• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1234-1236
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• 2011

최근 고령화 사회가 도래함에 따라 복지 사회 실현을 위해 의료기술에 IT 기술을 접목하여 인간의 건강을 효과적으로 유지하려는 요구가 증가하였다. 이러한 요구의 증가로 인해 원격으로 건강 상태를 검진하여 질병을 방지하거나 만성적인 환자의 건강상태를 장기적으로 관찰할 수 있는 IT 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.353-355
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• 2003

본 논문은 유전자 알고리즘의 다양성(diversity)을 유지하면서 동시에 수렴(convergence) 속도를 향상시키기 위한 새로운 선택기법을 제안한다. 이를 위해 적합도가 높은 염색체를 다음 세대로 전달하면서 동시에 적합도가 낮은 염색체에 대해서도 일정 수준 전달되게 하였다. 또한 기존의 설러 선택기법 중 가장 일반적으로 사용되는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 고찰하고, 제안 알고리즘의 최적도 밀 수렴속도를 모의 실험을 통해 비교 및 분석한다. 실험 결과로부터 제안 알고리즘은 기존의 토너먼트 선택기법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.202-204
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• 2001

본 논문에서는 대형 시퀀스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각 없이 다차원 인덱스를 사용할 수 없었다. 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 새로운 인덱스 기반 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이터베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 4배에서 43배까지의 성능 개선 효과를 가지는 것을 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.303-308
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• 2007

최근에 제안된 감독 지식을 융합하는 강화 학습 기법인 potential-based RL 기법의 효용성은 이론적 최적 정책으로의 수렴성 보장으로 증명되었고, policy-reuse RL 기법의 우수성은 감독지식을 융합하지 않는 기존의 강화학습과 실험적인 비교를 통하여 증명되었지만, policy-reuse RL 기법을 potential-based RL 기법과 비교한 연구는 아직까지 제시된 바가 없었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법과 policy-reuse RL 기법의 실험적인 성능 비교를 통하여 기법이 policy-reuse RL 기법이 policy-reuse RL 기법에 비하여 더 빠르게 수렴한다는 것을 보이며, 또한 policy-reuse RL 기법의 성능은 재사용하는 정책의 optimality에 영향을 받는다는 것을 보인다.

• 생물정신의학
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• 제5권1호
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• pp.3-16
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• 1998

동물에서 전기현상은 1773년 최초로 발견되었으며, 최근에는 이론과 기술적 면에서의 현저한 발전으로 뇌기능의 기전을 밝히는 도구로서, 또한 심리적 과정에 근저한 행동 및 신경생리학적 기전을 규명하는데 유용하게 사용되고 있을 뿐만아니라 치료적 목적으로도 사용되고 있다. 저자는 뇌와 행동의 기전을 연구하는 한 방법으로서 신경생리학적 접근에 흔히 사용되는 기본적인 기법을 간략히 정리해 보았다. 여기서는 주로 전기생리학적 기법에 중점을 둘 것이나, 병소화와 자극의 부위를 확인하는데 필요한 신경해부학적 기법에 대해서도 간단히 언급하였다. 실험동물의 선택, 실험동물의 관리, 실험동물의 마취에 있어서 약물투여의 원칙, 투여경로 및 용량 등 동물실험에 있어서 기본적으로 알아야할 사항에 대해서 실제적으로 언급하였다. 전기생리학적 실험에 필요한 정위법, 비선택적 및 선택적 병소화 기법, 전기적 자극법(일반적인 방법, 세포외 및 세포내 자극, 미세자극법, 뇌의 심부자극), 측정 및 기록을 위한 제반 기법을 소개하고 실예를 보여주며, 조직학적인 부위 확인을 위해 필요한 일연의 과정으로서 심장내관류법과 흔히 사용되는 신경계의 염색법에 대해서 간략히 설명하였다. 또한 기능상의 변화를 측정하는데 필요한 행동검사의 종류도 언급하였다. 신경생리학적 연구 방법은 뇌와 행동의 관계를 밝히는데 널리 사용되고 있다. 저자는 신경생리학적 동물실험에 많이 쓰이고 있는 기법으로서 정위법, 병소만들기, 전기적 자극, 측정 및 기록, 조직학적 부위 확인 등 일연의 과정에 대해 간략히 설명하였다. 그러나 이러한 연구의 결과는 신경화학적 연구, 기능을 점검해 볼 수 있는 행동학적 연구로서 보완이 될 때에 믿을만한 결론을 도출해 낼 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.59-59
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• 2011

파랑의 전파와 변형에 대한 연구에는 수심방향으로 적분한 2차원방정식인 완경사방정식과 Boussinesq 방정식을 기반으로 한 수치모형을 이용한 연구가 최근까지 가장 활발하게 진행되어 오고 있다. 그러나 실제 구조물의 설계에는 2차원 수치모형에서 고려할 수 없는 수심방향 유속에 기인한 정확도의 문제로 인해 구조물의 형상과 재원을 설계하기 위한 정교한 수치모형실험이 어려워 주로 수리모형실험에 의존해 왔다. 수리모형실험은 실제 현상을 가장 잘 재현해낼 수 있어 신뢰성이 매우 높지만 다양한 실험을 수행하기가 어렵고 많은 시간과 비용이 소요되는 단점이 있다. 이에 따라 최근 수심방향으로 완전한 운동방정식인 Navier-Stokes 방정식을 푸는 3차원 수치모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이론적으로 매우 우수한 모형이긴 하나 정확도 높은 결과를 얻기 위해서는 매우 조밀한 격자를 필요로 하기 때문에 아직까지 막대한 계산시간이 필요하다는 단점이 있으나 컴퓨터 기술이 급격한 속도로 발전하고 있어 Navier-Stokes 방정식 모형의 적용 가능성은 계속 높아지고 있다. 파랑변형을 다루는 수치모형실험을 수행할 때 외부조파를 사용할 경우 구조물이나 지형에 의해 반사되어 나온 파랑이 조파지점에 도달할 때 실험영역으로 재 반사되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 내부조파기법의 개발에 대한 연구가 필수적이었으며, 자유수면변위를 변수로 사용하는 모형의 경우 그 연구가 매우 활발하게 진행되어 왔다. 한편, Navier-Stokes 방정식 모형의 경우 자유수면변위를 변수로 사용하는 2차원 모형에 비해 상대적으로 연구가 미흡하였다. 본 연구에서는 기존의 연직 2차원 Navier-Stokes 방정식 모형에 사용된 연속방정식에 질량 원천항을 추가하는 내부조파기법을 도입하여 3차원 수치모형에서 고립파를 내부조파하고, 급경사에서의 고립파의 처오름 및 처내림 현상을 수리모형 실험결과와 비교 및 분석하였다. 수치모형은 Navier-Stokes 방정식을 엇갈림 격자체계에서 계산하는 동수압 모형으로서, Two-step projection 기법을 사용하는 유한차분모형을 사용하였다. 본 수치모형은 난류의 해석을 위해서 상대적으로 큰 에디(eddy)만을 고려하는 SANS(spatially averaged Navier-Stokes) 방정식을 계산하는 LES(large-eddy-simulation) 기반의 수치모형으로, 난류 모델링을 위해 Smagorinsky LES 모형을 사용한다. 또한, 압력장의 계산을 위해 Bi-CGSTAB 기법을 이용하여 Poisson 방정식의 해를 구하였으며, 자유수면 추적을 위하여 2차 정확도의 VOF(volume-of-fluid) 기법을 사용하였다. 수치모형실험이 전체적으로 수리모형실험에서 관측한 파랑의 처오름 및 처내림 현상을 잘 재현하고 있는 것으로 나타났으며, 정량적인 비교를 통해 수치모형의 성능을 검증하였다.

• 정보관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.111-127
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• 2003

이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보 필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권4호
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• pp.143-152
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• 2018

최근 개발된 FUNWAVE-TVD 파랑모형을 이용하여 적용되어 온 TVD 기법들의 수렴도와 수치적인 안정성을 비교하였다. Yamamoto and Daiguji(1993)의 minmod limiter를 사용하는 4차 정확도의 MUSCL-TVD 기법과 Erduran et al.(2005)의 van-Leer limiter를 사용하는 4차 정확도의 MUSCL-TVD 기법, Zhou et al.(2001)의 van-Leer limiter를 사용하는 2차 정확도의 MUSCL-TVD 기법을 비교하였으며, 수리실험 관측치가 제시되어 있는 Vincent and Briggs(1989)의 불규칙 파랑실험에 적용하였다. 불규칙 파랑의 비쇄파 실험 결과에서 minmod limiter를 사용하는 4차 정확도의 기법은 van-Leer limiter를 사용하는 기법이 요구하는 격자의 크기만큼 세밀한 격자를 요구하지는 않지만, 더 낮은 CFL을 사용해야 안정적인 모의가 가능하였다. 반면에 van-Leer limiter를 사용하는 기법에서는 numerical dissipation을 줄이기 위하여 보다 세밀한 격자를 필요로 하지만 비교적 높은 CFL을 사용할 수 있는 것으로 나타났다. 각 기법의 numerical dissipation의 영향을 최대한 줄이기 위하여 공간격자를 충분히 줄인 쇄파 모의 실험에서는 비쇄파 실험에 비하여 각 기법의 특성이 명확히 나타났다. Numerical dissipation이 상대적으로 작은 minmod limiter를 사용하는 기법으로 모의할 때는 격자를 충분히 줄이면 수치적인 불안정성이 나타나며 수치해가 발산하는 결과를 보였지만, van-Leer limiter를 사용하는 기법에서는 비교적 낮은 CFL을 사용하여 쇄파 모의가 완료되었으며, 관측치를 잘 재현하는 결과를 보였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1997년도 제4회 학술대회 논문집
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• pp.59-62
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• 1997

본 연구는 WWW 탐색도구의 검색성능을 평가하고, 또 검색성능에 영향을 미치는 요인들을 밝혀내기 위하여 수행되었다. 탐색도구의 데이터베이스 구축방식과 색인기법, 탐색기법, 이용자 인터페이스에 관련된 현황분석을 토대로 탐식도구의 검색성능에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위하여 검색실험을 수행하였다. 실험결과의 분석은 각 탐색도구의 검색효율과 검색결과의 중복도 및 유사도, 검색결과의 순위 및 적합성 순위부여 알고리즘. 웹 문서의 수집기법, 탐색도구의 최신성을 기준으로 이루어졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.574-576
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• 2007

판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.