• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.2 s.95
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• pp.211-217
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• 1999

감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.10 no.4
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• pp.17-27
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• 1996

본 연구는 진동반응측정을 통해 구조물의 손상을 비파괴적으로 예측하는 분야에 속한다. 건물, 교량, 댐, 해양자켓, 원자력 발전소 등의 구조물에서 시기적절하고 정확한 손상의 발견은 치명적인 구조적 결함의 예방을 위해 필수적이다. 구조물의 진동반응을 측정하여 구조물의 손상발견을 예측하려는 연구는 지난 80년대 이후 활발히 수행되어 오고 있으며, 본연구는 구조물 고유진동수의 변화로 부터 구조물 강성도의 변화를 모니터링하는 연구분야에 속한다. 본 연구의 목적은 현존하는 시스템동일화 (system identification)에 의한 손상발견법의 적합성을 검증하는 것이다. 먼저, 실물실험된 삼차원 트러스교량이 선택되었다. 다음으로, 시스템 동일화 개념에 기초한 손상발견법이 요약되었다. 마지막으로, 시스템 동일화 손상발견법을 실물트러스에 적용하여 적합성을 실험하였다.

• The Science & Technology
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• no.5 s.468
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• pp.6-9
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• 2008

외부 행성에서 생명체 전구물질인 유기물 성분이 처음으로 발견됐다. 미항공우주국 연구진은 '네이처'에서 지난해 5월 허블우주망원경의 근적외선 카메라 및 다중목표물 분광계(NICMOS)를 이용해 지구에서 63광년 떨어진 여우자리에 있는 목성 크기 행성 HD 189733b 대기권에서 메탄 화합물을 발견했다고 밝혔다. 탄소와 수소로 이루어진 메탄은 태양계 행성 대부분에서 발견되지만 외부 행성에서 발견되기는 이번이 처음이다. 연구진은 이 행성에서 물도 발견됐지만 중심별과 가까워 온도가 $900^{\circ}C$로 생명체가 살기에는 너무 뜨겁다며 조건이 이보다 좋은 행성이라면 생명물질을 추적해 볼 만하다고 밝혔다. 지구 대기권에서 메탄은 화학반응을 통해 빠른 속도로 분해되지만 작은 행성에서라면 지구에서처럼 분해된 메탄에서 나온 수소가 빠른 속도로 우주로 빠져 나올 것으로 예상된다. 과학자들은 지구 크기의 행성에서 많은 양의 메탄이 발견된다는 것은 생물학적 과정의 결과일 가능성이 있는 것으로 보고 있다. 메탄은 비생물학적 과정에서도 형성될 수 있지만 이런 경우 다량의 입자를 만들지는 않는다. 과학자들은 2013년 발사될 제임스 웹 망원경을통해다른외부행성에서물과메탄을찾아나설계획이다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.2
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• pp.149-159
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• 1999

본 연구에서는 고유진동수를 사용하여 균열의 위치와 크기를 발견하는 비파괴 균열발견모델을 유도하고 Euler-Bernoulli 보를 대상으로 이 모델의 적합성을 검증하였다. 먼저, 균열위치예측모델과 균열크기예측모델로 이루어진 균열발견체계를 제시하였는데, 균열위치예측모델은 모드민감도와 고유진동수 사이의 선형적인 관계로부터 간접적으로 유도되었으며 균열크기예측모델은 균열발생에 의한 변형에너지의 손실을 진동특성치의 변화와 비교하는 동적 파괴역학적 방법으로부터 유도되었다. 다음으로, 기존에 발표된 양단-자유보에 대한 진동모드 실험결과를 사용하여 균열위치와 균열크기를 예측하고 평가하므로 균열발견모델의 적합성과 적용성을 실험적으로 검토하였다. 대부분의 손상시나리오에서 균열위치와 균열크기 예측치는 실제값과 근사하게 일치하였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.9
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• pp.165-176
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• 1999

금년(1999년) 6월 미국 미시간주에 사는 Nayan Hajratwala라는 사람은 2,098,960자리의 소수 $2^{6,972,593}$-1을 발견하였다. 이 소수는 인간이 발견한 소수 중 처음으로 백만자리를 넘는 소수로, 작년에 Clarkson(당시 만 19세)이 발견한 909,526 자리의 소수 $2^{3,021,377}$-1보다 자리수에서 두 배도 더 된다. 현재 백만자리 이하의 모든 메르센 수의 소수성은 검증이 되었다. Spence가 1997년에 발견한 소수$2^{2,976,221}$-1은 36번째의 메르센 소수로 판명되었고, 작년에 Clarkson이 발견한 소수 $2^{3,021,377}$-1은 37번째의 메르센 소수로 판명되었다. 백만자리까지는 모두 37개의 메르센 소수가 있는 것으로 밝혀졌다. 백만자리를 넘는 메르센 수 중에 이번에 발견한 소수보다 작은 소수가 있는지는 아직 모른다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.960-963
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• 2014

최근 매쉬업에 대한 관심도가 매우 높아짐에 따라 수많은 Web API들이 생성되고 있다. 이런 Web API들을 매쉬업 속으로 결합할 때 여러 가지 이슈들이 존재한다. 특히, 수많은 API들이 매쉬업 개발자에 의해 수동으로 조합될 때 이는 더욱 심각해진다. 본 논문에서는 Web API 발견 및 조합을 위한 하나의 새로운 기법을 제안한다. 제안된 발견 기법은 질의를 만족시키지 못하는 API들을 재빨리 필터링 시키는 전략을 수립한다. API 조합 기법은 발견 기법을 확장/발전시켜 Web API 입출력 사이의 시맨틱 유사도를 기반으로 하고, 원하는 목표를 만족하는 출력을 산출할 수 있는 사이클 없는 방향성 그래프(DAG)를 생성한다. 또한, Web API 발견 및 조합을 효율적으로 생성하기 위해 본 논문에서는 Web API 발견 및 조합 시스템을 구현한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.425-431
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• 2023

음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.1
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• pp.26-50
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• 1993

'발견의논리'는 최근의 과ㅎ가철학에서 가장 중요한 문제 중의 하나가 되고 있다.그러나 '발견'과'논리'라는 용어의 애매성 때문에

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.12 no.1
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• pp.89-97
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• 2008

The purpose of this study was to design a system of web-based discovery learning and testify its effectiveness, in order to complement the difficulties of discovery learning considered to be hard to be applied to the school education because of shortage of time and materials, though discovery learning is one of inquiry learning emphasized in the 7th national curriculum of elementary science. As for the process of testifying, it compared the differences between comparative group with normal discovery learning model and experimental group with web-based system of discovery learning model, targeting the subject of extending spring among the 4th grade science. As a result, the experimental group achieved higher academic performance compared to the comparative group applied to the normal discovery learning model.

• Management & Information Systems Review
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• v.32 no.3
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• pp.285-297
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• 2013

In this study, price discovery among the KOSPI200 markets(KOSPI200 spot, KOSPI200 Futures and The ETFs) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and Futures are cointegrated in most cases. Daily data from KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and KOSPI200 futures show that the movements of the three markets are interrelated. Specially, KODEX200 contains the most information, followed by the KOSPI200 spot and futures markets. KODEX200 contribute to the price discovery process. Namely KODEX200 plays a more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot and futures.