• 대한기계학회논문집A
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• 제39권12호
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• pp.1199-1206
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• 2015

본 연구는 경유와 바이오디젤(대두유) 혼합연료의 디젤엔진 배기특성을 조사하였고, 연료 혼합비는 BD(biodiesel)3, BD5, BD20, BD50 및 BD100이며, 분사압력 조건을 400 bar, 600 bar, 800 bar, 1000 bar 및 1200 bar로 변화시켰다. 그리고 연료 혼합비 및 분사압력에 따른 엔진배출물인 NOx와 Soot의 정량적인 분석을 위해 통계학에 기초한 피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수를 이하였다. 본 연구의 결과로서 실험변수인 혼합비와 분사압력에 대한 NOx 및 Soot 발생량의 피어슨 상관계수는 -0.811이며, 스피어만 상관계수는 -0.884로 NOx와 Soot 발생량 관계가 선형적이며, 이것은 trade-off관계를 나타낸다. 또한 각각의 분사압력 조건에서 피어슨 상관계수가 음의 상관 관계를 나타내며 이것은 NOx와 Soot 배출관계가 반비례적인 것을 나타낸다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.111-122
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• 2010

디지털 융합을 위한 교육은 다양한 학문과 기술들이 컴퓨터를 중심으로 융합하는 것이므로 교육 범위와 방법이 매우 상이하다. 따라서 교육 계획과 강의전략을 정형화하기 어렵기 때문에 개념적인 정보를 제한적으로 추천하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 스피어만 상관 계수를 이용하여 교육 계획과 강의 전략을 제시하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학계와 산업계의 요구를 기반으로 한 정보로부터 강의 전략 연관성을 찾아 서열화하고, 사용자의 상황과 특성에 적합한 강의 전략 정보를 목록으로 제공하여, 제한적인 개념적 정보 추천의 단점을 해결한다. 성능 실험은 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 효과성을 측정하여 정확도와 재현율로 표현하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 90.4%, 재현율은 77.6%로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.351-357
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• 2013

질의 키워드의 정보 검색은 키워드의 의미가 다양하여 검색된 문서들이 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가지며, 사용자의 상황과 특성이 사용자 마다 달라 정보가 매우 적고 연관성을 찾기 어렵다. 또한, 일반 상관 계수의 사용은 정보에 대한 연관성을 나타내지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 인선에 필요한 다양한 개념들과 지식으로 구성된 인선 온톨로지와 인선 규칙들을 구축하고 규칙들을 지원하는 인선 절차와 인선 결과의 적합성을 확인할 수 있는 지식검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 스피어만 상관계수를 이용하여 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 제공하여 제한적인 정보 추천의 단점을 해결하였다. 키워드 기반 검색과 시맨틱 기반 검색 실험 결과 시맨틱 기반 검색이 키워드 검색에 비하여 정확도는 90.3%, 재현율은 71.8%의 성능을 보였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제38권2호
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• pp.129-137
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• 2014

본 연구에서는 바이오디젤연료 혼합비변화에 대한 디젤엔진의 배기특성에 대해 조사하였다. 실험에 사용된 연료는 경유와 바이오디젤(폐식용유) 혼합연료 BD3, BD5, BD20, BD50 및 BD100을 사용하였으며, 실험변수로서 분사압력(${\Delta}p_{inj}$)을 400bar, 600bar, 800bar, 1000bar 및 1200bar로 설정하였다. 분사압력과 바이오디젤 혼합연료 혼합비에 따른 정량적인 NOx와 Soot의 배기특성 해석을 위하여 통계학에 기초한 피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수의 개념을 도입하였다. 본 연구의 결과로서 실험 조건 전체에 대한 피어슨 상관계수는 -0.732, 스피어만 상관계수는 -0.724로 NOx와 Soot 발생의 상관관계가 선형적이다. 특히 분사압력 800bar 조건에서 피어슨 상관계수가 -0.089으로 NOx와 Soot 배출량 상관관계가 0에 가깝기 때문에, 바이오디젤 연료 혼합비 제어를 통한 NOx와 Soot의 동시저감이 가능하다고 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.384-388
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• 2021

현재 국내든, 해외든 코로나19로 인해 많은 소상공인들이 피해를 입고 있고, 많은 점포들이 문을 닫고 있는 것이 현실이다. 국가재난지원금을 통해 소비자들의 소비를 격려하면서 어느 정도 피해를 막으려고 하지만, 소상공인들의 폐업을 막는 것은 힘들게 되었다. 2020년 9월 서울기준, 코로나19사태로 인해 점포2만곳 이상이 폐점되었고, 코로나 19블루로 인해 우울증에 호소하는 사람들도 많아졌다. 이 문제는 서울, 대한민국뿐만이 아닌, 전 세계적으로 코로나 19 사태에 피해입은 전 지역에 대한 문제다. 코로나19의 환자 수가 증가할수록 점포 수는 꾸준히 줄어들고 있다. 이를 피어슨, 스피어만, 켄달의 상관계수를 분석해 코로나19 환자 수와 점포 수의 음의 상관관계를 나타낸다는 것을 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.799-809
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• 2014

본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제32권1호
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• pp.79-85
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• 2013

CASA 시스템의 특징 추출은 시간의 연속성과 채널 간 유사성을 이용하여 청각 요소의 상관지도를 구성하여 사용한다. 채널 간 유사성을 교차 상관 계수를 이용하여 특징 추출 할 경우 상관성을 정량적으로 나타내기 위해 계산량이 많은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 특징 추출 시 계산 량을 줄이기 위한 방법으로 비모수적 상관 계수를 이용한 특징 추출 방법을 제안하고 이를 CASA 시스템을 통하여 목적 음성을 분리하는 실험을 수행하였다. 목적 음성의 분리 성능을 평가하기 위하여 신호 대 잡음비를 측정한 결과, 제안 방식이 기존 방식에 비해 평균 0.14 dB의 미세한 성능 개선을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.39-47
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• 2024

시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.162-169
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• 2020

디자인은 섬유패션 산업에서 제품의 경쟁력을 결정짓는 핵심요인이다. 무단복제를 방지하고 독창성을 확인하기 위하여 제시된 디자인의 유사도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 이용하여 섬유 디자인의 이미지로 부터 특징(feature)을 수치화하고, 스피어만 상관계수를 이용하여 유사도를 측정하였다. 유사한 샘플이 실제로 검출되는지 검증하기 위하여 300장의 이미지를 임의로 회전 및 색상을 변경하였다. 유사도 수치가 높은 순으로 Top-3와 Top-5의 결과에 회전을 하거나 색상을 변경한 샘플이 존재하는지 측정하였다. 그 결과, AlexNet 보다 VGG-16 모델이 월등히 높은 성능을 기록하였다. VGG-16 모델의 성능은 회전 이미지의 경우에 유사도 결과값이 높은 Top-3와 Top-5에서 64%, 73.67%로 가장 높게 나타났다. 색상변경의 경우에는 Top-3와 Top-5에서 각각 86.33%, 90%로 가장 높게 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1444-1452
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• 2010

CRUMPET과 같은 모바일 단말기 서비스 시스템은 사용자의 상황과 특성이 사용자마다 서로 달라 정보가 매우 적고 이 또한 연관성을 찾기가 매우 어렵다. 사용자의 상황과 특성에 따른 정보 선호도를 제공하기 힘든 단점과 사용자가 원하는 정확한 정보를 추천하기 어렵기 때문에 개념적인 정보를 제한적으로 추천한다. 따라서 본 논문에서는 스피어만 상관 계수를 이용하여 사용자 상황과 특성에 적합한 정보를 추천하는 시스템을 제안하였다. 사용자 정보로부터 연관성을 찾아 서열화하고 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 목록으로 제공하여 제한적인 개념적 정보 추천의 단점을 해결하였다. 성능 실험은 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 효과성인 정확도와 재현율로 측정하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 92.3%, 재현율은 73.8%로 나타났다.