• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제5권3호
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• pp.36-47
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• 1994

업링크와 다운링크 경로상에 각각 가산성 백색 가우스잡음이 존재하는 이동 위성 통신로에서 $\pi$1VTA의 비선 형성에 의한 BPSK신호와 QPSK선호의 오율성능을 조사하였다. 다운렁크 정로상의 페이딩은 Rician 분포를 한다고 가정하였다. 또한 선택적 다이버시티에 대한 효과를 분석하였다. 선택적 다이버시티의 확률빌도함수에 관한 N차 모멘트를 구하였으며, 선택적 다이버시타의 확률밀도함수에 대한 근사 이산 확률분포를 고전적인 모 멘트 기법 (CMT)을 이용하여 유도하였다. 오율은 Gauss Quadrature Formula와 근사 이산 확률 분포를 이용 하여 계산하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.225-227
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• 1998

내용기반 영상검색 방법은 영상 데이터 베이스 검색 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는데, 기존의 키워드기반 검색방법에 비해 보다 효율적인 데이터의 관리와 검색 방법을 제공한다. 그러나 데이터의 양이 증가하고 널리 이용됨에 따라 검색 과정에 사용자의 직관과 선호도를 반영한다면 보다 사용자의만족도가 높은 검색결과를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 검색 시스템을 개발하기 위하여 이제까지 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감성기반 영상 검색 방법을 개발하여 왔다. 이것은 목적함수가 명시적으로 정의될 수 없는 경우 사용자의 판단을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘이라 할 수 있다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 추상적인 감성을 이용하여 영상을 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 2000개의 영상 데이터를 대상으로 주관적 실험을 하여 그 유용성을 입증하고자 한다. 이 실험에 대한 통계적 분석 결과 감성적 영상 검색을 위한 유전자 알고리즘의 적용이 유용하다는 것을 알 수 있다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제3회(2014년)
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• pp.127-139
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• 2014

Hard-Soft Acid-Base (HSAB) 이론은 일반적인 유기, 무기반응의 반응성을 설명하는데 사용되어 왔다. 밀도범함수이론(DFT)을 기반으로 한 계산을 통하여 반응을 기술하기 위해 필요한 화학 퍼텐셜, global/local hardness/softness와 Fukui 함수 등을 얻을 수 있다. B3LYP 수준 하에서 DFT 양자계산을 이용하여 유기 반응을 분석했을 때 local HSAB 이론의 적용여부와 장단점을 알아보고자 하였다. 1-subtituted 다이엔과 비대칭 친다이엔체를 이용한 딜스-알더 반응의 경우 local HSAB 이론을 적용시켜, 오쏘 이성질체가 주 화합물인 이유를 설명할 수 있었다. 작용기를 변화시켰을 때 나타나는 차이점에서 규칙적인 경향성을 볼 수 없다는 사실을 통해서 전자, 입체 효과로 딜스-알더 반응을 분석할 수 없었던 이유를 이해할 수 있었다. Thiocyanate 음이온의 알킬화 반응의 경우 local HSAB 이론을 적용시켰을 때, 얻은 값을 통해서 반응 지점의 선호도를 예측할 수 없었는데 이는 thiocyanate를 생성하는 반응이 속도론적 지배 하에서 우세하는 반응이기 때문이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.306-308
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• 1998

PC를 클라이언트로, UNIX등의 운영체제를 탑재한 워크스테이션을 서버 플랫폼으로 구축되는 데이터베이스 응용 프로그램들은 데이터베이스 접근 API로 대부분 ODBC를 사용한다. 그런데, ODBC API에서 제공하는 자료형과 관련 함수들이 아주 복잡해서 이해와 사용이 어렵고, C 함수 형태의 API를 제공하기 때문에 C++나 자바와 같은 객체 지향 언어로 ODBC를 이용하여 클라이언트 시스템을 구현할 때는 OLE DB나 JDBC등의 클래스 라이브러리 API를 사용하는 것에 비해 이해하기 쉬운 프로그램 원시코드 생성이 어렵다. 본 연구에서는 데이터베이스 응용 프로그래머의 요구사항을 효과적으로 반영하여 ODBC API들을 C++클래스 형태로 설계 및 구현하였다. 구현된 C++ 클래스 형태의 데이터베이스 인터페이스를 사용하면, 보다 더 간결한 프로그램 원시 코드로 데이터베이스 응용 프로그램을 작성할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.619-621
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• 2005

은닉 마코프 모델은 이산 동역학을 표현할 수 있는 확률 모형이다. 우도 함수 최적화를 수행하는 전통적인 Baum-Welch 학습 알고리즘은 국소해로 수령하기 쉬우며, 우도함수의 특성상 복잡한 모델을 선호하는 바이어스가 존재한다. 베이지안 프레임워크에서는 파라미터를 랜덤 변수로 보고 이에 대한 사후 확률 분포를 추정하여 이 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 추정을 위한 결정론적 근사화 기법인 변분 베이지안 방법을 이용, 출력 노드에 가우시안 혼합 노드를 지니는 일반화된 HMM의 추론 방법을 유도한다. 인공 데이터에 대한 실험을 통해, 본 방법이 효과적인 HMM 학습을 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권3호
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• pp.272-284
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• 2001

웹 기반 검색 시스템에서사용자의 관심이 많은 문서를 선별하여 제공하기 위해 프로파일이나 시소러스에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 프로파일이나 시소러스를 구축하고 유지보수 하는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 특히 구축된 시소러스에 대해 구조화 및 적합성의 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제점을 극복하고자 본 논문에서는 문서에서 추출한 용어 빈도를 문서에서 용어의 중요 정도로 사상시키기 위해 시그모이드 멤버 쉽 함수를 적용한다. 또한, 이 중요 정도에 따라 질의어를 확장하고 의미적으로 연결된 문서를 동일한 문서 집단으로 분류할 수 있는 알고리즘을 제안하여 사용자의 선호도가 반영된 문서를 선별하고 제공하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1512-1513
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• 2015

본 연구에서는 다차원 추천시스템을 기반으로 동영상 음악추천 시 평가 함수R을 극대화하기 위한 각 다차원 구성요소들은 무엇이고, 이들의 상대적 가중치에 대하여 연구하였다. 일반적으로 추천시스템의 구성변수가 많아질수록 평가 함수R을 극대화하는 것이 유리하나, 계산의 복잡성으로 예측성능과 추천유효성을 저해할 수 있어 구성변수의 증가와 추천 성능을 동시에 해결하는 것이 필요하다. 연구대상 음악동영상은 일반 영상과 달리 오디오 정보와 시선 정보를 싱크하여 감정의 흐름을 추론한다. 실험 대상자는 사용자가 선호할 것으로 예상되는 음악동영상을 추론하기 위하여 대학생으로 한정한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.333-341
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• 2006

최근의 웜은 CPU자원, 네트워크 대역폭등 주어진 자원을 최대한 소모하여 네트워크 전체 가용성을 심각히 저해하는 랜덤확산형(Random Constant Spreading) 웜이 점차 늘어나고 추세이다. 본 논문에서는 이러한 웜의 화산을 동적으로 억제하기 위하여 선호적 성장 특성을 가지는 멱함수 네트워크를 분석한다. 그리고 이러한 네트워크에서 공통적으로 나타나는 전달노드의 깊이분포 특성을 이용하여 랜덤확산형 웜을 동적으로 제어하는 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 각 노드의 부하가 최소화되면서 월 확산이 효과적으로 제어됨을 검증한다.

• 노동경제논집
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• 제42권3호
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• pp.39-74
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• 2019

본 논문에서는 2007~2013년 "대졸자직업이동경로조사" 데이터와 Dahl(2002)의 준모수적 방법론을 사용하여 선택편의를 보정한 대졸자들의 취업 초기 임금함수를 추정하고, 각 계수의 지역 간 차이가 선택편의에 기인한 것인지 검증하고자 하였다. 분석 결과, 선택편의를 보정하더라도 성별에 따른 임금 프리미엄의 지역 간 차이는 큰 변화가 없으며, 학력, 전공에 따른 임금 프리미엄의 지역 간 차이는 각각 약 18%, 11% 감소하여 여전히 지역 간에 큰 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 한편, 서울 및 경기 지역에 대해서는 선택 편의가 미미한 것으로 나타나 대졸청년층의 수도권 선호 경향은 성별, 학력, 전공 등 노동자들의 특성에 별다른 관계없이 일반적인 것으로 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.481-486
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• 2021

기계학습 알고리즘은 기준 함수를 채택하여 데이터를 처리하고 학습 모델을 유도한다. 군집분석에서 사용하는 기준 함수는 어떤 형태로든지 선호성을 내포하게 되고 이를 통해 유사한 데이터끼리 묶어 준 후 이를 구성하는 변수와 값들을 특정하여 군집을 정의하게 된다. 군집분석에서 사용하는 카테고리 유용도와 분할 유용도 점수가 군집분석 결과물에 어떤 영향을 주는지를 파악하고 이들이 결과에 어떤 편향성으로 이어지는지를 분석한다. 본 연구는 군집분석에 사용되는 기준 함수의 특성에 따라 결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 여러 데이터 세트를 이용해 실험하고 결과를 평가한다.