• 현장농수산연구지
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• 제21권2호
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• pp.103-114
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• 2019

본 연구에서는 한농대에 재학 중인 3학년 학생을 대상으로 대학생활 선호도 및 졸업 후 영농의지를 파악하기 위하여 설문조사를 실시하였다. 연구 분석에는 구조화되지 않은 데이터의 분석 기법으로 오피니언 마이닝과 텍스트 마이닝 기법을 이용하였으며, 텍스트 마이닝의 결과는 워드 클라우드로 시각화하여 정보를 추출하였다. 또한 감성분석 결과를 이용하여 졸업 후 농사일을 하려는 학생들의 영농의지에 대한 통계적 분석을 하였다. 대학생활 호감도 조사는 대학 이미지, 자기 역량, 기숙사, 교육시스템, 미래 비전 등 5개 분야에 전체 10개 항목에 대하여 이루어졌다. 감성 분석을 위한 긍·부정 사전은 수집된 응답지에서 긍정과 부정의 감정을 분류하여 긍정어 사전과 부정어 사전을 각각 만들어 분석에 이용하였다. 분석 결과 10개 평가항목 가운데 대학 지원 당시의 '대학 이미지', 10년 후의 '자기 모습' 항목은 70% 이상, '자기 역량'과 '현재의 한농대' 항목은 60% 이상의 긍정적 감정을 나타냈다. 반면 '대학 기숙사' '교육과정' '장기현장실습' '한국 농업의 미래' 항목에 대해서는 긍정적 감성보다 부정적 감성이 높게 나타났다. 성별, 영농기반, 입학 동기에 따른 영농의지 차이의 교차 분석에서는 성별, 입학 동기에 따른 영농의지는 통계적으로 유의미한 결과가 나타났으나, 영농기반에서는 유의미하지 않은 결과가 나타났다. 또한 영농의지에 대한 이항 로지스틱 회귀분석에서는 통계적으로 유의미한 변수는 '입학 동기'로 파악되었으며, 본인의 의지로 입학한 학생일수록 영농의지가 형성될 확률이 높게 나타났다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.29-37
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• 2013

창의성이 강조되는 교육환경에서 사고의 범위를 넓힐 수 있는 그룹별 토론이나 창의성을 개발하기 위한 컴퓨터활용 수업 모형이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 그룹별 컴퓨터활용 교육에서 발생하는 문제점들을 사전 조사한 후 창의성을 고려한 웹 기반 수업 모형을 제안하였다. 수업 모형의 이론적 배경으로는 PBL을 기반으로 하였으며 웹 마인드 맵을 토론과 자료공유를 위한 도구로 활용하여 수업의 효율성과 함께 집단의 창의성도 함께 고려하였다. 제안한 수업 모형을 프레젠테이션 제작 과목을 신청한 학생들에게 적용한 결과 의사소통이나 자료공유, 역할분담, 기여도의 차이, 과다 시간 소요 등에 대한 불만이 줄어드는 확률적으로 유의미한 결과가 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.967-970
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• 2014

이 논문에서는 M-FSK(frequency shift keying) 변조신호를 자동으로 분류하는데 필요한 효율적인 첨두 검출 방법을 제안하였다. 다른 디지털 변조신호와 FSK 신호는 진폭 스펙트럼의 특성을 이용하여 분류할 수 있다. FSK 신호의 진폭 스펙트럼은 다른 디지털 변조신호와 다르게 변조차수와 동일한 수의 첨두를 나타낸다. 일반적으로 신호의 첨두를 검출하기 위해서는 임계치가 필요한데, 변조인식과 같이 사전에 신호에 대한 정보가 없는 경우 임계치를 정하기 어려운 점이 있다. 이 논문에서는 진폭 스펙트럼의 히스토그램을 이용하여 자동으로 간단하게 임계치를 결정하는 방법을 제시하였다. 모의실험 결과 적은 수의 표본과 잡음이 많은 환경에서도 매우 우수한 분류확률을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권7호
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• pp.573-581
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• 2014

본 논문에서는 주파수 도약 대역확산 시스템에서 도약에 대한 사전 정보 없이 수신신호를 복조 할 수 있는 도약 위상 추정기를 제안하였다. 복조 과정은 첫째 샘플링 된 수신 신호를 DFT(Discrete Fourier Transform)를 한 후 도약 대역 내에 존재하는 신호 중 가장 큰 크기를 갖는 주파수 성분을 선택한다. 둘째 검출된 신호는 차곱 과정과 다운샘플링을 통하여 기저대역신호로 변환된 후 도약위상 추정기에서 도약 주파수에 의해서 발생된 도약 위상을 추정한다. 제안된 위상 추정기의 수학적 모델에 대한 성능 분석을 위해 확률밀도함수 및 분산 성능을 구하고 모의실험 결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.112-122
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• 2007

말뭉치를 이용하여 통계적으로 의미역 결정(semantic role labeling)을 하기 위해서는, 의미역을 태깅하는 작업이 필수적이다. 그러나 한국어의 경우 의미역이 태깅된 대량의 말뭉치를 구하기 힘들며, 이를 직접 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 비지도 학습의 하나인 self-training 알고리즘을 적용하여, 의미역이 태깅되지 않은 말뭉치로부터 의미역을 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 세종 용언 전자사전의 격틀 정보를 이용하여 자동으로 학습 말뭉치를 구축하였으며, 확률 모델을 적용하여 점진적으로 학습하였다. 그 결과, 4개의 부사격 조사에 대해 평균적으로 83.00%의 정확률을 보였다.

• 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.99-105
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• 1999

한국어 정보처리를 위한 언어정보는 응용 분야에 따라 큰 차이를 보인다. 특히 말뭉치를 이용한 연구에서는 언어정보가 달라질 때마다 시스템을 새로 구성해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 다소 완화시키기 위해 새로운 환경에 잘 적응할 수 있는 한국어 품사 태깅 시스템에 관해서 논한다. 본 논문에서는 이 시스템을 KTAG99라고 칭한다. KTAG99는 크게 실행부와 학습부로 구성되었다. 한국어 품사 태깅을 위한 실행부는 고유명사 추정기, 한국어 형태소 분석기, 통계기반 품사 태거, 품사 태깅 오류교정기로 구성되었으며, 실행부에서 필요한 언어정보를 추출하는 학습부는 고유명사 추정규칙 추출기, 형태소 배열규칙 추출기, 사전 추출기, 확률정보 추정기, 품사 태깅 오류수정 규칙 추정기로 구성되었다. KTAG99에서 필요한 언어정보의 대부분은 학습 말뭉치로부터 추출되거나 추정되기 때문에 아주 짧은 시간 내에 새로운 환경에 적응할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-171
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• 2018

개체명 인식은 문서에서 인명, 지명, 기관명 등의 고유한 의미를 나타내는 단위인 개체명을 추출하고, 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 최근 개체명 인식과 관련된 연구는 입력 데이터의 앞, 뒤를 고려하기 위한 Bi-RNNs와 출력 데이터 간의 전이 확률을 이용한 CRFs를 결합한 방식을 기반으로 다양한 변형의 심층학습 방법론이 제안되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 입력 단위를 단어나 형태소로 사용하고 있으며, 성능 향상을 위해 띄어쓰기 정보, 개체명 사전 자질, 품사 분포 정보 등 다양한 정보를 필요로 한다는 어려움이 있다. 본 논문은 기본적인 학습 말뭉치에서 얻을 수 있는 문자 기반의 입력 정보와 Multi-Head Attention을 추가한 Bi-GRU/CRFs을 이용한 다국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 한국어, 일본어, 중국어, 영어에 제안 모델을 적용한 결과 한국어와 일본어에서는 우수한 성능(한국어 $F_1$ 84.84%, 일본어 $F_1$ 89.56%)을 보였다. 영어에서는 $F_1$ 80.83%의 성능을 보였으며, 중국어는 $F_1$ 21.05%로 가장 낮은 성능을 보였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.64-73
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• 2004

세포 내에서 일어나는 신호 전달 과정은 단백질간의 상호작용을 통해 수행되고 조절된다. 단백질 상호작용 데이터를 활용하여 수행된 연구로는 단백질의 기능을 유추하거나 전체 네트워크 중 다른 지역보다 더 조밀한 상호작용을 추출하여 complex 혹은 pathway를 발견하고 진화 과정을 이해하는 바탕이 되고 있다. 본 연구에서는 신호 전달 경로에 대한 사전 정보 없이 yeast 상호작용 정보와 녹색형광단백질(GFP)을 이용하여 밝혀진 4000여 개의 yeast 단백질 위치 분포 data를 이용하여 신호전달경로를 찾는 방법을 시도했다. 기존 연구에 의해 밝혀진 yeast 내의 단백질 위치 분포 결과를 보면 21개의 category에 대해 각 단백질 상호작용 분포가 다양하게 나타나고, 특정 위치에서 상호작용 빈도수가 현저히 크다는 것을 알 수 있다. 특히 두 단백질이 같은 장소에 있을 경우 상호작용 확률이 높으며, 세포 내 소기관 사이에도 상호작용의 정도가 다양함이 알려져 있다. 따라서 이러한 분포상의 특성을 고려하여 상호작용을 기반으로 하여 세포막 단백질을 출발점으로, 핵에 있는 단백질을 도착점으로 잡고, 그 사이에 존재하는 다양한 가능 경로 중에서 단백질의 위치 정보를 가중치로 사용하여 그 중 최대 가능 경로를 찾도록 구현하였다. 이와 같은 pathway 모델링은 기존에 밝혀진 pathway와의 비교를 통해 알려지지 않은 새로운 경로를 발견하고, 이전에 경로에 참여하지 않은 단백질들을 발견할 수 있고, 이미 알려진 단백질들의 새로운 기능들에 대해서도 추론할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-99
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• 2014

본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제21권1호
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• pp.253-278
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• 2013

우리나라 중소기업들은 기술개발에 대한 중요성을 인지하고 연구개발에 대한 투자를 지속적으로 증대시켜왔다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 중소기업들의 기술수준 및 사업화 역량은 정체 현상을 보이고 있는 실정이다. 또한 중소기업들은 연구개발 프로세스에 있어 기술기획과 사전조사에 많은 애로를 겪고 있는 것으로 조사되었다. 이에 본 연구에서는 중소기업들의 기술수준 답보상태를 낮은 기술기획 역량에서 기인하는 것으로 파악하고 기술기획 역량과 기술사업화 간의 성공요인을 분석하고자 하였다. 실증분석 결과, 기술사업화 성공을 위한 다양한 요인 가운데 협력파트너십과 시장지향성이 유의미한 영향을 미치는 변수인 것으로 나타났다. 기술기획 수립에 있어 내 외부 협력을 증대시키고 시장지향성이 강화될수록 기술사업화에 성공할 확률이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 실증분석의 방법으로 로지스틱 회귀분석을 사용하였다.