고 있다. 또한 평균적으로, 완료된 프로젝트의 43%가 비용을 초과하는 것으로 나타났다. 실제로 2002년도 미국에서 소프트웨어 프로젝트의 투자 실패로 인한 손실은 비용의 초과로 생긴 170억 달러를 포함해 총 손실 금액이 380억 달러인 것으로 추정하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 하는 여러 시도 중에 하나가 ISBSG(International Software Benchmarking Standard Group, 2004)으로, 소프트웨어 프로젝트 관련 데이터를 국제적으로 수집하여 위와 같은 문제의 원인을 밝히고자 노력하고 있다. 본 연구는 ISBSG에서 수집한 데이터를 이용해 소프트웨어 시스템과 관련된 요인 중에서 기능성 품질, 문서화품질, 훈련정도, 소프트웨어크기, 전체결함수, 사업요구사항충족, 사용편리성, 목표달성이라는 6개 변수 간의 연관성을 분석하였다. 분석대상 프로젝트는 49개이고, 분석 방법으로는 SURE(Seemingly Unrelated REgression)를 사용하였다. 분석 결과 소프트웨어 기능성품질은 사업요구사항충족, 사용편리성과 정의 관계를 가지며, 사용편리성은 사업요구사항충족과 정의 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다. 또한 사업요구사항충족은 목표달성과 정의 관계를 가지고 있다.
영상에 포함된 잡음은 화질 및 영상의 압축효율을 저하시킨다. 최근 들어, 영상의 에지 성분을 효율적으로 고려하면서 잡음을 제거하기 위하여 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리즘이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 비정적 영상모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위하여 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다는 가정을 하고 있어 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려한 적응적 잡음제거 알고리즘을 제시한다. 영상신호는 비정적 평균을 가진다고 가정되며, 또한 각기 다른 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서의 공분산(co-variance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 선형 minimum mean square error 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성 및 알고리즘의 효율성을 제시한다.
돌발홍수는 급격한 경사와 많은 불투수층을 포함하고 있는 좁은 지역에서 짧은 지속기간의 강우강도를 가진 큰 강우가 내리는 경우 발생한다. 이러한 돌발홍수가 발생할 수 있는 강우의 양을 파악하기 위해서 돌발홍수기준(Flash Flood Guidance)을 산정하여 활용하고 있다. 돌발홍수기준은 수문모형으로부터 도출되는 강우-유출관계곡선에서 한계유출량에 대응되는 강우량을 의미한다.따라서 강우-유출관계가 갖고 있는 불확실성(uncertainty)을 최소화 할수록 돌발홍수기준을 정확하게 산정할 수 있으며, 수문모형은 각각 고유의 매개변수와 특성을 갖고 있으므로 어떠한 수문모형을 사용하여 강우-유출관계를 도출하느냐에 따라 불확실성의 정도가 크게 좌우된다. 본 연구에서는 네 개의 수문모형(HEC-HMS 모형, 저류함수모형, SSARR 모형, TANK 모형)의 모의값에 Monte Carlo 모의 방법을 적용하여 네 개의 수문모형에 대한 신뢰구간을 추정하여 제시하였다.
본 논문에서는 한국어 수학 문장제 문제 자동 풀이를 위한 방법을 소개한다. 수학 문장제 문제란 수학적 관계가 언어와 숫자로 주어질 때, 문제에서 요구하는 정보를 도출하는 수학 문제로, 언어 의미 분석과 수학적 관계 추출이 요구된다. 본 논문에서는 이원 일차 연립 방정식을 포함한 514 문제의 영어 데이터셋을 번역해 한국어 문제를 확보하였다. 또한 한국어의 수학적 관계 표현과 언어 유형적 특성을 고려한 자질 추출을 제안하고, 템플릿 기반 Log-linear 모델이 정답 방정식을 분류하도록 학습하였다. 5겹 교차 검증을 실시한 결과, 영어 문제를 풀이한 선행 연구의 정답률 79.7% 대비 1%p 낮은 78.6%의 정답률을 보였다.
영상 디스플레이 기술이 발전하며 대화면 디스플레이에 대한 제품이 시작에 제공되기 시작함에 따라, 이러한 대화면 디스플레이에서 소비할 수 있는 콘텐츠에 대한 연구개발 또한 활발히 이루어지고 있다. 이와 같은 대화면 디스플레이에서 소비될 수 있는 대표적 미디어 형태는 파노라마 영상이라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 불특정다수로부터 입력되는 영상을 기반으로 파노라마 영상을 합성하기 위한 첫 단계로, 영상의 유사도를 평가하여 영상 간 상대적 위치 관계를 측정하는 방안을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 영상 상대적 위치 관계 측정 방안은 선 혹은 면이 휘어져 있는 정도를 의미하는 곡률을 활용한 유사도 측정 방식을 포함한다. 본 논문에서는 곡률을 기반으로 영상의 공간적 관계를 측정하는 알고리즘을 제안하였고, 임의로 촬영한 영상을 사용한 실험으로 알고리즘의 성능을 검증하였다.
일반적으로 영양상태가 불량한 사람들은 저항력이 저하되어 질병에 잘 걸리고 사망율이 높으며 영양상태가 양호한 사람은 병균에 대한 저항력이 강하다는 것은 오래전 부터 알려져 온 사실이다. 그러므로 영양상태는 면역체계에 영향을 미치리라고 생각하게 되었고, 이를 뒷받침 할만한 많은 임상적, 역학적 연구들이 있다. 영양-면역-감염의 상호관계는 매우 복잡하고 여기에 관계되는 변인들은 아주 다양하다. 영양불량인 사람들은 대체로 가난하고 무지하며 위생시설도 나쁜 지역에 살고 있는 사람들이며, 이들에게 질병에 대한 감염은 항상 수반되는 문제이다. 즉, 영양불량, 면역능력 저하, 감염은 서로 영향 받으며 가난과 무지는 이러한 상태의 기본적인 원인이 된다고 하겠다. 영양불량인 사람들은 질병에 걸리기 쉽고, 또한 질병에 걸리면 영양상태를 더욱 악화시키는 악순환이 계속된다. 이제까지의 영양과 면역과의 연구에서는 단백질-열량 부족이 주로 연구되어 왔으나 그외의 특정한 영양소의 과부족이 면역능력에 미치는 영향도 연구되고 있다. 이러한 영양소로는 Fe, Zn, Cu Se 등을 포함한 무기질과, 비타민 A, C, E, 와 B 비타민들이 연구되고 있고, 또한 특정한 아미노산이나 지방산등도 관심을 모으고 있다. 여기에서는 단백질-열량 부족이 (PEM) 면역기능에 미치는 영향을 검토해봄으로써 영양과 면역과의 관계를 규명하기 위한 연구의 범위를 살펴보고자 한다. 또한 만성퇴행성 질병의 원인으로 생각되는 영양과잉과 면역과의 관계도 검토 하고자 한다.
본 논문에서는 의존문법을 이용해 한국어와 같이 비교적 어순이 자유롭고, 지배성분 후위의 특성을 갖는 언어를 효율적으로 분석할 수 있는 오른쪽 우선 분석 방법을 제안한다. 지배가능경로를 이용하면 생성되는 의존 트리의 수를 줄일 수 있음을 보이며, 의존 관계의 검사를 위해서는 지배가능경로 상의 문장 성분만을 조사하면 됨을 보인다. 한국어에 적용한 실험 결과를 보이며, 각 방식에 따른 비교 기준은 생성되는 외존 트리의 갯수와 분석 수행 시간으로 한다. 이때 한국어 문장성분간의 의존관계는 품사 분류에 의한 기본적인 의존 관계만을 이용하며, 격돌이나 의미 속성 등 추가적인 제약 사항은 이용하지 않는다. 오른쪽 우선 구문 분석은 지배가능경로를 이용함으로써 의존 관계의 빠른 검색을 할 수 있었으며, 문장 지배 성찰을 포함하지 않는 부분 의존 트리를 생성하지 않음으로써 생성되는 의존 트리의 수를 줄일 수 있었다.
오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.
블로그는 누구나 쉽게 이용할 수 있는 도구이며, 블로그를 통한 콘텐츠의 생산과 소비는 빠른 속도로 증가하고 있다. 이런 블로그의 글은 단순히 정보를 전달하는 웹 페이지 이상의 사회적 관계를 포함하고 있다. 하지만 지금까지 웹 페이지 및 블로그에 대한 검색은 이러한 사회적 관계를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 행동과 사회적 관계에 기반한 블로그 랭크 모델을 제안한다. 이를 기반으로 국내의 서로 다른 서비스에서 제공한 블로그 랭킹을 새롭게 제안한 블로그 모델과 비교하였고, 이를 통해 제안하는 블로그 모델의 타당성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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