• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 2007.06a
• /
• pp.135-140
• /
• 2007

이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.343-345
• /
• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.31-36
• /
• 2010

우리글 읽기에서 중심와주위에 위치한 단어의 음운정보가 중심와주위 미리보기이득에 영향이 있음을 2음절의 표적단어를 사용하여 확인한 앞선 연구에 이어서, 본 연구에서는 중심와주위에 제시된 2음절 단어의 음운정보 중 첫째 음절의 음운정보 역할에 대해 알아보았다. 이를 위해 표적단어(예: '손목')에 대한 미리보기 자극으로 첫음절_동일비단어(예: '손욘'), 첫음절_음운유사비단어(예: '솜욘'), 첫음절_표기유사비단어(예: '��욘'), 첫음절_무관비단어(예: '�F�E')가 제시되었고 경계선기법을 사용하여 눈이 도약하는 동안에 미리보기 자극들은 표적자극으로 바뀌도록 하였다. 표적단어의 주시시간을 측정한 결과, 첫음절_음운유사비단어가 중심와주위에 먼저 제시되었을 때가 첫음절_표기유사비단어나 첫음절_무관비단어가 제시되었을 때보다 짧았다. 이러한 결과는 중심와주위 단어 첫 음절의 음운정보만으로도 고정 간 정보통합에 영향을 주어 중심와주위 미리보기이득에 기여한 것으로 해석되었다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.135-143
• /
• 2000

일반적으로 제어시스템은 독립된 기능을 갖는 전자제어모듈들로 구성되고, 제어시스템의 보수에 있어서 최소 교체단위가 전자제어모듈이기 때문에 제어시스템의 신뢰성을 평가하는 것은 전자제어모듈의 신뢰성을 평가하는 것으로부턴 출발한다. 전자모듈의 신뢰성을 평가할 때 주로 사용하는 평가척도는 MTBF이고, 제조업체에서는 일반적으로 MIL-HDBK-217의 수명예측방법을 이용하여 산출한 MTBF를 제시하고 있다. 하지만 현장의 구매자들은 물론 전자모듈을 개발하는 엔지니어도 MIL-HDBK-217 데이터를 이용한 계산만으로 산출한 MTBF가 실제 사용할 때와 큰 차이가 없는지 확인하기를 원한다. 본 논문에서는 이러한 요구에 따라서 MIL-HDBK-217의 수명예측 방법을 이용하여 예측한 수명을 가속수명시험을 통하여 보증하는 방법을 제시하고, 제시한 방법을 실제 국내에서 제작한 2종류의 전자제어모듈에 적용한 사례를 기술하였다. 국내에서 제작한 2종류의 전자제어모듈에 대하여 본 논문에서 제시한 보증시험방법에 따라서 시험한 결과 신뢰수준 60%에서 예측 수명을 보증할 수 있었고, 보증시험 후에 수명을 추정하기 위하여 추가적으로 장시간 시험하여 수명을 추정한 결과 추정된 수명이 MIL-HDBK-217을 이용하여 예측된 수명에 비하여 2.86∼3.40배길게 나타났다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2010.02a
• /
• pp.52.1-52.1
• /
• 2010

본 연구에서는 자유수면 흐름을 해석할 수 있는 연직방향에 대해 좌표변환된 3차원 동수압 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 자유수면파 동수압의 해석을 위하여, 2중 예측-수정(double predictor-corrector)방법을 적용하였다. 본 연구에서는 자유수면과 동수압을 고려하기 위하여 자유수면 보정단계와 동수압 보정단계로 나누어 정확한 동역학적 경계조건을 적용하는 방법을 제시하였고, 제시한 모형을 이용한 수치모의 결과를 검증하기 위하여 타원형 천퇴에 의한 파의 변형에 대한 수치모의를 실시하였다. 전반적으로 수치모의 결과는 실험자료와 일치하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.12 no.5
• /
• pp.163-170
• /
• 2007

In this paper, We propose a new technique for extraction of moving objects included in compressed video signal. Moving object extraction is used in several fields such as contents based retrieval and target tracking. In this paper, in order to extract moving object blocks, motion vectors and DCT coefficients are used selectively. The proposed algorithm has a merit that it is no need of perfect decoding, because it uses only coefficients on the DCT transform domain. We used three test video sequences in the computer simulation, and obtained satisfactory results.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.550-553
• /
• 2010

본 논문에서는 seta와 spatula로 구성된 게코(gecko) 접착 시스템의 해석을 위한 새로운 adhesive beam contact model을 제시한다. adhesive contact 해석에 있어서 기존의 JKR model은 nano pillar와 같은 형태의 접촉방식의 해석에는 매우 유용하지만, seta와 같이 보(beam)의 형상을 가지는 구조물의 접촉방식의 해석에는 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 seta와 같은 보의 형상을 가지는 접촉 시스템의 해석을 위해 adhesive beam contact model을 제시하고, 유한요소 해석을 통하여 접촉면에서의 불균일한 응력분포 상태가 분리 메커니즘에 미치는 영향에 대한 해석 결과를 제시한다. 또한 spatula의 기하학적 형상과 보의 접촉각(contact angle)등이 seta adhesion system의 분리 메커니즘(detachment mechanism)에 미치는 영향에 대한 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.23-26
• /
• 2022

딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.

• School Mathematics
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.565-580
• /
• 2002

연구자들은 학생들에게 문제해결 전략을 지도하는 것이 학생들의 문제해결력을 신장시켜 준다는 보고하고 있다. 이와 같은 연구결과를 배경으로 수학 교과서를 통하여 문제해결 전략을 지도하려는 시도들이 미국을 비롯하여 한국에서도 있어 왔다. 본 논문은 문제해결 전략을 교과서에 제시할 수 있는 가능한 세 가지 모델들을 논의하고, 미국과 한국의 수학교과서에서 문제해결 전략을 제시하는 방법을 분석하였다. 한 가지 모델은 문제해결 전략에 한 단원을 할애하는 것이다. 두 번째 모델은 각 수학내용을 지도하는 단원에 문제해결 전략의 지도를 위한 하위단원을 할당하는 것이다. 마지막, 세 번째 모델은 문제해결 전략 지도를 위한 특정 단원이나 하위 단원을 설정하는 것이 아니라 가능한 많은 쪽에 전략을 제시하는 것이다. 위에 언급한 세 가지 가능한 모델을 바탕으로 미국과 한국의 초등학교 수학교과서에서 문제해결 전략을 제시하는 양상을 비교하였다. 이 비교를 위하여 각 학년별로 제시되는 모든 전략들을 교과서와 교사용 지도서를 토대로 추출하였다. 각 교과서에서 전략을 제시한 양식을 비교한 결과 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 한국의 수학교과서는 전형적으로 첫 번째 모델의 양식으로 문제해결전략을 제시하고 있었다. 각 단원마다 별개의 문제해결 전략이 제시되었다. 또한, 학년별 지도 전략을 살펴보면 학년별로 연계성이 있게 전략이 제시 되었다기 보다는 학년별로 다른 다양한 전자의 지도에 중점을 둔 듯하다. 미국의 수학교과서는 두 번째 모델과 세 번째 모델의 중간적인 양식으로 문제해결 전략을 제시하고 있다. 즉, 각 단원마다 문제해결 전략 지도를 위한 하위 단원을 지정하였으며 필요한 경우에는 본 단원의 주 학습요소와 관련된 문제해결 전략은 단원 중에도 제시되고 있었다. 따라서, 차기 수학교과서 개정시기에는 세 번째 모델을 그 모형으로 삼아 문제해결 전략들을 제시하는 방안을 강구해야 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.119-124
• /
• 2002

공간적 관계정보(spatial relation)가 언어적 표상시스템과 비언어적 표상시스템에서 어떻게달라지는가를 범주화 모델의 원형이론 모델을 적용하여 알아보고자 하였다. 이전의 연구들에 따르면 공간적 관계정보에 대한 프로토타입이 언어적 범주와 비언어적 범주에서 다르다는 연구 결과(Crawford 등 2000, Huttenlocher 등 1991)와 동일하다. (Hayward & Tarr 1995)는 상반된 연구 결과가 제기되고 있다. 하지만 이전 연구들에서의 문제점은 언어/비언어 표상체계 간의 편향을 통제하지 못했기 때문에 과제에 따라 서로 다른 결과가 나온 것이라고 볼 수 있다 본 연구에서는 두 대상간의 관계정보를 문장으로 제시한 조건, 그림으로 제시한 조건, 그리고 두 조건을 혼합한 조건을 사용하여 편향에 의한 효과를 제거하고자 하였다. 실험은 각 조건에 따라 짝으로 구성된 자극을 학습한 후 검사자극을 공간적 관계정보를 다양하게 하여 학습자극과 동일한지 아닌지를 판단하게 하였다. 실험결과 관계정보를 언어적으로 제시한 조건과 비언어적으로 제시한 조건간에 대상의 위치에 따른 반응시간의 경향성에서 차이가 없었으며, 대상이 단어인지 그림인지에 따라서 반응시간에서 통계적으로 차이가 나타났다. 그리고 두 표상체계에서 공간적 관계에 대한 프로토타입을 분석한 결과 수직축을 중심으로 전형성 효과가 나타나는 것을 알 수 있었다.