• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.121-131
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• 2004

다수경로 알고리즘은 비루프경로(Loopless Path: 또는 Simple Path)와 루프경로(Loop Path)를 탐색하는 방안으로 대별된다. 알고리즘의 난이도 측면에서 일반적으로 비루프경로를 탐색하는 방안이 루프경로를 탐색하는 방안보다 많은 노력이 소요된다. 바꾸어 말하면, 루프경로 탐색방안이 알고리즘의 이해 및 활용성 측면에서 용이하다는 장점이 존재한다. 루프경로탐색방안에서 경로삭제방식(Path Deletion Method)이 가장 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. 경로삭제방식은 K번째의 최적경로를 탐색하기 위하여 K-1번째의 경로의 탐색금지 상황설정이 필요하며, 이를 네트워크의 변형된 확장형태(Enlarged Transform)를 통하여 추구하는 방식이다. 그러나 이 알고리즘은 경로상에 노드 및 링크의 반복이 허용되는 루프를 생성시켜 교통망에 적용하기에는 한계가 존재하는 단점이 있다. 본 연구에서 링크표지를 활용하여 루프를 제거하는 방안을 개발한다. 이를 위해 K-1번째 확장네트워크에서 링크표지를 갱신하는 과정에서 대상링크와 전 링크의 부분경로와의 관계를 고려하여 루프가 생성되지 않도록 링크표지를 확정하여 원천적으로 루프의 생성을 방지한다. 본 연구에서 제안하는 비루프 알고리즘은 노드비루프와 링크비루프로 구분되며, 노드비루프는 경로 상에서 노드의 반복이 존재하지 않는 일반적인 단순경로(Simple Path)를 의미하며, 링크비루프는 경로 상에 링크의 반복이 존재하지 않는 경로를 의미한다. 특히 링크비루프는 도시 교차로에서 발생하는 U-턴, P-턴의 덩굴망 통행행태를 설명하기 위한 중요개념으로 확대 정의된다. 사례연구를 통하여 제안된 알고리즘의 활용성을 검증한다.

• 철학연구
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• 제130권
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• pp.1-22
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• 2014

이 글의 목적은 '안지약명(安之若命)'으로 대표되는 장자 운명관을 현실 체념적이고 노예적인 순응주의로 간주하는 이택후(李澤厚)의 입장과 해석상의 충돌을 시도하고 장자의 입장이 참된 운명 긍정론임을 밝히는 것이다. 이것은 특히 망(忘)의 역할 분석을 통해 진행된다. 그 결과 새롭게 창조되는 가치는 두 가지다. 하나는 통상적으로 인식의 결여나 질병 상태 등 부정적 기능으로 간주되어 온 망각의 긍정적 역할이며, 다른 하나는 몸 생사 세계 변화를 일기(一氣)의 운행으로 통찰함으로써 운명에 긍정적으로 대처하는 '기 통하는 인간'의 가능성이다. 이러한 논의를 위한 글의 전개는 다음과 같다. 먼저 명(命)의 용례 분석을 통해 '안지약명(安之若命)'의 의미를 밝힌다. 분석 결과 안지약명은 '인간의 힘으로 어찌할 수 없는 상황 앞에서는 마음 편히 운명을 따르라'는 의미다. 다음으로 안지약명을 노예적 순응주의로 간주하는 이택후의 입장에 반대해 장자 입장이 운명 긍정론임을 밝힌다. 이것은 장자의 운명 대면법을 네 단계로 추적함으로써 진행된다. 첫째 부득이(不得已)한 운명적 상황을 있는 그대로 직시한다. 둘째 이 때 망각을 통해서 인간적 애락(哀樂)의 고통과 물아(物我) 구분을 해소한다. 셋째, 몸 생사 세계 변화를 일기(一氣)의 운행으로 통찰한다. 넷째, 이러한 과정은 운명 앞에 긍정적으로 대처하는 기(氣) 통하는 인간을 탄생시킨다. 그는 왜 운명 앞에서 긍정적일 수 있는가? 기 통하는 인간은 사물의 이치에 통달하고 그것의 흐름에 따라서 자유자재로 변화하며, 그 결과 외계 사물로 인해 자신의 생명을 해치지 않는다. 따라서 어떤 운명적 상황 앞에서도 사태를 있는 그대로 긍정하며 담담히 포용할 수 있다. 즉 장자의 기 통하는 인간은 운명을 긍정한다. 여기서 이택후의 비판은 극복된다. 필자는 이처럼 부득이한 운명 앞에서 비관 혹은 도피나 노예적 순응이 아닌 적극적 대면과 긍정적 포용의 태도를 취하는 장자의 안지약명을 '장자의 운명애'라고 부를 수 있다고 본다. 이러한 점에도 불구하고 필자는 '기 통하는 인간'의 실제적 가능성과 역할 등에 관해서는 면밀히 논하지 못했다. 이것은 장자의 기론과 수양론을 연관시켜 분석할 때 밝혀질 수 있는 문제들이다. 이러한 점에 대해서는 차후의 지면을 통해 좀 더 구체적인 논의를 진행할 수 있기를 바란다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.175-181
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• 2022

구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.

• 한국의류학회지
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• 제44권4호
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• pp.691-707
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• 2020

This study used big data analysis as informatics that identified keywords related to new-tro fashion; in addition, it conducted differences and types of classification according to demographic characteristics. First, it has been shown that two different generations, the Millennials and the older generation, coexist as important keywords in the context of new-tro fashion. Second, according to age, it has been shown that the keywords that appear in new-tro fashion are taken differently. In most regional keywords that differed in the classification, respondents in their 20s, 30s and 40s were classified as emotional, while those in their 50s or older perceived as factual phenomena. The results of eliciting keywords in new-tro fashion through big data analysis, keywords that reflect phenomena, design details and considerations, fashion styles, fashion brands, fashion items, social media, influence, and emotional adjectives. This study confirmed the meaning of new-tro fashion based on past that can give enjoyment to the new generation and memories to the older generation.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2008년도 정기학술대회
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• pp.166-171
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• 2008

본 연구는 기존에 잘 알려지고 널리 사용되고 있는 어휘 의미망이나 시소러스를 활용하기 어려운 과학 기술 분야, 특히 IT 분야에서 대용량 용어간 관계를 빠른 시간 내에 구축하여 검색 브라우징, 내비게이션 용도로 활용하는 것을 목표로 한다. 시소러스 구축 절차를 따르는 경우에 분야 전문가에 의한 정교한 작업과 고비용을 필요로 하여 충분한 구축 크기를 확보하는 것에 현실적인 어려움이 있다. 시소러스 자동 구축 방법론을 사용하는 경우에도 해당 용어들이 출현하는 방대한 말뭉치를 확보해야 하며 관계 구축 결과에 대한 직관적 이해가 쉽지 않다는 단점이 있다. 본 연구는 해외 학술 논문 말뭉치와 메타데이터에서 획득한 37만 여 주제어들을 이용하여 상 하위 관계, 관련어, 형제 관계를 추출하기 위해 조어적 기준에 근거한 규칙들을 이용한다. 이들 규칙을 이용하여 추출한 관계 수는 상 하위 관계 60여 만 개, 관련어 640여 만 개, 형제 관계 2,000여 만 개 등이다. 또한, 추출 결과 중 일부를 수작업으로 분석하여 단순한 추출 규칙에서 발생하는 오류 유형을 찾아내고 향후 과제에서 해결할 수 있는 방안에 대해 논하자고 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.102-104
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• 2017

최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.141-160
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• 2011

본 연구에서는 유동성이 크고 데이터의 규모도 상당한 도서관에 일반화시켜 적용할 수 있는 지식베이스 및 검색엔진을 제안하였다. 이를 위해 총 세 개의 지식베이스(트리플 구조 온톨로지, 의미거리기반 의미망지식 베이스, 키워드중심의 도치색인파일)를 구축하였고, 이의 성능을 측정하기 위해 각각 세 개의 검색엔진(추론 규칙기반 제나검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드기반 루씬검색엔진)을 구축하였다. 시스템 성능평가 결과, 종합적으로 개념기반 검색엔진이 가장 높은 성능을 보여주었고, 다음으로 온톨로지기반 제나검색엔진, 다음으로 일반 키워드 검색엔진 순으로 나타났다.

• 인지과학
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• 제19권1호
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• pp.17-39
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• 2008

오기억(false memory) 연구에 필요한 한국어 단어 연상 목록을 작성하기 위해 대학생과 초등학생을 대상으로 자료를 수집하였다. 비연속적 자유연상 기법을 이용하여 각 단어들에 대한 연상단어와 연상 강도, 총 연상단어 수에 대한 세트 크기 비율을 집단별로 산출해서 질적, 양적 차이가 있는지를 비교하였다. 각 단어마다 연상 강도가 매우 높은 연상단어들은 두 집단 간 같거나 비슷한 반면 연상 강도가 낮아질수록 두 집단에서 연상된 단어들이 다양했다. 대학생 집단이 초등학생 집단보다 세트 크기 비율이 더 컸다. 이 결과는 대학생이 초등학생보다 더 전형적이고 수렴된 의미망을 형성한다는 것을 시사한다. 본 자료는 오기억 연구뿐 아니라 연상 단어를 이용해 인지적 기제를 밝히려는 연구들을 위해 유용한 기초자료를 제공해 줄 수 있다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제22권4호
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• pp.459-475
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• 2012

인식의 주체와 대상만을 고려하는 인식론은 그들을 둘러싸고 있는 사회의 역할에 대해 만족할 만한 설명을 주지 못한다. 이 논문에서는 인식의 주체를 가능하게 하는 언어적, 사회적 조건을 논의하는 구조주의와 기호학적 인식론의 철학적 기초를, 주체, 구조, 담론이라는 세 가지의 키워드를 중심으로 하여 분석한다. 기호의 의미란 인식의 대상으로부터 비롯되거나 주체가 스스로 구성하는 것이 아니라 기호들의 망 속에서 기호들 사이의 관계에 의한 의미작용으로부터 주어지는 것이다. 그 구조는 주체 이전에 존재하는 것이며, 오히려 그러한 구조적 질서 안으로 들어감으로써 주체는 형성된다. 수학 학습을 이해하고 분석하는 경우에도 이러한 관점은 주체에 의한 지식의 구성 이외의 다른 많은 논점들을 생각하게 하는 출발점이 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.244-249
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• 2006

모바일 기기에서 수집된 데이터를 바탕으로 사용자의 기억을 되살리거나 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 하루 동안 수행한 수많은 행동이나 겪은 사건들을 기록할 필요가 있다. 그러나 사용자의 하루 동안 발생한 모든 일을 보여주기 보다는 사용자에게 있어서 중요한 일만 보여주는 것이 사용자의 행동을 분석하고 사용자에게 맞는 서비스를 제공하는 데 더 도움이 될 것이다. 이전의 연구에서는 키그래프를 이용하여 사용자의 하루를 요약하려고 시도하였으나 사용자로부터 얻은 데이터에 직접 키그래프를 적용한 결과로 얻은 데이터는 사람이 직관적으로 그 중요성을 이해하기 힘들었다. 이를 해결하기 위해 보다 상위 수준의 정보에 키그래프를 적용하였다. 본 논문에서는 스마트 폰에서 수집된 GPS 위치 정보를 장소정보로 변경하여 컨셉넷에 입력하고 관련된 개념을 추출한다. 컨셉넷(ConceptNet)은 수많은 어휘들의 연관관계를 의미망 형태로 표현한 것으로 사람이 일상생활에서 이용하는 상식을 포함하고 있다. 컨셉넷에서 추출된 개념들로 문서를 생성하고 생성된 문서에 키그래프 알고리즘을 적용하여 사용자가 수행한 행동에 관련된 개념 중 핵심적인 개념을 추출한다. 이렇게 추출된 개념들은 사용자가 하루 동안 수행한 행동이나 경험을 요약할 수 있는 정보가 된다. 3명의 사용자로부터 수집한 데이터로 제안한 방법의 성능을 평가해 본 결과, 직관적으로 중요한 경험에 관계된 개념을 얻을 수 있었다.