기계학습 기법을 이용한 문서분류시스템의 정확도를 결정하는 요인 중 가장 중요한 것은 학습문서 집합의 선택과 그것의 구성방법이다. 학습문서집합 선택의 문제란 임의의 문서공간에서 보다 정보량이 큰 적은 양의 문서집합을 골라서 학습문서로 채택하는 것을 말한다. 이렇게 선택한 학습문서집합을 재구성하여 보다 정확도가 높은 문서분류함수를 만드는 것이 학습문서집합 구성방법의 문제이다. 전자의 문제를 해결하는 대표적인 알고리즘이 능동적 학습(active learning) 알고리즘이고, 후자의 경우는 부스팅(boosting) 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 Naive Bayes 문서분류 알고리즘에 적응해보고, 이때 생기는 여러 가지 특징들을 분석하여 새로운 학습문서집합 구성방법인 AdaBUS 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 능동적 학습 알고리즘의 아이디어를 이용하여 최종 문서분류함수룰 만들기 위해 임시로 만든 여러 임시 문서분류함수(weak hypothesis)들 간의 변이(variance)를 높였다. 이를 통해 부스팅 알고리즘이 효과적으로 구동되기 위해 필요한 핵심 개념인 교란(perturbation)의 효과를 실현하여 문서분류의 정확도를 높일 수 있었다. Router-21578 문서집합을 이용한 경험적 실험을 통해, AdaBUS 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Naive Bayes 알고리즘에 기반한 문서분류시스템의 정확도를 보다 크게 향상시킨다는 사실을 입증한다.
병원 무선망에서 호 수락 방식과 보다 적은 범위 셀 환경에서 QoS를 보장하기 위해 통합된 페이징과 루프 정보 관리 캐시를 사용하는 Cellular IP 특성을 가진 Cellular-IP/PRC 네트워크를 제안한다. 제안한 호 수락 방식은, 이동 노드의 홈 기지국 용량이 충분하고, 인접 셀 이동 노드가 홈 기지국에서 호가 수락되었다고 가정할 경우 받을 간섭의 증가량을 고려해 통화 품질이 보장될 때, 홈 기지국은 새로운 호를 이동 노드의 송신 전력 예측에 기반을 둔 호 수락 방식이다. 병원 무선망 내의 페이징과 라우터를 관리하기 위해 사용되었던 PC(Paging Cache)와 RC(Routing Cache)를 하나의 PRC(Paging Router Cache)로 통합 관리하고, 모든 노드 내에 구성하여 운용토록 하고, 이동 노드의 핸드오프 및 로밍 상태를 효율적으로 관리 할 수 있도록 이동 노드에 핸드오프 상태 머신을 추가하며, 노드에서 관련 기능을 수행하도록 연구한다. 시스템 환경에서 통화량에 영향을 주는 인자를 분석하고 각 링크 통화권 및 불균형 정도를 예측하여, 하향링크에 의해 통화권이 제한되었는지를 판단하여 호를 수락 또는 차단하는 알고리즘 이용 총 송수신 전력을 기반으로 제안한 알고리즘을 응용해서 QoS에서 가장 밀접하고 중요한 호 차단 확률과 호 탈락 확률, GoS(Grade of Service), 셀 용량의 효율을 예측 처리하여 QoS 성능 개선을 나타낸다.
본 연구는 효과적인 열전도를위한 거시적 구조 구성과 단위 구조 변화의 동시 설계를 위한 위상 최적화 방법을 제시한다. 거시적 규모의 구조 내에서 위치에 따른 단위 구조의 형태 변화는 거시적 규모뿐만 아니라 미시적 단위의 설계도 가능하며 등방성 단위 구조를 사용하는 것보다 더 나은 성능을 제공할 수 있다. 이 결과로 두 구성을 결합한 기능적으로 등급의 복합 구조가 생성된다. 대표 체적 요소 (RVE) 방법은 형태 변화에 따른 다중 재료 기반 단위 구조의 다양한 열전도 특성을 얻기 위해 적용된다. RVE 분석 결과를 바탕으로 머신 러닝 기법을 이용하여 특정 형태의 단위 구조물의 물성치를 도출할 수 있다. 거시적 위상 최적화는 기존의 SIMP 방법을 사용하여 수행되며, 거시 구조를 구성하는 단위 구조는 동시 최적화 과정에 따라 열전도 성능을 향상시키기 위한 다양한 형태를 가질 수 있다. 제안된 방법의 효과를 확인하기 위해 열 컴플라이언스 최소화 문제의 수치예가 제공된다.
There are many kinds of elements and processes for the development of high quality bedding products like fiber, high-temperature heat treatment, dyeing process, tenter drying with softening agent and multiple final finishing. Especially we examined the mechanical characteristic properties of fabrics according to different yarn types. The critical physical properties of the yarn consisting the pile knitted fabrics were obtained for the development of the hi-grade bedding items. The material property and the exhaustion behaviour of the developed pile knitted fabrics composing of different yarns were measured and observed. The physical properties of the developed fabric were evaluated through the material property analysis of the yarn, the physical nature of the pile knitted fabrics and the data of the exhaustion performance; tensile strength, tensile elongation, tearing strength, cross section of yarn types, dyeing properties etc. And then high-class of bedding items were knitted using the double raschel machine to make the pile knitted fabrics.
본 논문은 HMM기반의 상반신 제스처 인식에 대하여 연구하였다. 공간상의 제스처를 인식하기 위해서는 일단 제스처를 구성하고 있는 포즈에 대한 구분이 우선되어야 한다. 인터페이스에 사용되는 포즈를 구분하기 위해서 정면과 옆면에 설치한 적외선 카메라 두 대를 실험에 사용하였다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한다. 획득한 적외선 포즈 영상은 SVM의 비선형 RBF 커널 함수를 이용하여 구분하였다. RBF 커널을 사용하면 비선형적 분류 포즈들간의 오분류 현상을 구분할 수 있다. 이렇게 구분된 포즈들의 연속은 HMM의 상태천이행렬을 이용하여 제스처로 인식된다. 인식된 제스처는 OS Value에 매핑하여 기존의 Application에 적용할 수 있다.
온톨로지는 차세대 시맨틱 웹을 위한 논리의 기반을 구성하기 위해 제안되었다. 이러한 온톨로지는 특정 분야에 대한 지식을 정형화된 형태로 표현함으로써 기계에 의한 지식의 이해를 가능하게 하고, 이를 사용하여 사용자의 요구에 알맞은 지능화된 서비스를 제공할 수 있게 한다. 하지만, 온톨로지의 구축과 유지는 많은 사람의 시간과 노력을 요구한다. 본 고에서는 온톨로지 구축 방법의 일환으로, 문서로부터 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 정의하는 자동화된 방법을 제안한다. 본 고에서 제안된 방법은 특정 분야의 문서에 존재하는 개념을 기반으로 개념간의 연관 규칙을 형성하는 개념 쌍을 찾고, 두 개념 사이에 존재하는 내용의 군집화를 통해 두 개념간의 관계를 설명하는 패턴을 찾는다. 마지막으로 패턴간의 군집화를 사용하여 개념 사이의 일반화된 관계를 명시한다. 본 고에서는 제안된 방법을 검증하기 위한 방법으로 TREC(Text REtrieval Conference)에서 제공하는 문서집합을 사용하여 개념간의 관계를 추출, 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법은 개념간의 관계를 설명하는 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보여준다.
한국어는 "을/를/이/가/와/과"와 같은 조사가 체언에 붙어 문장의 의미를 더해준다. 문장 중에 외국어 표기를 그대로 사용하는 경우나 외국어의 약자가 포함되어 있는 경우, 외국어의 발음에 따른 적절한 조사가 연결되지 않는 경우가 있다. 때로는 문장의 자연스러운 표현을 위하여 "을(를)"과 같이 괄호 형식으로 표현하여 조사를 두 개 다 수용 가능한 형태로 사용되어지기도 한다. 본 연구에서는 문장 내에 외국어가 포함되어 있는 경우, 조사가 부자연스럽게 연결되는 예를 찾고 체언의 종성 발음을 학습하여 자연스러운 조사 연결을 위한 방법을 알아보고자 한다. 제안하는 방법은 순환신경망 모델을 이용하여 외국어에 연결된 조사를 자연스럽게 표현하는 것이다. 제안된 모델로 학습 및 테스트하여 방법의 필요성을 입증함으로써, 향후 기계 번역에서 영문 약자나 새로운 외국어 삽입 시 자연스러운 조사 연결로 완전한 문장을 연결하는데 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
컴퓨터와 사람을 구분하기 위한 수단인 캡차는 광고, 스팸 메일, DDoS 등의 공격을 하는 자동화된 봇을 막기 위해 널리 사용되고 있다. 초창기에는 문자가 출력된 이미지를 왜곡시켜 이를 컴퓨터가 식별하기 어렵도록 하는 방식이 주로 사용되었지만, 이러한 방법들은 인공지능 기법이나 이미지 처리 기법으로 쉽게 무력화 될 수 있음이 여러 연구들을 통해 밝혀졌다. 그러한 이유에서 문자 기반 캡차의 대안으로 이미지를 사용하는 캡차가 주목받게 되었고 그에 따라 여러 가지 형태의 이미지 기반 캡차가 제안되었다. 하지만 텍스트 기반 캡차보다 높은 보안성을 제공하기 위해서는 많은 양의 소스 이미지가 필요하였다. 이에 따라 강전일(2008) 등은 소규모의 이미지 데이터베이스를 이용한 이미지 기반 캡차를 제안하였다. 이 캡차는 사용자 실험을 통해 현재 널리 사용되는 문자 기반 캡차에 비해 사용자 편의성을 보였지만, 아직 안전성이 검증되지 않았다. 이 논문에서는 강전일(2008)등이 제안한 복수의 이미지를 합성하여 사용하는 캡차를 실제로 공격해봄으로써 해당 캡차의 안전성을 검증해 보았다.
병원 무선망에서 호 수락 방식과 보다 적은 범위 셀 환경에서 QoS를 보장하기 위해 통합된 페이징과 루프 정보 관리 캐시를 사용하는 Cellular IP 특성을 가진 Cellular-IP/PRC 네트워크를 제안한다. 제안한 호 수락 방식은, 이동 노드의 홈 기지국 용량이 충분하고, 인접 셀 이동 노드가 홈 기지국에서 호가 수락되었다고 가정할 경우 받을 간섭의 증가량을 고려해 통화 품질이 보장될 때, 홈 기지국은 새로운 호를 이동 노드의 송신 전력 예측에 기반을 둔 호 수락 방식이다. 병원 무선망 내의 페이징과 라우터를 관리하기 위해 사용되었던 PC(Paging Cache)와 RC(Routing Cache)를 하나의 PRC(Paging Router Cache)로 통합 관리하고, 모든 노드 내에 구성하여 운용토록 하고, 이동 노드의 핸드오프 및 로밍 상태를 효율적으로 관리 할 수 있도록 이동 노드에 핸드오프 상태 머신을 추가하며, 노드에서 관련 기능을 수행하도록 연구한다. 시스템 환경에서 통화량에 영향을 주는 인자를 분석하고 각 링크 통화권 및 불균형 정도를 예측하여, 하향링크에 의해 통화권이 제한되었는지를 판단하여 호를 수락 또는 차단하는 알고리즘 이용 총 송수신 전력을 기반으로 제안한 알고리즘을 응용해서 QoS에서 가장 밀접하고 중요한 호 차단 확률과 호 탈락 확률, GoS(Grade of Service), 셀 용량의 효율을 예측 처리하여 QoS 성능 개선을 나타낸다.
도시를 관리하고 계획하는 과정은 정보의 수집, 처리, 분석과정이라 해도 과언이 아니다. 특히, 지구를 대상으로 하는 상세계획의 경우는, 도시의 물적 환경을 구성하는 기본요소인 대지, 도로, 건축물 등에 대한 다양한 정보를 획득, 분석함으로써 분석대상 지구의 공간을 인식할 수 있고, 이를 통해서 공간계획을 수립하게 된다. 상세계획 과정에 있어서 지리정보시스템의 활용은 현재까지 현황자료의 단순한 주제도 작성에만 활용되고 있을 뿐이다. 공간인식 및 계획과정에서의 분석적 목적에는 아직까지 효율적으로 활용되고 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 상세계획을 지원하기 위한 시스템을 지리정보시스템을 활용하여 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해서 우선, 상세계획 특성에 따른 도시의 지구(district)레벨의 물적 환경 구성의 기본요소인 건축물, 대지, 도로 등에 대한 현황자료의 데이터베이스 설계 방법론을 제시하고, 공간관계를 이용한 물적 요소간의 위상(topology)을 정의하였다. 아울러 이를 바탕으로 한 상세계획 지원을 위한 공간질의기를 ArcView와 Avenue, Dialog Extension을 이용하여 개발하였고, 이를 사례지역에 적용해 보았다. 결론적으로 본 연구를 통하여 공간의사결정 규칙을 활용한 상세계획 지원시스템의 활용 가능성을 확인하였고, 보다 효율적 인 시스템으로 상세계획의 불확실성을 줄이기 위해서는 최신의 지형도의 확보와 지형도와 지적도의 불부합 문제를 해결해 나가야 하겠다. 아울러서 래스터, 네트워크, 이미지, 3차원자료를 활용할 수 있는 방법을 개발해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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