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A Study on the Improvement Scheme of University's Software Education

  • Lee, Won Joo
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.243-250
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    • 2020
  • 본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.

STANDARDISATION OF NIR INSTRUMENTS, INFLUENCE OF THE CALIBRATION METHODS AND THE SIZE OF THE CLONING SET

  • Dardenne, Pierre;Cowe, Ian-A.;Berzaghi, Paolo;Flinn, Peter-C.;Lagerholm, Martin;Shenk, John-S.;Westerhaus, Mark-O.
    • 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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    • 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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    • pp.1121-1121
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    • 2001
  • A previous study (Berzaghi et al., 2001) evaluated the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural networks (ANN) on the prediction of the chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with reference values for moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected using 10 different Foss NIR Systems instruments, only some of which had been standardized to one master instrument. The aim of the present study was to evaluate the behaviour of these different calibration methods when predicting the same samples measured on different instruments. Twenty-two sealed samples of different kind of forages were measured in duplicate on seven instruments (one master and six slaves). Three sets of near infrared spectra (1100 to 2500nm) were created. The first set consisted of the spectra in their original form (unstandardized); the second set was created using a single sample standardization (Clone1); the third was created using a multiple sample procedure (Clone6). WinISI software (Infrasoft International Inc., Port Mathilda, PA, USA) was used to perform both types of standardization, Clone1 is just a photometric offset between a “master” instrument and the “slave” instrument. Clone6 modifies both the X-axis through a wavelength adjustment and the Y-axis through a simple regression wavelength by wavelength. The Clone1 procedure used one sample spectrally close to the centre of the population. The six samples used in Clone 6 were selected to cover the range of spectral variation in the sample set. The remaining fifteen samples were used to evaluate the performances of the different models. The predicted values for dry matter, protein and neutral detergent fibre from the master Instrument were considered as “reference Y values” when computing the statistics RMSEP, SEPC, R, Bias, Slope, mean GH (global Mahalanobis distance) and mean NH (neighbourhood Mahalanobis distance) for the 6 slave instruments. From the results we conclude that i) all the calibration techniques gave satisfactory results after standardization. Without standardization the predicted data from the slaves would have required slope and bias correction to produce acceptable statistics. ii) Standardization reduced the errors for all calibration methods and parameters tested, reducing not only systematic biases but also random errors. iii) Standardization removed slope effects that were significantly different from 1.0 in most of the cases. iv) Clone1 and Clone6 gave similar results except for NDF where Clone6 gave better RMSEP values than Clone1. v) GH and NH were reduced by half even with very large data sets including unstandardized spectra.

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다해상도 스네이크를 통한 경동맥 내막-중막 경계선 자동추출 (Automatic Boundary Detection of Carotid Intima-Media based on Multiresolution Snake)

  • 이유부;최유주;김명희
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제14A권2호
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    • pp.77-84
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    • 2007
  • 경동맥 B 모드 초음파영상에서 내막 중막 두께(IMT: Intima-Media Thickness)는 죽상경화증의 조기 표식자로 뇌졸중과 심혈관 질환의 예측을 위해 널리 사용되고 있으며 대부분 수동측정에 의존한다. 그러나 잡음의 제약성을 가진 초음파영상에서 내막 중막 경계선의 수동추적을 통한 측정은 관찰자 간, 동일 관찰자 내 그 결과가 달라지는 변이성과 비효율성의 문제점을 갖는다. 본 연구에서는 초음파영상이 갖는 잡음의 제약성을 극복하고 전형적인 스네이크의 초기 윤곽선 의존성 문제를 해결하기 위해 다이나믹 프로그래밍을 결합한 다해상도 스네이크 자동추출기법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 잡음을 제거하면서 영상의 전역적인 형태정보 유지가 가능한 가우시안 피라미드를 이용하여 영상 피라미드를 구축한다. 다음으로 가장 낮은 해상도 영역에서 다이나믹 프로그래밍을 기반으로 경계선의 다중영상특징 및 연속성을 고려한 평가항을 포함하는 평가함수 최소화 과정을 수행함으로써 경계선을 자동으로 추출한다. 자동으로 추출된 경계선은 다음 레벨 영상에서 수행되는 스네이크의 초기 윤곽선으로 지정됨으로써 초기 윤곽선의 의존성 문제를 해결한다. 또한, 스네이크 수행 시 잡음에 민감하여 실제 경계가 아닌 지역적 최소점(local minima)에 수렴할 수 있는 문제를 개선하기 위해 다중 영상특성을 고려한 외부에너지를 정의하였다. 본 연구에서는 제안분할기법의 정확도 검증을 위해 자동 추출된 경계선 두께측정과 임상 전문가에 의한 수동측정 결과의 상관관계(correlation)를 계산한다. 제안된 자동추출 알고리즘은 일반적인 에지 추출알고리즘보다 더욱 정확하고 재생산 가능한 결과를 제공함으로써 효율적인 자동측정이 가능하게 한다.

동해 가스 하이드레이트 탄성파자료의 중합전 심도 구조보정 (Prestack Depth Migration for Gas Hydrate Seismic Data of the East Sea)

  • 장성형;서상용;고진석
    • 자원환경지질
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    • 제39권6호
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    • pp.711-717
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    • 2006
  • 한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 Bottom Simulating Reflector (BSR)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 둥을 들 수 있다. 대용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 동해 가스 하이드레이트 탄성파 반사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR로 여길 수 있는 구간에 대해 message passing interface_local area multicomputers(MPI_LAM)으로 병렬 코드화된 MPI PSPI를 이용하여 깊이영역 중합 전 구조보정에 적용하였다. 중합 전 깊이영역 구조보정 입력자료를 위한 속도모델은 자체 개발된 지오빗을 이용하여 중합 단면도로부터 지층경계면을 구하고 중합속도를 이용하여 제작하였다. BSR은 시간영역구조보정 된 중합 단면도상에서 음원모음도 3555-4162 사이와 왕복주시 2950 ms 부근에서 확인되지만 깊이영역 단면도에서는 해수면 6 km에서 17 km사이, 해저면에서 약 2.1km 깊이영역에서 나타남을 알 수 있다. 또한 구조보정 결과 반사파 에너지가 집중되는 지점에서 영상화가 잘 이루어지므로 관심대상 지역에 에너지를 많이 보낼 수 있는 자료취득변수를 결정해야 함을 알 수 있다.

한국 시민과학의 현황과 과제 (The Current State and Tasks of Citizen Science in Korea)

  • 박진희
    • 과학기술학연구
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    • 제18권2호
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    • pp.7-41
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    • 2018
  • 정부 기관 혹은 과학협회에서 비전문가 시민으로 하여금 대량의 데이터를 수집하도록 하는 활동에서 유래하고 있는 시민과학은 현재 프로젝트마다 과학자와의 협력 내용에서 차이를 보이고 있다. 생물종 개체수 조사 등 생태, 환경과학 영역에 집중되고 있던 시민과학 연구 내용은 천문학, 분산 컴퓨팅, 강입자물리 영역까지 확장되어갔다. 시민과학은 시민 자원 봉사자들에 의한 데이터 수집으로 비용 효과적으로 과학 연구를 수행할 수 있게 해주어 과학 연구 진전에 기여할 수 있었다. 또한 시민과학은 프로젝트에 참여한 시민들의 과학지식을 증진시키며 대중의 과학 이해를 향상시켜주는 것으로 나타났다. 이밖에 공동체 주도 시민과학 프로젝트는 지역 환경 이슈에 대한 공중의 인식을 향상시키고 환경 문제 해결에의 시민 참여를 장려하는 역할을 했다. 지역 시민들의 경험지에 근거하는 시민과학 프로젝트는 지역 환경 정책 결정 및 실행에 직접적인 도움을 주고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 시민과학의 교육, 사회 정책적 가치로 인해 각국 정부들에서는 시민과학 활성화를 위한 다양한 정책들을 수립하고 있다. 국내에서도 시민과학의 사회적 역할에 주목하여 정부 주도의 시민과학 프로젝트들이 기획, 실행되고 있다. 시민의 자발적인 참여에 의해 다양한 프로젝트들이 실행되고 있는 국외와 달리 국내에서 진행되는 시민과학 활동은 아직 주제 영역이 제한적이며 활동의 주체로서 과학자나 시민 참여가 아직은 낮은 수준에 머물고 있는 것으로 나타났다. 공공주도의 시민과학 프로젝트를 통해 시민 참여가 늘어나고 또한 과학자들도 시민과학의 가능성을 인지할 수 있도록 하는 것은 중요해 보인다. 과학자에 대한 평가제도를 개선하여 시민과학 참여를 증진하는 방안도 모색되어야 할 것이다. 공공 주도 시민과학 프로젝트 운영을 시민 참여 강화에 맞추어 세밀하게 기획할 필요가 있다. 시민단체 주도의 자연조사 활동이 시민과학으로서 실질적으로 과학 연구, 나아가 환경 정책에 기여할 수 있도록 오픈 데이터 정책이 마련되어야 할 것이다. 시민과학 프로젝트 경험을 공유, 확산할 수 있는 시민과학 네트워크 구축에도 노력할 필요가 있다.

그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법 (A Dynamic Reorganization Method using the Hierarchical Structure in the Grid Database)

  • 천종현;장용일;조숙경;이순조;배해영
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.93-106
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    • 2006
  • 그리드 데이터베이스는 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산된 데이터의 효율적 처리와 사용을 위한 데이터 베이스 관리 시스템이다. 공간 데이터는 일반적인 데이터에 비해 지역적 특성에 따른 이용도가 높으며, 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 특징을 포함한다. 그리드 데이터베이스는 이러한 공간 데이터의 관리를 위한 최적의 시스템으로 적용 가능하다. 그러나, 기존의 분산 데이터베이스 시스템과는 달리 지역적 자율성을 보장하기 때문에 단일 관리자에 대한 적용이 불가능하거나 비효율적인 시스템 구성이 이루어질 가능성이 있다. 또한 동적으로 변화되는 환경에 유동적인 대응을 위해서는 효율적인 재조직 연산이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법을 제안한다. 제안 기법은 재조직 수행 시 데이터베이스들의 정보를 논리적으로 취합하는 오가나이저를 생성한다. 또한, 오가나이저를 계층적 구조로 구성을 함으로써 단계적인 정보 전파 및 재조직 연산 수행을 지원하게 된다. 이를 통해 지역적인 재조직 연산의 지원 및 효율적 균형 조정이 가능해진다. 부가적으로 불필요한 재조직 연산의 제거가 가능하다. 성능평가를 통해 제안 기법이 재조직 수행 후에 전체적인 처리량을 향상시킴을 보인다.

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중복 그룹을 위한 혼합형 대표자 기반 그룹 통신 프로토콜 (Hybrid Delegate-based Group Communication Protocol For Overlapped Groups)

  • 김차영;안진호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.11-22
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    • 2010
  • 센서 네트워크와 같이 각 프로세스의 관심사에 따라 여러 개의 멀티캐스트 그룹들로 나누어질 수 있는 시스템에서 모든 프로세스들이 하나의 대규모 그룹에서 발생하는 모든 이벤트에 관심이 있다고 전제하는 경우, 각각의 프로세스에 대해 매우 높은 그룹 통신 프로토콜의 오버헤드를 발생시킬 수 있다. 특히, 센서 혹은 P2P 네트워크에서 그룹 통신의 멀티캐스트를 위해 가쉽 기반의 통신을 사용할 때, 메시지 전달 순서 보장과 중복 그룹에 대한 지원이 매우 필요한 속성인데, 이와 관련된 요구조건들을 만족하는 가쉽 통신 프로토콜 개발에 대한 연구가 거의 없다. 따라서, 본 논문에서는 지역 뷰와 서브그룹의 대표자에 기반하고 중복 그룹의 특성을 최대한 활용한 매우 확장적인 새로운 가쉽 기반 인과적 메시지 순서 보장 멀티캐스트 프로토콜을 제안한다. 본 논문의 프로토콜은 중복된 그룹 간의 메시지에 대한 상호 의존적 속성을 대표자들도 포함된 해당 그룹 내의 모든 멤버들에 의해 보장한다. 그리하여, 지역 뷰에만 의존하여 완전히 분산화된 방법으로 메시지 전달의 속성을 보장하는 확률적인 프로토콜보다 매우 엄격하고, 대표자 그룹의 계층적 멤버리스트로써 원자적 속성을 보장하는 가쉽 기반의 프로토콜과 비교하면 매우 확장적이다. 또한, 그룹의 멤버리스트를 포함한 모든 메시지는 가쉽 기반 통신을 사용함으로써 멀티캐스트 본래의 확장성을 향상시킬 수 있는 하이브리드한 방법이다.

리눅스 클러스터 시스템에서 단일 디스크 입출력 공간을 지원하는 효율적 디스크 공유 기법 (An Efficient Disk Sharing Technique supporting Single Disk I/O Space in Linux Cluster Systems)

  • 김태호;이종우;이재원;김성동;채진석
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제9권6호
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    • pp.635-645
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    • 2003
  • 가격 대 성능비가 좋다는 장점으로 인해 많이 사용되고 있는 클러스터 병렬 컴퓨터 시스템에서는 여러 노드에 산재해 있는 자원들을 사용자들이 투명하게 사용할 수 있도록 지원하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 클러스터 시스템에서 단일 디스크 입출력 공간을 지원하는 효율적인 디스크 공유 기법을 제안한다. 응용 수준이 아닌 운영 체제 내의 블록 장치 드라이버 수준에서 디스크 공유를 지원함으로써 사용자들은 로컬 및 원격 디스크를 구분할 필요 없이 클러스터 시스템 내의 모든 디스크들을 마치 로컬 디스크 인 것처럼 투명하게 사용할 수 있다. 기반 운영체제로는 리눅스를 사용하였으며, 실험 결과 단일 디스크 입출력 공간을 성공적으로 지원함과 동시에 비교적 단순한 전역 캐쉬 일관성 정책을 사용했음에도 성능 면에서 NFS에 비해 읽기 성능은 유사, 쓰기 성능은 월등히 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 논문이 기여하는 바는 블록 장치 드라이버 수준에서 단일 디스크 입출력 공간을 지원하는 기법을 제안함으로써 블록 장치 드라이버에 비해 비교적 구현이 쉬운 기타 입출력 장치 드라이버에 대해서도 유사한 방식으로 단일 입출력 공간을 지원할 수 있도록 도움을 줄 수 있다는 점이다.

소셜 네트워크 저널리즘 모델의 출현: 소셜 뉴스사이트, "위키트리" 사례연구 (Emergence of Social Networked Journalism Model: A Case Study of Social News Site, "wikitree")

  • 설진아
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.83-90
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    • 2015
  • 이 연구는 글로벌 저널리즘 환경에서 부상한 소셜 네트워크 저널리즘의 제 가치를 검토하고, 네트워크 저널리즘 이론을 토대로 국내 소셜 뉴스 사이트인 '위키트리'의 사례를 분석하였다. 소셜 네트워크 저널리즘은 공중으로 하여금 크라우드 소싱과 상호작용을 통해 저널리즘 생산의 모든 측면에 관여할 수 있도록 허용한다. 공중과의 네트워킹 효과로 인해 저널리즘은 더욱 개방적이고, 더욱 연결되며, 더욱 즉각적인 반응을 촉발시키고 있다. '위키트리'는 누구나 페이스북과 트위터를 통해서 뉴스를 작성하고 배포할 수 있는 소셜 네트워킹 뉴스서비스이다. 위키트리는 개방형소스 프로그램으로 운영되면서 '구글번역기'를 사용해 자동적으로 모든 뉴스 콘텐츠를 전환시키고, 인터넷 접근이 가능한 글로벌 시민이라면 누구나 뉴스생산에 기여할 수 있게 하며, 자신만의 창의적인 콘텐츠나 다른 정보원으로부터 생성된 콘텐츠를 공유할 수 있도록 허용한다. 초창기부터 '위키트리 글로벌' 사이트는 160개국에서 생성되는 접속 포인트들로 인해 급속하게 보도범위를 확장하고 있다. 이 연구는 위키트리 글로벌 사이트의 국제 커버리지를 국가별, 뉴스유형별로 분석함으로써 SNS를 활용해 글보벌 공중을 연결하는 것이 특정한 뉴스 아이템들뿐만 아니라 소셜뉴스 사이트의 뉴스 트래픽을 향상시킬 수 있음을 암시하고 있다. 또 다른 연구결과는 소셜 네트워크 저널리즘에서 트위터와 페이스북의 활용이 뉴스사이트에 대한 수용자들의 관심을 증대시킬 뿐만 아니라 뉴스수집의 능력을 확장시킴으로써 지역공중과 글로벌 공중 사이의 경계를 허물고 지역 온라인 저널리즘에 실현가능한 사업모델을 창출할 수 있음을 시사한다.

전력망에서의 다양한 서비스 거부 공격 탐지 위한 특징 선택 방법 (A Method to Find Feature Set for Detecting Various Denial Service Attacks in Power Grid)

  • 이동휘;김영대;박우빈;김준석;강승호
    • KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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    • 제2권2호
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    • pp.311-316
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    • 2016
  • 인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.