최근 들어 데이터 마이닝의 분류문제에 있어 목표변수의 불균형 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 이전 연구들은 원 자료에 대하여 데이터 전처리 과정을 실시했는데, 전처리 과정에는 목표변수의 다수계급을 소수계급의 비율에 맞게 조정하는 과소표집법, 소수계급을 복원추출하여 다수계급의 비율에 맞게 조정하는 과대표집법, 소수계급에 K-최근접 이웃 방법 등을 활용하여 과대표집법을 적용 후 다수계급에는 과소표집법을 적용한 하이브리드 기법 등이 있다. 또한 앙상블 기법도 이러한 불균형 데이터의 분류 성능을 높일 수 있다고 알려져 있어, 본 논문에서는 데이터의 전처리 과정과 앙상블 기법을 함께 고려한 여러 모형들을 사용하여, 불균형 자료에 대한 이들모형의 분류성능을 비교평가한다.
여러 과정을 통해 만들어진 수많은 데이터는 효율적으로 관리되기 위해서 DBMS의 도움이 절대적으로 필요하다. 네트워크 내부 또는 외부에서 오는 이러한 데이터는 실시간 또는 일괄적으로 데이터베이스에 삽입(insertion)이 된다. 다량의 데이터 삽입은 흔히 개별적인 DBMS에서 지원하는 특정 대용량 로딩 또는 삽입기능을 통해 수행된다. 본 논문에서는 다층 구조로 구성되어 있는 이기종 시스템의 대용량 데이터 로딩을 분석하고 평가하며 프로그램 삽입에서의 DBMS 대용량 로더의 결과와 비교한다. 또한 대용량 로딩의 성능을 쉽게 향상 시킬 수 있는 staging 데이터베이스를 사용한 하이브리드 방법을 제안한다.
양자논리회로의 가역성은 정보 가역적 및 에너지 가역적 회로라는 두 가지 가역 조건을 만족할 때 실현될 수 있다. 본 논문은 다치 양자논리 회로에서 원래상태로의 정보가역성 회복에 필요한 연산 사이클을 모델링하였다. 모델링을 위해 유니터리 스위치를 산술 멱승 스위치로 사용하는 함수 임베딩 방법을 사용하였다. 양자논리회로에서 수반게이트 쌍이 대칭이면 유니터리 스위치함수가 균형함수 특성을 보임으로써 원래상태의 정보 가역성 회복에 1 사이클 연산이 소요되었다. 반대로 비대칭 구조이면 상수 함수에 의해 2 사이클 연산이 소요되었다. 본 논문은 ternary M-S 게이트로 hybrid MCT 게이트를 실현할 경우의 비대칭 구조에 따른 2 사이클 복원 문제는 비대칭 구조의 수반게이트들을 대칭구조의 수반게이트로 등가 변환하여 해결할 수 있음을 밝혔다.
B-stage 레진 필름에 탄소나노튜브(CNT) 등을 균일하게 분포시킨 뒤에 기타의 보강섬유 층과 함께 여러 겹으로 적층하여 하이브리드 형태의 복합재료를 만드는 방법은 유용하다. 본 연구에서는 CNT가 포함된 에폭시 레진으로부터 shear mixing 및 Three-roll mill 공정을 이용하여 B-stage 레진 필름을 제작하였다. 두 공정을 통해 형성된 CNT/레진 복합재 필름의분산도를 파단면의 SEM 관찰을통해분석하였다. 보다 효율적인 공정을 위해 Calendering pass 횟수에 따른 분산도를 평가하였다. Pass의 횟수에 따른 샘플을 제조하고 CNT 분산도는 SEM 이미지를 통해 확인하고, 전기 전도도 측정을 통해 분석하였다. 추가적으로 gap mode, force mode를 통해 제작한 각각의 샘플의 전기 전도도를 측정하여 CNT 분산도를 분석하였고 이를 통해 최적공정을 도출하였다.
스마트폰과 태블릿등 다양한 스마트 기기들의 등장으로 의료기관의 정보 시스템에도 많은 변화가 시작 되었다. 특히 클라이언트 기기의 다양화는 의료기관내에서 효과적인 의료정보 공유의 필요성은 증대시켰고 이를 위해 N 스크린 기반의 서비스의 요구가 커지고 있다. 그러나 N 스크린 기반의 의료 정보 공유 서비스를 위해 iOS, 안드로이드 등 서로 다른 OS를 지원하는 클라이언트를 개별적으로 개발하고 유지하기에는 많은 비용이 소요되고 사용자에게 다중기기를 통해서 끊김없는(seamless) 서비스를 제공하는 것을 어렵게 하는 문제가 있다. 또한 보안상의 문제로 클라이언트와 의료정보 시스템과의 데이터를 중계해주기 위한 방법도 필요 하다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위해 실시간 의료정보 공유 프레임워크 기반의 스마트 의료정보 클라이언트를 개발 하였다. 개발된 클라이언트는 하이브리드앱 기반으로 의료정보공유 프레임워크를 통해 N 디바이스간의 실시간 정보공유가 가능하며 다양한 클라이언트 개발에도 활용될 수 있다.
멀티 홈 무선 네트워크에서 멀티 채널의 사용은 무선노드의 채널 간섭 및 채널 경쟁을 줄임으로써 네트워크 성능을 향상시킨다. 최근 이를 위한 다양한 기법들이 제안되고 있다 특히 하이브리드 인터페이스 할당 방식을 사용하는 MCR(Multi channel routing protocol)은 간단한 채널 할당 방법을 통해 채널 간섭을 줄여주는 대표적인 라우팅 기술이다. 본 논문에서는 MCR의 링크 계층에서 사용하고 있는 채널 스위칭 알고리즘의 문제점을 지적하고 이를 개선할 수 있는 방안으로 트래픽 부하를 고려한 채널 스위칭 알고리즘인 LCS(Load-aware channel switching) 방안을 제안한다. LCS에서는 이웃 노드의 큐 상태 정보를 수집하여 네트워크 트래픽 상황을 파악하고 이를 바탕으로 최선의 채널을 선택한다. 또한 본 논문에서는 시뮬레이션과 테스트 베드 실험을 통해 LCS의 성능을 시험한다. 시험 결과 LCS를 적용한 MCR이 기존의 채널 스위칭 알고리즘 보다 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 UHF 대역 RFID 리더용 원편파 안테나 설계 방법에 대해 연구하였다. 안테나는 원형 마이크로스트립 패치를 이중급전하여 우선원편파를 발생시키는 구조이다. 이중급전을 위해 90도 하이브리드 결합기를 이용하였다. 결합기 출력과 원형패치는 동선으로 연결되고 동선에 의해 발생되는 유도성 리액턴스 성분을 보상하기 위해 원형패치에 링형 슬롯을 삽입하였다. 제안된 안테나 구조의 파라미터들이 안테나 특성에 미치는 영향을 분석하고 국내를 포함한 북미 UHF RFID용 주파수 대역(902-928 MHz)에 적합하도록 파라미터 값들을 조정하였다. 안테나를 제작하고 특성을 실험한 결과 VSWR < 2인 대역은 854-993 MHz이었다. 제작된 안테나를 상용 RFID 리더에 연결하고 태그 인식성능을 점검하여 양호한 성능을 확인하였다.
MANET(mobile ad hoc network)은 BcN(broadband convergence network)의 액세스 망 중의 하나가 될 수 있으며 이를 통해 접속되는 사용자 노드는 코어망에 멀티홉으로 접속되am로 기존과 다른 새로운 주소 자동 설정 기능이 요구된다. 이에 관련하여 기존 유선 BcN 기반 자동 주소 설정 방식에서 단말의 이동성을 감안한 독립형 MANET의 자동 주소 할당 방식들이 제안되었으나 내부 BcN 망과 연결되는 형태의 액세스 망으로서의 MANET에 관한 주소 설정 방식은 고려되지 않고 있다. 본 논문에서는 뚜선 노드들이 BcN 게이트웨이를 통해 BcN 코어망에 접속할 수 있는 하이브리드 MANET 환경에서의 전역 주소의 할당 기능이 포함된 새로운 자동 주소 할당 방식을 제안하였다. 제안된 방법은 기존 IPv6 NDP(neighbor discovery protocol) 메시지 및 추가 확장을 통해 전역 주소에 사용되는 프리픽스 정보를 모든 모바일 노드들에게 전달할 수 있도록 했으며, 메시지 브로드캐스팅을 사용하지 않음으로써 네트워크 성능에 주는 영향을 최소화하였다.
본 논문에서는 단일 클락 사이클과 다중 클락 사이클에 수행되는 여러 가산기를 구현하고 area와 time을 비교한다. 가산기의 크기를 64, 128, 256-비트로 다양화 시키면서, 특히 하이브리드 구조의 가산기는 소그룹을 4, 8, 16-비트로 나누어서 group / ungroup으로 합성을 하여 비교하였다. 제안된 가산기들은 Verilog-HDL을 이용하여 하향식 설계 방법으로 구현되었다. Cadence의 Verilog-XL.을 이용하여 설계된 가산기와 behavioral model을 이용한 가산기의 출력이 일치하는지를 비교하여 검증하였다. 검증된 모델은 삼성 0.35um 3.3(V) CMOS standard cell 라이브러리를 이용하여 합성되었으며, 최악 조건 2.7(V), 85($^{\circ}C$)에서 동작하였다. 스마트 카드 IC의 Crypto-Processor에 사용할 수 있는 최적화된 가산기는 64-비트를 기준으로 할 때, group으로 합성된 16-비트 캐리 예측 가산기를 기반으로 하는 리플 캐리 가산기(RCA_CLA)이다. 이 가산기는 198(MHz)의 속도로 동작하며, 게이트 수는 nand2 게이트 기준으로 약 967개이다.
본 논문에서는 WiseQA 시스템에서 정답유형을 인식하기 위한 하이브리드 방법을 제안한다. 정답유형은 어휘정답유형과 의미정답유형으로 구분된다. 본 논문은 어휘정답유형 인식을 위해서 질문초점에 기반한 규칙모델과 순차적 레이블링에 기반한 기계학습모델을 제안한다. 의미정답유형 인식을 위해 다중클래스 분류에 기반한 기계학습모델과 어휘정답유형을 이용한 필터링 규칙을 소개한다. 어휘정답유형 인식성능은 F1-score 82.47%이고, 의미정답유형 인식성능은 정확률 77.13%이다. 어휘정답유형 인식성능은 IBM 왓슨과 비교하여, 정확률은 1.0% 저조하고, 재현율은 7.4% 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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