• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.203-211
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• 2023

층상 반무한체에서의 확률론적 완전파형역산을 위한 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 모사 기법을 정식화한다. Thin-layer method를 사용하여 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 지표면에서 추정된 동적 응답과 관측 데이터와의 차이 및 모델 변수의 사전 정보와의 차이를 최소화하도록 목적함수와 모델 변수의 사후 확률밀도함수를 정의한다. 목적함수의 기울기에 기반하여 MCMC 표본을 제안하기 위한 분포함수와 이를 수락 또는 거절할지 결정하는 수락함수를 결정한다. 기본 진동모드 뿐만이 아니라 고차 진동모드가 우세한 경우를 포함하여 다양한 층상 반무한체의 전단파 속도 추정에 제안된 MCMC 모사 기법을 적용하고 그 정확성을 검증한다. 제안된 확률론적 완전파형역산을 위한 MCMC 모사 기법은 층상 반무한체의 전단파 속도와 같은 재료 특성의 확률적 특성을 추정하는 데 적합함을 확인할 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제2권2호
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• pp.1-22
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• 2007

본 연구는 창업기업들이 초기단계 성공의 가장 핵심인 성공적인 비즈니스 모델의 수립과 실행을 사전적으로 가늠해 볼 수 있는 방법론을 제시하는데 그 목적이 있다. 특히, 창업기업들은 창업 성공확률을 제고하기 위해 사전적인 철저한 분석과 준비가 요구되며 동시에 직관적으로 수립된 비즈니스 모델들이 사업타당성을 갖는지 사전적으로 검증하는 노력이 요구된다. 본 논문은 창업기업들이 본격적인 사업을 시작하기 이전에 보다 타당하고 성공가능성이 높은 사업기반을 구축하는데 필요한 요소를 인식하고 이에 대한 효과적인 대처방안을 제시하였다. 따라서 본 논문은 크게 두 가지의 접근을 시도하였다. 첫째 본 논문은 이론적인 검토를 통해 창업기업의 성공에 있어 비즈니스 모델이 차지하는 중요성을 고찰하였다. 둘째 본 논문은 창업기업의 비즈니스 모델 타당성을 분석하기 위해 Bruce Merrifield 박사가 고안한 BMO 방법이 창업기업의 비즈니스 모델 타당성 분석에 유용한 모형을 제공하고 있음을 입증하였다. 본 논문은 이러한 분석을 통해 창업기업들이 성공적인 창업을 위해 사전적으로 타당한 비즈니스 모델 수립의 중요성을 인식하고 비즈니스 모델 타당성 분석에 있어 BMO 방법을 활용해야 하는 당위성을 제공하였다.

• 과학교육연구지
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• 제33권1호
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• pp.69-76
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• 2009

이 연구의 목적은 확률 논리와 조합 논리가 형성되지 않은 학생들에게 논리 지도를 위한 최적의 시기를 찾고자 하는 것이다. 초등학교 4, 5, 6학년 학생 430명을 대상으로 논리의 형성정도를 사전에 검사하였다. 검사도구는 GALT를 참고하여 개발하였고, 이는 과학 교육 전문가에게 타당도를 검증 받았다. 처리 프로그램은 두 가지 논리가 모두 형성되지 않은 각 학년 20명의 학생을 대상으로 수행하였다. 이는 바둑돌과 카드를 반복적으로 수행하는 검사도구이다. 4주 뒤 사후검사에서 확률논리와 조합논리의 발달정도를 알아보는 검사를 다시 수행하였고 그 변화는 확인되었다. 확률논리의 경우 4, 5, 6학년에서 형성율이 각각 15%, 25%, 40% 증가하였고, 평균도 .15, .30, .50 증가하였다. T-검증에 의한 의미있는 결과는 6학년 중에서 얻어졌다. 그러나 과도기 학생 비율(21.7%)를 제외하면 형성 학생의 비율은 5.0%로 여전히 저조하였고, 다수의 학생(73.3%)은 미형성 상태를 유지하였다. 조합논리의 경우 4, 5, 6학년에서 형성율이 각각 20%, 25%, 63.2% 증가하였고, 평균도 .20, .25, .63 증가하였다. T-검증에 의한 의미있는 결과는 역시 6학년 중에서 얻어졌다. 그러나 처치 후 논리 형성 학생으로의 전이는 없었으며, 과도기 학생의 비율만 35% 증가하였다. 위의 연구결과, 확률논리와 조합논리가 형성되지 않은 학생들은 학습을 통한 향상은 이루어 졌지만, 인지발달과 같은 질적인 변화는 이루어지지 않았다. 이 연구로 인하여 확률논리와 조합논리의 학습 효과가 큰 6학년 학생들의 인지수준 개선을 위한 여러 분야에서의 더 활발한 연구가 이루어지길 기대한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 추계공동학술대회 논문집:21세기지식경영과 정보기술
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• pp.739-745
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• 1999

우리의 생산현장은 정보화 및 자동화 혁명을 통해 큰 변혁을 맞이하고 있다. 첨단의 생산시설과 최적의 생산방법을 통한 품질의 향상 및 생산비의 절감이 기업의 성패를 좌우할 수 있다는 전제아래 경쟁기업을 능가하는 생산성제고가 무한경쟁시대의 기업 최고의 목표가 되고 있다. 세계화, 국제화, 정보화 추세 속에서 소비자들의 소비 욕구는 점점 다양해지고 세분화되며 고객은 정확한 상품 정보와 신속한 제품의 인도를 요구하고 있다. 따라서 기업은 생존을 위한 전략으로 공장 자동화 시스템을 도입하여 제품의 질적 향상을 도모하면서 최적 생산을 통해 다양한 고객의 욕구에 대응하고 있다. 본 연구는 몬테칼로법에 기초한 확률적 접근방법을 통한 연속적 시뮬레이션 모델을 이용하여 기업이 공장자동화시스템을 도입하기 전, 그 효과를 사전에 측정. 평가함으로써 합리적으로 도입방법. 도입규모 도입내용 등을 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 즉 시뮬레이션 모델을 통해 기업이 공장자동화를 추진함에 있어 이에 수반되는 비용과 이로 인한 효과를 생산성 향상 측면에서 분석하여 최적의 공장자동화 도입수준을 결정하고 자동화에 대한 투자효율을 각대화시키기 위한 하나의 척도를 제공하게 된다.

• 한국음향학회지
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• 제10권3호
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• pp.31-36
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• 1991

본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 인식시간을 감축하기 위하여 후보단어를 선정하는 효과적인 방법을 제안하고 이 방법의 성능을 향상시키기 위하여 spectral smoothing과 temporal smoothing을 사용하는 것에 관하여 연구하였다. 제안된 방법은 사전내의 각 단어에 대하여 음성인식 단위의 음성 spectrum관찰확률과 길이정보를 이용하여 대강의 관찰확률을 계산하여 후보단어를 선정한다. 제안된 방법을 음소단위의 HMM을 이용하는 1160단어 인식 시스템에 적용한 결과, 전체 계산량의 74% 가량을 감축할 수 있었으며 이때 인식율의 감소는 매우 작았다. 또한 제안된 대감의 likelihood점수 계산방법은 Viterbi방법에 의하여 계산되는 likelihood 점수를 잘 추정함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.117-122
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• 1999

본 연구는 형태소 분석에 필요한 언어 지식과 품사 태깅에 필요한 확률 정보를 별도의 언어 지식 추가 없이 학습 말뭉치를 통해서 얻어내는 방법을 제안한다. 먼저 품사 부착된 학습 말뭉치로부터 형태소 사전과 결합 정보를 추출한다. 그리고 자주 발생하는 어절 및 해석상 모호성이 많은 어절에 대해서는 학습 말뭉치에서 발견된 형태소 분석 결과를 저장하여 형태소 분석에 소요되는 시간과 형태소 분석의 정확률을 높인다. 또한 미등록어의 많은 부분을 차지하는 인명, 지명, 조직명에 대해서는 정보 추출 분야에서 사용하는 고유 명사 분류법으로 해결한다. 품사 태깅을 위해서는 품사열 정보와 품사열 정보로는 해결할 수 없는 경우를 위한 어휘 정보를 학습 말뭉치에서 추출한다. 품사열 정보와 어휘 정보는 정형화 과정을 거쳐 최대 엔트로피 모델의 자질로 사용되어 품사 태깅 시스템을 위한 확률 분포를 구성한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 학습 말뭉치를 기반으로 한다는 특성에 의해 다양한 영역에 사용하기 쉽다. 또한 어휘 정보로 품사 문맥 정보를 보완하기 때문에 품사 분류 체계와 형태소 해석 규칙에 영향을 적게 받는다는 장점을 가진다. MATEC '99 데이터 실험 결과 형태소 단위로 94%의 재현률과 93%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.145-150
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• 1999

본 논문에서는 한국어 자연어 정보처리 기술 표준화를 위한 형태소 분석기 및 품사 태거 평가 대회(MATEC99)에 참여한 고려대학교의 형태소 분석기, 품사 태거, 그리고 명사 추출기를 설명하고 평가 결과를 기술한다. 형태소 분석기는 입력된 어절을 우에서 좌로 분석하며 각 상태에 대한 예측 정보를 활용하여 불필요한 분석 후보에 대한 탐색을 수행하지 않도록 한다. 품사 태거로는 띄어쓰기를 고려한 형태소 품사 2-그램 확률과 띄어쓰기를 고려한 형태소 어휘-품사 3-그램 어휘 확률을 이용하는 결합 독립 모형을 사용한다. 고속 명사 추출기는 고속의 FST 사전과 한국어 특성을 반영한 휴리스틱을 이용한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.36-44
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• 2009

건설공사 한 프로젝트의 전체공기는 개별 작업들이 수행된 날짜의 합이라 할 수 있다. 개별 작업들에서 지연이 발생할 경우 전체 공기 또한 늦어지기 마련이다. 이러한 개별 작업의 계획상에서 작업이 수행될 확률을 높인다면 프로젝트의 공기달성 확률 또한 높아지게 될 것이다. 따라서, 계획상의 작업 실행여부 확인을 위하여 건설 생산프로세스에서 각 작업의 수행 저해하는 제약요인을 도출하여 작업여건분석의 실시를 통해 저해요인의 사전 제거와 작업간의 상호의존성을 파악으로 작성된 개별 작업계획들의 실행 가능성 확인함으로써 공사전체의 공기지연을 방지하는 체계를 구축하고자 한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.292-297
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• 2008

복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1276-1281
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• 2002

키 복구 시스템의 대안으로 Bellare와 Rivest가 translucent cryptography의 개념을 소개하였다. Translucent cryptography란 사용자간의 암호 통신을 제3자가 확률 p(0$\leq$p$\leq$1)로 복구할 수 있는 시스템이다. 이 시스템에서는 사용자의 비공개키를 사전에 위탁할 필요가 없으며, p의 값을 조정함으로써 사용자와 복구 기관 사이의 균형을 조정할 수 있다. 예를 들어, p의 값을 0.4로 한다면 복구 기관은 사용자간의 암호 메시지 100개 중 40개를 복구할 수 있게 된다. 본 논문에서는 translucent cryptography에서 사용자가 손쉽게 복구 기관을 속여 복구 기관이 p의 확률만큼 복호화할 수 없는 문제점을 지적하고, 이에 대한 개선책을 제안한다.