• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.296-306
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• 2004

LC/MS를 이용하여 펩타이드 혹은 단백질 같은 물질을 분석하는 실험이 급격히 늘어남에 따라 LC/MS 데이터를 자동으로 처리하는 기술에 대한 요구가 커지고 있다. 이러한 LC/MS 데이터의 자동 분석 기술에 대한 연구는 현재 활발히 진행되어 왔고, 이를 직접 구현한 여러 상용 소프트웨어들이 개발되어 있는 상태이다. LC/MS 데이터는 noise 제거, background 데이터 제거, deconvolution 알고리즘을 적용한 분자량(molecular weight) 할당 등의 작업을 거쳐 분석하게 된다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 분자량에 대한 데이터가 올바른 값인지 검증하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 검증 작업과 관련하여 Peak Clustering and Fitting(이하 PC&F)에 대한 알고리즘을 제안한다. PC&F은 peak 데이터들이 지니고 있는 속성에 대한 Mahalanobis distance를 이용하여 peak 데이터를 각 retention time에 따라 clustering 분석을 하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 PC&F 알고리즘을 Microsoft Visual C++ 6.0 MFC 환경에서 직접 개발한 소프트웨어(PeakClusterFitLCMS)로 실험하였다. 실험결과 PC&F 작업을 통해 동일한 구성물질로부터 발생한 peak 데이터를 모아서 보다 신뢰할 수 있는 분자량을 구할 수 있었고, 구성물질에 의해 발생되지 않은 noise peak 데이터를 찾아 제거시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.23 no.2
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• pp.123-137
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• 2010

The hybrid structural experiment decomposes a structure into independent substructures that can be tested or simulated. The substructures being tested or simulated may be distributed at different facilities of different locations, and are managed by the simulation coordinator. There exist interactions among the simulation coordinator and the substructures since they give and receive the commands and feedbacks during the experimental process. These interactions are described in this paper for an example hybrid structural experiment using the classes and objects in the Lehigh Model which is one of the data models for structural experiments. The simulation coordinator and the substructures have the objects for the interaction data files, and are linked together through the same types of the interface links. The objects for the interactions presented in this paper can be implemented in a consistent way, and be used for developing the computer system for the hybrid structural experiments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.461-464
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• 2018

최근 학술문헌이 급격하게 증가함에 따라, 학술문헌간의 연결성 및 메타데이터 추출 등의 핵심 자원으로서 활용할 수 있는 참고문헌에 대한 활용 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 학술지의 참고문헌이 가진 각 메타데이터를 자동적으로 인식하여 추출할 수 있는 참고문헌 메타데이터 인식에 대하여, 연속적 레이블링 방법론을 기반으로 접근한다. 심층학습 기술 중 연속적 레이블링에 우수한 성능을 보이고 있는 Bidirectional GRU-GRU CRF 모델을 기반으로 참고문헌 메타데이터 인식에 적용하였으며, 2010년 이후의 10종의 학술지내의 144,786건의 논문을 활용하여 추출한 169,668건의 참고문헌을 가공하여 실험하였다. 실험 결과, 실험집합에 대하여 F1 점수 97.21%의 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.67-70
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• 2002

시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.546-551
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• 2023

일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 2005.03a
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• pp.477-486
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• 2005

본 논문에서는 한국과 일본에 위치한 여러 연구기관들 사이에서 수행된 온라인 네트워크 유사동적 실험 결과에 대해 나타내었다.예제 구조물로는 4경간 연속의 면진 교량을 이용하였다. 실험 장비를 보유하고 있는 두 연구기관에서 면진 장치의 비선형 거동에 대한 실험을 수행하고 각 실험 결과를 조합하여 전체 구조의 동적 해석을 수행하였다. 본 논문에서는 먼저 인터넷을 이용한 두 가지 데이터 전송기법을 이용하여 두 기법의 효율성을 비교, 분석하였다. 또한 최근 국내에 위치한 두 연구기관 사이에서 수행된 실험 결과에 대해 논의하였다. 본 연구에서는 상대 연구기관의 실험 상황 및 수행된 실험 결과의 효율적인 모니터링을 위하여 웹 기반의 자바 모니터링 시스템을 개발하였다. 마지막으로 유선과 무선 인터넷을 이용한 온라인 실험 기법에 대하여 나타내었다. 그 결과, 온라인 네트워크 실험에 소요된 실험 시간은 데이터 전송 기법과 실험장비에 따라 매 시간 단계의 데이터 전송에 0.2-15초, 각 연구기관의 유사동적 실험에 1-10초의 시간이 소요되어 매우 큰 폭으로 변화함을 알 수 있었다. 또한 무선 인터넷을 이용한 온라인 실험의 경우, 뛰어난 이동성과 인터넷 보안성 등과 같은 여러 가지 장점을 가지고 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 2006.03a
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• pp.553-562
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• 2006

본 논문에서는 한국과 일본에 위치한 여러 연구기관들 사이에서 수행된 온라인 네트워크 유사동적 실험 곁과에 대해 나타내었다. 예제 구조물로는 4경간 연속의 면진 교량을 이용하였다. 실험 장비를 보유하고 있는 두 연구기관에서 면진 장치의 비선형 거동에 대한 실험을 수행하고 각 실험 결과를 조합하여 전체 구조의 동적 해석을 수행하였다. 본 논문에서는 먼저 인터넷을 이용한 두 가지 데이터 전송기법을 이용하여 두 기법의 효율성을 비교, 분석하였다. 또한 최근 국내에 위치한 두 연구기관 사이에서 수행된 실험 결과에 대해 논의하였다. 본 연구에서는 상대 연구기관의 실험 상황 및 수행된 실험 결과의 효율적인 모니터링을 위하여 웹 기반의 자바 모니터링 시스템을 개발하였다. 마지막으로 유선과 무선 인터넷을 이용한 온라인 실험 기법에 대하여 나타내었다. 그 결과, 온라인 네트워크 실험에 소요된 실험 시간은 데이터 전송 기법과 실험장비에 따라 매 시간 단계의 데이터 전송에 0.2-l5초, 각 연구기관의 유사동적 실험에 1-10초의 시간이 소요되어 매우 큰 폭으로 변화함을 알 수 있었다. 또한 무선 인터넷을 이용한 온라인 실험의 경우, 뛰어난 이동성과 인터넷 보안성 등과 같은 여러 가지 장점을 가지고 있음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.344-349
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• 2012

This paper describes experimental results and their analysis on the new test images, called as the McMaster image dataset, to develop demosaicking techniques. The well-known image dataset for demosaicking is so far the Kodak image dataset. However, different results have been reported, as the new image dataset is engaged in developing demosaicking techniques. Thus, we conduct a series of experiments on both the McMaster dataset and the Kodak dataset; we analyze and compare those experimental results; and we provide the peculiar features of the new dataset. Also, the experimental results and their analysis indicate that the McMaster dataset deserves to be a test image dataset for future demosaicking techniques; thus, we expect they can be utilized as basic data for demosaicking.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.393-402
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• 2015

Data visualization technology helps people easily understand various data and its analysis result, so usefulness of it is expected in the real industrial manufacturing sites. The large amount of data which is occurred at the manufacturing sites is able to fulfill very important roll to improve the manufacturing process. In this paper, we propose an information visualization for the manufacturing process optimization based on design of experimental and data analysis. The manufacturing process may be improved and be reduced cause of faulty by providing the easy-process analysis to understand the operation site through the information visualization of data analysis result.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.1
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• pp.65-84
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• 2001

The purpose of this study was to design and evaluate a metadata system for internet-based syllabi in computer science. The study constructed two prototype systems for the experiment. One was constructed using only Dubline Core (DC) elements and the other was a DC-expanded system with additional eight elements that are not the part of DC elements. The thlrty subjects were chosen from those who majored in Computer Science. Two retrieval tasks were assigned to them. One was to find syllabi in which they are' interested and the other was to find relevant course syllabi for a given course title. After the search, they were asked to evaluate the systems in terms of efficiency, accuracy, and their satisfaction of the system. The result of the first experiment indicates that DC-based system performed significantly better in terms of search time and DC-expanded system in terms of satisfaction measure. An additional experiment was conducted to test efficiency of the browsing categories. The interview with subjects was carried out to find any difficulties associated with the current browsing scheme. The subjects expressed much1 satisfaction about assigning a course to multiple browsing categories.