• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권8호
• /
• pp.869-877
• /
• 2016

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 이용한 대퇴부 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 두 단계로 구성된다. 첫째, 대퇴부 연골이 대퇴골에 붙어 있다는 형상정보를 이용하기 위해 볼륨 및 객체 정합 기반의 지역적 가중투표와 협대역 영역확장을 통해 대퇴골을 분할한다. 둘째, 대퇴골의 객체 기반 어파인 변환을 대퇴부 연골 정합에 적용한 후, 다중 아틀라스 형상 기반의 지역적 가중투표를 통해 대퇴부 연골을 분할한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수투표 기법, 밝기값 기반 지역적 가중투표 기법과 제안 방법의 분할 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과 제안 방법이 주변 유사 밝기값 영역으로의 누출을 방지하여 분할 정확도가 향상되었음을 보여준다.

• 의정연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.35-71
• /
• 2020

2020년 4월 15일에 치러진 제21대 총선은 한국에서 준연동형 비례대표제가 적용되었던 최초의 선거였다. 선거제도 개혁의 본래 취지는 상대다수제로 치러지는 지역구 선거의 폐단을 줄이고 비례성을 높임으로써 유권자의 선호에 왜곡이 발생하지 않도록 하려는 것이었다. 그러나 연동형 방식을 도입해 제도를 힘들게 바꾸었음에도 지역구 후보 투표에서 유권자들의 선호에는 여전히 왜곡이 발생하고 있었다. 특히 후보 간 선거 경쟁이 심한 지역일수록 군소정당 지지자들은 자신의 선호대로 군소정당 후보에게 투표하기 보다는, 당선 가능성이 더 높은 거대정당의 후보에게 사표방지 심리에 따라 투표하는 경향이 강하게 나타났다. 이러한 군소정당 지지자의 전략적 분할투표 행태는 지역주의 균열이 강하게 작동하는 영호남 지역보다는 그렇지 않은 지역들에서 더 두드러지게 나타났다. 본 연구의 분석 결과는, 준연동형 비례대표제로 제도를 개혁했지만 거대정당에게 보다 유리한 결과로 이어지는 유권자들의 전략적 분할투표 행태가 여전히 지속되고 있음을 보여주며, 선거제도 개혁이 당초 목표로 했던 비례성 개선 효과에 한계가 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.29-38
• /
• 2018

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 반월상 연골의 자동 위치화, 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통한 반월상 연골 분할 및 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통한 반월상 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 뼈와 무릎 관절 연골을 분할한 후 이를 이용하여 반월상 연골의 관심볼륨영역을 자동 위치화한다. 둘째, 반월상 연골의 관심볼륨영역에서 형상 및 밝기값 분포 가중치를 고려한 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통해 반월상 연골을 분할한다. 셋째, 밝기값이 유사한 측부 인대로의 누출을 제거하기 위해 형상 및 거리 가중치를 고려한 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통해 반월상 연골 분함을 개선한다. 제안 방법을 통한 분할 결과와 수동 분할 결과 간 다이스 유사계수는 내측 반월상 연골은 80.13%, 외측 반월상 연골은 80.81%를 보였으며 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 통한 분할 방법과 비교하여 내 측 및 외측 반월상 연 골 각각 7.25%, 1.31% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.183-191
• /
• 2022

우리나라에서 2016년 12월 19일 '기관투자자의 수탁자책임에 관한 원칙'이라는 이름으로 한국형 스튜어드십 코드(stewardship code)를 전격 공표하였다. 이후 국민연금공단에서는 2018년 7월부터 스튜어드십 코드를 실행하기 시작했다. 기업들은 스튜어드십 코드를 도입하면 적극적인 주주권 행사를 할 것이라는 사실을 미리 알고 있었기 때문에 2018년 이후의 주주총회에서 언제나 주주권을 행사할 수 있다고 알고 있었다. 이러한 주주권 행사는 주주총회에서 기업의 의결권 주식 5% 이상^*을 소유한 투자자들이 이사선임(director)과 감사선임(auditor)의 선임 및 보수 증액, 정관 변경(article) 등의 의사결정에 가(yes) 부(no)의 투표권 행사하는 것을 말한다. 연구결과에 따르면 피투자기업의 안건에 대해 국민연금이 반대투표를 하기 전과 후의 재량발생액 평균의 차이가 있음을 알 수 있다. 국민연금의 반대투표 안건들을 몇 가지로 분류하여 보면 정관 개정 등에 대한 반대투표, 이사나 감사 선임 안건과 보수 한도 증액 안건에 대한 반대투표 및 재무제표의 승인 안건에 대한 반대투표 등으로 나뉜다. 이 중에서 정관개정, 합병·분할, 재무제표 승인에 관련된 반대투표는 투표 건수가 통계적 유의성을 가질 정도로 많지 않았다. 반면 지배 구조에 관련된 이사 및 감사의 선임 안건에 대한 반대투표는 이익조정의 대리 변수인 재량발생액에 유의한 영향을 미치며 반대투표 이후에는 그 이전에 비해서 경영진에 의한 이익조정(earnings management)을 감소(-)시키는 효과가 있었다. 그러나 이사 및 감사의 보수 증액 안건 등에 대한 반대투표는 오히려 경영진에 의한 이익조정을 증가(+)시키는 결과를 가져왔다. 첫째, 이사 및 감사의 선임 안건에 대해 반대투표를 통해 경영진의 자의적 이익관리를 축소하는 효과를 기대할 수 있다. 이를 통해서 국민연금의 이익과 소액주주들의 이익이 침해될 가능성이 작아질 수 있다. 둘째, 이사 및 감사의 보수 증액 안건 등에 대한 반대투표는 오히려 경영진에 의한 이익조정을 증가시키는 결과를 보면 임원진 등의 보수 증액에 대해 무조건 반대라는 주주권 행사는 경영진의 자의적 이익관리에 도움이 되지 못함을 알 수 있다. 셋째, 정관개정, 합병·분할, 재무제표 승인에 관련된 반대투표는 투표 건수가 통계적 유의성을 가질 정도로 많지 않았다.

• 디지털콘텐츠
• /
• 11호통권66호
• /
• pp.72-73
• /
• 1998

제4차 JTC1/SC32 회의가 10월 21일 오후 3시 30분 한국데이터베이스진흥센터 회의실에서 개최됐다. 이번 회의는 개념스키마 모델링 설비(CSMF)의 최종위원회안(FCD)의 검토 및 투표, CSMF 프로젝트 분할 서면 투표, 메타데이터 오픈 포럼 안내, 컴퓨터 2천년 문제, 위원의 해임 및 추천 등에 대한 안건을 처리했다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.47-65
• /
• 2023

본 논문에서는 투표의 본질적 속성인 4대 원칙을 기반으로 온라인투표시스템이 어떻게 신뢰를 구현할 수 있는지 기술적 관점에서 조망해 본다. 이는 오프라인투표가 온라인투표보다 더 안전하고 신뢰할 수 있다는 기존의 믿음을 투표 절차와 기술적 원리를 기반으로 정교하게 평가해 보려는 것이다. 많은 연구들이 온라인투표시스템을 위한 아이디어를 제시해왔지만 투표의 요구조건 관점에서 절차적으로 엄밀히 따져보지 않았고 또 현실적 수용의 측면에서 검증이 미진한 경우가 많았다. 이에 본 연구는 온라인투표시스템이 어떻게 투표라는 과정의 엄격한 요구조건을 충족시키고 있는지 현업에서 검증된 기술을 중심으로 분석해본다. 일반적 데이터 보안에 더하여 온라인투표는 데이터 위·변조 및 부정행위 방지와 검증을 위한 기술이 더 필요하다. 뿐만 아니라 외부자는 물론이고 관리자 및 시스템 자체에게도 투표데이터가 노출되면 안 되는 고도의 기밀성이 요구된다. 이를 위해 은닉서명, 비트위임, 키분할 등을 활용하며 블록체인 기반 투표일 경우 익명성을 보장하기 위해 믹스넷과 영지식증명이 필요하다. 본 연구에서는 이론적으로 설명되고 있는 보안기술들을 실제 서비스하고 있는 현업의 시스템을 기반으로 고찰해봄으로써 온라인투표시스템의 현황을 진단한다. 이러한 시도는 온라인투표 보안기술에 대한 이해를 높이고 온라인투표의 적용 확장성을 조망하여 보다 신뢰 기반 투표 메커니즘을 구축하는데 기여할 것이다.

• 대한지리학회지
• /
• 제49권3호
• /
• pp.371-389
• /
• 2014

이 연구는 '자치구가 아닌 구', 즉 일반구의 선거구획정에서 발생한 그리고 발생할 문제를 분석하는 것이다. 행정구역으로서 일반구는 분명 지방자치단체에 해당되지 않지만, 정부수립 이후 최근까지 여러 공직선거의 선거구획정에 있어 중요한 공간단위로 간주되어 왔다. 하지만 2012년 개정된 '공직선거법'은 투표가치에 대한 평등원칙을 보장하겠다는 이유로 자치구 시 군과는 다르게 일반구에서만 그 일부 지역을 분할 편입시키는 것을 가능하게 했고, 실제 몇몇 일반구에 적용되었다. 동법을 기초로 진행된 제19대 총선을 사례로, 이 연구는 첫째 분할 편입된 일반구 선거구는 기초자치단체 선거구와 비교했을 때 개별 도시 스케일에서는 투표등가치성이 일부 보완되었지만 전국 스케일에서는 오히려 상당히 훼손되었고, 둘째 동일한 일반구 중에서도 분할 편입은 차별적으로 적용 진행되었으며, 이러한 동법 개정과 적용의 차별은 지방행정체제 개편을 고려하면 다음 선거에서는 더욱더 심각한 투표등가치성 훼손을 발생시키게 될 것임을 지적한다. 마지막으로 최근 일반구의 선거구획정을 비롯한 현행 선거구획정 제도와 과정들이 우리정치의 개혁 대상으로 인식되면서 다양한 대안들이 제시되고 있지만, 이 연구는 투표평등권 지역대표성 게리맨더링의 방지 등 서로 충돌하는 여러 선거구획정 원칙과 가치 중에서 우선될 것을 선택하는 논의가 먼저 이루어져야 하고, 그것이 일반구 선거구획정에서 발생하는 문제를 푸는 실마리가 될 것이라고 주장한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.27-32
• /
• 2019

인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.71-80
• /
• 2024

이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
• /
• pp.267-270
• /
• 2007

기계학습에서 분류기들의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되었다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하고 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋을 이용하여 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅등의 정확도를 비교하였다. 그 결과 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 새로운 앙상블 방법이 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.