• 대한소아치과학회지
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• 제38권2호
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• pp.202-209
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• 2011

최근 치아우식증이 예방가능한 질환이라는 사실이 부각되면서 치료에 대한 개념이 다소 변화하게 되었다. 즉, 단순한 수복 치료가 아닌 '예방적 우식 조절(preventive caries control)'을 통한 관리가 필요하다는 것이다. 이러한 치아우식증에 대한 철학의 변화는 구강 검사의 방법이나 기준의 변화를 수반하였는데, 이미 형성된 우식 와동을 관찰하는데 그치는 것이 아니라, 와동형성이 이루어지기 전의 초기 단계에 해당하는 우식 병소를 정확하게 탐지하는 것이 필요하게 된 것이다. 최근 개발된 International Caries Detection and Assessment System II (ICDAS II)은 시진을 기반으로 한 치아우식증의 분류 기준이다. 이 분류 기준은 치아우식증의 예방 및 조기 진단과 환자 중심의 우식 관리를 지향하는 최근 경향을 바탕으로 하고 있는데, 이는 어린이의 양호한 구강 건강을 조기에 확립하여 이를 평생 유지할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하는 소아치과학의 관점과 잘 부합한다고 볼 수 있다. 이에 저자는 어린이의 구강 검사에 ICDAS II를 적용하기 위한 기초를 제공하기 위해 이 분류 기준을 소개하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.817-827
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• 2015

현대인은 스마트폰과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이로 인한 수 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 실제로 해커들은 스마트폰에 악성 프로그램을 은밀하게 설치하여 장치 이용 제한 및 개인정보 유출 등의 보안 위협을 야기하고 있다. 그리고 그러한 악성 프로그램은 일반적인 프로그램과 다르게 필요 이상의 권한을 요구한다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 바탕으로 사용되는 안드로이드 기반 앱들이 요구하는 권한 데이터를 이용하여 주성분 분석(Principle Component Analysis:PCA)과 확률적 K-인접 이웃(Probabilistic K-Nearest Neighbor:PKNN) 방식을 사용하여 효과적으로 악성 프로그램과 일반 프로그램을 분류하고자 한다. 이뿐 아니라 이를 k-묶음 교차 검증(K-fold Croos Validation)을 통해 PKNN의 정확도를 측정하였다. 그리고 일반적으로 사용되는 K-인접 이웃(K-Nearest Neighbor:KNN) 방식과 비교하여, KNN이 분류하기 힘든 부분을 확률적으로 해결하는 PKNN방법을 제안한다. 최종적으로 제안한 방식을 최적화하는 ${\kappa}$와 ${\beta}$ 파라미터를 구하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 사용된 악성 앱 샘플은 Contagio에 요청하여 이용하였다.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.83-105
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• 2019

본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.103-114
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• 2020

본문의 연구목적은 디자인 교육의 도형 기초 다자인 과정에서 다양한 지식차원의 교육콘텐츠에 대한 플립러닝 수업모델의 효율성을 테스트하고, 도형 기초 다자인 과정을 대상으로 한 플립러닝 수업방안 및 의견을 제시함으로써 교육효과를 높이는 데 있다. 블룸의 교육목표 분류학의 지식차원을 사용하여 도형 기초 다자인 과정의 교육내용을 분류하고, 120명의 학생을 4개의 실험조로 나눈 다음, 다양한 지식차원과정 콘텐츠의 플립러닝 학습을 각각 진행하고, 수업 전에 실시한 테스트와 수업 이후 실시한 테스트를 통해 실험데이터를 얻어 분석을 진행하였다. 그 중 사실성과 개념성 지식 수업의 경우 자기주도적 학습, 절차성과 메타인지 부류의 지식수업에서의 플립러닝 수업방식은 학습의 적극성을 유발하여 학습효율을 높일 수 있다. 연구결과와 학생의 피드백을 근거로 도형 기초 다자인 과정 콘텐츠의 분류방법 및 도형 기초 다자인 과정 플립러닝모델에 대한 수업전략을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.317-324
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• 2012

최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.88-96
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• 2013

건설정보화의 다양한 노력 중, 최근 Building Information Modelling (BIM) 활용이 급속히 확대되고 있으며 그 활용 형태 또한 점차 '고도화' 및 '효율화'되고 있다. 그럼에도 불구하고, BIM 실무활용을 위해서 요구되는 다대한 추가 업무 부담은 BIM 실무적용의 가장 중요한 장애요인으로 지적되어 왔다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 BIM 활용의 기능적인 '고도화'를 더욱 발전시키면서 동시에 이에 요구되는 업무 부담을 최소화시키는'효율화'를 연구목표로 설정하고, 이를 위한 핵심 요소기술로서, "BIM 객체 분류체계 (OBS)"를 정의하고 개발하였다. 본 연구에서 제안된 OBS는 BIM 도형정보의 각 객체별 식별번호를 목적에 부합한 규칙에 의해 부여함으로써, 비도형 정보(예로서 공정 및 원가)와의 연계를 용이케 하는 것을 목적으로 한다. 제안된 OBS 활용을 통하여 객체간의 물리적 위계 구성, 공정 액티비티 연계, 원가 정보 연계 등 다수 기능이 시스템화 되며, 따라서 다차원 CAD 구현을 위해 요구되는 지나치게 많은 데이터간의 연계 작업이 자동화됨으로써 BIM 실무구현의 현실성을 획기적으로 높일 수 있다. 제안된 OBS의 개념은 신한옥 주택 건설 사례를 통하여 적용 및 검증하였다.

• 한국지형학회지
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• 제21권4호
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• pp.85-96
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• 2014

폭포는 하나의 하천단위이며 기반암하상의 종단면이 급경사인 지점에 물이 흐르는 것으로 아직까지 폭포에 대한 절대적인 높이, 경사, 유량에 대한 기준은 없다. 본 연구의 목표는 폭포의 성인과 발달과정을 통해 지형적 형상으로 표출되는 유형을 분류하는 것이다. 폭포의 성인과 발달과정은 폭포침식의 특징에 의해 결정되며, 침식에 영향을 주는 요인을 폭포의 높이, 경사도, 구성암석, 하천력으로 간주하고 이들 요인에 따라 폭포의 유형을 구분하고자 하였다. 이 연구를 통해 폭포의 발달과정에 절리시스템이 가장 중요한 요인이며, 절리시스템은 다시 기반암의 특성에 따른 것임을 확인하였다. 유로의 방향과 침식유형은 절리계의 밀도와 방향에 따라 결정되며, 이들이 하상의 경사도와 낙차를 결정한다. 절리계의 유형이 하상경사와 폭포의 낙차 및 경사도 즉 형태를 결정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.563-567
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• 2015

우리나라 하천관리의 패러다임은 1990년대 이후 기존의 치수 및 이수능력을 고려함과 동시에 하천환경의 보전 및 복원을 새로운 목표로 설정한 자연친화적 방식으로 변화되었다. 하천법령 및 제도적 측면에서도 수자원 장기종합계획 및 유역 종합 치수계획은 하천의 환경보전 및 다목적 이용계획을 포함하도록 규정하고 있으며, 국내 하천법에 따르면 하천기본계획 수립 또한 자연친화적 하천조성 및 이와 관련된 보전지구 지정 등을 포함하도록 규정하고 있다. 하천설계기준, 자연 친화적 하천관리에 관한 통합지침, 또는 수자원 장기종합계획에서 적용하고 있는 하천환경조사 및 평가지표는 서로 다를 뿐만 아니라 과학적인 근거가 명확하지 않는 등 국가차원의 표준화가 이루어지지 못한 상태라 할 수 있다. 1990년대 이후 미국, 독일, 영국, 호주 등 선진국들은 하천환경 복원사업의 추진과정에서 복원사업의 타당성 제고 및 성공적인 사업수행을 위하여 그들 국가의 하천특성에 적합한 하천환경 평가 체계를 구축한 바 있으며, 이들 평가체계는 새로운 과학적 지식과 기술의 축적에 힘입어 지속적으로 발전되고 있다. Fujita의 유형화(Segment 분류)법에 의하면, 하천구간(Segment)은 하상경사, 하상재료, 식생, 생태 등이 통계적으로 동질인 하천 구간으로서, 하도 특성과 하천생태계 공간을 구분하는 단위이다. 자연하천에서 동일한 경사를 갖는 하천구간은 하상재료, 소류력, 저수로 폭, 수심 등이 대체로 동일한 값을 나타내고 있으며, 하도 특성을 지배하는 주요 인자로 각 하천의 평균 연최대유량, 하상재료의 대표입경, 하상경사 등을 설정하고 있다. 본 연구에서는 하천구간을 유형화하는 기준을 하상경사로 적용하여 평가단위를 분류하였으며, 평가체계는 미국의 USEPA를 한국형 하천환경에 맞도록 수정보완 하였다. 특히 미국의 USEPA의 지표 중 하안영역의 식생피복, 하반림 등은 생물분야 식생영역과 상충되어 제외하고 우리나라 특성에 적합한 하천횡단형상, 하천횡단 구조물 등의 평가기준을 재정립하여 내성천에 평가적용 분석하였다. 하천환경의 수리 및 하도 특성 평가기준 개발에 따라 평가체계의 개념적 틀을 토대로 통합적이고 표준화된 한국형 하천평가기준 개발을 위한 방법론을 정립하고, 나아가 하천환경의 지속가능성을 전제로 한 하천복원사업의 장 단기적 성공 여부를 평가할 수 있는 실무지침의 과학적 근거를 제시하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.169-174
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• 2019

본 연구에서는 설문지를 이용한 데이터 수집과 데이터 마이닝에서 클러스터링 기법으로 군집하여 지도학습을 이용하여 유사성을 판단하고, 성격들의 상관 관계의 적합성을 분석하기 위해 특징 추출 알고리즘들과 지도학습을 이용하는 것을 목표로 진행한다. 연구 수행은 설문조사를 진행 후 그 설문조사를 토대로 모인 데이터들을 정제하고, 오픈 소스 기반의 데이터 마이닝 도구인 WEKA의 클러스터링 기법들을 통해 데이터 세트를 분류하고 지도학습을 이용하여 유사성을 판단한다. 그리고 특징 추출 알고리즘들과 지도학습을 이용하여 성격에 대해 적합한 결과가 나오는지에 대한 적합성을 판단한다. 그 결과 유사성 판단에 가장 정확도 높게 도움을 주는 것은 EM 클러스터링으로 3개의 분류하고 Naïve Bayes 지도학습을 시킨 것이 가장 높은 유사성 분류 결과를 도출하였고, 적합성을 판단하는데 도움이 되도록 특징추출과 지도학습을 수행하였을 때, Big-5 각 성격마다 문항에 추가되고 삭제되는 것에 따라 정확도가 변하는 모습을 찾게 되었고, 각 성격 마다 차이에 대한 분석을 완료하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.67-76
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• 2019

본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류 기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.