• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.299-306
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• 2013

본 연구는 한방에서 사용되는 설문데이터와 생체신호데이터를 활용한 분석을 통하여 설문데이터와 생체신호 간의 연관성을 탐색하여 고객 개개인마다 적합한 고객 맞춤형 한방 생체신호 측정을 가능케 하는데 목적이 있다. 먼저, 기 개발된 설문을 통해 수집된 설문데이터를 분석하여 변증을 판단할 수 있는 설문 문항만을 선발하여 최적화하였고, 이렇게 최적화된 설문데이터를 데이터마이닝 기법을 이용하여 변증이 있는 그룹과 없는 그룹으로 구분하였다. 각 그룹에 속한 고객들의 위전도 측정데이터를 수집 분석하여 설문과 생체신호 간 연관성을 분석하였고, 아울러 변증과의 연관성을 분석하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 2부
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• pp.765-768
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• 2011

최근 건설경기의 난국 속에서 많은 건설기업들이 경영상의 어려움에 처해 있다. 본 연구에서는 코스피 코스닥 상장 건설기업들을 대상으로 ANP와 DEA 결합 모델을 이용하여 기업의 경영 효율성 분석을 실시한다. DEA 모형에 쓰이는 투입 및 산출 요소의 결정은 ANP 모형의 중요도 분석을 통하여 결정함으로써 기존의 방법보다 효율성 분석 결과의 신뢰도를 제고하였는데, 효율성 분석결과 비효율적 그룹에 대해서는 효율적 그룹으로의 이동을 위한 벤치마킹 대상과 개선을 위한 효율성 수치를 제공한다. 또한 연구의 결과로 나온 기업별 효율성과 주가와의 상관관계를 분석한다. 본 연구에서는 코스피 상장 건설기업 36곳과 코스닥에 상장된 건설기업 21곳인 총57개 기업을 대상으로 기업의 효율성을 평가하였는데, 효율성 분석결과 CCR 효율성이 1인 기업은 4개 기업, BCC 효율성이 1인 기업은 7개 기업, 규모의 효율성이 1인 기업은 4개 기업 이었으며 각각의 효율적 그룹군 기업과 주가와의 상관관계는 CCR, BCC 모형 모두에서 0.7 이상의 강한 양의 상관관계를 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.232-235
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• 2011

지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.503-509
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• 2001

분산환경에서 효율적인 분산 서비스를 제공하기 위해 TINA 콘소시엄과 OMG CORBA에서는 객체지향기술을 적용한 분산 객체 플랫폼의 제안과 다양한 서비스의 요구사항들 정립하고 있다. 그러나, 어플리케이션의 규모가 점점 커지고 분산화 됨에 따라 객체들간의 서비스 및 관리 인터페이스가 매우 복잡해지고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 새로운 객체그룹 모델의 제안과 객체그룹하에서 도입될 수 있는 객체 관리 및 서비스를 위한 요구사항들이 필요하다. 본 논문에서는 TINA에서 제안한 그룹객체 정의를 도입하여 현재 분산 시스템의 표준으로 사용하는 CORBA 기반에서 분산된 객체들을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국광물학회지
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• 제18권3호
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• pp.165-181
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• 2005

양산단층 남부지역에 분포하는 화강암류들은 야외산상 및 암석기재적 특징에 의해 다섯 암상으로 분류되며, 이 다섯 암상은 다시 성인과 관련하여 두 그룹(그룹 I과 그룹 II)으로 분류된다 그룹 I의 화강섬록암, 포유암 함량이 많은 반상화강암, 그리고 포유암 함량이 적은 반상화강암은 마그마혼합의 영향을 받은 특징을 잘 나타낸다. 반면에 이들을 관입한 그룹 II의 등립질화강암과 미문상화강암에서는 마그마혼합의 증거들이 나타나지 않는다. 양산단층을 경계로 그룹별로 나타나는 매우 뚜렷한 미량원소 및 동위원소 조성은 이 두 그룹의 마그마가 서로 다른 마그마로부터 진화된 것으로 해석된다. 그룹 I내의 세 암상은 사장석의 분별과정을 포함하는 마그마 혼합의 정도차이에 의해 형성되었으며, MME는 흑운모의 분별과정을 겪었다. 그룹 II의 두 암상은 그룹 I과는 다른 모 마그마로부터 정장석의 분별과정을 통하여 형성되었다. 그룹별로 Rb-Sr 전암연령을 구하여 보면, 동측지괴와 서측지괴의 그룹 I이 각각 $59.2\pm2.9Ma,\;58.9\pm6.2Ma$이고 그룹 II가 $53.3\pm2.2$(모두 $2{\sigma}$ 오차)Ma, 51.7Ma로 나타나, 양측지괴에서 그룹별로 서로 다른 군집된 연령을 보여주었다. Sm-Nd 동위원소 연구결과, 화강암류들의 근원물질은 그룹별로 달랐을 것으로 판단되며, 결핍맨틀에 의한 모델연령은 그룹 I이 약 $0.8\~0.9Ga$이며, 그룹 II는 이보다 $0.1\~0.2Ga$ 정도 젊은 약 $0.6\~0.7Ga$에 해당된다

• 디자인학연구
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• 제18권1호
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• pp.167-174
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• 2005

본 연구는 컬러 코디네이션 지원모델과 도구를 개발하여 디자이너의 감성적 직관적 의사결정을 객관적으로 지원하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구의 선행연구인 '섬유컬러 그루핑 체계에 관한 연구'에서 제안된 컬러 그루핑 체계와 대표 어휘를 바탕으로 본 연구에서는 배색 그룹의 설계를 통해 실용적으로 사용할 수 있는 컬러 코디네이션지원 모델을 제작하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 컬러 그룹을 구성하기 위한 기본 컬러 도출을 위해 $1999{\sim}2003$년까지의 5년간 세계 4대 collection, 2002 F/W 2003 S/S 시즌의 Street 패션, 자 그룹별 대표 브랜드에서 총 687개의 컬러를 수집하였다. 둘째, 687개의 수집된 컬러는 비색 그룹을 위한 추출을 위해 3단계의 과정을 거쳐 총 144색의 컬러로 정리하였다. 셋째, 최종 추출된 컬러는 선행전구에서 제안한 그루핑 체계인 브라이트, 파스텔, 딥, 뉴트럴 그룹으로 분류하였고, 4개의 대그룹은 다시 12개의 소그룹으로 분류하였다. 넷째, 제시된 각 그룹 내의 색깔은 그룹 내에서의 코디네이션은 물론, 타 그룹과도 서로 대치 될 수 있는 크로스 오버코디네이션 개념을 도입하여 커러 코디네이션 체계를 구축하였다. 다섯째, 위와 같이 계통 색조별 4개의 대표 그룹(12개의 소그룹)으로 된 배색 체계를 구성하는 총 144개의 컬러를 섬유패션 디자인 산업의 대표 소재라 할 수 있는 면사에 염색하였다. 또한 글로벌 비즈니스로서의 패션 산업적 특성과 연관 디자인 산업분야와의 호환성을 고려해 시스템을 구성하는 각 색상에는 팬 톤 컬러 기호와 CMYK 값을 명시했다. 여섯째, 완성된 면 소재의 얀(yarn)을 크로스 코디네이션이 용이하도록 디자인된 용기에 포장하여 패션 실무자들이 쉽게 활용 할 수 있는 컬러 코디네이션 시스템을 완성하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.83-87
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• 1995

Keyword Spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 입력된 음성에서 미리 정해진 특정단어 또는 복수 개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 음소모델을 이용하여 Keyword Spotting 시스템을 구성할 경우 새로운 keyword의 추가 또는 변경이 필요할 때 단순히 그 발음사전에 따라 음소모델들을 연결시킴으로써 keyword 모델을 구성할 수 있으므로 단어모델에 의한 방법에 비해 장점이 있다. 본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM 에 의해 keyword 모델을 구성하고, non-keyword 모델 및 silence 모델을 함께 사용하는 keyword spotting 시스템을 구성하였다. 이러한 시스템에서 non-keyword 모델은 keyword와 keyword가 아닌 음성을 구분 지어주는 역할을 하므로 인식성능의 향상을 위해서는 적절한 non-keyword 모델의 선택이 필요하다. 본 논문에서는 10개의 state를 갖는 단일모델, 조음방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델, 그리고 통계적 방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델들을 각각 non-keyword 모델로 사용하여 그 성능을 비교하였다. 6개의 keyword를 대상으로 한 화자독립 keyword spotting 실험결과, 통계적 방법에 의해 음소들을 6 또는 7개의 그룹으로 clustering 한 방법이 가장 우수한 인식성능을 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권4호
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• pp.277-284
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• 2003

이온층 구면을 사각형 격자로 분할하여 각 격자에서 총전자수를 추정하는 지역적 GPS 이 온층 모델을 제시한다. 한반도 상공을 위도와 경도 1$^{\circ}$$\times$1$^{\circ}$의 공간해상도를 가진 격자로 구분하고 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 격자 상의 총전자수를 추정하였다. 이 연구를 위해 한국천문연구원에서 운영하고 있는 전국 규모의 9개 GPS 상시 관측소의 데이터를 이용하였다. 수신된 의사거리 데이터의 측정 잡음을 줄이기 위해 의사거리와 반송파 위상 데이터를 선형 조합한 위상보정 의사거리(phase-leveled pseudorange) 데이터를 새롭게 만들어 사용하였다. 또한 지역적 이온층의 변화에 적합한 태양-지자기 좌표계(solar-geomagnetic reference frame)를 이용하였다. 태양 활동이 비교적 활발하지 않은 때의 경우, 이 연구의 모델은 이온층 활동이 활발한 낮 시간대의 총전자수가 대략 30-45 TECU 정도로 나타났다. 이 모델의 신뢰성을 평가하기 위해 한국천문연구원(Korea Astronomy Observatory, KAO)의 지역적 모델과 Center for Orbit Determination in Europe의 전 지구적 모델에 의한 총전자수를 동일 지역에 대해 비교했을 때 5일 동안 약 4-5 TECU 정도의 RMS 차이를 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.344-348
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• 1998

이동 컴퓨팅 환경은 휴대용 컴퓨터의 위치에 관계없이 무선 전송 링크를 통하여 단절이 없이 네트워크 접속을 유지할 수 있는 새로운 컴퓨팅 모델로 중요성이 매우 부각되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티캐스트 그룹에 속한 이동 호스트들에게 호스트의 위치에 관계없이 효율적으로 패킷을 전송하는 이동 멀티캐스트 프로토콜을 제시한다. 본 논문에서 제시한 3-계층 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티캐스트 패킷 전송을 위한 연결 관리 기법은 멀티캐스트 그룹에 속한 호스트의 이동으로 인한 가입지연 시간은 조금 증가하지만 Handoff 수를 크게 줄일 수 있어 전체적인 Throughput을 향상시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.225-233
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• 2011

주식 가격이나 경제 지표, 사회적 현상의 추세나 변화 등은 통상 시간에 따라 변화하기 때문에 시계열 자료로 구분된다. 시계열 자료는 시간 축에 대해 변화하는 자료의 표현 가치뿐 아니라 그 변화 추세나 향후 방향성까지 제시할 수 있다는 점에서 이에 대한 방법론에 대해 많은 연구와 노력이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 전통적으로 예측 모형을 구축하여 예측하는 방법을 취하되 그 모형이 복잡하고 정교한 모델을 활용하여 예측 정확도를 높이려는 시도와는 달리 자료 클러스터링 방법과 자료 구간 선정을 통해 예측정확도를 높이려 시도하였다. 기본 모델은 마코프 모델이다. 구간별 유사 구간을 추출하여 모델링하는 구간별 모델링 방법과 클러스터링을 통한 그룹별 모델링을 통해 모델의 예측정확도를 개선하려 시도하였다. 실험을 통해 클러스터링을 거친 그룹별 마코프 모델이 정확도를 개선 시켰으나 예측율은 현저히 떨어지는 결과를 낳았다.