• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.387-390
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• 2009

패턴 분류 문제는 기계 학습 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 하지만 불완전 데이터는 실생활에서 매우 빈번히 발생 할 뿐만 아니라 분류 모델의 학습도가 낮다는 문제점을 지니고 있다. 불완전한 데이터를 다루는 것에 대한 많은 방법들이 제안되어 왔지만 대부분의 방법들이 훈련 단계에 집중하고 있다. 본 논문에서는 삼각 형태의 퍼지 함수를 이용하여 불완전 데이터의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 기법에서는 불완전한 특징 벡터에서의 불완전 데이터를 추론하고 학습하였으며, 추론된 데이터의 가중치를 삼각 퍼지 함수 분류기에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 상대적으로 높은 인식률을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.550-556
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• 2000

러프집합에서는 식별불능관계와 근사공간 개념을 이용해서 불완전 정보로부터 최적화된 결정규칙을 유도하게 된다. 그러나, 처리 하고자 하는 정보에 정량적이거나 중복 또는 누락된 데이터가 포함된 경우에는 오류가 발생될 수 있으므로, 이러한 데이터들을 제거하거나 최소화시키는 방법이 필요하다. 정보처리 분야에서 불확실성이나 정보의 양을 측정하는데 사용되고 있는 엔트로피는 러프 관계 데이터베이스의 불완전 정보를 제거하는데 사용되었다. 그러나, 정보시스템에 포함될 수 있는 불완전 정보를 모두 다루지는 못하였다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 불완전 정보를 제거하기 위한 정보 이론적 척도로서 러프집합을 이용한 객체관계 엔트로피와 속성관계 엔트로피를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.44-47
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• 2008

분류는 기계학습에서 매우 중요한 연구주제이다. 그 중에서도 수치형 데이터의 분류를 위한 많은 알고리즘들이 있다. 그러나 불완전한 데이터의 존재는 분류 모델들의 학습(learning) 품질(quality)을 떨어뜨린다. 그 불완전한 데이터는 현실 세계에서 아주 흔하다. 학습 단계와 분류 단계 양쪽에서 불완전한 데이터를 다루는 것이 중요하고 현실세계 문제들을 풀기 위해 적용되는 것이 필요하다. 본 논문에서 Optimal Completion Strategy(OCS)로부터 나온 몇 개의 공식들이 불완전한 데이터를 예측하기 위해 사용되었다. 새로운 방법이 불완전한 데이터를 분류하기 위해서 제시되었고, 그것은 놀라운 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.963-966
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• 2003

에디터 환경에서 사용자가 문법적으로 불완전한 문장을 입력하면, 에디터는 오류를 발견하고 적절한 오류 처리 루틴을 실행하게 된다. 대부분의 에디터는 에러를 발견하면 에러 발생 여부를 사용자에게 알리고, 에러 위치를 하이라이트 시켜 사용자가 오류를 수정할 수 있도록 해준다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 그러나, 기존 오류 처리 방법은 불완전한 문장에 대해 에러 처리만을 통보할 뿐 계속적인 파싱을 보장하지 못한다. 본 논문은 파서가 문법적으로 불완전한 입력 문장을 해당 문법에 따라 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 파스 트리의 부족한 부분을 완성함으로써 계속적인 파싱을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 사용자는 입력의 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있고, 불완전한 입력에 대한 계속적인 파싱을 보증 받을 수 있어 파싱 효율을 높일 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.247-249
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• 2011

기존의 OFDMA 시스템에서의 자원할당 기술은 주로 완벽한 채널정보에 기반하여 송신 전력, 부반송파를 할당하였다. 하지만 실제 시스템에서는 사용자의 움직임이나 채널 피드백 지연에 의해 완전한 채널정보를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 불완전한 채널 정보를 갖는 OFDMA 중계 네트워크를 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 불완전한 채널 정보를 갖는 환경에서는 패킷 오류가 발생할 확률이 높기 때문에 이를 예측하여 적응적 데이터 전송률을 할당하는 기법이 필요하다. 제안된 알고리즘은 채널 정보를 예측하여 데이터 전송률, 그리고 부반송파 할당을 통해 유효처리율을 최대화시킨다. 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 채널정보를 예측하지 않는 단순한 알고리즘과 비교하여 더 높은 유효처리율을 갖음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권1호
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• pp.17-24
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• 2010

최근에 스카이라인 질의에 대한 관심이 점차 증가하고 있다. 대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 데이터들이 널 값을 가지지 않는다는 가정에서 이루어진다. 그러나 우리가 웹이나 다른 도구로 데이터베이스에 자료를 입력할 때는 널 값을 가지는 불완전한 데이터가 존재한다. 따라서 불완전한 데이터를 위한 다양한 스카이라인 처리 기법들이 제안되었다. 그러나 기존의 불완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의 처리 기법은 불완전한 데이터만을 고려함으로써 완전한 데이터와 불완전한 데이터가 공존하는 환경을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의와 불완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의를 모두 처리 하는 스카이라인 그룹 질의 처리 기법을 제안한다. 이를 위하여, 사용자 정의에 의한 차원의 선호도에 따라서 g개의 스카이라인 그룹을 검색하는 top-k(g) 스카이라인 그룹 질의를 도입하고, 이를 질의 처리하는 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 방식의 성능을 보인다.

• 재무관리연구
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• 제8권1호
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• pp.123-137
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• 1991

국내외에서 주식가격의 과잉변동현상에 대한 실증적 연구결과가 보고되어 왔다. 이에 대한 이론적인 설명은 대체로 두가지 접근방법에 의해 시도되어 왔다. 그 하나는 거품현상으로 이해하고자 하는 것이며, 다른 하나는 자본시장의 미시적 구조를 규명함으로써 전통적인 왈라스 균형가격 형성과정을 수정하고자 하는 것이다. Kraus 와 Smith[1989]는 시장상태에 대한 불완전정보와 이의, 해결과정이 균형주식가격의 과잉변동과 위험을 초래할 수 있음을 보여주고 있다. 그러나, 그들의 논문에서 지적되고 있는 시장정보 즉, 위험중립적 및 위험회피적 투자자집단의 증권보유상태에 대한 불완전한 정보는 그 속성상 지속적으로 보기 어렵고, 베이지안 과정(Baeysian Process)에 의해 해소될 가능성을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하여, 시장의 거래행위자체가 시장상태에 대한 불완전정보를 영속적으로 발생시킬 수 있으며, 이에 따라 형성된 주식가격이 과잉변동할 수 있음을 보여준다. 논문에서 사용된 모형은 평균-분산 구조하의 복수거래 모형으로서, 위험증권의 수요 및 가격을 유도하고, 이를 구성하는 모수 즉 총괄적 효용특성이 거래행위에 따라 변동함을 보여준다. 이와같은 총괄적 모수에 대한 불완전정보는 거래행위를 반복함으로써도 해소될 수 없으며, 주식수익을 과잉변동의 원인이 될 수 있음을 입증해 준다. 또한, 불완전시장정보와 완전시장정보하에서의 주식수익율에 대한 상대적 분산을 비교하여 구한 과잉변동계수를 비교해 보면, 과잉변동이 자기실현적(Self-justifying)이 될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1299-1305
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• 2017

본 논문에서는 다중 안테나를 사용하는 두 개의 송신단이 각각 하나의 안테나를 가지고 있는 수신단을 서비스 할때 구성되는 두 유저 간섭 채널에서 불완전한 채널 정보를 사용하는 송신단들의 빔포밍 게임을 고려한다. 빔포밍 게임에서는 송신단(i.e., 플레이어)이 자신들의 전송률(i.e., 보상)을 높이기 위해서 경쟁을 하고, 빔포밍 기법을 위해서는 완전한 채널 상황에서 최적이라고 알려진 maximum ratio transmission (MRT) 기법과 zero forcing (ZF) 빔포밍 기법을 선형으로 결합하는 기법(i.e., 전략)을 사용한다. 우리가 제안하는 게임에서는 송신단이 불완전한 채널 정보를 사용하므로, 최적의 전략을 찾더라도 그 전략이 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 불완전한 채널 정보로부터 양자화 오차의 영향을 고려한 송신단의 효율적인 빔포밍 전략을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.258-263
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• 1995

마음과 기계의 관계에 대한 $G{\ddot{o}}del's$의 선언결론(disjunctive conclusion)은 마음과 정보처리형식체계의 논리적 동치성을 함의하고 있다. 그리고 $G{\ddot{o}}del's$의 불완전성 정리(Incompleteness Theorems)에 따르면 마음과 정보처리형식체계의 논리적 동치성은 무모순이며, 동치성 반증의 이론은 그 모델을 가질 수 없다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.302-304
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• 2000

인터넷의 발달로 웹에는 엄청난 데이터가 존재하나, 불규칙적인 구조를 이루고 있는 반구조적 데이터가 대부분이다. 이러한 반구조적 데이터는 데이터들간의 어떤 정확하게 정해진 구조를 갖고 있진 않지만 불완전하고 불규칙한 구조 정보를 포함하고 있는 것으로, 데이터들 간의 관계를 규명할 수 있는 공통 구조 정보를 추출하여 효과적으로 구조화시킴으로써 정보로서의 가치를 높일 필요성이 대두되게 되었다. 또, 데이터 처리 과정에서 기존의 잘 정의된 구조를 가진 데이터베이스의 장점을 수용하기 위해서는 반구조적 데이터 집합의 불완전한 구조 정보로부터 공통 구조를 추출하는 것이 요구된다. 본 연구에서는 후보 항목 집합의 생성이 없는 빈발 패턴 탐사 기법을 사용하여 반구조적 데이터 집합으로부터 공통구조를 추출하고자 한다.