• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.31-59
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• 2007

We frequently use search engines to find relevant information in the Web but still end up with too much information. In order to solve this problem of information overload, ranking algorithms have been applied to various domains. As more information will be available in the future, effectively and efficiently ranking search results will become more critical. In this paper, we propose a ranking algorithm for the Semantic Web resources, specifically RDF resources. Traditionally, the importance of a particular Web page is estimated based on the number of key words found in the page, which is subject to manipulation. In contrast, link analysis methods such as Google's PageRank capitalize on the information which is inherent in the link structure of the Web graph. PageRank considers a certain page highly important if it is referred to by many other pages. The degree of the importance also increases if the importance of the referring pages is high. Kleinberg's algorithm is another link-structure based ranking algorithm for Web pages. Unlike PageRank, Kleinberg's algorithm utilizes two kinds of scores: the authority score and the hub score. If a page has a high authority score, it is an authority on a given topic and many pages refer to it. A page with a high hub score links to many authoritative pages. As mentioned above, the link-structure based ranking method has been playing an essential role in World Wide Web(WWW), and nowadays, many people recognize the effectiveness and efficiency of it. On the other hand, as Resource Description Framework(RDF) data model forms the foundation of the Semantic Web, any information in the Semantic Web can be expressed with RDF graph, making the ranking algorithm for RDF knowledge bases greatly important. The RDF graph consists of nodes and directional links similar to the Web graph. As a result, the link-structure based ranking method seems to be highly applicable to ranking the Semantic Web resources. However, the information space of the Semantic Web is more complex than that of WWW. For instance, WWW can be considered as one huge class, i.e., a collection of Web pages, which has only a recursive property, i.e., a 'refers to' property corresponding to the hyperlinks. However, the Semantic Web encompasses various kinds of classes and properties, and consequently, ranking methods used in WWW should be modified to reflect the complexity of the information space in the Semantic Web. Previous research addressed the ranking problem of query results retrieved from RDF knowledge bases. Mukherjea and Bamba modified Kleinberg's algorithm in order to apply their algorithm to rank the Semantic Web resources. They defined the objectivity score and the subjectivity score of a resource, which correspond to the authority score and the hub score of Kleinberg's, respectively. They concentrated on the diversity of properties and introduced property weights to control the influence of a resource on another resource depending on the characteristic of the property linking the two resources. A node with a high objectivity score becomes the object of many RDF triples, and a node with a high subjectivity score becomes the subject of many RDF triples. They developed several kinds of Semantic Web systems in order to validate their technique and showed some experimental results verifying the applicability of their method to the Semantic Web. Despite their efforts, however, there remained some limitations which they reported in their paper. First, their algorithm is useful only when a Semantic Web system represents most of the knowledge pertaining to a certain domain. In other words, the ratio of links to nodes should be high, or overall resources should be described in detail, to a certain degree for their algorithm to properly work. Second, a Tightly-Knit Community(TKC) effect, the phenomenon that pages which are less important but yet densely connected have higher scores than the ones that are more important but sparsely connected, remains as problematic. Third, a resource may have a high score, not because it is actually important, but simply because it is very common and as a consequence it has many links pointing to it. In this paper, we examine such ranking problems from a novel perspective and propose a new algorithm which can solve the problems under the previous studies. Our proposed method is based on a class-oriented approach. In contrast to the predicate-oriented approach entertained by the previous research, a user, under our approach, determines the weights of a property by comparing its relative significance to the other properties when evaluating the importance of resources in a specific class. This approach stems from the idea that most queries are supposed to find resources belonging to the same class in the Semantic Web, which consists of many heterogeneous classes in RDF Schema. This approach closely reflects the way that people, in the real world, evaluate something, and will turn out to be superior to the predicate-oriented approach for the Semantic Web. Our proposed algorithm can resolve the TKC(Tightly Knit Community) effect, and further can shed lights on other limitations posed by the previous research. In addition, we propose two ways to incorporate data-type properties which have not been employed even in the case when they have some significance on the resource importance. We designed an experiment to show the effectiveness of our proposed algorithm and the validity of ranking results, which was not tried ever in previous research. We also conducted a comprehensive mathematical analysis, which was overlooked in previous research. The mathematical analysis enabled us to simplify the calculation procedure. Finally, we summarize our experimental results and discuss further research issues.

• 한국운동역학회지
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• 제12권2호
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• pp.17-32
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• 2002

본 연구는 클럽 샤프트의 대표적인 재질인 그라파이트(graphite)의 유연한(flexible) 클럽 샤프트(club shaft)의 특성에 따라 피험자가 운동학적(kinematics) 요인이 되는 관절의 각변위, 각속도, 각가속도, 클럽헤드의 속도와 가속도와 같은 변인들이 어떻게 적응하는지 비교 분석하여 보다 효율적인 드라이버 선택에 도움을 주며 샤프트 특성에 따른 신체관절의 움직임에 대한 자료를 제시하고자 하였다. 고속 카메라 2대의 속도는 500 fps로 하였고 각 regular,stiff, x-stiff, 자신의 클럽을 포함 각 4개의 클럽을 사용하여 각 클럽당 3번씩 촬영하였으며 목표방향에서 20m이상 벗어나는 경우의 촬영은 다시 촬영하였다. 본 연구에서는 디지타이징(digitizing)을 신체 9개 마커는 강체로 가정된 클럽과 신체분절 모델로 정의하였으며 2 대의 카메라(500fps)로부터 얻은 avi화일을 컴퓨터에 저장하고 자료로부터 Butterworth 6th order recursive digital filter를 사용하여 1차 자료를 smoothing 하고 DLT를 이용하여 3차원 좌표를 구성하도록 한다. 좌표값을 얻기 위하여 kwon3d v3.0을 이용하였다. 본 실험은 피험자 스스로 클럽의 특성에 따라 스윙의 속도를 달리 하기 때문에 스윙의 시간이 달라지며 어느 정도 클럽이 강성에 따라 스윙시간이 빨라지는 결과로 나타났다. 이것은 피험자가 샤프트가 강성(stiffness)에 따라 스윙 속도를 빨리 하게 되는 원인이 되는 것으로 생각된다. 어깨의 각변위는 클럽이 regular의 경우 임팩트에서 각속도를 계속 유지하고 있으며 stiff, x-stiff의 경우에는 어깨의 움직임이 임팩트에서 급격하게 감소되는 것을 알 수 있다. 이것은 팔의 동작과 클럽의 힘을 크게 하기 위한 동작으로 생각된다. 어깨 각속도는 클럽이 stiff할수록 각속도가 큰 감속하는 것으로 나타났다. 손목속도는 regular 클럽의 경우 손목의 감속이 늦게 되고 임팩트에서 손목의 감속이 적게 하는 것으로 나타났으며 stiff와 x-stiff의 클럽에서 임팩트 시에 순간적인 감가속으로 인해 클럽의 속도를 증가시키고 있다. 임팩트 시에 손목의 감가속은 클럽헤드의 임팩트 시 속도를 증가시키는 결과를 보였다. 클럽헤드는 regular 클럽이 임팩트전에는 속도 증가가 커지는 결과와 일치된 결과를 보이고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.2052-2063
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• 1998

본격척인 위치추적 시스템은 2차 세계대전 중에 등장한 전파항법 장치 (ground-based radio navigation system)에서부터 시작하여 꾸준히 연구되어 왔으며 현재 대표적인 위치추적 시스템으로는 GPS (global positioning system)을 들 수 있다. 최근에는 셀룰라 서비스의 보편화에 따라 기지국을 이용하여 위치추적 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있으나 지금까지는 주로 기지국간 동기 시스템인 매크로 셀룰라에 집중되어 왔다. 하지만, 기지국에서 정확한 시간을 이용할 수 없는 wide-band CDMA 시스템의 기지국간 비동기 상황에 대한 연구는 전무하다. 본 논문에서는 기지국간 비동기인 마이크로 셀룰라 wide-band CDMA 시스템 상황에서 두 가지 위치추정 알고리즘을 제안한다. 첫째는 공통영역을 통한 위치추정 방법으로 의사거리에 의해 구성되는 원 사이의 겹치는 공통영역을 사각형으로 근사하여 그 중심을 개인국의 위치로 추정하는 방법이고 둘째는 도로정보를 이용하는 방법으로서 의사거리 하나만을 이용하여 기지국에서 그 의사거리에 해당되는 도로 지점을 확인하고 주변 파일럿 세기를 확인하여 그 지점 중에서 선택하는 방식이다. 이 두 방식은 시뮬레이션을 이용하여 기존의 대표적인 방식들 (Taylor series를 이용한 방식. conjugate gradient 방식 및 공통현 방식)과 비교되며 또한 기지국과 개인국간의 파일럿 채널 송수신의 간섭으로 인한 영향을 조사한다. 기존의 위치추정 알고리즘이 반복 연산을 수행하는 데 비히여 제안 알고리즘은 반복 연산을 하지 않으며 마이크로 셀 환경에서 간접파의 영향을 적게 받기 때문에 보다 적은 위치 에러를 나타낸다., 초과확률 등을 이용한 분석을 실시하였다. 분석 결과 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 유의한 상관관계를 나타냈으며, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 유의한 상관관계를 나타내었다. 이러한 분석 결과는 최근 들어 우리나라에 발생하고 있는 이상기후발생과 관련된 연구에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.EX>$\times$2등 LEED패턴을 관찰할 수 있었다.유(思惟)로서 관찰추리(觀察推理)되였기 때문에 현대의학(現代醫學)과의 비교설명(比較說明)이 거의 불가능(不可能)하며 또한 한의학이론(韓醫學理論)의 과학적근거제시(科學的根據提示)도 현재(現在)로서는 어려운 형편(形便)이다. 그러나 이 의학(醫學)은 이미 2,000여년간(餘年間) 동양(東洋)에서 전래(傳來)한 경험의학(經驗醫學)으로서 동양인(東洋人)들은 이 의학(醫學)으로 소화계질환(消化系疾患)을 포함(包含)한 여러 가지 인간(人間)의 질병(疾病)을 치료(治療)해 왔고 현재(現在)도 이 의학(醫學)으로 치료(治療)를 하고 있고 실제적(實際的)으로 많은 치효(治效)를 보고 있는 것이다. 그러므로 이 의학(醫學)속에는 아직도 현대과학(現代科學)으로서 해명(解明)되지 못하는 어떤 요소(要素)들이 깃들여 있는 것이 확실(確實)하며 이것을 밝혀내기 위해서 우리 의학자(醫學者)들은 이 의학(醫學)에 관(關)한 모든 것을 연구(硏究)해 보아야 한다. 이런 뜻에서 본고찰(本考察)은 한방(漢方)의 역대제문헌(歷代諸文獻)을 섭렵(涉獵)하여 소화계질환(消化系疾患)에 관(關)한 제이론(諸理論)들을 발췌(拔萃), 한방(漢方)에서 보는 (1) 소화기관(消化器官)의 생리(生理) (2) 병리(病理), 증후(證候)

• 과학교육연구지
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• 제33권1호
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• pp.12-30
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• 2009

이 연구의 목적은 과학 영재 학생들의 사고 양식에 따른 지구시스템에 대한 인지 특성을 분석하는 것이다. 연구 대상은 광역시 소재 대학 부설 과학영재교육원에 재학 중인 24명이다. 연구 방법은 먼저 과학 영재 학생들을 대상으로 Sternberg의 정신자치제 이론에 근거로 사고양식 측정 검사를 실시한 후, 그 유형에 따라 Type I(입법적, 사법적, 전체적, 진보적)과 Type II(행정적, 지엽적, 보수적)집단으로 구분하였다. 그 후 각 집단에 대해 설문지 3종(A, B, C형), 단어 연상, 그림 분석, 개념 지도, 숨겨진 차원파악하기 (hidden dimension inventory), 자료해석 및 그 결과에 대한 심층 면담을 실시하였다. 과학 영재 학생들의 사고양식 유형은 입법적, 사법적, 무정부적, 전체적, 외부적, 그리고 진보적 사고 양식의 특성을 나타내어 새로운 과제를 선호하며, 창의적인 방식으로 문제를 해결하려는 경향을 보여주었다. 사고 유형에 따른 지구시스템에 대한 인지 특성에 대한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, '시스템 이해'에서 Type I, II 집단의 양적 측정치는 비슷하였으나, 세부적으로 살펴보면 상당한 차이가 존재한다. 둘째, '시스템 내 관계 파악'은 사고양식 유형과 상당히 밀접한 관계를 가지고 있으며, Type I집단이 보다 다각적, 역동적, 순환적으로 접근하여 보다 유리하다. 셋째, '시스템 일반화'에서 시스템에 대한 단순 해석 능력은 두 집단 모두 비슷하나, 숨겨진 차원 요소를 가미하여 추정할 경우 일반화 경향이 Type I집단이 우수하다. 하지만 시스템 예측 측면에서는 집단에 관계없이 미약하다. 이러한 결과를 볼 때 시스템 학습 프로그램 개발과 적용에 있어 다양한 대상에 대한 구체적인 개발 전략이 요구되며, 이를 통한 시스템 인지와 관련된 여러 분야에서의 활용성과 기대 효과가 클 것이라 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.