• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.92-93
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• 2015

최근 이슈화되고 있는 국가직무능력표준(NCS)에서 "방송통신직종"의 직무분석과 "국가기술자격검정"의 자격시험제도에 관한 실행방안을 알아본다. 국가직무능력표준은 학벌 중심의 사회에서 능력 중심의 사회로 전환하기 위한 정부의 정책방향에 따라 표준을 구성하였고, 표준에 기반 하여 학교교육 직업훈련 및 자격제도 개편을 하고자 시행되고 있다. 방송통신직종은 대분류가 정보통신이고, 중분류가 방송기술, 소분류가 방송제작기술, 방송플랫폼기술, 방송서비스로 분류되고 있다. 방송통신 직종의 각 세 분류 내에 능력단위를 보고 "국가기술자격검정"의 연관성을 검토하였다. 결과적으로 국가직무능력표준의 직무 능력단위의 수준을 검토함으로서 국가기술자격검정의 자격등급별로 타당성을 비교하였으나 능력단위 수준 및 능력단위의 내용이 가지고 있는 다양한 직업군을 자격검정으로 맞추지 못 할 것으로 판단이 되고, 자격제도의 올바른 시행을 위해서는 세부 항목을 검토하여 세분화하거나 자격검정을 새롭게 분류하여 제도화를 하거나 정비가 필요할 것으로 판단이 된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.3
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• pp.109-116
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• 2014

This study proposed new instance selection using neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM) based on Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model to improve the classification performance. The proposed instance selection adopted weighted average defuzzification of the T-S fuzzy model and an interval selection, same as the confidence interval in a normal distribution used in statistics. In order to evaluate the classification performance of the proposed instance selection, the results were compared with depending on whether to use instance selection from the case study. The classification performances of depending on whether to use instance selection show 77.33% and 78.19%, respectively. Also, to show the difference between the classification performance of depending on whether to use instance selection, a statistics methodology, McNemar test, was used. The test results showed that the instance selection was superior to no instance selection as the significance level was lower than 0.05.

• Korean Journal of Poultry Science
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• v.39 no.3
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• pp.233-239
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• 2012

Public forecasts for broiler's prices such as Korea Rural Economic Institute (KREI) outlook information are important for producers and agribusiness decision makers in enhancing economic decision making. However, the KREI forecasts have not been fully evaluated so far. In this study agricultural outlook price forecasts for broiler are evaluated under accuracy-based measures and classification-based measures which test the ability to categorize price movements directionally or within a forecasted range. Agricultural outlook price forecasts for broiler are efficient but biased. In the aspect of the monthly direction of price change 59% of its forecasts over the sample period are correct, and actual prices fall within the forecasted range 32% of the time. Results suggest that it is necessary and meaningful for the agricultural outlook center to evaluate the current forecasting method and try to find an alternative method for improving the forecasting technique.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.393-393
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• 2023

최근 기후변화에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 미래 기후변화 예측 전망에 대한 다양한 연구들이 수행되었으며, 특히 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 기후변화 6차 보고서에 채택된 SSP(Shared Socio-economic Pathway) 시나리오를 이용한 연구가 활발한 상황이다. 이들 연구에서는 미래 기후변화의 양상 비교를 위한 기간 구분은 통상적으로 F1(2011-2040), F2(2041-2070), F3(2071-2100)으로 구성된다. 하지만 이는 단순하게 동일한 기간으로 나누어 설정한 것으로, 통계적 근거가 부족할 뿐만 아니라 변화 추이를 확인하기 위한 수단으로 사용하기에 부족할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이 연구에서는 기후변화 패턴에 대한 기존 연구의 한계, 특히 미래 기후변화를 비교하기 위해 사용되는 기간 분류와 관련하여 한계점을 보완하고자 한다. SSP 시나리오 모델 중 UKESM1 모델을 활용하여 ASOS(Automated Synoptic Observation System) 기상관측소 기준 59개 지점에서 추출한 강수량 데이터를 분석하였다. 이후, 기후변화 비교를 위한 최적의 분류를 결정하기 위해 장마철인 6월부터 9월까지의 강수 데이터에 대해 통계분석 및 Pettitt 검정을 수행해 최적 기간을 산정하였다. 이를 통해 기존의 F1, F2, F3 분류 방식과 통계분석을 통해 도출한 최적 시기의 유출 특성 분석결과의 변화양상을 비교하였으며, 각 방법에 대한 비교를 통해 기후변화 추이에 대한 이해를 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 결과적으로 이 연구는 기후변화 시나리오를 활용하는 연구 수행 시 기간 구분에 대한 발전된 접근 방식을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.44-47
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• 2008

본 논문은 KOMPSAT-2호 및 3호의 화상활용 일환으로 고해상도 위성화상을 이용한 정량화 기반의 산불피해등급 분류도에 관한 시범연구이다. 무엇보다 중적외선 밴드가 없는 IKONOS화상에서 NBR산법개발과 NBR에 기초한 산불피해림의 등급분류도를 작성하였다. 본연구의 결과물인 삼척산불지역의 피해등급분류도는 -1과 1사이의 NBR 지수값을 갖는 8bit 회색조 영상을 심 중 경 구분의 산불피해등급별에 따라 각각 적 황 청색으로 나타낸 유색밀도편분 화상이다. 현지 실측의 CBI에 의한 검정에서 정밀 정확으로 평가될 경유, 고해상도 화상을 이용한 NBR기반의 산불피해등급 분류도는 산불 후 피해복구 선택, 즉 자연복원과 인공식재복원에 결정정보가 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.192-194
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• 1999

정보검색에서 궁극적으로 지향하는 바는 질의에 대한 정확률과 재현률을 동시에 높이는 것이다. 본 논문에서는 [중심어, 종속어]로 이루어지는 키팩트를 그 유형에 따라 9가지 형태로 분류하였으며, 이 유형들의 주요도를 반영하여 키팩트의 가중치를 계산하는 방법을 개발하였다. 키팩트 유형들에 주요도 값들을 할당한 방법을 검정하기 위한 실험은 질의문들을 이용하여 평균 정확률와 평균 재현률을 계산함으로써 수행되었다. 9개의 키팩트 타입에 6가지의 주요도 값을 할당하는 방법을 실험하였고 그 결과를 분석하였다. 본 논문의 결과는 기존의 키워드 기반 정보검색에서 문제시되고 있는 정확률을 키팩트 기반 정보 검색에서 향상할 수 있는 가능성을 시사하고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1982_1983
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• 2009

본 연구에서는 기존의 특정 음성 변수에 대한 모수적 통계 접근 방법을 탈피하고 새로운 음성을 이용한 사상체질 분류 알고리즘을 개발하고자 먼저 5개의 모음과 2개의 문장으로 이루어진 총 120명의 여성 음성 데이터 수집하였다. 이후 다양한 음성 신호 분석 방법과 툴을 이용하여 총 134개의 음성 변수를 추출하였다. 각 변수에서는 체질별 최대값들의 최소값, 최소값들의 최대값을 이용해 4개의 조건 변수를 새로 생성하고 이를 관리하기 위한 메모리와 체질 점수 개념을 도입하여 비모수적인 통계 방법을 기반으로 한 분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 성능 테스트를 위해 10-fold cross 검정테스트를 실시하였으며 본 알고리즘은 최종적으로 이진 분류에서 진단률 41.5%와 정확률 79.5%를 가지는 것으로 확인되었다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.33 no.3
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• pp.201-217
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• 2006

In this paper, we collected the physical traces from high speed Internet backbone traffic and analyze the various characteristics of the underlying packet traces. Particularly, our work is focused on analyzing the characteristics of an anomalous traffic. It is found that in our data, the anomalous traffic is caused by UDP session traffic and we determined that it was one of the Denial of Service attacks. In this work, we adopted the unsupervised machine learning algorithm to classify the network flows. We apply the k-means clustering algorithm to train the learner. Via the Cramer-Yon-Misses test, we confirmed that the proposed classification method which is able to detect anomalous traffic within 1 second can accurately predict the class of a flow and can be effectively used in determining the anomalous flows.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.519-522
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• 2020

1989년에 WWW(World Wide Web)이 도입 되면서 세계적으로 인터넷의 보급이 시작되었다. 정보화 시대라고 알려진 3차 산업혁명 이후로 대량의 정보들이 소셜 미디어를 통하여 생산되었다. 소셜미디어는 2007년에 인터넷 사용자들 중 56%의 이용률을 보였지만 2008년 2분기에는 75%의 이용률로 증가함에 따라 대부분의 사용자들이 많이 사용하며 의존하게 되었다. 또한 소셜 미디어를 통해 발생 되는 데이터들을 이용하여 기업들은 이윤 창출을 할 수 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어는 악의적인 목적을 통해 주가 조작, 정치적 선동 등을 할 수 있는 가짜 뉴스와 허위 정보들을 생성할 수 있으며 이에 따라 대책이 시급하다. 또한 가짜 뉴스는 사람이 글을 작성할 수도 있지만 최근 인공지능 기술의 발달에 따라 프로그램을 통해 자동적으로 생성 될 수도 있다. 본 논문에서는 이와 같은 실제 뉴스와 인공지능을 기반으로 한 뉴스를 분석한다. Kaggle에서 실제 뉴스 데이터를 수집하여 헤드라인을 OpenAI의 GPT-2 언어 모델을 통해 뉴럴 가짜 뉴스를 생성 하였다. 파이썬의 NLTK 모듈을 이용하여 전처리를 진행하였고 t-검정과 박스 플롯을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석된 주요 속성들을 의사결정트리를 통해 모델 검증을 하였고 k-fold 교차검증을 통해 분류 모델을 평가하였다. 결과로 전체 분류 정확도 평균 89%의 성능을 보여주었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.2
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• pp.22-30
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• 2011

In the IT convergence environment changed with not only the quality but also the material abundance, it is the most crucial factor for the strategy of personalized recommendation services to investigate the context information. In this paper, we proposed the recommendation using the service ontology based context awareness modeling. The proposed method establishes a data acquisition model based on the OSGi framework and develops a context information model based on ontology in order to perform the device environment between different kinds of systems. In addition, the context information will be extracted and classified for implementing the recommendation system used for the context information model. This study develops the ontology based context awareness model using the context information and applies it to the recommendation of the collaborative filtering. The context awareness model reflects the information that selects services according to the context using the Naive Bayes classifier and provides it to users. To evaluate the performance of the proposed method, we conducted sample T-tests so as to verify usefulness. This evaluation found that the difference of satisfaction by service was statistically meaningful, and showed high satisfaction.