• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.115-123
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• 2004

본 연구에서는 지문인식 도어락제품의 특징에 대해 살펴보고, 디자인 컨셉을 결정짓는 체계적인 방법론에 대해 알아본다. 디자인 개발 프로세스는 제품의 종류와 그 특성에 따라 많은 단계를 거치게 된다. 특히 개발 초기의 컨셉을 선택하는 단계는 시장에서의 성패를 좌우하는 매우 중요한 시기이다. 본 연구에서는 다소 주관적이고, 비논리적 일 수 있는 컨셉 선택과정을 보다 객관적이고, 체계적 인 프로세스로 정립할 수 있는 방법론을 모색한다. 컨셉 선택 프로세스는 크게 두 가지 단계로 나누어진다. 우선, 컨셉을 결정짓는 요소들을 매트릭스로 구조화하여 많은 대안이 제시되었을 때보다 신속하고 합리적으로 대안을 선별해 나가는 과정이 있다. 다음으로는 선택에 영향을 주는 요소들에 가중치를 적용하여 평가함으로써 보다 이상적인 컨셉을 선택해가는 과정이 있다. 선택된 컨셉을 구체화하여 양산을 위한 디자인 확정안에 대한 렌더링을 결과로써 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권8호
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• pp.598-604
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• 2014

본 연구는 주요변수를 선정하는 기법을 개발하기 위해서 단계적 회귀와 변수들의 효율성을 평가하기 위해 사용되는 자료봉합분석을 결합한 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해서 먼저 단계적 회귀를 이용하여 중요 변수들을 일차적으로 선정하고, 선정된 각 변수들의 중요도를 이해하기 위해 귀무가설을 세웠고, 중요 변수를 선택하기 위해 Kruskal-Wallis 검정을 사용했다. 또한 해당되는 변수를 Conover-Inman 검정을 사용하여 변동이 발생하는 각 변수들의 우선순위를 결정하였다. 따라서 그 결과, 많은 변수들과 DEA(Data Envelopment Analysis)의 한계를 극복하기 위해 원래 계획된 변수들 중 기준에 의해 원래 유지된 변수와 높은 연관성을 가진 변수들을 남기는 방식으로 변수를 선정하는 기법을 개발한 Jenkins의 기존연구에서는 I2, I4, I5, I6 변수가 누락되었고 I1, I3 변수만이 DEA에 사용되었지만, 본 논문에서 제안된 모델의 효율성 결과로는 I2와 I4 변수를 각각 유지하였다. 본 연구는 다른 문헌에서 단계적 변수의 선택을 보여주기 위해 같은 데이터 집합을 사용하였는데, 여기서 Jenkins의 연구와 같이 변수 I6과 I1, I2를 삭제하였고, I3, I4, I5는 유지하였다. 결론적으로 단계적 회귀 DEA 모델을 사용하여 긴 계산적 절차 없이 변수 선택이 가능함을 발견했으며 기존 연구의 데이터를 적용하여 제안된 모델을 검증하였다. 개발한 DEA모델 결과는 상호 변수에 따라 포함되거나 생략할 수 있기 때문에 실제 현실 상황에서의 지식과 경영적 판단에 매우 유용할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2015

최근 원음 반주기에 대한 관심이 증가됨에 따라 고가의 스튜디오 직접 녹음 방법 대신 보다 저렴한 방법을 시도하고 있다. 그 구체적인 방법으로는 가수의 음악 앨범에서 가수의 목소리만 제거하여 원음 반주 음원을 만드는 것이다. 본 논문에서는 스테레오로 녹음된 반주음악에서 보컬을 분리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 단계로 구성된다. 첫 단계는 보컬을 검출하는 단계이다. 이 단계에서는 MFCC를 가지고 SVM 방법을 이용하여 입력 신호를 보컬 부분과 비보컬 부분으로 분리한다. 두 번째 단계에서는 보컬 부분에 대해 각 주파수 빈별로 선택적 주파수 차감을 수행한다. 제안하는 방법으로 보컬을 제거한 음악에 대한 청취실험에서 상대적으로 높은 만족도를 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.435-449
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• 1998

본 연구는 다중판별분석(MDA)에서 필요한 변수선택기준을 베이즈접근법으로 제안하였다. 이 베이즈판별변수 선택기준은 여러 정규모집단분포의 평균벡터에 대한 동질성 검정에 필요한 디폴터형태의 베이즈요인을 객관적 베이즈방법으로 유도하여 설정하였다. 디폴트베이즈요인(default Bayes factor)은 Spiegelhalter와 Smith (1982)가 계발한 가상적트레이닝표본법(imaginary training sample method)을 사용하여서 도출하였다. 또한 제안된 베이즈판별변수선택 기준이 지닌 분포의 성질을 이용하여, 추가 판별변수(또는 변수군)가 MDA에 기여하는 부가적인 판별력에 대한 검정법 및 추가판별변수(또는 변수군)의 선택 기준에 대해서도 논하였다. 본 연구에서 새로이 얻은 변수선택기준은 최적부분집합선택법(optimal subset selection method)뿐 아니라 각 단계적방법(stepwise method)의 변수선택기준으로 사용될 수 있으며, 두 그룹 판별분석에도 사용이 가능하다는 점에서 표본이론에 의해 여러 형태로 개발된 기존의 판별변수 선택 기준들을 하나로 통합시킬 수 있는 기능을 지니고 있다. 모의실험을 실시하여 최적 부분집합선택법과 단계적방법하에서 제안된 판별변수선택 기준이 가진 효용성을 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.429-437
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• 2001

단순 이단계 표본 추출의 경우에 최적 선택률은 Hansen과 Hurwitz(1949)에 의하여 구하여졌다. 그러나 통계청에서 실시하는 표본조사등은 층화 이단계 추출을 한다. 따라서 실제적인 필요성에 의하여 층화 2단계 표본 설계를 시도 하였다. 층화 이단계 표본추출시에 주어진 비용아래서 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 선택확률(optimum selection probability), 표본추출율과 부차 표본추출율을 Lagrangean 승수법에 의하여 구한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권1호
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• pp.43-55
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• 2018

이 연구에서는 발성사고법을 활용하여 고등학생의 비유 생성 과정을 심층적으로 조사하였다. 서울특별시에 소재한 고등학교에 재학중인 12명의 학생이 연구에 참여하였으며, 이온 결합을 목표 개념으로 비유 생성 활동을 실시하였다. 비유 생성 활동을 마친 후 반구조화된 면담을 실시하였고, 비유 생성 활동과 면담을 포함한 모든 과정을 녹음 및 녹화하였다. 비유 생성 과정을 부호화, 소재 탐색, 대응의 세 단계로 구분하여 비유 생성 과정에서 나타나는 과정 요소를 추출하였다. 연구 결과, 부호화 단계에서 학생들은 주어진 목표 개념을 확인한 후 목표 개념의 여러 하위 속성 중 하나를 주요 속성으로 선택하였다. 주요 속성을 선택한 이후에는 과학적 용어인 주요 속성을 일상적 용어로 변환하는 주요 유사점 추출의 과정 요소가 나타났다. 소재 탐색 단계에서 학생들은 주요 유사점을 중심으로 소재를 선택하였고, 선택한 소재를 평가 및 폐기하고 새로운 소재를 선택하는 순환적 과정을 거쳐 최종적인 소재를 선택하였다. 대응 단계에서는 비유물에 하위 속성을 추가하고 이를 목표 개념의 하위 속성과 대응하는 공유 속성 대응의 과정 요소가 나타났는데, 비유물이 표현하고 있는 상황을 구체화하거나 새로운 상황을 가정하는 비유 상황 구체화의 과정 요소가 나타난 이후 공유 속성 대응의 과정 요소가 나타나는 경우도 있었다. 학생들 중 일부는 자신이 생성한 비유가 갖는 비공유속성을 인식하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.217-227
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• 2023

본 연구는 한국소비자원의 2019 한국 소비자 시장평가지표를 활용하여 소비자 의사결정 여정(CDJ) 관점에서 소비자 시장평가 항목을 계층화하고 법/제도의 소비자지향성과의 관계를 파악하는 연구이다. 즉, 소비자시장평가 항목을 선택비교단계, 선택결정단계, 구매 후 경험단계로 구분하고 CDJ 모형의 경험에 해당하는 불만피해 여부를 조절변수로 활용하여 법/제도의 소비자지향성과의 관계를 계층화한 모형을 제시 및 검증하였다. 연구 결과, 소비자지향성을 평가하는 소비자시장 평가지표 변수들간의 관계는 소비자 의사결정 단계에 따라 계층화할 수 있으며, 법/제도의 소비자지향성과의 관계에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소비자 피해경험의 유무에 따라 소비자시장평가(신뢰성, 가격)가 법/제도의 소비자지향성에 미치는 영향이 상이하게 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8B호
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• pp.1141-1151
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• 2001

본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1992년도 추계 총회 및 학술발표회
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• pp.37-38
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• 1992

혼합물 중의 특정 분자와 선택적, 가역적으로 반응하는 운반체를 이용한 촉진 수송법은 분리막의 투과도와 선택도를 동서에 증가시킬 수 있는 한 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 촉진수송의 개념은 처음 액막에서 발견되었으나 근래에는 고체막에서도 가능하다는 보고들이 있다. 액막의 경우는 이 현상을 설명하는 모델들이 다수 보고되었으나 운반체가 고정되어 있는 고체막에 대한 보고는 아직 초보적인 단계이다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.667-684
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• 2022

유전자 발현 데이터는 각 유전자에 대해 mRNA 양의 정도를 나타내고, 그러한 유전자 발현량에 대한 분석은 질병 발생에 대한 메커니즘을 이해하고 새로운 치료제와 치료 방법을 개발하는데 중요한 아이디어를 제공해오고 있다. 오늘날 DNA 마이크로어레이와 RNA-시퀀싱과 같은 고출력 기술은 수천 개의 유전자 발현량을 동시에 측정하는 것을 가능하게 하여 고차원성이라는 유전자 발현 데이터의 특징을 발생시켰다. 이러한 고차원성으로 인해 유전자 발현 데이터를 분석하기 위한 학습 모형들은 과적합 문제에 부딪히기 쉽고, 이를 해결하기 위해 차원 축소 또는 변수 선택 기술들이 사전 분석 단계로써 보통 사용된다. 특히, 사전 분석 단계에서 우리는 유전자 선택법을 이용하여 부적절하거나 중복된 유전자를 제거할 수 있고 중요한 유전자를 찾아낼 수도 있다. 현재까지 다양한 유전자 선택 방법들이 기계학습의 맥락에서 개발되어왔다. 본 논문에서는 기계학습 접근법을 사용하는 최근의 유전자 선택 방법들을 집중적으로 살펴보고자 한다. 또한, 현재까지 개발된 유전자 선택 방법들의 근본적인 문제점과 앞으로의 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.