정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.
본 논문에서는 정신적 과제수행 동안 EEG 뇌파의 정확한 분류방법에 관하여 기술한다. 피험자는 실험 task에서 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손동작 제어와 키 선택을 수행한다. 선택시간을 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, $\theta$, $\gamma$를 분리하고 4가지의 특징들을 해석한파. 이 특징들을 분석하여 각 피험자별로 공통적인 특징플로 구성된 일반 규칙을 설정한다. 본 시스템의 신경망은 1개의 은닉층을 갖는 3층의 피드포워드 신경망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리즘을 이용하였다. 4명의 피험자를 대상으로 설정한 알고리즘들을 적용하여 평균 87% 분류 성공률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 인지적인 정신과제 판별을 위한 방법들과 결합하여 BCI 기술을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 백색광 위상천이 간섭계에서 향상된 3차원 형상 정보를 보다 빠르게 얻을 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 백색광 위상천이 간섭계는 초정밀 제품의 형상 측정에 사용되는 유용한 방법이다. 첫째, 가시도 함수를 포함하는 간섭신호로부터 3차원 높이 정보를 신속하게 계산할 수 있는 가시도 유효 검출 구간 설정 방법을 제안한다. 둘째, 기존의 백색광 위상천이 간섭계에서 발생하는 전역 기울어짐 현상을 해결하기 위하여 바닥면 데이터 자동 추출 방법과 이를 이용한 최소 제곱 근사화 기반의 바닥 평변 추정 방법을 제안한다. 셋째, 높이의 변화가 큰 경계영역에서의 형상 왜곡인 bat-wing effect를 제거하기 위한 적응 필터 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 백색광 위상천이 간섭법의 성능을 보다 향상시킴을 보인다.
본 연구는 6차산업 경영체의 성장단계별 유형특징을 살펴보고, 각 단계별 경영전략의 핵심요소를 찾는데 목적을 두었다. 2015년 6차산업으로 인증된 752개 경영체 자료를 의사결정나무구조 분석의 CART 알고리즘으로 분석하였다. 분석결과 6차산업 유형결정에 초기 성장단계에서는 농산물가공유형, 성장기에는 농산물가공유형, 서비스유형, 지역, 매출액이 작용하고, 성숙기에는 서비스전략, 농산물가공유형이 작용하였다. 이 같은 결과는 6차산업 경영체의 성장단계별 지원될 핵심적 경영요소를 실증적으로 규명하여, 6차산업 지원방향을 제시하고 있다.
제한된 전원으로 동작해야 하는 센서 노드의 수명 연장을 위하여, 에너지 효율적인 센서 노드의 동작에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그들 중에는 주기적으로 무선 송수신 모듈을 활성화 / 비활성화 하면서 정보전달을 위하여 인접 노드가 깨어나는 시점에 대한 정보를 필요로 하는 기법들이 존재한다. 클락 동기는 이러한 기법들에서 무선 송수신 모듈의 활성화 / 비활성화 스케줄링을 위하여 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 센서 망에서 전역 클락 동기를 위하여 제안된 비동기 평균 알고리즘을 기반으로 주기적인 무신 송수신 모듈 활성화 / 비활성화 기법에서의 클락 동기 방법을 제안한다. 구체적으로 본 논문은 (1) 초기 자율적인 망 구성 시점에 필요한 신속한 클락 동기 방법과 (2) 에너지 소모를 최소화한 주기적인 클락 동기 방법 및 (3) 두 가지 동기 방법들 간의 전환 시점 판단 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 클락 오차 범위와 교환되는 메시지 수를 분석한다.
본 논문에서 제안하는 방법은 화자 확인 (speaker verification)에서 시퀀스 확률비 테스트 (SPRT: sequential probability ratio test)를 위한 시작 프레임의 샘플 시프트를 이용해서 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. SPRT는 테스트 계산량을 줄일 수 있는 효과적인 알고리즘이다. 그러나 테스트의 결정과정에서 SPRT 방법은 입력신호가 확률밀도 함수로부터 독립적이고 균일하게 분포되어 있다는 가정하에 수행할 수 있으며, 또한 발성길이가 짧은 데이터에는 적용하기에 적절하지 못하다. 제안한 방법은 시작 프레임의 샘플 시프트를 통한 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이기 때문에 테스트 데이터의 길이에 상관없이 SPRT를 수행할 수 있다. 또한 SPRT 방법에서 고려해야 하는 데이터의 상관성은 주성분 분석(principal component analysis)을 이용함으로써 효과적으로 제거하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 샘플시프트를 위한 데이터의 계산량은 약간 증가하였지만, 등가오류율 (EER: equal error rate)에서 평균0.7%이상 좋은 성능결과를 보였다.
제안된 연구는 유방촬영영상(Mammogram)에서 종양의 추출에 관한 연구로서, 맘모그램의 특성을 파악하여 종양에 대한 자동적인 추출을 시행하였다. 종양추출을 위한 1차 추출과정에서는 정상의 유방실질로부터 종양조직을 분리하기 위하여 동질성 추출방법을 사용하였다. 2차 추출과정에서는 입력영상의 명암값을 두 단계의 지형적 고도로 해석한 이 분화영상으로 표현하여 이중원형성 검사와 화소 분포 검사를 시행하였다. 이것은 종양의 공간분포를 고려하여 두 두분의 고도에서 원형성과 화소 분포의 일관성을 검사하는 특성을 지니고 있다. 최종적인 종양의 결정은 각 후보에 대한 반구 형태의 템플리트를 생성하여 비교하는 방법을 이용하였다. 템플리트 비교방법은 종양의 형태적 특성인 공간원형성을 고려하여 종양과 후보의 순위 비교에 사용되었다. 실험 결과는 총 180장의 영상에서 종양이 포함된 89 개의 영상 가운데, 85사례의 영상에서 종양을 추출하여 95.51%의 민감도를 얻었다.
미각의 종류별 구획에 따른 설진 모델을 제안한다. 시스템의 전체 구성은 혀 영상획득, 혀 영역 검출, 혀 영역 분할, 분할 영역의 색상분포 검출, 이상 유무 판별로 구성된다. 혀의 DB는 정상 및 비정상 혀로 분류되었으며 실제 한방병원에 내원하는 환자들의 혀 사진으로 구축하였다. 혀 영역으로부터 짠맛, 신맛, 단맛, 쓴맛의 네 가지 영역으로 나누어 분할하고, HSI 컬러모델을 이용하여 색상분석을 시행하였다. 이때, 주변 조도의 영향을 최소화하기 위하여 I(Intensity)값을 제외한 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 히스토그램을 이용하여 색상을 분석하였다. 제안하는 색상분석 진단모델과 한의학 전문의의 진단 결과를 비교하여 미각별 영역의 이상 유무를 판단하였다. 제안하는 설진 알고리즘으로 판단한 결과 87.5%가 전문의의 분류의 결과 일치함을 확인하였다.
주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.
의사결정 시스템은 전사적인 의사결정과 전략적 정보수집을 위해 거대한 량의 정보를 빠른 시간내에 제공할 것을 요구한다. 데이타 웨어하우스는 이러한 정보를 신속히 제공하기 위해 여러 지역 데이타베이스로부터 필요한 정보를 사전에 추출하고 가공 및 통합하여 별도의 저장공간에 저장한다. 일반적으로, 웨어하우스 내의 정보는 지역 데이타베이스에 저장된 정보에 대한 실체화된 뷰로서 간주하며 지역 데이타의 변경에 따라 일관성을 유지하도록 반영해야 한다. 본 논문에서는 일관성을 유지하기 위해 정보 공유가 가능한 데이타 웨어하우스 시스템의 구조와 비-보상 실체 뷰 관리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 데이타 웨어하우스 시스템의 구조는 지역 데이타베이스에서 추출된 정보를 관리하는 별도의 지역 정보 관리자를 두어 뷰 관리자들 간의 정보 공유가 가능하게 한다. 비-보상 실체 뷰 관리 기법은 지역 데이타 변경 사건에 따른 뷰 관리 시 다른 사건에 의해 영향을 받지 않도록 하기 때문에 기본의 사전 보상이나 나중 보상 기법과는 달리 추가적인 질의 처리를 요구하지 않는 기법이다.Abstract A decision support system(DSS) commonly requires fast access to tremendous volume of information. A data warehouse is a database storing the information that is extracted, filtered and integrated from several relevant local databases to reply upon aggregated queries. The information stored in the data warehouse can be regarded as materialized views. The materialized view has to be modified according to the change of the corresponding local databases to preserve the data consistency. In this paper, we propose a data warehousing system architecture allowing information sharing (DAWINS), and a non-compensating materialized view maintenance algorithm(NCA). DAWINS architecture allows relevant information to be shared by individual view managers with local data manager for each local database. Unlikely to the pre- or post-compensating algorithms, which are required to remove the effects of some events to other view in the process of view maintenance, NCA does not require any additional query processing, since a local data manager in DAWINS already maintains the effects of update events occurring in local systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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