• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.456-464
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• 1997

본 논문에서는 클래스내부와 클래스간의를 확정하게 제어할 수 있는 랜덤 프로세스 모델을 제어하는 프리세스 내부의 파라메다들을 변화시키며, 프로세스간의 통계적인 차이와 랜덤 잡음을 변화시켜 학습을 위한 패턴들을 생성한다. 이 랜덤 프로세스 모델에서 생성된 패턴들을 이용하여 역전파알고리즘으로 학습된 다단 신경망의 성능 성능을 평가한다. 평가 실험결과는 패턴 분류문제에서 일반화된 통계적인 거리가 분류문제의 난이도에 대한 좋은 예측기가 되는 것을 보여 준다. 또한 본 논문에서는 다단신경망의 성능과 베이스패턴분류기의 성능을 비교하기 위하여 베이스분류기의 이론적인 성능분석과 모의실험을 통한 평가를 하였다. 다단신경망의 분류성능이 이론적인 성능과 실헝치와 매우 근사하며 그 두 성능 중간에 위치함을 발견하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.715-717
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 최근 각광받는 기계학습 방법 중 하나로서, kernel function 이라는 사상(mapping)을 이용하여 입력 공간의 벡터를 classification이 용이한 특징 (feature) 공간의 벡터로 변환하는 것을 근간으로 한다. SVM은 이러한 특징 공간에서 두 클래스를 구분 짓는 hyperplane을 일련의 최적화 방법론을 사용하여 찾아내며, 주어진 문제가 convex problem 인 경우 항상 global optimal solution 을 보장하는 등의 장점을 지닌다. 한편 bioinformatics 연구에서 주로 사용되는 데이터는 측정 오류 등 일련의 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류는 기계학습 방법론이 어떤 decision boundary를 찾아내는가에 영향을 끼치게 된다. 특히 SVM의 경우 이러한 오류는 특징 공간 벡터간의 관계를 나타내는 Gram matrix를 변화로 나타나게 된다. 본 연구에서는 입력 공간에 오류가 발생할 때 그것이 SVM 의 decision boundary를 어떻게 변화시키는가를 대표적인 두 가지 kernel function, 즉 linear kernel과 Gaussian kernel에 대해 분석하였다. Wisconsin대학의 유방암(breast cancer) 데이터에 대해 실험한 결과, 데이터의 오류에 따른 SVM 의 classification 성능 변화 양상을 관찰하여 커널의 종류에 따라 SVM이 어떠한 특성을 보이는가를 밝혀낼 수 있었다. 또 흥미롭게도 어떤 조건 하에서는 오류가 크더라도 오히려 SVM 의 성능이 향상되는 것을 발견했는데, 이것은 바꾸어 생각하면 Gram matrix 의 일부를 변경하여 SVM 의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 나타낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.946-949
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• 2019

한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.87-93
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• 2019

본 연구는 최근 창업에 대한 관심이 대학 내에서 확산되고 성공한 학생창업가들이 배출되고 있는 시점에서 대학 내 창업동아리 활동이 실제로 학생창업으로 이어지는지 국내 4년제 대학 169개를 대상으로 실증분석을 실시하였다. 대학의 창업동아리는 학생창업을 활성화하기 위한 방안으로써 정부와 대학은 매년 창업동아리에 필요한 예산과 교육 등 적극적인 지원을 하고 있지만 창업동아리 활동이 학생창업에 어떻게 영향을 미치는지 국내에서는 학술적으로 연구된 바가 극히 드물다. 이러한 이유로 본 연구에서는 대학의 창업동아리가 학생창업 증가에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 구체적으로 선행연구에서 강조한 바와 같이 창업동아리 활동이 학생창업에 미치는 영향을 대학의 창업지원과 교육의 조절효과를 중심으로 실증분석 한다. 분석결과 첫째, 대학의 창업동아리가 실제로 학생창업에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 창업동아리 활동이 활발한 대학일수록 학생창업이 많이 이루어진다는 것을 시사한다. 둘째, 학생 창업지원과 교육의 조절효과를 검증한 결과 대학의 실습형 창업강좌는 창업동아리 활동과 학생창업 간의 관계를 정(+)의 방향으로 조절한다는 증거가 발견되었다. 즉, 창업동아리 활동이 학생창업에 미치는 긍정적인 영향은 실습형 창업강좌의 비중이 높은 학교일수록 긍정적인 관계가 강화된다는 것을 의미한다. 이는 경험적 학습을 통한 동아리 활동과 실습형 교육 간 연계의 필요성을 강조한다. 따라서, 창업 동아리 활동을 통한 학생들의 창업활동을 분석함으로써 대학의 창업 동아리 활동의 효과를 증진시킬 수 있는 현실적인 대안을 제시하고자 한다. 본 연구의 결과는 대학 내 활발한 창업 동아리 활동의 질적 향상과 실제 창업 동아리 활동을 경험한 학생들이 창업으로 이루어질 수 있는 현실적인 창업 교육에 기여할 수 있는 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2010

본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.55-60
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• 2006

문자 영역 추출을 위해서 FFT와 신경망을 이용한 방법을 본 논문에서 제안하고자 한다. 일반적으로 문자 영역은 고주파 영역에서 발견되므로 FFT를 이용하여 이 특징을 추출할 수 있다. 문자(고 주파) 영역과 비 문자(저 주파) 영역을 신경망에 학습을 시킨다. 신경망에 고주파 영역을 입력으로써 후보 영역을 추출한다. 그리고 최종 문자 영역은 후보 영역 검증을 통하여 추출된다. 실험 결과 후보 영역 추출은 학습된 경우 100% 추출율을 보여주고 있으며, 검증을 통한 후보 영역 추출율은 95%임을 알 수 있었다. 제안된 알고리즘의 장점은 알고리즘의 단순성과 실시간 처리에 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.933-935
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• 2013

국내 시스템 구축(System Integration) 및 유지보수(System Maintenance) 사업은 긴 사업 기간과 함께 하나의 사업을 다양한 업체와 함께 협력하여 개발을 하며 운영되고 있다. 이 중 대형 IT서비스업체는 컨설팅 및 제안을 통해 고객의 업무와 요구사항을 파악하며, 프로젝트를 이끌기 위해 방법론을 적용하여 사업 체계 관리 및 운영을 주로 담당한다. 그런데 이와 같은 관리 위주의 사업을 진행함으로써 임직원들의 개발 역량 부족 문제가 발견되고, 이것은 시스템에 대한 이해도 부족으로 다양한 업체와 협력하는데 있어 커뮤니케이션 문제로 직결되어 시스템의 품질 및 결함에 영향을 주기 때문에 이에 대한 대책 및 예방활동이 필요하다. 또한, 작은 국내 시장에서는 이미 경쟁이 심화 되어 포화 되었으며, 대부분의 IT서비스기업은 SI사업에서 솔루션사업으로 변모하기 위해 노력 중이고 국내 시장에서 해외 시장으로 눈을 돌리고 있으므로 직원들에 대한 기술 역량이 시급한 실정이다. 이와 같은 상황에 기업은 준비가 미흡할 뿐만 아니라 해당 활동을 수행하기 위한 필요한 지식 및 방법을 익히는데 어려움이 있는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 상황을 극복하기 위해 대형 IT서비스업체에서 진행된 개발역량강화 학습조직 적용 사례에 대해 소개를 하고, 이에 대한 효과 검증을 해보고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.481-486
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• 2021

기계학습 알고리즘은 기준 함수를 채택하여 데이터를 처리하고 학습 모델을 유도한다. 군집분석에서 사용하는 기준 함수는 어떤 형태로든지 선호성을 내포하게 되고 이를 통해 유사한 데이터끼리 묶어 준 후 이를 구성하는 변수와 값들을 특정하여 군집을 정의하게 된다. 군집분석에서 사용하는 카테고리 유용도와 분할 유용도 점수가 군집분석 결과물에 어떤 영향을 주는지를 파악하고 이들이 결과에 어떤 편향성으로 이어지는지를 분석한다. 본 연구는 군집분석에 사용되는 기준 함수의 특성에 따라 결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 여러 데이터 세트를 이용해 실험하고 결과를 평가한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.287-314
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• 2022

본 연구에서는 이용자의 학습과 연구를 지원하기 위한 대학도서관의 콘텐츠 큐레이션 전략을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위한 방법으로 먼저 문헌연구를 통해 콘텐츠 큐레이션의 개념에 대해 살펴보았다. 이후 대학도서관과 국가도서관, 콘텐츠 기업 등의 콘텐츠 큐레이션 서비스 현황과 사례를 분석하여 시사점을 발견하였다. 연구의 결과, 대학도서관의 성공적인 콘텐츠 큐레이션을 위한 전략으로 양질의 콘텐츠 제공, 선제적 정보서비스 역할 수행, 콘텐츠의 최신성 확보, 이용자 참여를 통한 상호작용성 확보, 개인화 알고리즘 개발의 다섯 가지로 제안하였다.

• 벤처창업연구
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• 제9권6호
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• pp.199-212
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• 2014

최근 글로벌 기업들의 성공 혁신사례들에 대한 관심이 혁신의 원천인 DNA관점에서 접근이 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 글로벌 대기업의 사례가 중소기업의 경영자 측면에서 적용되는가를 규명하고자 한다. 특히 중소기업의 혁신전략 관점에서 혁신DNA에 어떻게 작용하는가를 실증적으로 밝히는데 목적을 두었다. 실증연구는 대구경북 110개 기업으로부터 수집된 전반에 더 강하게 작용하는 것을 확인하였다. 실행DNA 또한 시장차별화 전략에 긍정적인 영향을 미치지만, 발견DNA와 동시에 고려할 때 제품차별화에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하위 구성요소 측면에서는 발견DNA의 질문하기와 연자료를 통해서 실시하였다. 본 연구의 결과 혁신DNA는 혁신전략에 영향을 미치며, 특히 발견DNA가 실행DNA보다 혁신전략결하기가 혁신전략 전반에, 실행DNA의 분석하기는 시장차별화 전략에 긍정적인 영향을 미치나, 세부 업무 추진하기는 제품차별화에 부정적으로 작용하였다. 본 연구의 결과는 글로벌 성공기업 사례에서와 같이 중소기업 경영자의 혁신DNA의 논리가 전반적으로 적용될 수 있음을 확인하였으며, 중소기업의 혁신전략에 있어서 발견DNA의 중요성과 더불어 이를 제고하기 위한 학습노력이 중요하다는 것을 시사한다.