• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.38-41
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• 2007

데이타 마이닝을 위하여 수집된 대용량의 데이타를 여과 없이 기계학습에 적용하는 것은 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 저장 공간면에서도 비효율적이다. 선별적 샘플링은 이러한 상황에서 매우 효율적으로 적용할 수 있도록 원본 데이타의 특성을 가능한 반영하여 새로운 훈련 데이타를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 신경망의 하나인 SOM을 적용한 선별적 샘플링을 수행하는데 있어서 여러 가지 선택 문제를 효과적으로 해결하기 위한 실험을 수행한다. 실험 결과로는 두 가지 결과를 얻었다. 1) 충분한 맵 사이즈를 선택해야 학습 데이타의 함축적인 특성을 잘 반영한다, 2) 선택적 샘플링을 위한 유닛선택 방법에서는 의미없는 유닛을 제거함으로서 분류 성능향상을 얻을 수 있다.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.193-221
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• 2017

의미적 연관성을 지닌 일화들의 범주화는 기억을 더 효과적으로 구조화하는데 도움이 된다. 그러나 해당 일화의 하위 세부 기억들에 대한 상기한 범주화의 영향은 아직 명확하게 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 fMRI 실험을 통해 의미적 범주화가 이루어지는 동안 상위의 일화 기억에 주의를 기울이는 것이 하위 세부기억의 생성을 방해하는지, 혹은 강화하는지 실험하였다. 참가자들에게 한 사이클 내에서 각각 2개의 하위단어를 가지고 있는 5개의 목표 단어들이 순서대로 제시되었는데, 참가자들은 해당 사이클 내에서 제시된 목표 단어들을 포함할 수 있는 범주를 떠올릴 수 있는지 응답한 후 그 범주에 대한 주관적 확신도를 평정하였다. fMRI 내 과정이 끝난 후 참가자들은 스캐너 밖으로 이동하여 제시되었던 단서 단어의 하위 단어들에 대한 단서 회상과제를 수행하였다. 행동 실험 결과 매 사이클의 세 번째 시행에서 범주화 과제의 반응속도가 감소하였고 동시에 주관적 확신도 수준이 증가하였는데, 이는 해당 시행에서 의미적 범주화가 완성되었음을 의미한다. 주목할 점은 세 번째 시행 바로 직전에 제시되었던 하위 단어들의 회상 정확도가 그 다음 시행 직전에 제시된 단어들에 비해 유의미하게 낮았다는 점이며 이는 범주화가 완성될 때 일화 기억의 하위 세부 요소들이 손상되었음을 의미한다. 일반선형모델을 통한 분석 결과 의미적 범주화가 완성되기 직전의 시행에서 의미적 기억망과 관련이 있는 것으로 알려져 있는 측두회와 하전두회에서 유의미한 활성화가 나타났다. 또한 패턴 유사성 분석 결과 또한 측두회, 하전두회, 해마 영역에서 세 번째 시행 간의 활성화 패턴이 두 번째 시행의 활성화 패턴에 비해 더 일관적인 것으로 나타났다. 본 연구는 의미적 범주화가 하위 세부 일화 기억을 방해할 수 있다는 것을 보여주며, 이러한 범주화가 진행되는 동안 일어나는 의미적 인출 경험이 관련된 일화 기억의 흔적에 질적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

• 인지과학
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• 제21권1호
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• pp.95-126
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• 2010

본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 매우 이질적인 세종전자사전의 의미부류(SJSC)와 KorLexNoun 1.5(KLN)의 상위노드 간의 사상을 목표로, '의미 입자(sense grain)가 작은 개념체계(fine-grained ontology)' 간 귀납적이며 상향적인 수동 사상 방법론을 제안하였다. 동시에 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성 때문에 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안도 제안하였다. 두 이종 개념체계 간의 사상 방법은 SJSC의 단말 노드와 KLN의 Least Upper Bound(LUB)를 기본단위로 하여, 첫째, 어휘 분포를 이용하여 사상 후보군을 결정하고, 둘째, 계층 관계와 정의문과 용례를 이용하여 후보군들 간의 정확한 의미구분을 하며, 셋째, 상 하위-자매노드에 SJSC의 적정술어 및 정의문을 적용하여 LUB의 단계를 결정하고, 넷째, 양 의미체계의 계층관계를 비교함으로써 SJSC의 단말 노드와의 사상 여부를 판단하며, 마지막으로 KLN의 오류 및 전문용어 후보군은 사상에서 제외하였다. 이와같이 본 연구에서는 단계별 사상 준거의 설정에 있어 각 의미체계에 기술되어 있는 다양한 언어정보를 적극 이용하였는데, 이는 세밀한 수동 사상의 장점이라 할 수 있다. 본 연구에서 제안한 방법으로 사상한 결과, SJSC의 474개의 단말 및 비단말 노드와 KLN의 신셋(synset) 간에는 중복을 제외하고 6,487개의 LUB가 사상되었으며, 각 LUB의 하위노드를 포함해서는 모두 88,255개의 KLN 신셋이 사상되어 전체적으로는 97.91%가 사상되었다. 본 연구의 결과는 정교한 한국어 통사 및 의미 분석에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권3호
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• pp.191-201
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• 2015

서식지 연결성을 정량적으로 평가하고 지도화하는 것은 지속가능한 도시 계획과 설계 과정에 있어 필수적이다. 이 연구에서는 그래프 이론을 적용하여 서울 을 포함하는 수도권 지역을 대상으로 산림성 조류의 이동 통로들이 서식지들을 어떻게 연결 하는지 알아보고자 하였다. 산림 피복율과 인간 간섭을 의미하는 거주지역, 도로 네트워크의 영향을 고려하여 양질의 산림 서식지를 추출하였다. ArcGIS 파이썬 패키지 FunConn을 활용하여 서식지 연결망을 구축하고, 서식지 간 최소비용거리($Q_1$)와 25번째 백분위수 비용거리($Q_{25}$)에서의 조각 중요도를 산출하였다. 10개 지역에서 조사된 산림성 조류 종의 풍부도와 $Q_1$과 $Q_{25}$ 비용거리에 따른 조각 중요도 값, 서식지 면적 간 스피어만 상관분석을 하였다. 서식지 면적의 효과를 통제했을 때, $Q_{25}$에서의 조각의 중요도 값이 종 풍부도와 가장 높은 양의 상관관계를 나타냈다(P<0.001). 따라서 25번째 백분위수 비용거리를 통해 연결성 유지에 중요한 역할을 하는 조각들과 통로의 위치, 연결망의 중추적 경로를 도출하였다. 연구에서 제시된 연결망은 향후 도시 생물다양성 보호와 증진을 위한 핵심 보전지역의 설정과 생태통로의 조성과 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.33-54
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• 2010

월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소가 완성도 높게 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 필요에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스의 분류체계를 효율적으로 제공할수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 다수의 웹서비스 저장소들은 웹서비스 분류체계를 제안하여 왔지만, 대부분의 분류체계는 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 관리하기에 너무 어려운 단점을 갖고 있다. 이 논문에서는 인공신경망 기반 군집화 기법과 XML 기반의 웹서비스 기술표준인 WSDL의 의미적가치를 활용하여 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 제안한다. 이 논문에서 인공신경망을 활용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 프로토타입 시스템로 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 실증적으로 평가하였다. 또한 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.45-52
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• 2018

본 연구는 2017년 8월 17일 청계천에서 발생한 시민고립사고의 원인을 규명하고, 고밀도 기상관측망의 관측자료를 이용하여 안전한 도시하천 관리 방안을 제시한 연구이다. SK 텔레콤 기지국에 설치된 고밀도 기상관측망인 SK techx와 상대적으로 공간적 밀도가 낮은 기상청 AWS의 사고 당일 강우자료를 도시유출모형에 적용하여 당시 상황을 모의하였다. 사고원인 중 하나로 가정한 CSO 관로 내 체수현상을 구현하여 수치모의한 결과, 기상청 AWS에서 계측된 강우량은 사고를 발생시키지 않았다. 하지만 실제 현상과 더 유사한 고밀도 기상관측망인 SK techx의 강우자료를 적용했을 때는 당일 발생한 사고와 유사한 결과가 나타났다. 이는 낮은 공간 밀도인 기상청 AWS는 청계천에서 일어나는 실제현상을 예측할 수 없고, 안전한 하천관리르 위해 고밀도 기상관측소가 필요하다는 것을 의미한다. 또한 CSO 관로 내 체수 유무를 독립변수로 수치 모의한 결과 비우당교의 CSO 관로 내 체수가 사고의 직접적인 원인으로 분석되었다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.21-30
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• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 무역학회지
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• 제42권5호
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• pp.113-136
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• 2017

스마트폰 시장에서 글로벌공급망(GSCM: global supply chain management)과의 국제 전략적 제휴(ISA: international strategic alliances)를 통한 신제품 공개(NPP: new product preannouncement)는 기업의 생존과 경쟁우위를 결정하는 핵심요인이다. 이에 본 연구는 애플의 아이폰(iPhone)과 경쟁하기 위해 지속해서 신제품을 공개하고 있는 삼성전자의 갤럭시 노트시리즈(Galaxy Note series)를 중심으로 글로벌공급망을 탐색제휴(exploration alliance)와 활용제휴(exploitation alliance)로 구분하여 사건연구(event study)와 횡단면 회귀분석을 시행하였다. 연구결과는 탐색제휴를 통한 신기술과 활용제휴를 통한 기존기술에 관한 정보는 모두 갤럭시 노트의 신제품 공개 하루 전(-1)에 해당 부품공급업체(vendors)의 단기성과에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것을 확인하였다. 주목할 점은 신제품 공개를 위해 적용한 신기술 정보가 기존기술 정보보다 초과수익률이 더 높은 것으로 밝혀졌다. 이는 신기술을 제공한 기업일수록 기존기술을 제공한 기업보다 혁신역량이 높고 여유자원이 풍부하여 시장에서는 이를 긍정적인 신호로 인식하고 있는 것으로 밝혀졌다. 또한 이 연구는 탐색제휴로 확보한 신기술은 혁신역량과의 상호작용을 통해 신제품 공개에 도움을 주는 핵심요인으로 스마트폰 시장에서 생존 여부를 결정지을 수 있는 중요한 변수임을 실증분석을 통하여 검증하였다는 점에서 의미를 가진다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.503-515
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• 2023

개발 과정에서 발생하는 생태공간의 단절과 파편화는 생물다양성의 위협 요소이다. 특히 개발 압력이 높은 도심은 생태공간이 부족하여 연결성이 매우 낮을 것이다. 이러한 문제는 대도시에서 더욱 두드러지게 나타나는 경향이 있다. 이를 해결하기 위해 개별 사업이나 도시관리 수준에서 생태적 연결성 현황을 파악하고 개선하는 지속적인 노력이 필요하다. 그러나 대도시의 생태적 연결성 현황 파악과 개선에 대한 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 우리나라 대도시 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 도심이 가진 생태적 연결성을 평가하였다. 평가 결과 도심은 외곽이나 도시 전체와 비교해 연결성이 낮았다. 그리고 종분포모델 등 지역 특성을 반영하여 대전을 대상으로 수행한 생태적 연결망을 분석하여 1ha 이상 산림을 이어주는 최적 경로 510개를 도출하였다. 본 연구는 도시의 생태적 연결성 개선 목표 제시에 필요한 정량적 수치와 생물다양성을 포함한 지역 특성에 따른 연결망을 도출한 사례로서 의미가 있다. 환경영향평가나 도시관리에서 생태적 연결성을 개선하는 방향을 제시하고 평가 체계를 구축하는 데 결과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.