• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.286-288
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• 2002

포스트지놈 시대에 있어서 가장 주된 연구는 단백질의 구조적 유사성이나 분류학적인 연관성을 밝히는 것이다. SCOP 단백질 구조 분류는 이러한 목적을 위하여 3차원 구조가 알려진 단백질에 대한 구조적, 분류학적 관계에 대해 상세한 정보를 제공한다. 그러나 SCOP의 데이터는 단순 텍스트 기반의 자료만 제공되고 있어서, 이를 이용한 다른 분석 도구를 개발하거나 유용한 정보 추출을 할 경우 그 작업이 매우 힘들며 오류 발생의 확률이 높다. 본 논문에서는 단백질 구조 관련 연구자들이 SCOP 데이터를 보다 효과적으로 이용할 수 있도록 구조화된 문서의 표준인 XML을 이용하여 개발된 SCOPML에 대하여 기술한다. 그리고 SCOPML을 이용하여 SCOP 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하는 SCOPBrowser의 개발에 대해 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.604-606
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• 2004

본 논문에서는 빠른 서포트 벡터 분류를 위해 신경망을 사용하는 방법을 제안한다. 주어 진 학습 데이터를 통해 낮은 학습 오류를 가지는 다단계 신경망을 얻으면 출력층을 제외한 은닉층은 주어진 문제를 선형분리 가능하게 하는 특징 추출기로 간주할 수 있다. 많은 계산시간을 요하는 키널 맵 대신 이를 사용해서 빠른 서포트 벡터 분류를 가능하게 하였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제20권3호
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• pp.457-477
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• 2016

본 연구는 분수의 곱셈과 나눗셈 계산 과정에서 학생들이 보이는 오류 유형을 분석하고 진단하여, 오류를 효과적으로 교정하기 위한 오류 유형별 지도방안을 구안하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 초등학교 6학년 2개의 학급을 대상으로 분수의 곱셈과 나눗셈에서 보이는 주요 오류 유형을 6가지로 분류하고 연구 대상의 오류 유형을 진단하였으며, 각 오류 유형에 맞는 교정 지도방안을 구안하여 적용하였다. 오류가 교정되었는지를 판단하기 위하여 사후평가를 2회 실시한 결과 연구 대상의 오류가 교정된 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.71-89
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• 2003

경영 분류 문제에 대한 많은 연구들은 여러가지 기법들간의 성과 비교에 대한 것이었지만, 각각의 연구들마다 가장 좋은 기법이 어떤 것인가에 대해서는 상이한 결론을 내고 있다. 다수의 분류 기법 중에서 가장 좋은 것을 사용하는 방법에 대한 대안으로,분류 기법을 통합하여 성과를 향상시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 개별 분류 기법의 결과를 선형 결합하여 예측력을 높이는 방법을 제시하였다. 최 적 선형 결합 가중치를 계산하기 위해 혼합 정수 계 획 법을 사용하였다. 목적 함수로 사용한 오분류 비용의 최소화에서 오분류 비용은 부도 기업을 모형에서 정상으로 예측한 오류와 정상기업을 모형에서 부도 기업으로 예측한 오류의 합으로 정의하였다. 문제 풀이 과정을 단순화하기 위하여 본 논문에서는 절사점 (cutoff value)을 고정하였고, 경계 함수 (threshold function)를 배제하였다. 정수계획법의 계산을 위해 branch 8, bound 방법을 사용하였다. 선형 결합에 의한 모형의 예측력이 개별 기법에 의해 구축된 모형의 예측력을 상회하였고, 그 차이가 통계적으로도 유의하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.101-105
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• 2005

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기본의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.283-286
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• 2006

안전한 네트워크를 운영하기 위해, 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율은 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이다. 최근 얼굴 인식, 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 입력 값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, SVM만으로는 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝의 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.6%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.239-242
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• 2016

데이터베이스 기반 자동 주소번역은 입력 오류에 취약하며 범용 기계번역을 이용한 주소번역은 입력 및 번역 주소에 대한 품질 평가가 어렵다. 본 논문에서는 예측할 수 없는 입력 오류에도 대응할 수 있는 자동 주소번역 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 n-gram 기반 검색, 미검색/오검색 분류, 번역, 신뢰도 자동평가로 구성된다. 신뢰할 수 있는 입력으로 자동 분류한 영문 국내주소를 국문으로 번역한 결과 95%이상의 정확도를 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.147-147
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• 2022

본 연구의 목적은 소형 어선에서 항해사로 인해 발생하는 인적오류에 의해서 야기될 수 있는 선박 충돌사고를 예방하여 항행안전을 도모함에 있다. 이를 위해 2005년부터 2020년까지 총 16년의 해양사고재결서를 수집하여 주제어, 사고 관련 법규, 사고위치, 사고일시 등 사고 관련 내용을 분류하였다. 분류한 내용을 기반으로 원인판단 주제어와 사고 요인들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 경계소흘은 충돌 원인의 대부분을 차지하였고, 경계소홀의 원인은 무리한 조업으로 인한 피로 누적과 졸음이 상당수를 차지하였다. 이는 소형 어선의 선박 충돌사고를 예방하기 위해서는 경계소흘에 대한 대응방안이 필요하다는 것이고, 기술 개발에 따른 자동화 등의 방법을 통해 소형 선박 충돌사고 예방 연구가 적용되어야 한다. 추후에는 소형 어선의 작업 특성을 분석하겠으며, 실제 충돌사고 예방에 기여할 수 있는 연구를 수행할 예정이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.291-298
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• 2005

지속성 외래 복막투석은 말기 신부전 환자들에게 널리 시행하는 신 대체 요법으로, 복막투석 환자에게서 주된 합병증으로 일어나는 단백질-열량 영양실조를 치료하기 위하여 아미노산을 복강 내로 주입하는 치료방법이다. 이현석 등(2004)의 연구에서는 아미노산 복막 투석액(IPAA)이 영양실조 환자들에게 실제로 영양상태에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지속성 외래 복막투석 환자 43명을 12개월 동안 3개월 주기로 관측하여 얻어낸 반복측정자료를 바탕으로 IPAA의 효과 여부에 따라 반응군과 비반응군을 분류하였다. 본 논문에서는 이러한 두 그룹을 효과적으로 분류할 수 있는 분류기준변수들을 찾아내고 이 분류기준변수의 값을 바탕으로 새로운 환자에게 IPAA의 투여 여부를 진단할 수 있는 여러 분류방법들을 고찰하여 비교 연구하였다. 모수적인 방법으로 선형판별분석, 이차판별분석 및 로지스틱 판별분석을 소개하고 비모수적인 방법으로 support vector machine(SVM)을 소개하여 분류분석의 결과를 비교하여 두 그룹을 최소한의 오류로 분류하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.251-256
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• 2021

개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.