• 한국작물학회지
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• 제23권2호
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• pp.34-39
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• 1978

수도의 7개품종과 이들 품종을 교배친으로 하여 9개형질에 대한 7$\times$7, 5$\times$5이면교잡의 경우에 $F_1$ 세대와 $F_2$세대에 따라서 각형질에 관여하는 유전자의 분포상태를 본바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 출수일수, 수장, 수수, 지엽장, 천립중의 5개형질은 7$\times$7, 5$\times$5 이면교잡의 $F_1$세대에서 불완전우성을 나타내었다. 2. 간장, 지엽폭, 추출도는 $F_1$세대에서 초우성을 나타내었고 수중에 있어서는 $F_2$ 세대에서 초우성을 나타내었다. 3. 간장은 $F_1$ 세대에서는 초우성이었으나 $F_2$ 세대에서는 불완전우성으로 나타내었고 대체로 불완전우성을 나타낸 형질에 있어서도 교배조합에 따라서 교배친에 따라서 초우성을 나타낸 조합이 많으며, 특히 수중의 $F_2$ 세대에서 초우성을 나타낼 본실험의 결과는 수도의 다수품종 육성을 위하여는 교배조합의 결정이 매우 중요하고, 다수품종의 육성의 가능성을 말해주고 있는 것이 다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.190-202
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• 2015

스마트폰내 GPS 및 다양한 센서 데이터를 이용하여 스마트폰 사용자의 이동 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 사용자 목적지와 경로를 예측하여 사용자의 의도에 맞는 서비스를 제공하는 위치기반 지능형 개인화 서비스(Intelligent personal assistant) 연구가 활발히 진행 되고 있다. 위치기반 개인화 서비스의 지능성은 불완전한 센서 데이터로부터 사용자 이동 정보를 처리하여, 실시간으로 사용자의 경로를 예측하는 정확성과 효율성에 좌우된다. 본 논문은 불완전한 정보로부터 사용자의 경로와 목적지를 추론하는 동적 베이지안 네트워크 기반의 강인한 파티클 필터(Robust particle filter)를 제안한다. 제안한 강인한 파티클 필터 방법은 부정확하고, 불완전한 센서 정보를 보완할 수 있는 파티클 생성, 실시간에 계산 복잡도를 감소시키는 효율적인 스위칭 함수와 가중치 함수, 파티클의 정확도를 향상시키는 재표본화로 구성되며, 사용자의 목적지와 경로의 예측 정확성과 효율성의 성능을 향상시켰다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권2A호
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• pp.99-108
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• 2002

본 논문에서는 불완전한 채널 정보가 시공간 블록 부호의 M-QAM 심볼에러율의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 시공간 블록 부호를 복호하기 위해서는 채널 정보가 반드시 필요하므로 불완전한 채널 정보는 시공간 블록 부호의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 채널 불일치 오차를 발생시키는 주된 원인을 채널 추정의 부정확성으로 인한 오차와 채널의 변화로 인한 오차로 모델링하고 이를 통해 채널 불일치 오차를 분석한다. 그리고 M-QAM 심볼에러율을 채널 불일치 오차 항이 들어간 채널당 평균 신호대 간섭비의 함수로 유도한다. 실험 결과 신호대 잡음비 20dB에서 허용할 수 있는 채널 추정 오차는 $10^{-3}$이고 채널 변화 정도는 f$_{d}$ T$_{B}$=0.001이다.다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3B호
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• pp.183-198
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• 2006

매체공유기반 통신 시스템은 매체접근제어 과정에서 단말기의 채별 점유 제약 조건에 따라 크게 완전매체공유 시스템과 불완전매체 공유 시스템으로 구분할 수 있다 본 논문은 불완전매체공유 시스템의 매체접근제어기법의 개발을 위해 채널할당기법을 다루었다. 최적 채널할당기법은 채널할당 문제를 다중항목흐름(multi-commodity flow) 최대화 문제로 간주하고 선형 프로그래밍 문제를 유도하여 전역 최적해를 구한다. 또한 연산 복잡도를 낮추기 위한 대안으로 준최적 채널할당기법을 제안한다. 이 방식은 2단 iSLIP 채널할당기법과 순차적(sequential) 채널할당기법으로 구분하여 제안한다. 모의실험 결과 순차적 채널할당기법이 2단 iSLIP 채널할당기법 비해 상대적으로 낮은 연산 복잡도와 우월한 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.133-138
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• 2006

부부분불완전 데이터(Partially Missing Data) 또는 데이터의 속성 값이 표현되는 정도의 깊이가 서로 다른 데이터를 학습하는데 있어서 속성값계층구조(Attribute Value Taxonomy, AVT)를 기반으로 학습하면 기존의 학습 알고리즘을 통해 얻은 결과보다 정확하고 간결한 분류기를 얻을 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 하지만 이러한 속성값계층구조는 처음부터 전문가 또는 데이터 도메인에 대한 지식을 가지고 있는 사람에 의해 만들어져 제공되어야 한다. 이러한 수작업을 통한 속성값계층구조를 생성하기 위해서는 많은 시간이 걸리며 생성과정에서 오류가 발생할 수 있다. 또한 데이터 도메인에 따라서 속성값계층구조를 제공할 전문가가 부재한 경우가 있다. 이러한 배경 아래 본 논문은 유전자 알고리즘을 통해 자동으로 근 최적의 속성값계층구조를 생성하는 알고리즘(GA-AVT-Learner)을 제안한다. 본 논문의 실험은 다양한 실제 데이터를 가지고 GA-AVT-Learner로 생성한 속성값계층구조를 다른 속성값계층구조와 비교하였다. 따라서 GA-AVT-Learner에 의해 생성된 속성값계층구조가 정확하고 간결한 분류기를 제공함을 보이고, 불완전데이터 처리에 있어서도 높은 효율을 보임을 실험적으로 증명하였다.

• 논리연구
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• 제14권3호
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• pp.101-137
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• 2011

마틴뢰프는 그의 직관주의적 유형론에서의 판단형식들에 관한 분석에 의거하여, 통상적인 논리법칙들과 수학의 흥미로운 판단들은 분석판단이 아닌 종합판단에 해당하며, 분석판단의 논리는 결정가능하고 완전하지만 종합판단의 논리는 결정가능하지 않으며 불완전하다고 주장한다. 이 글의 목적은 마틴뢰프의 논지를 보다 분명히 하여 검토하려는 것이다. 1절에서 필자가 이해한 단형 유형론의 기본 사항들을 검토한 후, 2절에서는 마틴뢰프의 분석/종합 구분을 보다 분명히 드러내고, 마틴뢰프의 구분에 대한 가능한 비판 및 '통상적인 논리법칙들과 수학의 흥미로운 판단들은 종합판단에 해당한다'는 논제를 검토한다. 3절에서는 '분석판단의 논리는 결정가능하고 완전하지만 종합판단의 논리는 결정가능하지 않으며 불완전하다'는 논제를 보다 분명히 드러내어 검토한다.

• 한국임상수의학회지
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• 제28권5호
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• pp.526-529
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• 2011

새김질동물류의 상완머리동맥은 대동맥활에서 분지하는 유일한 동맥으로 왼빗장밑동맥, 양목동맥 또는 왼 오른온목동맥, 오른빗장밑동맥을 분지한다. 이런 분지 양상은 발생초기에 왼온목동맥과 왼빗장밑동맥이 심장 내림현상에 따라 차례로 앞쪽으로 이동하여 일명 무명동맥과 합류함으로써 생긴다. 본 증례의 약 31개월령 한국고라니 암컷에서는 상완머리동맥과 왼빗장밑동맥이 합쳐져 외형상 하나의 혈관을 이루고 있었으나 두 동맥의 중간막 안쪽층이 남아 있었으며, 이에 따라 불완전한 상완머리동맥으로 남아 있었음을 볼 수 있었다. 이러한 기형은 왼빗장밑동맥이 정상적으로 이동 하였으나 합쳐지는 과정이 불완전하게 된 경우라고 볼 수 있으며, 한국고라니에서 처음 보고하는 바이다.

• 사회경제평론
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• 제31권1호
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• pp.63-105
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• 2018

케인스는 그의 "일반이론"을 통해, 자본주의경제는 불완전고용이 일반적이고, 불완전 고용은 자동적으로 회복될 수 없으며, 주기적인 경기순환을 겪는다는 혁명적 주장을 제시했다. 그러나 케인스의 혁명적 주장에 대해, 힉스는 불완전 고용은 불경기에 나타나는 특수한 경우이며, 모딜리아니는 임금경직성이라는 특수한 가정 하에서만 타당하다고 반박했다. 또한 피구와 파틴킨은 임금과 가격이 신축적인 경제에서 실업은 자동적으로 치유된다고 반박했다. 힉스 등의 이러한 도전은 케인스 "일반이론"에서 나타나는 혁명성을 쇠퇴하게 만들었다. 그러나 이들의 주장은 케인스 주장을 올바로 해석한 것도, 또 그것을 효과적으로 반박한 것도 아니다. 이들은 케인스를 협소하게 고전파의 틀 속에서 해석했고, 또 고전파의 주장을 다시 불러내 케인스를 반박했다. 케인스 "일반이론"의 혁명성은 이들의 반박에 의해 그 타당성을 손상받지는 않으며, 오히려 오늘날의 경제현실을 분석하는데 있어서 더욱 더 큰 유용성을 갖는다고 할 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.149-159
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• 2019

식스시그마는 시장과 고객의 패러다임과 트렌드의 변화에 맞추어 모든 사업의 프로세스와 전략을 개선하는 경영 혁신운동이다. 식스시그마 프로젝트 선정에 관한 기존의 연구는 있으나 불완전한 정보환경 하에서 프로젝트 선정을 위한 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 불완전한 정보 하에서 올바른 프로젝트 선정을 위해 통합 MCDM 기법을 적용 방법을 제안하는 것이다. 식스시그마 프로젝트 선정을 위해 4단계인 1) 평가기준 간 가중치 결정 2) 팀 멤버 간 전문역량의 상대적 중요도 결정 3) 프로젝트 선호도 척도 산정 4) 최종 프로젝트 우선순위 결정 등을 위해 그룹 Fuzzy AHP, 불완전한 정보환경 하에서의 비퍼지화 TrFN 변환, GRA의 통합기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 식스시그마 프로젝트 선정단계의 적용방안에 대한 이해를 돕기 위해 수치예가 제시되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-6
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• 2019

제안 모델은 소실 데이터를 포함하는 불완전한 데이터에서 정보의 손실을 최소화할 수 있도록 개발되었다. 이를 위한 과정은 우선 데이터 확장기법을 이용하여 손실 정보를 보상하도록 학습 데이터를 변환한다. 이 변환 과정에서 데이터의 속성값은 원-핫 인코딩으로 이진 또는 확률값으로 채워진다. 다음 이 변환 데이터는 딥러닝 모델에 입력되는데, 이때 각 속성의 카디너리티에 따라 엔트리 수가 일정하지 않게 된다. 그리고 각 속성의 엔트리 값들을 각각의 입력 노드에 할당하고 학습을 진행한다. 이점이 기존 학습 모델과의 차이점으로, 임의의 속성값이 입력층에서 여러 개의 노드로 분산되는 특이한 구조를 가진다. 제안 모델의 학습 성능을 평가하기 위해, 소실 데이터를 대상으로 다양한 실험을 수행하여 성능 면에서 우수함을 보인다. 제안 모델은 유비쿼터스 환경에서 손실을 최소화하기 위한 알고리즘으로 유용하게 사용될 것으로 본다.