• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.992-999
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• 2014

단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 정확하게 예측하기 위하여 다중레이블 학습 방법을 광범위하게 비교한다. 이를 위하여 다중레이블 분류의 접근 방법인 알고리즘 적응, 문제 변환, 메타 학습의 여러 방법을 비교 평가한다. 다양한 관점에서 다중레이블 분류 방법의 특성을 평가하기 위하여 12가지 평가 척도를 사용하였고, 최적의 성능을 보이는 방법을 찾기 위하여 새로운 요약 척도를 사용하였다. 비교 실험 결과, 흔하지 않은 다중레이블 집합을 가지치기 하는 멱집합 방법과, 관련 레이블들을 추가된 특징으로 나타내는 분류기-체인 방법의 성능이 높았다. 또한, 이들 방법들로 구성된 여러 개의 분류기를 조합하면 더욱 성능이 향상되었다. 즉, 세포내 위치간의 연관관계를 사용하는 것이 예측에 효과적인데, 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치들의 관계는 독립적이지 않고 서로 관련되어 있기 때문이라 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.572-583
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• 2007

본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 문장 순서를 결정하기 위한 텍스트 구조화(text structuring)에 관한 것으로, 중심화 이론(centering theory)에 기반하여 문장 순서의 자연스러움을 판단할 수 있는 다양한 평가 척도를 논의한다. 먼저, 기존 연구들에서 중심화 이론에 기반한 문장 순서의 평가 척도들 중 가장 효과적이라고 알려진 MIN.NOCB를 텍스트 구조화에 적용할 때 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 대안이 될 수 있는 새로운 평가 척도인 MAX.CPS를 제안한다. 또, 임의의 평가 척도가 주어진 문장들에 대해 가질 수 있는 기대치를 먼저 예측하고, 그것에 따라 다른 평가 척도를 적용하게 하는 프레임워크를 제안하여, 중심화 이론 안에서 최상의 문장 순서를 찾기 위한 새로운 방법론을 모색한다. 또한, 중심화 이론의 적용에 있어 핵심이라 할 수 있는, 명사들의 돋보임성(salience)을 서열화(cf-ranking) 하는 다양한 방식을 중심화 기반 문장 순서 평가 척도의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 텍스트 구조화에 관한 한, 단순히 문장에서 실현된 순서에 따라 명사들의 돋보임성의 서열을 정하는 것이 한국어의 특성상 가장 간단하면서도 효율적임을 입증하였다.

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.213-221
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• 1998

현대의 시스템들이 가지는 고기능화와 자동화로 인하여 인간의 운용 능력이 점점 더 중요한 능력으로 부각되고 있으며, 이는 사용자가 경험하게 되는 인지넉 복잡도를 제어하는 것을 요구한다. 본 연구에서는 사용자 인터페이스에서 사용자가 경험해야 하는 인지적 복잡도를 스키마 구조를 반영하여 정량화하는 엔트로피 모형(윤완철, 1992)을 적용하여 사용자가 겪게 될 인지적 복잡도를 예측하는 척도가 제안되었으며 실험적으로 검증되었다. 엔트로피와 시스템 크기-조작의 수와 상태의 수-가 각각 다른 세 가지 인터페이스 (엔트로피가 낮고 작은 크기의 인터페이스, 엔트로피가 높고 작은 크기의 인터페이스, 엔트로피가 높고 큰 크기의 인티페이스) 중의 하나를 사용하는 것을 피험자이 학습하고, 이에 대해 검사를 받았다. 제안된 척도인 시스템 엔트로피는 사용자 수행도를 잘 설명하였지만, 시스템의 크기는 그러하지 않았다. 본 연구는 사용자가 겪게 될 인지적 복잡도를 평가자의 주관이 개입하지 않는 방법을 통하여 평가할 수 있음을 보인 것으로 가전제품이나 스프트웨어의 디자인의 평가와 개선 등 인간의 인지적 복잡도가 사용성에 중요한 영향을 미치는 분야에서 유용하리라 여겨진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제2권1호
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• pp.77-85
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• 2004

원전에서 발생된 중$.$저준위 방사성 폐기물의 경우 처분장으로 이송되기 이전에 드럼에 대한 세부적인 정보 특히 핵종 재고량에 대한 평가가 수행되어야 한다. 그러나 드럼처리된 방사성폐기물의 경우 평가 대상 핵종 농도에 대한 예측이 어려운 것이 일반적이다. 따라서 이를 극복하고자 직접측정이 어려운 경우 척도인자 방법을 활용하고 있다. 국내의 경우 1996년부터 고리원전에서 척도인자 개념이 적용된 핵종분석장치를 운영해오고 있다. 그러나 고리원전에 적용된 척도인자의 경우 많은 개선의 여지가 남겨져 있다. 따라서 현재 척도인자의 향상을 위한 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 연구의 범위에 대한 개략적인 소개와 핵종 재고량 평가 방법 중 보다 신뢰할 수 있는 평가 방법을 찾고자 통계적인 척도인자 평가 방법을 비교 평가했으며 이를 통해 고리원전에 사용된 산술평균 방법을 기하평균 방법으로 바꾸는 것이 예측의 정확성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 드럼내 핵종 재고량의 과대평가를 막고 합리적인 보수성을 유지할 수 있음을 알수 있었다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2000년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.135-143
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• 2000

일반적으로 제어시스템은 독립된 기능을 갖는 전자제어모듈들로 구성되고, 제어시스템의 보수에 있어서 최소 교체단위가 전자제어모듈이기 때문에 제어시스템의 신뢰성을 평가하는 것은 전자제어모듈의 신뢰성을 평가하는 것으로부턴 출발한다. 전자모듈의 신뢰성을 평가할 때 주로 사용하는 평가척도는 MTBF이고, 제조업체에서는 일반적으로 MIL-HDBK-217의 수명예측방법을 이용하여 산출한 MTBF를 제시하고 있다. 하지만 현장의 구매자들은 물론 전자모듈을 개발하는 엔지니어도 MIL-HDBK-217 데이터를 이용한 계산만으로 산출한 MTBF가 실제 사용할 때와 큰 차이가 없는지 확인하기를 원한다. 본 논문에서는 이러한 요구에 따라서 MIL-HDBK-217의 수명예측 방법을 이용하여 예측한 수명을 가속수명시험을 통하여 보증하는 방법을 제시하고, 제시한 방법을 실제 국내에서 제작한 2종류의 전자제어모듈에 적용한 사례를 기술하였다. 국내에서 제작한 2종류의 전자제어모듈에 대하여 본 논문에서 제시한 보증시험방법에 따라서 시험한 결과 신뢰수준 60%에서 예측 수명을 보증할 수 있었고, 보증시험 후에 수명을 추정하기 위하여 추가적으로 장시간 시험하여 수명을 추정한 결과 추정된 수명이 MIL-HDBK-217을 이용하여 예측된 수명에 비하여 2.86∼3.40배길게 나타났다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 춘계학술발표논문집 논문집
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• pp.219-219
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• 1999

마직물은 통기성, 흡수성, 투습성이 좋고 건조가 빠른 편이므로 여름철 직물로 많이 사용되어 왔다. 마직물은 또한 뻣뻣하며 몸에 감기지 않고 촉감이 깔깔하여 시원한 느낌을 주며 다른 직물에 비해 강직하고 표면이 거칠고 드레이프성이 떨어지는 등의 독특한 태를 가지고 있다. KES-F 시험기에 의해 여러 물성량들을 종합적으로 계측할 수 있게 됨에 따라 의복의 착용감에 만족을 주는 소재의 성능에 대한 연구가 종래의 주관적평가에서 KES-F 시스템을 이용하여 객관적으로 태를 예측하는 방법으로 진행되고 있다. 그러나 태를 평가하는 객관적 방법에서는 일반적으로 Kawabata와 Niwa에 의해 만들어진 평가식들이 주로 사용되나 이런 식들은 주로 모직물이나 합성섬유직물들을 평가하기에는 적합하지만 마직물의 독특한 태를 평가하기에는 부족하다고 생각된다. 마직물의 태가 기존의 객관적 평가방법만으로는 규명되지 않기 때문에 주관적 태평가방법을 아울러 실시해야 할 필요가 있다고 생각된다. 따라서 본 연구에서는 마직물의 태를 평가하는 방법의 하나로 주관적 평가척도를 개발하고 이 척도를 사용하여 마직물의 주관적인 태 특성을 살펴보았다. 그리고 KES-FB 시스템을 사용한 객관적인 태를 측정하여 주관적 평가치와 객관적 측정치로부터 태 평가의 산출식을 유도하였다. 실험에 사용된 직물은 혼방률, 밀도, 두께 등이 다양한 암, 저마 그리고 마혼방직물과 한산모시, 중국마, 신합섬 직물 등 총 54종을 사용하였다. 마직물의 주관적 태 평가를 위해 26문항의 형용사쌍으로 구성된 9점의 의미미분척도를 개발하였으며 이 척도를 사용해 주관적 평가를 실시하였다. 또 객관적 평가를 위해 KES-FB 시스템을 통해 역학적 특성치를 구하였다. 주관적 평가를 실시한 결과 마직물의 태에 영향을 미치는 7개의 요인이 추출되었다. 이 요인들은 표면성질, 신축성/드레이프성, 중량감, 강연성, 회복성, 수분특성, 밀도감이었으며, 요인들로 설명되는 누적분산값은 67.18%였다.주관적 평가의 결과와 객관적 평가 결과를 이용해 마직물의 태를 평가하는 산출식을 제시하였다. 태 평가치의 경우 16가지 특성치를 모두 넣는 방법과 stepwise 방법, 또 Kawabatark 사용한 순차적 군 회귀법의 세가지 방법의 회귀식 중 16가지 특성치를 모두 넣는 방법의 결정계수가 가장 높았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.203-210
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• 2020

메모리 기반의 협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 타입이지만 데이터 희소성이라는 본질적인 문제를 갖고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 연구 업적들이 이루어졌으나, 보다 체계적인 접근 방법은 여전히 요구된다. 본 연구는 사용자 간의 유사도를 산출하기 위하여 항목들에 대한 사용자 평가치 분포를 활용한다. 따라서 제안 방법은 사용자의 모든 평가치를 이용하므로, 공통 항목에 대한 평가치만을 이용하는 기존 방법들과 대비된다. 더욱이, 각 항목에 대한 다른 사용자들의 평가치들을 유사도 계산에 반영함으로써 항목 평가치의 광역적인 관점을 취한다. 제안 방법의 성능은 실험을 통하여 평가하였고, 연관된 다른 방법들과 비교하였다. 그 결과, 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다. 이러한 예측 정확도의 향상은 전통적인 유사도 척도에 비해 최근의 방법으로 달성한 것보다 최고 2.6배 더 높다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.540-543
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• 2015

컴퓨터 프로그래밍 과정에서 학생간의 수준 차는 반 전체의 성취도를 결정하는 중요 요인 중 하나다. 문제를 먼저 해결한 학생은 대기 시간이 낭비되고, 해결 하지 못한 학생은 추가 시간이 필요하다. 이는 예제 위주의 프로그래밍 교육에서는 더 심각하다. 성취도를 예측하는 선행적 기준이 있다면 학생간의 수준별 학습이 가능해 진다. 초기에 수집된 정보인 개인성향, MBTI 분석, 분당 코딩 량 데이터를 향후 필기 시험 점수와 비교 분석하여 성취도를 예측하는 방법을 제시한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.59-66
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• 2016

협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.