• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.651-667
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• 2010

항-고지혈 효과에 대한 연관 측도로 효과 인자를 고려한 헤지의 표준화된 평균차를 이용하였다. 고정효과모형을 적용하여 메타분석을 시행하였다. 그 결과 변의 콜레스테롤 농도와 총 콜레스테롤 농도 그리고 트리글리세리드 농도에서 통계적으로 유의한 감소를 보였으며, 고농도지단백 콜레스테롤 농도에서 통계적으로 유의한 증가를 보였다. 다음으로 연구 간 분산을 고려하지 않고 고정효과모형을 가정하여 분석한 모든 변수들에 대해 동질성 검정을 실행하여 연구 간의 이질성의 존재를 확인하였다. 그 결과 신장의 무게, 간의 무게, 고농도지단백 콜레스테롤, 저농도지단백 콜레스테롤, 총 콜레스테롤, 트리글리세리드 농도에서 동질성을 만족하지 않았다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제10권2호
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• pp.181-197
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• 2008

Bertrand's Paradox는 '임의의 현(random chord)'의 의미가 분명하지 않기 때문에 구하는 방법에 따라 그 결과가 다르게 나오는 paradox(역설)로 알려져 있다. 본 논문에서는 현의 임의성에 대한 구체적인 제시의 부재로 인해 발생하는 다양한 풀이 방법에 대해 분석하였다. 또한 세 가지 풀이의 수학적 계산과 현실 세계에서의 물리적 실험의 결과에서 발생하는 차이를 알아보고, '임의의 현'의 실제적인 의미에 대한 공리적인 정의를 통하여 보편 타당한 답을 구하고자 하였다. 이를 구하는 과정에서 적분기하학의 기본개념인 측도와 적분과 연관이 있는 기하학적 확률지도가 Laplace의 고전적 관점을 기본으로 하는 현 교육과정에 적합한 요소인가에 대한 반성과 그의 위상에 관해 논하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.53-68
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• 2008

실용적인 프라이버시 보호 기술 중의 하나인 행렬 기반 랜덤화 기법에 대하여 세밀한 분석을 실시한다. 최적의 변환 행렬을 찾기 위한 프라이버시 손상 관점의 요구조건 및 정확성 측도로 제안된 행렬의 조건수 개념과 연관된 파라미터들간의 관계를 이론적으로 규명한다. 행렬 기반의 대표적 알고리즘인 랜덤 대치 기법의 효율적인 구현을 위하여 데이터 재구축 과정에서 필요한 역행렬을 간단히 구하는 공식을 제시하고, 행렬의 노름에 따른 변환 행렬의 조건수와 변환된 분포의 기댓값 및 분산을 계산함으로써 표준오차와 파라미터들 간의 관계식을 도출한다. 또한, 랜덤 대치 기법을 구현하여 다양한 시뮬레이션을 실시함으로써 이론적으로 얻은 결과를 실험적으로 검증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권5호
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• pp.75-87
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• 2020

본 연구는 국내의 인공지능과 관련된 기사들을 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 기법으로 분석하여 인공지능 관련 주요 이슈들을 도출하고 세부적으로 분석함으로써 인공지능 기술이 전(全) 산업 분야와 융합을 통해 창출할 수 있는 새로운 가치를 통찰하고, 인공지능 기술을 지식 경영에 적용할 수 있는 분야를 도출하는데 유용한 정보를 생산하고자 하였다. 본 연구에서는 '인공지능'을 검색어로 하여 추출된 11개의 중앙지와 8개의 경제지, 주요 방송사의 2016년부터 2019년까지 3,889건의 기사를 대상으로 오픈 소프트웨어인 R을 활용한 토픽모델링 기법을 사용하여 토픽 별 키워드들을 추출하였다. 각 토픽의 키워드 간 연관성을 나타내는 PMI(Pointwise Mutual Information) 측도를 높이도록 relevance 파라미터 λ를 최적화하여 토픽 별 키워드를 추출하였으며, 키워드들로부터 타당한 근거를 바탕으로 토픽명을 추론하였다. 추출된 토픽들은 인공지능 기술의 응용 분야와 사회, 경제, 산업, 문화 전반에서 일어나고 있는 변화 및 정부의 지원 정책과 비전을 폭 넓게 나타냈다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제24권4호
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• pp.293-300
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• 2004

방목초지 식물군학에 대한 생태적 특성을 결정하고 군집분석을 이용하여 군락간의 유사성을검정하고자, 1998년 8월부터 10월까지 독일의 중부지역인 Witzenhausen 근교에서 조사한 초지 식물군락을 Kassel 대학교 초지생태 연구소에서 컴퓨터 프로그램을 이용하여 분석하였다. 16개 지역의 초지에서 조사한 식생을 군강(Class)으로 분류한 식물군락은 대부분 Molinio-Arrhenatheretea 및 Festuco-Brometea 초지군락 이었으며, 반건조지 식물군락을 제외한 초지 식물군락의 생태적 반응과 사료가는 군락에 따라 다소 차이가 있었으나 조사료 생산에 적당하였다. 식물군락간 정의 상관은 14과 12번 군락이 가장 높았고, 7번과 9번 군락간에는 상관이 없었으며, 반건조지 식물군락은 다른 군락과 부의 상관을 나타내었다. 완전연관법에 의한 군집분석의 유사성 검정 측도는 유클러드 거리계수를 이용하는 것이 좋았으며, 식생구성이 비슷한 군락이 서로 군집을 형성하였다. 유사성이 높은 중소집단은 교란된 식물군락 (16, 15), 반건조지 초지군락 (14, 12, 11, 13), 중상급초지군락 (8, 7, 6) 중하급초지군락 (10, 9, 5), 중급 (4, 3), 상급초지군락 (2, 1) 등 6개 집단으로 분류되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1429-1437
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• 2013

빅 데이터 분석기법 중 비정형데이터 분석기법인 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 기후변화 관련 식품분야 논문 초록에서 용어들의 출현빈도를 분석하였다. 이를 위하여 용어-문헌 행렬을 만들고, 용어들간의 비유사성 측도를 바탕으로 계층적 군집분석기법을 적용하여 문서들을 군집화하였다. 군집화된 문서들간의 상호 연관성과 군집별로 특정용어의 빈도를 파악하여 문서군집을 특정주제별로 분류하였다. 이러한 연구를 통하여 식품분야의 기후변화 관련 논문들의 추세와 관심주제어를 파악할 수 있었으며, 향후 기후변화 적응 및 대응 체계 로드맵 작성 시 연구 개발 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.722-729
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• 2010

예측 문제를 해결하기 위한 데이타마이닝 기법은 다양한 분야에서 주목받고 있다. 이것에 대한 한 예로 컴퓨터-기반의 질병의 예측 혹은 진단은 CDSS(Clinical Decision support System)에서 가장 중요한 요소이기도 하다. 이러한 예측 문제를 해결하기 위해서 RBF커널 같은 비선형 커널을 사용한 SVM이 가장 널리 사용되고 있는데, 이는 비선형 SVM이 어떠한 다른 분류기법보다 정확한 성능을 보이기 때문이다. 하지만 비선형 SVM을 사용한 경우에는 모델내부를 시각화하는 일이 어려워서 예측결과에 대한 직관적인 이해가 힘들고, 의학 전문가들은 이러한 비선형 SVM의 사용을 기피하고 있는 실정이다. Nomogram은 SVM을 시각화하기 위해 제안된 기법이다. 하지만 이는 선형 SVM의 경우에만 사용이 가능하고. 이 문제를 해결하기 위해서 LRBF 커널이 제안된 바 있다. LRBF 커널은 기존의 RBF 커널을 사용한 SVM과 대등한 결과를 보이면서도 예측결과의 선형적 분석도 가능하게 한다. 본 논문에서는 노모그램(Nomogram)과 LRBF 커널을 사용한 SVM이 통합되어 있는 예측 툴 VRIFA를 제안한다. 이 툴은 사용자와 상호작용하며 비선형 SVM 모델의 내부구조를 데이타의 각 속성별로 보여주는 방법으로 사용자가 예측결과를 직관적으로 이해하도록 도와준다. VRIFA는 Nomogram기반의 피쳐선택(feature selection) 기능도 포함하고 있는데, 이 기능은 예측결과에 부정적인 영향을 끼치거나 중복된 연관성을 보이는 속성을 제거함으로써 모델의 정확도를 높이는 데 기여한다. 그리고 데이터에 포함된 클래스의 비율이 한 쪽으로 치우쳐져 있는 경우에는 ROC 곡선 넓이(AUC)를 예측결과를 평가하기 위한 측도로 사용할 수 있다. 이 툴은 컴퓨터-기반의 질병 예측 혹은 질병의 위험 요소 분석에 대해 연구하는 연구자들에게 유용하게 사용될 것으로 전망하는 바이다.