• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.794-796
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• 2022

본 논문은 에어컨 토출구 살균조명용 UV-LED 에 관한 연구이다. 서론에서는 에어컨 토출구에 증식하는 곰팡이의 문제점과 원인에 대해 조사 분석함으로써 연구의 목적을 설명하였다. 본론에서는 내부를 살균하며 동시에 무드조명의 역할을 수행함으로써 얻을 수 있는 장점과 작동방식에 대하여 설명하고, 가능성을 확인하기 위한 실험을 계획하였다. 실험계획과 실험결과에서는 이전 다른 실험과의 차이점과 실험계획을 설명하고, 실험결과에 대해 설명하며 이번 실험에서의 한계점 및 보안할 점도 함께 설명하였다. UV-LED 의 설치 위치를 예시를 들며 설명하였다. 결론에서는 본 논문에서 설명한 연구의 내용을 종합하고, 향후 연구의 진행방향과 추가적으로 필요한 실험 및 적절한 UV-LED 의 파장선택에 대해서 기술하였다.

• 대한화학회지
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• 제53권1호
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• pp.62-72
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• 2009

이 연구에서는 우리나라 대학에서 주로 채택하는 일반화학 교재를 포함한 미국에서 출판된 총 12 종의 일반화학 교재들에 있는 ‘엔트로피’의 정의와 설명방법을 분석하였다. 분석은 두 부분으로 구성된다. 하나는 같은 저자들이 저술한 교재의 판 별 변화를 살펴본 통시적 분석이며 다른 부분은 세 가지 영역 (엔 트로피 정의와 설명방법에 쓰인 무질서, 엔트로피 정의와 설명방법에 Microstates의 수 도입, 통계학적 엔 트로피와 열역학적 엔트로피를 배울 때의 오개념 가능성)으로 살펴본 내용적 분석이다. 연구 결과, 엔트로 피를 무질서의 정도라고 정의하는 것은 지양되었고, Microstates의 수를 이용한 설명 방법으로 대체 되었 다. 또한, 두 가지 다른 엔트로피가 존재한다고 믿는 오개념의 발생 가능성에 대한 주의점을 기술한 교재도 발견되었다. 엔트로피 설명방법의 이러한 변화를 새로운 교육과정에 반영하고 교사들을 재교육하는 것은 우리나라 화학교육의 발전에 중요한 일이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.862-865
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• 2005

해면골에 대한 평가는 일반적으로 골밀도를 기준으로 평가하지만, 골밀도는 뼈의 특성을 70-80% 정도만 설명하는 것으로 알려져 있다. 이에 따라 골밀도로 설명이 되지 않는 나머지 특성을 뼈 미세구조의 형태학적 특성을 이용하여 설명하려는 노력이 생체역학 분야에서 오랫동안 있어 왔다. 본 연구는 CAD/CAM 분야의 feature extraction 기술을 이러한 생체역학 분야에 접목함으로써 뼈의 미세구조 평가를 위한 새로운 형태학적 지수 개발의 가능성을 탐색하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.307-332
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• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.

• 전기의세계
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• 제38권7호
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• pp.53-60
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• 1989

도전성고분자의 기본적 성질과 개발의 현황, 응용의 가능성에 대하여 설명하고자 한다. 이들의 재료가 실용화되기 위해서는 아직도 많은 문제가 많으나 새로운 기능을 갖는 재료의 출현 가능성도 많다고 본다. 도전성고분자의 연구분야는 물리, 화학, 전기.전자공학의 경제영역이기 때문에 앞으로 많은 연구자들의 공동연구가 필요하다고 생각된다.

• 방송과미디어
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• 제28권2호
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• pp.25-32
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• 2023

본고에서는 버추얼 프로덕션(이후 VP로 표기)의 국내 도입 이후 현주소와 소비자의 니즈에 대응하기 위해 (주)비브스튜디오스에서 개발 중인 VP 통합제어 솔루션 'VIT'를 소개하고, 자체 스튜디오에서 사전 사업화를 진행하며 영상 콘텐츠를 제작한 사례를 통해 국산 솔루션의 가능성을 설명하고자 한다.

• 디자인학연구
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• 제21권
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• pp.1-12
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• 1997

본 연구는 인지과학으로부터 몇 가지의 이론을 이용하여 디자인의 사고과정 중의 일부를 설명함으로서, 인지과학으로부터의 지식을 디자인의 문제 해결에 응용하거나, 새로운 사고 발상 방법을 개발할 수 있는 가능성을 모색하기 위한 것이다. 디자인은 복합적이고 고도의 두뇌활동을 필요로 하는 영역이다. 그리고 인지과학은 인간의 두뇌활동을 연구하는 학문이다. 따라서 디자인과 인지과학의 연결은 디자인의 거의 전반에 걸쳐 응용될 가능성을 가지고 있다. 그 연결 가능성을 살펴보기 위하여 본 논문은 주로 아이디어 발상부분에 대한 사고의 과정을 인지과학으로 부터의 지식을 빌어 설명하여 보았다. 디자인의 프로세스와 사고 발상 과정을 인지과학의 지식구조에 대한 이론으로 해석해 본 결과, 디자인 사고 발상의 새로운 전개 가능성을 찾을 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.255-270
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• 2003

본 연구의 목적은 루트 커뮤니케이션(Route Communication)에서 랜드마크의 역할을 이론적인 고찰에 의해 밝히고, 기존 길찾기 연구에서 거론되지 않았던 랜드마크의 언어적 요소인 설명용이성에 대한 루트 커뮤니케이션에서의 역할을 찾는데 있다. 이 연구에서 수행된 랜드마크 분석은 랜드마크의 설명용이성(describability)을 확인하고, 랜드마크의 설명 용의성이 루트 커뮤니케이션의 전반적인 과정에서 밀접한 관계가 있다고 가설하였다. 이 연구의 가설을 증명하기 위해 버츄얼 리얼리티(Virtual Reality; H) 실험이 수행되었다. 이 실험의 독립변수는 랜드마크의 설명용이성이고, 가설을 증명하기 위해 루트 커뮤니케이션의 결과인 길찾기에서 피실험자가 소비한 총 시간 등을 측정하였다. 결과는 랜드마크의 설명용이성이 전반적인 루트 커뮤니케이션 과정에 긍정적인 영향을 준다고 보여주었다. 본 논문의 결과를 분석하여 랜드마크의 특성에 다른 언어적 특성이 존재 할것이라는 가능성을 발견하였으며, 인간 행동의 실험 도구로서 의 가상현실 시뮬레이션에 대하여 본 연구의 실험 과정을 토대로 논하고 문제점을 지적하였다. 결론적으로서, 이 연구는 실질적인 루트 커뮤니케이션을 통한 길찾기의 문제에 대한 해결방법을 모색하고 좀더 효율적인 길찾기 기능을 가진 실내 환경을 위한 전제 요소로서의 랜드마크의 실질적 기능과 가능성을 제시하였다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.211-231
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• 2002

본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.

• 지능정보연구
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• 제5권2호
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• pp.15-27
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.