• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.848-850
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• 2007

본 논문은 치아의 모양, 크기 및 턱의 모양 등과 같은 치아의 기하학적인 특징들을 사용하여 치아의 성 변별시스템에 PCA기법과 LDA기법을 각각 적용하고 두 기법을 비교분석한다. PCA기법과 LDA기법은 생체인식을 위한 주요 매핑기법으로 알려져 있다. PCA분석 기법을 적용하여 성변별의 결과 76%의 인식률이 획득되었으며, LDA분석기법은 66%의 인식률이 획득되었다. 본 연구의 결과로부터 PCA기법은 치아의 성변별에 있어 LDA기법보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.403-406
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• 2001

문제은행 시스템은 피험자의 조건에 따라 데이터베이스에서 문항을 추출하여 가상공간에서 평가를 수행한다. 가상 공간에서의 평가는 피험자에게 적용하는 경우 출제 빈도에 따라 운항의 난이도 및 변별력에 영향을 주게 된다 출제 빈도에 따라 난이도나 변별력이 낮아지는 문항은 출제를 제한하는 기준이 필요하다. 본 논문에서는 문항 사후 난이도와 문항 변별도를 기반으로 하여, 문항 차분 난이도를 주기적으로 측정하고 난이도 차이가 일정 수준 이상이 되는 문항에 대해 출제를 제한하는 방안과 전체 피험자에 대한 운항의 변별력을 측정하러 변별력이 떨어지는 문항을 출제자에게 문항을 수정하게 하거나 삭제하도록 하는 방안들 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.201-212
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• 2017

본 연구에서는 변동계수를 이용하여 DEA 모형의 변별력 평가에 적용할 수 있는 새로운 평가기준을 제시하였다. 변별력 평가를 위해 기존 연구에서 제시한 중요도와 본 연구에서 제안한 변동계수를 이용하여 변별력을 분석하였다. 다양한 DEA 모형들 중 변별력 평가를 위해 CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency DEA 모형을 선정하고 실증분석을 실시하였다. 모형들의 순위상관관계를 파악하기 위해서 CCR 모형과 BCC 모형의 효율성 값과 entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency 모형의 효율성 값들 간에 순위상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중요도와 변동계수를 이용한 모형들의 변별력 순위가 동일한 것으로 분석되어 변동계수를 DEA 모형의 변별력 평가기준으로 이용할 수 있다는 것이다. 둘째, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 4개 모형 중 super efficiency 모형이 변별력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 셋째, CCR 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형은 super efficiency 모형으로 나타났고, BCC 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형도 super efficiency 모형으로 분석되었다.

• 인지과학
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• 제20권1호
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• pp.29-49
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• 2009

본 연구의 목적은 Tanaka와 Shimojo의 제안처럼 회귀억제와 회귀촉진이 각각 두정엽 및 측두엽 경로의 정보처리와 관련성이 있는지를 검증하고 동시에 회귀억제와 회귀촉진 현상이 정보처리의 어느 단계에서 발생하는지 사건관련전위 기법을 이용하여 규명하는 것이었다. 이전 시행과 현재 시행에서 표적이 제시되는 위치의 일치성 여부에 따라서 일치조건과 불일치조건을 구별하고 탐지과제, 위치 변별과제, 색 변별과제, 방위 변별과제 수행시의 피험자의 반응시간과 사건관련전위를 측정하였다. 탐지과제와 위치 변별과제 수행 시 일치조건과 불일치조건 사이의 유의미한 반응시간 차이를 발견하지는 못하였다. 하지만, 색 변별과제와 방위 변별과제 수행 시 회귀촉진 현상을 발견하였다. 위치 변별과제 수행 시 Pz영역에서 일치조건과 불일치조건 사이의 유의미한 사건관련전위 차이를 발견하였으며 색 변별과제 과제 수행 시 T8 영역에서 두 조건 사이의 유의미한 사건관련 전위 차이를 발견하였고, 방위 변별과제 수행 시 T7/T8 영역에서 두 조건 사이의 유의미한 경향성을 발견하였다. 사건관련 전위의 차이는 특히 반응시간 전 단계에서 발견되었다. 이와 같은 실험결과는 제한적이기는 하지만 회귀억제와 회귀촉진이 정보처리 후기 단계인 반응 전 단계에서 각각 두정엽과 측두엽에서 발생할 가능성을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.576-593
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• 2021

본 연구에서는 토익 시험의 정답률과 변별도에 영향을 미치는 구조적인 요인이 무엇인지 분석하기 위하여 문항 분석에서 도출된 각 파트별 코퍼스 지표들을 분석하였다. 이를 위하여 모의 토익 시험의 정답률과 변별도에 대한 코퍼스 요인들의 회귀 분석을 실시하였고, 분석 결과는 다음과 같다. 정답률에 대해서는 기초산출치중에서 word_length, no_word_sentence1, sentence_length, 정합성 지표들 중에서는 LSA_overlap_adjacent_sentences, 어휘 다양성 지표들 중에서는 MTLD_VOCD, 접속사 지표들 중에서는 All_logical_causal_connectives_incidence, 상황모형 지표들 중에서는 casual_particles_causal_verbs_Ratio, 통사적복잡성 지표들 중에서는 Minimal_Edit_Distance1, Left_embeddedness, 통사적 패턴밀도 지표들 중에서는 Infinitive_density, Preposition_phrase_density 등이 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 코퍼스 요인들은 토익의 정답률을 낮추는 효과가 있기 때문에 하위 레벨의 학습자들이 단기적인 학습효과를 향상시킬 수 있는 중요한 정보들을 제공해 줄 수 있을 것이다. 변별도에 대해서는 어휘 다양성 지표들 중에서 MTLD_VOCD, 접속사 지표들 중에서는 All_logical_causal_connectives_incidence, Additive_connectives_incidence, 통사적 패턴밀도 지표들 중에서는 Infinitive_density, 어휘정보 지표들 중에서는 person1_2_pronoun_incidence 등이 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 코퍼스 요인들은 변별도 증가에 영향을 주기 때문에 영어 능력 하위 그룹에 필요한 학습 프로그램을 개발하는 데 있어서 활용될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.166-171
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• 1994

기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제14권1호
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• pp.199-218
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• 2003

본 연구에서는 대한의학학술지편집인협의회가 1997년부터 1999년 사이에 평가한 76종의 국내 의학학술지가 받은 총 33개 평가항목의 각 항목별 평가점수와 총평점의 분포, 그리고 이들의 상관관계를 분석하여 각 평가지표의 변별력을 측정하였다. 한국 의학학술지의 대표적인(변별력이 높은) 평가지표는 투고논문의 상호심사와 관련된 평가항목과, 학술지가 일정한 형식으로 일관성 있게 잘 만들어지고 있는지를 평가하는 항목으로 판명되었다. 논문상호심사제도(peer review system)가 학술지의 질관리에 있어서 매우 중요하다는 것은 주지의 사실이다. 학술지의 철저한 편집(quality of editorial work)과 출판품질 관리(production quality)가 학술지 평가의 좋은 척도가 될 수 있다는 것은 학술지 평가사업의 경제성과 효율성의 측면에서 매우 고무적인 일이다. 편집인 교체빈도나 연간 발행회수 등은 변별력이 거의 없는 평가지표로 나타났다. 평가대상 학술지가 우리나라 의학도서관에 비치되어 있는 정도나 권말색인 작성여부 등 변별력이 낮은 평가항목의 변별력을 높이기 위해서는 평가방법의 개선이 필요하며, 자체학술지 인용비율, SCI 인용빈도나 영향력지표 등의 평가항목은 평가배점 구간의 조정이 필요한 것으로 나타났다. SCI에서의 인용과 국제 데이터베이스 등재여부만이 아니라, 국내 학술지가 인용하는 빈도나 영향력지표, 국내에서 구축되고 있는 의학관련 데이터베이스 등재 여부, 레코드 입력율 등의 새로운 평가지표 개발이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.293-301
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• 2014

본 논문에서는 데이터 마이닝에 필요한 클러스터링과정에서 불필요한 정보를 감축하기 위하여 베이지언 사후확률의 신뢰도를 이용한 새로운 척도를 제안한다. 데이터 감축을 위한 속성의 중요도가 클러스터링의 결과에 지배적이기 때문에 많은 속성의 변별력을 향상시키기 위하여 사후확률의 신뢰도에 정보 엔트로피를 적용하였다. 제안된 사후확률을 기반으로 한 러프 엔트로피 척도에 의한 속성의 신뢰도의 중복성은 엔트로피의 자연로그에 의하여 상당히 줄어든다. 따라서 제안된 척도에 의하여 생성된 군집화 알고리즘은 속성값의 변별력을 향상시켜 기존의 리덕트를 최소화하였고, 이는 분할의 효율성을 향상시킬 수 있었다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 패턴분류 문제에 적용되는 ACME 데이터에 대하여 속성간의 변별력, 분할결과에 따른 분할의 순정도를 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.109-111
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• 2011

대부분의 빈발 부분그래프를 이용한 그래프 분류 알고리즘들은 빈발 부분그래프를 마이닝하여 개별적인 빈발 부분그래프의 포함 여부를 특징 벡터로 구성하는 단계와 기계학습 알고리즘들을 훈련시켜 분류 모델을 수립하는 단계로 구성된다. 이와 같은 그래프 분류 알고리즘들은 부분그래프의 개별적인 존재 여부만을 이용하여 특징을 구성하기 때문에 변별력이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빈발 부분그래프들이 동시 발생하는 특징 벡터의 변별력을 반영할 수 있는 특징선택 기법을 적용한 모델 기반 탐색트리 기법을 제안한다. 동시 발생 부분그래프를 특징으로 사용하여 변별력을 향상시킬 수 있으며, 모델기반 탐색 트리를 사용하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 더 높은 그래프 분류 성능을 보이는 것을 입증하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.73-74
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• 2022

본 논문은 재해경감을 위한 기업의 자율 활동 지원에 관한 법률의 기업재난관리표준에 따라 재해경감활동관리체계를 수립함에 있어 최초 단계인 재해경감활동 준비상태(성숙도) 조사의 효과성을 분석하고자 함이 목적이다. 일반적으로 기관의 준비상태(성숙도) 조사 결과를 바탕으로 재해경감활동의 도입 수준이 결정된다. 그러나 현재 수행되는 준비상태(성숙도) 조사 문항은 문항 간의 중요도를 고려하지 않아 결과에 대한 신뢰성 및 변별력 저하, 재해경감활동관리체계 수행 단계별 차별성이 고려되지 않은 문제점을 야기하고 있다. 이에 본 연구는 공기업 'K사'의 준비상태(성숙도) 조사의 사례에 대해 기존 결과와 조사 문항의 가중치를 반영한 결과의 차이점을 분석하였다. 그 결과 문항 간 변별력 부재로 인한 결과의 신뢰성 부족과 그로 인한 준비상태(성숙도) 조사 대상자의 동일 응답 가능성을 배재할 수 없음을 알 수 있었다.