• 한국전자파학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.705-710
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• 2011

본 논문에서는 Chase 알고리즘 기반의 연판정 e-BCH 복호시 계산량을 감소하는 알고리즘을 제시하였다. Chase 알고리즘 기반의 연판정 e-BCH 복호 방식은 test pattern을 만들기 위해 수신 데이터 중 신뢰성이 낮은 데이터를 순서대로 찾기 위해 ordering을 한다. 데이터를 ordering하는 과정과 test pattern 수 만큼을 수신 데이터와 비교함으로써 최적의 복호 열을 찾는 과정에서 높은 복잡도가 요구되며, 본 논문에서는 이러한 복잡도를 줄이는 방안을 제시하여 계산량 및 성능 관점에서 비교 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.259-268
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• 2018

본 연구의 목적은 인지기능 훈련 콘텐츠들을 사용하는 동안 사용자들의 흥미와 몰입도를 높이기 위하여 인지 능력 수준에 맞춘 훈련 방법을 제시하는 것이다. 사용자의 인지 능력 수준은 K-means 알고리즘을 적용한 협업 필터링을 사용하여 사용자들의 정보와 한국형 아동 간이 정신 상태 검사 점수를 기반으로 군집화한 결과를 바탕으로 이루어졌다. 이 결과를 구현된 인지기능 훈련 통합 시스템에 적용하여 사용자의 인지 능력 수준에 알맞은 인지기능 훈련 영역 별 콘텐츠 순서와 난이도를 추천하였다. 특히 콘텐츠 난이도 조절은 사용자들이 긴장감과 편안함을 반복적으로 느낄 수 있도록 제안한 '몰입이론' 방법을 적용하여 높은 몰입감을 주고자 하였다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 사용자 맞춤형 인지기능 훈련 방법은 기존의 치료사가 콘텐츠 순서와 난이도를 주관적으로 설정하는 것보다 더욱 효과적이고 재활 결과를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1198-1206
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• 2006

프로그램 소스코드 표절 검사에 대한 기존 방법은 크게 지문(finger-print)법과 구조기반 검사법으로 나뉘며, 주로 단어의 유사성이나 발생빈도를 사용하거나 소스코드 구조상의 특징으로 두 소스간의 유사성을 비교한다. 본 연구에서는 프로그래밍 언어의 예약어 시퀀스를 사용하여 소스코드들 간의 유사성을 비교하고, 이 결과를 FCA(Formal Concept Analysis)를 통해 해석하고 시각화 하는 방법을 제시한다. 일반적인 VSM(Vector Space Model)과 같은 단일 단어 분석으로는 단어의 인접성을 구분할 수 없으므로 단어의 시퀀스 분석이 가능하도록 알고리즘을 구성하였으며 이러한 방식은 지문법의 단점인 소스코드의 부분적인 표절 탐지의 난점을 해결할 수 있고 함수의 호출 순서나 수행 순서에 상관없이 표절을 탐지할 수 있는 장점을 가진다. 마지막으로 유사도 측정결과는 FCA를 이용하여 격자(lattice)로 시각화됨으로써 이용자의 이해도를 높일 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.245-248
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• 2010

일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하다는 장점을 갖는 LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 LSP 분포 특성에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리하며, 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 48.13% 단축되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.53-56
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• 2003

유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.51-64
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• 2005

본 논문에서는 서로 다른 두 개의 C 프로그램의 구문트리를 이용하여 유사도를 평가하는 시스템을 제시한다. 구문 트리를 이용하는 방법은 기존의 유사도 평가 방법과는 달리 들여쓰기, 여백, 설명문 등 프로그램과 무관한 프로그램 스타일의 변화에 민감하지 않으며, 문장, 코드 블록, 함수 등의 순서 바꾸기 같은 제어 구조의 변경에 민감하지 않은 특징을 가지고 있다. 그리고 프로그램을 파싱함으로써 구문 오류도 함께 검사찬 수 있는 장점을 제공한다. 논문에서는 유사도를 평가하기 위한 알고리즘과 함께 프로그램의 비교횟수를 줄이기 위한 그룹 짓기 알고리즘도 같이 제공한다. 실험부분에서는 구문트리 비교방법을 이용한 프로그램의 유사도 평가 결과와, 그룹 짓기를 수행한 후에 많은 비교 횟수를 줄일 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제53권3호
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• pp.413-434
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• 2014

Logic lays the foundation of Mathematics and the development of Mathematics is dependent on critical thinking. So it is important that school mathematics helps students develop their logical and critical thinking ability for both mathematics learning and problem solving in general. MINDSTORMS, a LEGO based programming activity kit, is an effective teaching and learning tool that can be used to enhance logical and critical thinking in students. This study focused on measuring the growth of students' ability to think logically and critically when they used MINDSTORMS activities to learn programming. In addition, we investigated how the students' logical and critical thinking changed from the MINDSTORMS learning experience. The study confirmed that the programming activities using MINDSTORMS help to enhance logical and critical thinking in students. The students attitude about logical and critical thinking became more positive and the activities helped to engage students to think logically and critically. This type of programming activities should be valuable in mathematics education and it should be included in a general mathematics curriculum.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.459-464
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• 2010

컴퓨터 프로그램은 기계, 우주, 항공, 의학을 비롯한 사회 전 분야에서 필요로 한다. 하지만 프로그래밍 교육과정은 수많은 교재와 동영상 강의에도 불구하고 어려워하고 있다. 프로그래밍 언어는 매우 다양하지만 대부분의 언어들은 동일한 구조를 사용하며, 표현 방식에 차이가 있을 뿐이다. 그래서 하나의 프로그래밍 언어를 습득하면 또 다른 언어를 배우는데 많은 시간과 노력을 기울이지 않아도 된다. 대부분의 프로그래밍 언어들은 일반적으로 순서, 선택, 반복 구조를 사용한다. 프로그래밍을 배우는 사람에게 중요한 것은 프로그램의 문법이 아니라 프로그램의 구조나 알고리즘이다. 본 논문에서는 순서도를 활용해 구조화된 프로그래밍을 학습할 수 있는 언어 학습 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.25-34
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• 2007

데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.123-139
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• 2011

웹 스팸은 중요하지 않은 웹 페이지들의 중요도를 승격시키기 때문에 웹 검색 결과의 품질에 중대한 영향을 준다. 따라서 웹 검색 엔진은 웹 스팸을 제거할 필요가 있다. 웹 스팸 필터링은 스팸 페이지들, 즉 웹 스팸에 기여하는 웹 페이지들을 식별하는 것이며, 잘 알려진 웹 스팸 필터링 알고리즘으로는 Trust Rank, Anti-Trust Rank, Spam Mass, 그리고 Link Farm Spam이 있다. 이러한 알고리즘들의 결과 품질은 입력 시드(input seed)에 따라 달라진다. 따라서 입력 시드를 정제(refinement) 함으로써, 웹 스팸 필터링의 품질을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 잘 알려진 네 가지 알고리즘에 대한 시드를 정제하는 기술을 제안한다. 다음으로, 이러한 기술을 원(original) 알고리즘에 각각 적용하는 방법으로 알고리즘을 수정한다. 이를 수정된 웹 스팸 필터링 알고리즘이라고 부른다. 본 논문에서는 또한, 웹 스팸 필터링을 좀 더 향상시키기 위한 전략을 제안한다. 이 전략에서는 수정된 알고리즘들을 수행 순서상의 적절한 위치에 배치함으로써 알고리즘들의 상호간 지원을 통해 전체적으로 성능을 향상시키는 가능성을 고려한다. 마지막으로, 실험에서는 시드 정제의 효과를 보인다. 이를 위해, 먼저, 수정된 알고리즘의 웹 스팸 필터링 품질이 원 알고리즘의 품질보다 더 우수함을 보인다. 다음으로, 웹 스팸 필터링 알고리즘들이 수행되는 순서의 조합 중 가장 성능이 우수한 조합이 가장 뛰어난 잘 알려진 알고리즘과 비교하여 정확도(precision)를 유지하면서 파라미터의 전형적인 값 범위 내에서 재현율(recall)은 최대 1.38배까지 높게 향상됨을 보인다.