• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.346-351
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• 2007

다중 전극으로 측정한 활동 전위의 분류(Multi-electrode spike sorting)는 단일 전극(single-electrode)보다 더 정확한 결과를 보여준다. 그러나 다중 전극에서 주어지는 활동 전위 크기들의 클러스터는 일반적으로 분류하기 쉴지 않은 문제이다. 이 논문에서는 고전적인 클러스터링 알고리듬 중의 하나인 Mountain method를 수정하여 다중 전극 활동전위의 분류에 적합한 알고리듬을 제안한다. 통상적인 데이터 클러스터링이 아닌 공간 분할을 통해 신경 데이터의 다양한 클러스터에 대해서 적응도가 높아지고 빠른 분류를 하게 된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.378-381
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• 2018

스마트폰이 출시된 이후로 수많은 어플리케이션이 모바일로 출시되고 있다. 본 논문에서는 모바일 앱을 자동으로 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법은 딥러닝 기반의 문서 임베딩 방법을 기반으로 효과적으로 앱을 분류한다. 본 논문에서는 또한 제안한 방법을 이용하여 독점도, 포화도, 인기순위를 기준으로 실제 마켓을 분석한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.395-401
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• 2000

국어에서는 어떠한 대상의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.679-681
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• 2001

컴퓨터 게임은 고부가가치를 올릴 수 있는 두뇌집약형 산업을 최근에는 게임을 하나의 학문으로 정립하여 이를 체계적으로 연구하여 정립하려는 노력이 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 게임을 하나의 학문으로 정립시키기 위한 조사 논문으로 게임 분야에서 가장 기본적인 게임 분류 방법을 제시한다. 게임을 분류하기 위해서는 먼저 게임이 작동하는 플랫폼, 컨텐츠, 관측 시점으로 나누어 게임을 분류하고, 이를 근간으로 세분화하는 방법을 제시한다. 게임 분류 방법은 컴퓨터 게임의 정보검색, 데이터베이스 등에서 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.439-442
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• 2007

본 논문은 퍼지 분류를 위한 퍼지 규칙베이스 시스템에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화률 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.37-39
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• 2001

현재 이용가능한 대부분의 자동문서분류 시스템의 가장 큰 문제는 문서에 포함된 단어 사이의 통사 정보는 무시한 채, 각 단어의 분포만 고려한다는 점이다. 하지만, 통사 정보도 문서 분류를 위해 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 문서에 나타난 어휘 정보와 함께 통사 정보를 함께 고려하는 자동문서분류 방법을 제시한다. Reuters-21578 말뭉치에 대한 문서분류 실험결과 제시된 방법은 어휘정보만 사용하는 방법과 통사정보만 사용하는 방법 모두보다 높은 성능을 보인다 이 말뭉치에 대해서, 어휘정보만으로 학습된 Support Vector Machine으로 약 77%의 매우 높은 정확도를 얻을 수 있음에도 약 0.63%의 추가적인 성능 향상이 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.490-492
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• 2002

본 논문에서는 필터링 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고 신문기사 필터링에 베이지안 분류자를 사용한다. 신문 기사 필터링 문제에서 베이지안 분류자를 사용할 경우 학습 문서가 고정되어 있지 않기 때문에 여러 가지 파라미터를 사용하여 실험을 하였다. 실험 결과 베이지안 이진 분류기는 제한된 학습 문서에서 더 나은 성능을 보였고 해당 문서 집합에서 10%이상 비율의 문서를 사용자가 선택해야 함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.598-600
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• 2001

본 논문에서는 양상 뮤 논리를 위한 속성 명세 패턴 연구를 통해 시제 논리에 대한 패턴 기반의 단일한 프레임워크를 제시한다. 본 연구에서는 Dwyer의 속성 명세 패턴 분류를 상태(S)와 행동(A)으로 세분화하고 이를 다시 강함(A)와 약함(E)으로 다시 세분했다. 이러한 의미 기반의 계층적 패턴 분류 체계를 통해 양상 뮤 논리의 속성 명세 패턴을 분석했으며 실제 모형 검사기에서 사용된 예제들의 패턴 분류에 적용했다. 그 결과 기존의 분류 체계보다 더 정확한 분류가 가능했을 뿐만 아니라, 속성 명세의 작성 및 이해가 용이하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.766-768
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• 2003

인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2004년도 봄 학술발표회 발표논문집
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• pp.252-254
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• 2004

수영천의 식물상은 모두 38과 68속 82분류군으로 조사되었는데 수영천 본류에서는 75분류군, 온천천에서는 42분류군으로 조사되어 온천천보다는 수영천 본류에서 많은 다양한 종이 출현하였다. 수영천에서 조사된 식물 82종류중 국화과(Compositae) 식물이 10속 14종(17.1%)으로 가장 많이 조사되었고 다음으로 화본과(Gramineae) 식물이 5속 6종(7.3%), 마디풀과 (Pologonaceae) 식물이 2속 5종, 십자화과(Cruciferae) 식물이 5속 5종, 콩과(Leguminosae) 식물이 5속 5종으로 각 6.1%를 차지하으며 기타 41속 47종(57.3%)으로 조사되었는데 다른 하천변 식물의 출현양상과도 유사함을 보였다. 또한 조사된 식물 중 대부분은 수영천 본류의 하천변에서 성장하고 있었으며 온천천에서는 꽃창포(Iris ensatra)를 비롯한 7분류군이 식재되어 외관상 보기에 좋도록 조성되어져 있었고 돼지풀(Ambrosia artemisiifolia var. elatior)을 비롯한 12분류군의 귀화식물이 대부분 온천천에서 자라고 있었다. 도시화의 척도로서 이용되는 도시화 지수(UI)는 수영천 본류에서 25.3%, 온천천에서 28.6%로 다른 하천변의 도시화 지수보다 높게 조사되었다.