• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• 자원환경지질
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• 제46권4호
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• pp.301-312
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• 2013

산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.

• 한국가족복지학
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• 제57호
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• pp.125-157
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• 2017

본 연구는 청소년 한부모의 사회적 배제와 사회적 관계망 특성이 부모효능감과 양육스트레스, 부정적 양육 행동에 미치는 영향과 한부모가족 정책 지원의 조절효과를 검증하는 것을 목적으로 한다. 자료는 한국청소년정책연구원에서 실시한 '청소년 임신 출산 및 자녀 양육 실태조사' 원자료 중 일부로, 조사 당시 자녀를 양육 중인 24세 이하의 청소년 한부모 262명의데이터만을 추출하여 분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년 한부모들은 경제적으로 어려운 비양친 가정에서 자란 경우가 절반에 가까우며, 대부분 비취업 상태에서 월평균 60만원 정도의 소득으로 미취학 자녀를 양육하고 있어 자립이어려운 상황이었다. 둘째, 청소년 한부모의 부모효능감 향상에는 가족 등의 지지가, 바람직한부모 행동 유발에는 가까운 이들과의 밀도있는 관계가 유의미한 영향 요인으로 검증되어 사회적 배제보다 사회적 관계망이 양육 태도와 행동에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 청소년 한부모의 부모효능감과 양육 스트레스에 있어 사회적 배제 및 사회적 관계망으로 인한일부의 부정적 영향이 정책 지원으로 완화됨이 검증되었다. 분석을 통해 한부모가족 정책 지원이 물리적 차원을 넘어 일부 심리정서에 영향을 미칠 수 있는 사회적 기제임이 밝혀졌으며, 중장기적으로 소득과 고용지원, 수당지급 형식 외에 양육 기술 습득 등의 조력이 가능한 돌봄지원을 강화해야 함을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.23-28
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 장문의 텍스트에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 전역적 개체 관계를 파악하지 못한다. 그리고 이러한 높은 수준의 관계를 정의하지 못하는 것은 데이터의 올바른 정형화를 막는 중대한 문제이다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 전역적 관계를 추출하기 위하여 외부 메모리 신경망 모델을 이용하는 새로운 방식의 전역관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 1차적으로는 단편적인 관계 추출을 실행한 뒤, 외부메모리 신경망을 이용하여 단편적인 관계들을 분석 및 종합하여 텍스트 전체로부터 전역적 관계들을 추출한다. 또한 제안된 모델은 외부 메모리를 통하여 전역적 관계 추출 외에도 주어와 목적어 생략이 잦은 한국어 관계 추출에도 뛰어난 성능을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.642-651
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• 2017

본 연구는 수발 경험에 따른 수발자의 건강상태 변화를 살펴보고, 수발 경험이 수발자의 건강에 미치는 영향에 대해 사회적 관계망과 만족도가 매개변수로서 어떻게 작용하는지를 검증하는데 목적이 있다. 소기의 목적을 달성하기 위해 고령화연구패널자료를 활용하여 구조방정식모형을 활용하여 분석을 시도하였다. 분석 결과 수발 이후 남녀 모두 우울감이 증가하고 주관적 건강상태나 낮아졌다. 사회적 관계망과 만족도 변화 양상에는 성별에 따른 차이가 있는 것으로 나타났다. 여성의 경우 수발이 주관적 건강상태와 우울감에 영향을 미쳤으며, 매개효과는 발견되지 않았다. 남성의 경우 수발 경험이 우울감에 미치는 총 효과는 1.087(p<.05), 간접효과는 0.546(p<.05)이었으며, 직접효과는 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 남성의 수발 경험은 기능적 가족망의 감소(0.42, p<.01)를 완전매개로 주관적 건강상태에 영향을 미쳤다. 이러한 연구 결과를 통해 수발 이후 수발자들의 건강 취약성이 확인되었다. 또한, 수발자의 건강과 이를 매개하는 요인을 탐색하는 데 있어 성별에 따라 그 양상이 따르게 나타나는 것으로 나타났다. 특히 남녀 모두 기능적 가족망이 유의미하게 감소하였음에도 남성에게서만 기능적 가족망의 매개효과가 확인되어 남성의 기능적 가족망 강화의 필요성을 제기하였다.

• 한국노년학
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• 제36권3호
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• pp.765-783
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• 2016

본 연구는 한국노인의 사회적 연계망 자체를 좀 더 심도있게 이해하기 위하여 2014년도 노인실태조사자료(65세 이상 10,279명)를 활용하여 관계망 크기, 연계와의 접촉 빈도, 연계에 대한 친밀도를 중심으로 잠재프로파일분석(LPA)을 실시하였다. 그 결과 노인의 사회적 연계망은 고립형(11.6%), 가족의례형(17.7%), 가족친밀형(23.6%), 제한적 다층친밀형(28.4%), 다층형(18.8%)의 다섯 개 유형으로 도출되었다. 또한 도출된 잠재집단 유형별 특징을 비교하였고, 사회적 관계망 유형에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위한 다항로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 고립형 노인의 3/4은 여성이며 독거가구 비율이 약 절반을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 평균연령이 높고, 도시지역에 거주하는 노인, 신체적 제한이 있는 노인, 사회적 지위가 낮은 직종에 종사한 노인이 고립형에 속할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 반면 다층형의 경우 여성보다는 남성노인이, 연령이 낮을수록, 학력이 높을수록, 전문 관리 사무직에 종사한 노인일수록 다층형에 속할 가능성이 높았다. 한편 가족의례형과 가족친밀형은 배우자 혹은 자녀를 중심으로 연계망이 형성되어 있고, 노인부부가구의 비중이 높다는 공통점을 가지고 있으나, 가족의례형은 상대적으로 여성 비중이 높다는 특징이 있다. 그리고 제한적 다층친밀형은 배우자보다는 자녀와 친구 이웃과의 연계망의 크기, 빈도, 친밀도가 다층형 다음으로 높은 집단으로 여성노인 및 저학력이면서 농림어업에 종사한 비중이 높게 나타났다. 이러한 연구결과에 기초하여 노년기의 사회적 연계망 유형의 다양성이 갖는 학술적 및 정책적 함의와 향후 연구방향을 논의하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.287-298
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• 2003

본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과로부터 점토의 비배수전단강도를 예측하기 위한 인공신경망 이론의 적용과 최적 모델 구축에 대하여 기술하였다. 먼저 등방 및 비등방 삼축압축실험(CIUC and CAUC)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 오차역전파 알고리즘에 의하여 간단한 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 예측결과와 실내시험 결과를 비교함으로써 그 타당성이 검증되었다. 또한 기존의 이론적 방법, 경험적 방법 및 direct correlation method 등으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 본 논문에서 제안된 인공신경망 모델링 기법은 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용하며 구성된 인공신경망 모델은 기존의 이론적 및 경험적 방법들에 비하여 예측 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 지금까지 주로 사용되어 온 경험적 방법들이 특정 지역에 대한 상관관계에 만족하던 것과 비교해 인공신경망 모델은 다양한 지역과 국가에서 일반적으로 적용 가능한 상관관계로서 발전될 가능성이 있음을 알 수 있었다.

• 한국교육학연구
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• 제18권1호
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• pp.253-281
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• 2012

이 연구는 가족이주의 특성이 두드러지는 몽골 이주근로자 가정 학부모들이 한국사회에서 체류하는 동안 어떻게 자녀교육을 기획하고 실천하며 의미화 하는지를 그들이 맺는 사회적 관계망과의 연관 속에서 탐구한 것이다. 구체적으로, 이 연구는 몽골 이주근로자 가정의 사회적 관계망이 한국사회 정착 과정에 어떻게 영향을 미치며, 어떤 과정을 통해 자녀교육 기획으로 연결되는지, 그리고 자녀교육 기획과 실천이 어떻게 다시 새로운 사회적 관계망 형성과 연결되는지 분석하였다. 연구 결과, 몽골학교 학부모들이 한국에서 자녀교육 공간으로 몽골학교를 선택하는 사례는 적극적 선택과 소극적 선택으로 나눌 수 있었다. 적극적 선택은 자녀교육 계획과 향후 진로 등을 고려하여 의도적으로 자녀를 한국의 일반학교에 보내지 않고 몽골학교로 취학시키는 경우이고, 소극적 선택은 한국의 일반학교에 자녀를 보내고 싶지만 취약한 정보력, 부모의 신분노출 위험, 자녀의 부적응에 대한 두려움 등의 이유 때문에 차선책으로 몽골학교에 자녀를 취학시키는 경우라고 할 수 있다. 이 같은 분석 결과를 바탕으로 후속 연구의 필요성과 정책적 시사점을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.416-418
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• 2003

해마 뉴런의 시냅스에서 발생하는 전류는 후시냅스의 생화학적 반응을 통해 다음 뉴런으로 전달된다. 즉, 시냅스는 정보를 전달하는 매개로서 전시냅스에서 입력된 정보에 의거하여 후시냅스로 보내는 전류량을 조절하게 된다. 본 논문에서 제안하는 시냅스 기전 신경망 모델은 기존의 신경망과는 달리 시냅스에서 일어나는 반응-확산(reaction-diffusion) 모델에 의하여 입력과 출력의 관계를 결정한다. 제안된 신경망을 분류 문제에 적용한 결과 은닉 뉴런층 없이도 좋은 성능을 보였으며, 이 신경망은 앞으로 뇌에서의 생화학적 뉴런 학습 양상을 연구하는 모델로 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2001

최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.