• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2002.06a
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• pp.153-161
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• 2002

본 논문에서는 주제와 초점이 한가지 기준에 의해 분류될 수 있는 것을 보이고자 한다. 이를 위해서 Rooth의 대안 의미론의 요점인 대안 집합이 어떤 방식으로 결정되고 그 대안 집합의 크기가 얼마가 되느냐에 따라서 여러 가지 주제와 초점이 분류되었다 또한 정보초점에 나타나는 초점의 한정성은 초점자체의 본성이라기보다는 이전 발화의 전제에 의한 상호작용의 결과라는 것을 보였고, 대조 초점과 대조주제의 구분을 위하여 대화함축이 일어나는지 여부를 기준으로 이 두 개념을 구분하려고 하였다.

• Korean Institute of Interior Design Journal
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• v.16 no.3 s.62
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• pp.46-57
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• 2007

본 연구는 현대 집합주택의 개발의 실험적 토대가 되었던 1960년대 이후 1990년대 초반까지의 서울지역 아파트단지들을 중심으로 단지의 측면과 단위평면의 측면에서 시대적 변천과 유형별 특성을 분석하여 국내 집합주거의 양상이 어떻게 전개되어 왔는지를 인식하고, 국내 집합주거의 질적 향상을 위한 대안을 제시하고자 하는 추후 연구의 한 준거를 제시토록 한다. 이를 위하여 집합주거의 생성과 현황에 대하여 일반적인 고찰을 진행하여, 국내 주거양식이 점차로 고층, 고밀화되어가는 과정을 살펴보고, 이러한 주거양식의 집합화가 점차로 정책적인 차원에서 더욱 고려되어지고 있음을 현대에 이르기까지의 시대적 틀 속에서 고찰해 본다. 이와 함께 집합화되는 주거양식이 단위평면속에서는 어떻게 변천해 왔는지를 규모와 제실구성, 설비 및 구조방식, 내부공간 구성방식등으로 나누어 분석한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.21 no.47
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• pp.25-33
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• 1998

오늘날 인간-컴퓨터 시스템에서 상호작용 하는 컴퓨터 소프트웨어의 사용성에 많은 관심이 집중되고 있으며, 소프트웨어 인간공학 분야에서 이전 연구들은 소프트웨어 사용자 인터페이스들에 대한 사용성 평가의 중요성을 지적하고 있다. 소프트웨어 개발자들, 인터페이스 설계자들 또는 인간공학자들은 개발되는 시스템들이나 인터페이스 디자인들을 평가하는 일에 종종 직면하게 된다. 본 연구는 사용성 기준들과 척도들을 이용하여 사용자 인터페이스 디자인들의 평가를 위한 구조화 모형을 제시한다. 제시된 모형은 선별 단계와 평가 단계로 이루어진 두단계 모형이다. 첫 번째 단계는 정성적인 기준들을 가지고 전문가들의 판단에 근거한 접근방법으로 가능한 인터페이스 대안들을 추려내어 합리적인 부분집합으로 줄이기 위한 단계이다. 두 번째 단계는 정량적인 기준들을 가지고 실 사용자에 근거한 접근 방법으로 객관적인 척도들을 가지고 첫 단계에서 제시된 대안들의 부분집합을 평가하는 것이다. 제안된 방법이 정보분석을 위한 데이터 베이스 시스템의 인터페이스 설계에 적용되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 실제 평가자들에게 사용성 기준들과 척도들에 근거해서 최선의 인터페이스를 선정할 수 있는 구조화된 접근방법을 제시한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.241-251
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• 2018

The analysis of gene sets in microarray has advantages in interpreting biological functions and increasing statistical powers. Many statistical methods have been proposed for detecting significant gene sets that show relations between genes and phenotypes, but there is no consensus about which is the best to perform gene sets analysis and permutation based tests are considered as standard tools. When many gene sets are tested simultaneously, a large number of random permutations are needed for multiple testing with a high computational cost. In this paper, several parametric approximations are considered as alternatives of the permutation distribution and the moment based gene set test has shown the best performance for providing p-values of the permutation test closely and quickly on a general framework.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.103-108
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• 1997

압력용기로의 속중성자 조사량 평가를 4군 노달 노심해석코드로 수행하였다. 이 코드는 MCNP에 비해 정확성은 떨어지나, 핵연료 연소의 효과나 핵연료 장전 모형의 영향을 쉽게 고려할 수 있었다. 속중성자 조사량 감소 방안으로서 반사체 차폐 구조물을 설치하는 방안과 노심외곽에 대체 핵연료 집합체를 장전하는 방안을 비교하였다. 신형원전의 경우 가장 효과적인 방안은 물 반사체 영역에 금속 차폐 구조물을 설치하는 것이나 운전중인 원자로의 경우 비록 주기길이의 감소와 핵연료 비용의 증가는 있으나 속중성자 감소 효과에 있어서는 대체 핵연료 집합체의 장전이 대안일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.455-457
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• 2003

DNA microarray는 분자생물학에서 널리 사용되고 있는 실험 도구로써 크게 cDNA와 oligonucleotide microarray로 나뉘어진다. DNA microarray는 일련의 DNA 서열로 이루어진 probe들의 집합으로 구성되며 알려지지 않은 서열과의 hybridization 과정을 통해 특정 서열을 인식할 수 있게 된다. O1igonucieotide microarray는 cDNA 방법과는 다르게 probe를 구성하는 서열을 제작자가 임의로 구성할 수 있기 때문에 목표 서열이 가지는 고유한 부분만을 probe 서열로 사용함으로써 비용절감과 실험의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 현재 목표 유전자 서열에 대해 probe 집합을 생성하는 결정적인 방법은 존재하지 않으며, 따라서 넓은 해 공간에서 효과적으로 최적 해를 찾아 주는 진화 연산이 probe 선택을 위한 좋은 대안으로 사용될 수 있다［1.2］. 그러나 진화연산을 이용한 probe 선택방법에 있어서 인식하고자 하는 목표 서열의 개수가 많아질 경우, 해 공간의 크기가 커짐으로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 목표 유전자 서열을 대상으로 한 probe 선택 방법에 일어서 보다 효율적인 진화연산 접근 방법을 소개한다. 제시된 방법은 인식하고자 하는 목표 서얼의 일부를 선택해 이를 probe 집합의 후보로 사용하며. 유전 연산자를 이용한 진화과정을 통해 최적에 가까운 probe 집합을 찾는다. 본 논문은 GenBank로부터 유전자 서열을 대상으로 제안된 방법을 실험하였으며, 축소된 목표 서열만을 이용해 probe 집합을 선택하더라도 적합한 probe 집합을 찾을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.104-107
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• 2007

다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모텔에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA:Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.869-874
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• 2007

In searching for solutions to multiobjective optimization problem, we find that there is no single optimal solution but rather a set of solutions known as 'Pareto optimal set'. To find approximation of ideal pareto optimal set, search capability of diverse individuals at population space can determine the performance of evolutionary algorithms. This paper propose the method to maintain population diversify and to find non-dominated alternatives in Game model based Co-Evolutionary Algorithm.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.111-116
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• 2007

본 연구는 전자교육(e-Learning)과 집합교육의 장단점을 상호보완하는 교육형태인 블렌디드 학습(blended learning)이 고등학교 전자계산의 학습성취에 미치는 효과성을 검증하는데 목적이 있다. 이 목적을 달성하고자, 블렌디드 학습모형을 도출하고 이를 토대로 온라인 학습환경을 구축하고, 경기도내 C고등학생 136명을 대상으로 실험집단(68명)과 비교집단(68명)을 구성했다. 두 집단을 대상으로 블렌디드 학습(실험집단)과 전통식 면대면 교실학습(비교집단)을 실시한 결과, 블렌디드 학습에서의 학업성취도가 전통적인 면대면 집합학습보다 더 높은 것으로 나타났다(t=-3.16, p=.0019). 이러한 결과는 블렌디드 학습이 전자계산 학습의 효과성에 긍정적인 결과를 가져다 줄 가능성을 보여 준 것으로, 블렌디드 학습이 기존 전자교육의 단점을 보완해 주는 대안적인 교수 학습방법으로 사용될 수 있음을 시사해 준다.

• Korea Information Communication Reporters Association
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• s.6
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• pp.20-21
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• 2001

집합식 교육의 대안으로서 최근 기업 환경에서 인식되고 있는 인재육성 방법이 바로 e-러닝이다. 이는 비즈니스와 정보기술 분야에서 나타나던 디지털 혁명의 영향력이 교육에서도 그 반향을 일으킨 것으로써, 교육의 틀 자체를 급속한 변화에 대처할 수 있도록 바꾸어 놓은 것이다. 과거처럼 획일적인 교육방법과 지식을 제공하는 대신에, e-러닝은 학습자가 다양한 학습환경 및 자원에 자유롭게 접근할 수 있게 함으로써 새로운 학습 경험을 할 수 있는 기회를 제공한다.