• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1129-1134
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• 2016

본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 티코노프 정규화에 대한 통합된 베이즈 해석을 소개하고 영상 복원 문제에 적용한다. 티코노프 정규화 모수와 베이즈 하이퍼 모수들의 관계를 정립하고 최대 사후 확률과 근거 프레임워크를 사용한 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7A호
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• pp.727-734
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• 2004

Collision Management Protocol (CMP)은 매체 접근 제어 (MAC) 방식이 랜덤 접근 (Random Access)인 HomePNA 3.0 비동기 MAC 모드 시스템으로 구성된 네트워크에서 데이터 프레임 전송 시에 발생하는 충돌을 해결하기 위한 프로토콜이다. 이 프로토콜의 특징은 기존 HomePNA 2.0 시스템의 Distributed fair Priority Queueing (DFPQ) 알고리즘이나 802.11 시스템의 Binary Exponential Backoff (BEB) 알고리즘과는 달리 충돌이 발생한 시스템들의 재 전송 순서를 랜덤 확률로서 결정하지 않고, 각 시스템별로 주어진 Collision Signaling Sequence (CSS) 간을 사용하여 순서를 결정한다. 즉, 재 전송 순서를 사전에 정의된 순서로 결정함으로서 평균적인 충돌 횟수를 최소화 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 유선 홈 네트워킹 기술인 HomePNA 3.0의 CMP에 대하여 포화(Saturation) 상태에서의 성능을 분석한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.41-47
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• 2012

한국어 단어의 의미 중의성 해소 방법들은 주로 소규모의 의미 태그 부착 말뭉치나 사전 정보 등을 이용하여 엔트로피 정보, 조건부 확률, 상호정보 등을 각각 계산하고 이를 중의성 해소에 이용하는 방법 등으로 다양하게 제안되었다. 본 논문에서는 대규모로 구축된 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 한국어 단어 벡터를 추출하고 이 벡터들 사이의 유사도를 계산하여 단어 의미 중의성을 해소하는 단어 공간 모델 방법을 제안한다. 세종 형태의미분석 말뭉치를 사용하여 학습하고 임의의 200문장(583 단어 종류)에 대해 평가한 결과, 정확도가 94%로 기존의 방법에 비해 매우 우수했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.73-81
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• 2004

한국어에서의 품사 결정 문제는 형태론적 중의성 문제도 있지만, 영어에는 발생하지 않는 동품사 중의성 문제로 더 까다롭다. 이러한 문제들은 어휘 문맥을 고려하지 않고서는 해결하기 어렵다. 통계 자료 부족 문제에 쉽게 대처하는 모델이 필요하며 문맥에 따른 품사를 결정하고자 할 때 서로 다른 형태의 여러 가지 어휘 문맥 정보를 반영할 수 있는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 이런 점에 가장 적합한 최대 엔트로피(maximum entropy : ME) 모델을 품사태깅 작업에 이용하는 문제에 대해 다룬다. 어휘 문맥 정보를 이용하기 위한 자질함수가 매우 많아지는 문제에 대처하기 위해 필요에 따라 어휘 문맥 정보를 사전화 한다. 본 시스템의 특징으로는 어절 단위 품사 태깅을 위한 처리 기법. 어절의 형태소 분석열에 대한 어절 내부 확률 계산. ME 모델의 정규화 과정 생략에 의한 성능 향상, 디코딩 경로의 확장과 같은 점들이 있다. 실험을 통하여 본 연구의 기법이 높은 성능의 시스템을 달성할 수 있음을 알게 되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.37-46
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• 2005

다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹 사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹 사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹 사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습해서 웹 사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(Discrete-Time Markov Chain)에 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹 사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.9-18
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• 2016

모수불확실성을 반영하는 손실모형으로는 Heckman과 Meyers가 제안한 모형이 주로 인용되고 있다. 이 모형은 모수 자체가 어떤 확률분포를 따른다는 가정을 하고 있으며 IAA, Swiss Solvency Test, EU Solvency II 등에서 참고하고 있다. 반면 베이지안 기법을 이용한 연구는 모수에 대한 선험적 정보 즉, 사전분포를 이용하여 모수불확실성을 반영한다. 그러나 현실에서는 두 가지 방법을 동시에 고려해야 하는 상황이 빈번히 발생한다. 이에 본 연구는 Heckman-Meyers의 모형과 베이지안 접근법을 동시에 고려한 베이지안 H-M CRM모형을 제안하고 그 특성을 분석하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.254-259
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• 2020

본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.190-192
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• 2015

여객선 관련 해양사고는 발생 가능한 빈도는 낮지만 사고 발생 시 심각성은 대단히 큰 것이 특징이다. 이에, 여객선 안전에 관해서는 대규모 사고 발생 후 사건의 심각성을 인식하는 경향이 크다. 코스타 콘코디아 사고와 세월호 사고 이후 전세계는 여객선 안전에 관해서 새로운 인식을 갖게 되었으나 근본적인 위기 제거나 감소 방안이 미흡하여 아직도 동남아시아에서는 크고 작은 사고가 지속 발생하고 있다. 사전에 발생 가능한 위기를 식별하여 이에 대한 대응방안을 선제적으로 마련하는 것이 최적으로 고려된다. 본 연구의 목적은 현재까지 인식되었으나 이에 대한 대응방안이 수립되지 않았거나 아직까지 인식하지 못한 위기를 식별한 후 이에 대한 해결 방안으로 RCO(Risk Control Option)을 마련하기 위한 것이다. 본 연구에서는 다양한 국내외 자료를 통해 위기를 식별하고 이에 대한 분석 평가 방법을 수립하고자 한다. 연구 검토결과, 해양사고 연계 체인을 바탕으로 위기를 식별하고 이에 대한 시나리오를 구축하여 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)를 이용해서 확률적으로 위기를 분석 및 평가할 수 있음을 알았다. 향후 BN을 이용한 위기 순위 결정과 RCO 구축을 진행할 예정이다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.8-13
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• 1989

부가성 가우시안 잡음 상황하에서, 미지의 확률 분포를 갖는 양극성 2진 불규칙 수형파 신호의 중요한 파라미터인, 진폭과 위상을 Gauss-Markov 추정기를 사용하여 동시에 추정하므로써 전송된 디지탈 데이타를 복원하였다. 그러나, Gauss-Markov 추정기가 이용되기 위해서는 승산기와 적분기로 구성된 상관기를 사용하여, 수신 신호를 표본화 급수로 변환하고 관측된 데이타 벡타를 얻기 위한 사전 처리단계가 필요하게 됨을 알게 되었다.