• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.372-378
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• 2008

음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제26권1호
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• pp.16-24
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• 2007

음성검출기는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성검출방식은 통계적인 모델을 기반으로 하여 likelihood ratio test (LRT)를 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하여 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 (Gaussian) 분포를 기반으로 하고 uniformly most powerful (UMP) 테스트를 이용하여 새로운 음성검출기법을 제안한다. 새로운 음성검출기법의 결정규칙은 기존 LRT에 기반하여 UMP 테스트를 통해 식을 유도하였다. UMP 테스트를 이용하면, 입력음성에 대한 절대값의 확률 분포를 Rayleigh 분포 형태로 얻을 수 있으며, 이 분포에 따라 최종적으로 음성검출을 하게 된다. 이 새로운 방식의 음성검출기는 기존의 방식에서 필요한 a priori signal-to-noise ratio (SNR) 값을 구하지 않고도 음성 유무를 판단할 수 있다는 장점이 있다. 실제로 다양한 음성검출에 대한 성능 평가결과, 제안된 기법이 기존 방식에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 대한화학회지
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• 제51권2호
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• pp.178-185
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• 2007

펜타실 구조와 유사한 제올라이트형 결정성 보로실리케이드를 수증기 쪼임법으로 제조하였다. 실제 여러 종류의 서로 다른 붕소화합물 원료를 사용하여 만든 다양한 조성의 Na2O.SiO2.B2O3.TBA2O 겔을 건조시켜 얻은 무정형 분말을 수열합성 분위기에서 수증기를 쪼임으로써 펜타실 구조를 갖는 보로실리케이트 제올라이트를 합성하였다. 이때 MFI와 MEL 구조가 90:10의 비율을 혼합되어 있는 새로운 중간구조 물질이 얻어 졌다. 본 연구로부터, 젖어 있는 반응성 고체상 물질이 수증기와 높은 pH 분위기에서 결정화가 이루어짐을 확인하였다. X-선 회절법으로 분석한 결과 생성물은 우수한 결정성을 가질뿐만 아니라 독특한 촉매적 성질을 보일것으로 예상되는 구조를 갖는다. 또한 반전중심을 갖는 MFI 구조의 펜타실 층이 규칙적으로 쌓이는 모양을 보이지만 이는 MEL 구조의 거울상 층으로 이루어진 결함에 의해 방해된다. 생성물은 77 K 질소흡착법에 의하면 미세기공 부피가 0.160 cc/g 로서 순수한 MFI 구조 물질이 갖는 0.119 cc/g 보다 더 크며, 비교적 넓은 비표면적(~600 m2/g)을 보인다. 적외선 스펙트럼에서는 900.75 cm-1에서 흡수띠를 보이는데, 이는 붕소가 결정성 실리케이트의 사면체 구조내에 위치함을 뜻한다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2009년 추계학술발표대회
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• pp.43-43
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• 2009

단련용 다결정 Ni기 초내열합금은 우수한 가공성, 내산화성, 고온특성 등으로 가스터빈 연소기, 디스크, 증기발생기 전열관 등 발전용 고온부품 소재에 널리 적용되고 있다. 최근 발전설비의 고효율화를 꾀하기 위해 작동 온도를 현격히 증가시키는 기술방향으로 발전하고 있고, 소재측면에서는 기존의 초내열합금 대비 고기능성을 확보할 수 있는 차세대 Ni기 초내열합금 개발이 유럽, 미국, 일본, 중국 등을 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 이러한 소재의 고온강도 (온도수용성)를 향상시키기 위해서는 통상 규칙격자 금속간화합물인 $Ni_3(Al,Ti)-{\gamma}'$상의 분율을 증가시킬 수 있지만, ${\gamma}'$상분율이 증가할 경우 용접 및 후열처리 동안 용접열영향부 (HAZ)에서 액화균열이 발생할 가능성이 높아진다. 결정립계를 따라 발생하는 HAZ 액화균열은 입계특성에 의해 크게 영향을 받을 것으로 판단된다. 한편, 본 연구자들은 최근 입계 serration 현상을 단련용 합금에 도입시키는 특별한 열처리를 이론적 접근법을 통해 개발하였다. 형성된 파형입계는 결정학적인 관점에서 조밀 {111} 입계면을 갖도록 분해 (dissociation)되어 낮은 계면에너지를 갖게 됨을 확인하였으며, 입계형상 변화뿐만 아니라 탄화물 특성변화까지 유도하여 크리프 수명을 기존대비 약 40% 정도 향상시킴을 확인하였다. 이러한 직선형 입계 대비 'special boundary'로 간주되는 파형입계가 도입될 경우, HAZ 결정립크기 변화 및 액화거동에 미치는 영향을 고찰하고, 아울러 입계특성 제어가 용접성/용접부 품질 향상에 기여할 수 있는 가능성도 토의하고자 하였다. 본 연구에서는 재현 HAZ 열사이클 시험을 통해 미세구조를 정량적으로 비교하였다. 상대적으로 입계구조가 안정된 파형입계의 이동속도가 高계면 에너지를 갖는 직선형 입계보다 느려 HAZ 결정립 성장이 효과적으로 억제됨을 확인할 수 있었다. 입계 액화거동을 살펴보면, 두 시편 모두 $M_{23}C_6$, MC 등 입계탄화물 계면이 빠른 승온중 액화반응 (constitutional liquation)에 의해 입계가 액화되었으며, 이후 급냉에 의해 입계에 액상막이 존재한 흔적이 발견되었다. 최고온도별로 입계액화 폭/비율을 정량적으로 비교한 결과, 파형입계가 직선입계 대비 대체로 낮음을 확인할 수 있었으며, 때때로 액화되지 않고 잔존하는 입계 탄화물이 관찰되었다. 재현 HAZ 미세조직을 통해 Hot ductility 시험 결과를 유추하자면, 파형입계가 직선입계 보다 좁은 취성온도영역 (Brittle Temperature Range)을 나타낼 것으로 예상되어, 입계특성제어에 의해 Ni기 초내열합금의 용접성을 향상 가능성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.229-238
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• 2013

병원외 심정지는 오늘날 우리나라의 중대한 보건문제로서, 환자의 퇴원 시 생존율은 3.5%이며, 이 중 1%만이 신경학적 기능을 회복하는 것으로 나타났다. 이처럼 낮은 병원외 심정지 환자의 생존율을 높이기 위해서는 병원 도착 전 환자의 자발적 순환을 회복시키는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 질병관리본부의 2009년도 심정지 의무기록 조사 자료를 활용하여 병원외 심정지 환자의 자발적 순환 회복률을 향상시킬 수 있는 요인들에 대한 심층 분석을 수행하였다. 심정지 환자의 자발적 순환 회복에 영향을 미치는 요인은 의사결정나무기법을 적용하여 분석하였으며, 그 결과 도착전 CPR여부, 병원 도착전 심정지 목격여부, 심정지시 활동, 과거력(암/심장질환/뇌졸중), 심정지 발생 장소, 병원전 일반인 CPR여부, 신고~현장 도착까지 걸린 시간, 연령 등이 중요한 요인으로 밝혀졌다. 이 요인들의 조합을 통해 의사결정나무모형으로 분류된 심정지 환자는 총 16개 유형이었으며, 그 중 유형 1의 특징을 갖는 집단의 자발적 순환 회복률(29.6%)이 가장 높게 나타났다. 더불어 비공공장소에서 심정지가 발생한 환자에게 일반인이 CPR을 시행하였을 경우, 심정지 환자의 자발적 순환 회복률이 향상된 것으로 보아 지역주민들에 대한 CPR교육이 중요함을 파악할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.255-262
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• 2010

시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.67-77
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• 2018

최근 학령인구 감소에 따라 많은 문제점들이 나타나고 있다. 우리나라는 인구대비 가장 많은 대학을 보유하고 있기 때문에 각 대학의 생존에 필요한 최소한의 학생 유지율 관리가 점점 더 중요해 지고 있다. 따라서 본 연구는 계속되는 학력인구의 감소에 따라 각 대학들이 생존 방안으로 학생 유지율의 적절한 관리 방안을 모색한다. 이를 위하여 특정 대학에 입학한 학생들을 대상으로 성별, 출신고, 출신지역, 성적, 졸업여부 등의 데이타를 분석하여, 학생들이 입학에서 졸업에 이르기까지 지속적으로 유지될 수 있는 학생 유지율을 관리하기 위한 기본적인 방향이 어떤 것인지 알아본다. 또한, 최적의 입력 변수를 파악하고, 최적의 입력 파라메터를 기초로 apriori 알고리즘을 이용하여 연관 분석을 실행하여 유지율 관리에 가장 적합한 자료를 수집할 수 있도록 한다. 이를 바탕으로 각 대학들이 학생들을 모집하고 유지하는데 도움이 되도록 가장 효율이 높은 딥러닝(Deep Learning) 모듈을 개발하기 위한 기초 자료로 만들고자 한다. 의사결정트리를 활용하여 졸업여부를 측정한 결과는 딥러닝의 정확도 보다 낮은 75%로 나타났다. 의사결정트리에서 졸업여부를 결정하는 요인은 일반고를 졸업하고, 도시지역에 거주하면서 여성이면서 성적이 높은 학생들이 졸업확율이 높은 것으로 나타났으며 결과적으로 의사결정트리 보다는 개발된 딥러닝듈이 더 효율적으로 학생들의 졸업여부를 평가할 수 있는 모델로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권3호
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• pp.51-66
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• 2008

기업이 비즈니스 프로세스의 중요성을 인식하게 되면서 비즈니스 프로세스 관리시스템에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 전통적으로 BPMS는 업무프로세스의 모형화 및 실행에 그 초점이 맞추어져 있어, 상대적으로 프로세스 관리의 궁극적인 목적인 프로세스 효율성 제고나 더 나아가 프로세스를 혁신하는 데에는 큰 기여를 하지 못하였다. BPMS는 일반적으로 방대한 량의 이력 데이터를 남기게 되는데, 이에는 프로세스의 실행과 관련된 다양한 의미있는 정보나 규칙들이 숨어있다. 본 연구는 데이터마이닝 기법을 활용하여 프로세스 이력 데이터를 분석하는 체계적인 방법론을 제시한다. 제시된 방법론은 프로세스 분석을 위한 데이터 모형, 분석절차, 그리고 시스템 프레임워크를 포함한다. 또한 그 유용성을 검증하기 위하여, 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.607-617
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• 2000

동시에 수행 가능한 여러 개의 스레드들로 구성된 병렬 프로그램은 본질적으로 비결정성을 내포하고 있다. 따라서, 이러한 비결정성에 기인한 비반복성때문에 순차적 프로그램을 위해 개발되었던 기존의 테스팅 테스팅 방법이나 디버깅 방법을 병렬 프로그램에 그대로 적용할 수 없다. 이 논문에서는 Java 다중 스레드 프로그램의 재수행성을 보장하기 위하여 대상이 되는 프로그램을 원시코드 수준에서 변환하는 방법을 제시한다. 일단 변환 규칙에 따라 변경이 된 프로그램은 주어진 동기화 메소드 시퀀스를 강제적으로 반복 수행할 수 있어 오류의 원인을 찾는 노력을 줄일 수 있다. 또한, 재실행하고자 하는 동기화 메소드 시퀀스가 실제 주어진 프로그램에서 수행 가능한지를 판별하는 방법을 제시한다.