• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권11호
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• pp.589-598
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• 2007

다양한 종류의 데이타 스트림과 다양한 권한을 가지는 사용자들을 위한 그룹 통신을 위해서는 접근 제어(access control)가 필수적이다. 동일한 접근 권한을 가지는 그룹 멤버들은 하나의 클래스에 속하게 되며, 이러한 클래스들은 주어진 접근 관계를 표현한 하나의 계층을 구성한다. 그리고 각 클래스에는 하나의 비밀키가 할당된다. 기존의 기법들에서는 계층으로부터 하나의 논리적 키 트리를 생성하고 각 사용자는 항상 자신이 접근할 수 있는 모든 클래스의 키를 관리하는 방식, 즉 선행적(proactive)인 방식이었다. 하지만, 계층의 규모가 큰 경우에 사용자가 키를 저장하기 위한 공간이 늘어나고 키 갱신을 위한 메시지 또한 커진다는 단점을 가진다. 그리고 대부분의 경우 사용자는 극히 일부의 스트림만을 동시에 접근하게 되며, 이를 위해 모든 키를 지속적으로 갱신하는 것은 낭비가 된다. 본 논문에서는 이를 고려한 반응적(reactive)인 방식의 키 관리 기법을 제안한다. 각 사용자는 자신이 속한 서브그룹의 키만을 관리하며 다른 키가 필요한 경우에만 자신의 키와 공개 파라미터를 이용해서 해당 키를 추출하게 된다. 이로 인해 키 갱신을 위한 비용이 줄어들게 되고, 특히 접근 관계가 복잡하고 규모가 큰 그룹에 대해 좋은 성능을 가진다. 그리고 접근 관계가 변하는 경우, 이를 쉽게 반영할 수 있다는 장점을 가진다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.457-464
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• 2008

실제 운용 환경에서 자동문서분류시스템의 성공을 위해서 충분하지 못한 학습문서의 문제와 특징 공간들에 대한 사전지식이 없는 상황을 해결하는 것이 관건이다. 이런 맥락에서 많은 자동문서분류 시스템의 구축을 위해 나이브 베이즈 문서분류 알고리즘을 사용한다. 이는 기존 학습된 분류모델과 특징 공간을 점진적으로 갱신함으로써 분류모델을 향상시키는 것이 매우 용이하기 때문이다. 본 논문에서는 특징 가중치를 이용하여 문서분류기의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 문서분류 모델의 인자로서 특징들의 분포뿐만 아니라 각 특징들의 중요도를 반영하는 것이다. 속성 선택을 미리 수행하여 학습모델을 만드는 것이 아니라, 속성 중요도를 나이브 베이즈 학습 모델에 포함시킴으로써 보다 정확한 모델을 생성할 수 있다. 또한 동적 환경에서 점진적인 특징 가중치 부여를 위해 기존의 특징 갱신 기법을 확장한 알고리즘도 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 평가하기 위해서 Reuters-21578과 20Newsgroup 문서집합 이용한 실험을 실시하여, 제안된 기법이 전통적인 나이브 베이즈 분류기의 성능을 크게 향상시킴을 증명한다.

• 한국인구학
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• 제33권2호
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• pp.85-111
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• 2010

한국사회가 최근 초저출산율이 지속되고, 사망율이 괄목할 만큼 개선되면서 장래인구 추계는 새로운 도전을 받고 있다. 이 연구는 장래 인구를 보다 정확한 예측하고, 양질의 정보를 제공하기 위한 방안을 한국의 경우를 중심으로 여타 저출산 국가들과 비교연구를 통해 논의하였다. 구체적으로 이 연구는 1) 통계청이 실시한 2009년도 인구추계를 2006년도 공식 인구추계와 비교분석 하였고, 2) 한국의 인구추계방식을 다른 나라의 경우와 비교 분석하였다. 비교에는 어떤 기관이 인구추계를 담당하는지, 얼마나 먼 장래까지 추계 하는지, 얼마나 자주 행해지는지, 그리고 추계에 사용되는 출산, 사망, 이주에 관련된 가정과 시나리오의 수를 고려하였다. 3) 향후 50년간장래인구를 확률적 인구추계 방식을 도입하여 예측해 보았다. 4) 마지막으로 2011년 장래인구추계에 사용될 시나리오를 살펴보았다. 이러한 논의를 바탕으로 이 연구는, 장래인구추계의 정확성을 높이기 위해서 인구추계를 좀더 자주 실시할 것과, 단기와 장기추계의 구분, 시나리오 수를 기존 네 가지에서 더 늘릴 것을 제안하였다. 또한 기준인구 산정에 있어 국내 체류중인 외국인 인구를 고려할 것과 확률적 인구추계 방식도 도입할 것을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.761-774
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• 2022

가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.