• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.285-290
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• 2018

논지가 높은 설득력을 갖기 위해서는 충분한 지지 근거가 필요하다. 논지 내의 주장을 논리적으로 지지할 수 있는 근거 자료 추출의 자동화는 자동 토론 시스템, 정책 투표에 대한 의사 결정 보조 등 여러 어플리케이션의 개발 및 상용화를 위해 필수적으로 해결되어야 한다. 하지만 웹문서로부터 지지 근거를 추출하는 시스템을 위해서는 다음과 같은 두 가지 연구가 선행되어야 하고, 이는 높은 성능의 시스템 구현을 어렵게 한다: 1) 논지의 주제와 직접적인 관련성은 낮지만 지지 근거로 사용될 수 있는 정보를 확보하기 위한 넓은 검색 범위, 2) 수집한 정보 내에서 논지의 주장을 명확하게 지지할 수 있는 근거를 식별할 수 있는 인지 능력. 본 연구는 높은 정밀도와 확장 가능성을 가진 지지 근거 추출을 위해 다음과 같은 단계적 지지 근거 추출 시스템을 제안한다: 1) TF-IDF 유사도 기반 관련 문서 선별, 2) 의미적 유사도를 통한 지지 근거 1차 추출, 3) 신경망 분류기를 통한 지지 근거 2차 추출. 제안하는 시스템의 유효성을 검증하기 위해 사설 4008개 내의 주장에 대해 웹 상에 있는 845675개의 뉴스에서 지지 근거를 추출하는 실험을 수행하였다. 주장과 지지 근거를 주석한 정보에 대하여 성능 평가를 진행한 결과 본 연구에서 제안한 단계적 시스템은 1,2차 추출 과정에서 각각 0.41, 0.70의 정밀도를 보였다. 이후 시스템이 추출한 지지 근거를 분석하여, 논지에 대한 적절한 이해를 바탕으로 한 지지 근거 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1953-1956
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• 2008

본 연구에서는 금강의 하류부의 시간적 공간적 수질변화를 자세하게 분석하기 위하여 3차원 수리동역학 모델인 EFDC 와 비정상상태 수질모델인 WASP 7.2와 를 연계 적용하였다. 본 연구의 대상 구간은 금강하류 부중 대청댐 조절지 방류구 지점부터 공주의 정안천 유입 직전까지 총 48km의 구간이다. 하천의 수심별 수질은 일정하다고 가정하였으나 폭방향의 수질은 좌 중 우로 3개의 소구간으로 나누고 하천의 흐름 방향으로 나누어 전체적으로는 2차원적으로 구분하였다. 하천의 바닥 형상을 이용하여 모델 격자를 구성하였으며 수리모델은 건교부의 수위자료를 이용하여 보정하였고 수질자료는 환경부의 수질측정망 자료를 이용하여 보정하였다. 2차원 수리동역학-수질 연계모델링 결과, 대전 갑천이 유입되고 난 후의 청원지점에서 그리고 청주지역의 영향을 포함하는 미호천이 유입되고 난 연기 지점 그리고 본 연구의 최하류인 공주지점에서는 하천의 폭 방향으로 상당한 수질 차이가 있음을 확인하였다. 이는 대전 갑천 또는 청주 미호천 등이 유입된 이후 효과적으로 혼합되지 않는다는 것을 의미한다. 이는 해당지역의 수질시료 채취 위치에 따라 수질에 현격한 차이가 있을 수 있다는 것을 나타내며, 현재 환경부 수동측정망의 시료채취 방법을 고려하여 볼때 하천수질의 대표성을 나타낼 수 있는가 하는 문제의 차원에서 매우 심각하게 받아들여져야 할 것으로 생각된다. 한편, 현재 우리나라에서 시행되고 있는 오염총량관리제나 대부분의 환경영향평가에서는 하천의 폭 방향의 수질 차이에 대한 고려가 전무하며 이에 대한 전면적인 재검토가 시급하다고 판단된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.41-53
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• 2015

본 연구의 목적은 웹기반 협력학습에서 상호작용의 패턴인 중심화가 공유정신모형, 만족도, 성취도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 총 68명의 학습자들이 7개의 팀에 무선할당 되어 4주간 웹기반 협력학습을 진행하였으며, 사회연결망 분석을 통해 중심화가 높은 그룹 3팀과 낮은 그룹 3팀이 선별되었다. 중심화가 높은 집단과 낮은 집단 간 공유정신모형, 만족도, 성취도의 차이를 검증한 결과, 두 집단 간 공유정신모형에는 차이가 없는 것으로 밝혀졌으나 만족도와 성취도의 경우 중심화가 높은 집단이 낮은 집단에 비해 더 높은 만족도와 학업성취도를 보였다. 이는 웹기반 협력학습에서 주도적인 역할을 수행하는 학습자가 있을 때 만족도와 성취도가 높아진다는 의미이며, 협력학습의 설계에 대한 시사점을 제공한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.69-78
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• 2014

본 연구의 목적은 웹기반 협력학습에서 참여와 상호작용 가운데 협력적 자기효능감과 성취도를 예측하는 변인이 무엇인지를 확인하는 것이다. 본 연구에서 상호작용은 둘 이상의 행위자 간의 관계에서 발생하는 의사소통을 의미하는 것으로 참여와 구분된다. 이러한 구분에 따라 보다 타당한 측정을 위한 지표로 연결중심성 지표 중 하나인 외향중심성과 내향중심성을 사용하였다. 구체적으로, 참여, 외향중심성, 내향중심성 가운데 어떠한 변인이 협력적 자기효능감과 성취도를 예측하는지 분석하였다. 이를 위해 대학생을 대상으로 2주에 걸쳐 온라인 협력학습을 실시하고, 설문, 참여도, 사회연결망분석을 통한 상호작용 및 성취도 자료를 수집한 후 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 상호작용의 내향중심성이 협력적 자기효능감을 예측하였으며, 상호작용의 외향중심성이 성취도를 예측하였다. 이는 동료로부터 많은 반응과 피드백을 받을수록 협력적 자기효능감이 높아지며, 타인의 글에 대하여 자신의 생각을 정리하는 과정을 거치는 경험이 성취도 수준과 관련이 있음을 시사한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.215-228
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• 1995

언어에서 단어가 차지하는 중요성은 매우 크다. 그럼에도 불구하고 단어를 구성하 는 음운론적, 형태소론적 요소에 관한 계산적 연구는 그리 많지 않다. 대개의 전통적 언어학 이론은 추상적인 기저구조와 일련의 명시된 규칙들을 가정함으로 해서 형태음 운현상을 설명한다. 그러나 이러한 접근방법은 (1) 기저구조의 가정, (2) 규칙의 발 견, 그리고 (3) 규칙간의 상호관계 등에서 문제점을 내포하고 있다. 본 연구는 인공신 경망이 단어를 구성하는 음소열과 그 단어의 의미를 학습하는 과정에서 규칙은 생겨난 다는 가정에서 시작한다. 다양한 국어의 형태음운현상에 대한 실험결과는 인공신경망 이 규칙이나 기저구조의 도움없이 형태음운현상을 학습할 수 있음을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.65-75
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• 2012

조직시민행동이란 조직내의 공식적 역할이나 기능을 넘어서는 구성원들의 재량적 행동을 의미하며, 조직의 성과 제고에 상당한 기여를 하는 것으로 알려져 있다. 공급망관리(SCM) 시스템이 도입되면, 글로벌 표준, 프로세스 혁신, 핵심성과지표 등에 관한 정보가 여러 부서에 폭넓게 전달되어 구성원들의 흡수 및 혁신능력을 제고할 수 있다. 구성원들의 조직시민행동은 이런 과정을 활성화시켜 SCM 성과를 증진시키며 결과적으로 조직 혁신에 기여할 수 있다. 본 논문은 국내에서 비즈니스를 전개하고 있는 글로벌 제조 기업에 근무하고 있는 조직구성원의 흡수능력과 조직시민행동의식, SCM의 성과 및 혁신의도 간 인과관계 분석에 초점을 둔다. 122명으로부터 수집한 설문자료를 통계적으로 분석한 결과, 조직시민행동은 SCM 성과와 흡수능력에 긍정적 영향을 미치며, 흡수능력 또한 SCM 성과에 직접적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기대한 바와 같이 SCM 성과는 혁신의도의 유의한 선행요인으로 분석되었지만, 조직구성원의 흡수능력은 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그 외 본 연구결과의 학술적, 실무적 시사점도 함께 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제25권4호
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• pp.99-108
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• 2007

본 연구에서는 가변수요를 고려한 확률적 사용자균형 통행배정모형을 제시한다. 교통망에서 수요와 공급간의 균형을 가정할 경우, 통행비용의 함수인 가변수요는 통행저항함수(공급함수)와 함께 균형상태로 수렴하며, 이때 확률적 통행배정모형은 통행자들간의 경로인지 통행비용이 동일해지는 확률적 사용자균형상태에 도달하게 된다. 본 연구에서 제시하는 확률적 사용자균형모형은 기존 연구들과는 달리 동적체계(dynamic system)를 기초로 개발된다. 동적체계는 시간의 흐름에 따라 하나의 상태가 다음 상태로 변화하는 과정을 표현하는 수리적인 방법으로 시간의 변화에 따라 그 상태가 변하는 여러 분야에 적용이 가능한데, 주로 제어공학(control engineering)분야에서 활용되어 왔다. 동적 체계의 개념을 도입하면, 기존 모형들과는 달리 쉽게 모형화(formulation)할 수 있으며 풀이과정(solution algorithm)도 간단하다는 장점이 있다. 본 연구에서도 동적체계를 이용하여 확률적 사용자균형 통행배정(user equilibrium traffic assignment)모형을 제시하고 제시된 모형이 안정적인 해(stable solution)로 수렴한다는 것을 Lyapunov함수를 통하여 증명한다. 또한, 예제 교통망을 통하여 여러가지 의미있는 결과를 도출한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.75-89
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• 2006

본 연구는 IMF후에 도산한 기업을 대상으로 다변량판별분석 모형, 확률모형(로짓분석모형) 그리고 인공신경망 모형을 개발하여 각 모형의 도산예측력을 비교하고 인공신경망 모형의 일반화 가능성을 높이는데 목적이 있다. 본 연구는 도산예측 모형간의 예측력 비교 측면에서는 기존 연구와 유사하나 연구표본을 IMF후에 도산한 기업으로 하여 도산예측력을 향상시키고 모형의 일반화 가능성을 높이기 위해 상장회사 중 동일한 업종인 제조업종에 한정하여 모형을 개발한다는 측면에서 기존 연구와 차이가 있다고 할 수 있다. 또한, 보다 의미있는 연구를 위하여 학습용 표본과 검증용 표본을 동일한 기간에서 추출하지 않고 검증용 표본을 학습용 표본기간 이후의 기간에서 추출하여 도산예측의 타당성을 현재가 아닌 미래의 시점에서 검증함으로써, 개발한 모형이 미래의 환경변화에 적응력을 보이는지를 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.65-72
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• 2019

데이터 증강(Data Augmentation)은 적은 양의 데이터를 바탕으로 다양한 알고리즘을 통해 데이터의 양을 늘리는 기술이다. 현실문제를 해결하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기법을 사용하는 경우, 데이터 셋이 부족한 경우가 많다. 데이터의 부족은 모델 학습 시, 데이터 셋의 특징을 잘 반영하지 못하는 것 이외에도 과소적합 및 과적합에 빠질 위험이 크다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더와 고유값 분해를 기반으로 하는 데이터 증강 기법을 통해 데이터를 증강 시키고 이를 심층 신경망의 각 층 마다 적용하여, 심층 신경망을 효과적으로 사전 학습하는 방법을 제시한다. 이후, WOBC 데이터와 WDBC 데이터에 대해 실험을 통하여 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도를 향상시키는지 측정하고 기존 연구들과 비교함으로써 제안한 방법이 실질적으로 의미가 있는 데이터를 생성하고 모델의 학습에 효과적임을 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권3호
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• pp.151-158
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• 2003

심장혈관 신호에 있어서 단기간의 beat-to-beat 변이(variability)에 대한 여러 연구에서 선형 분석기법들이 사용되었다. 그러나 단기간 beat-to-beat 변이에 대해 선형기법 사용의 타당성에 대한 연구나 선형과 비선형 특성을 비교한 연구는 수행되지 않았다. 본 논문의 목적은 단기간 beat-to-beat 변이의 비선형성 특성을 조사함으로써 선형기법 사용의 적절함을 증명하고자 한다. 이를 위해 선형 ARMA와 비선형 신경망(NN) 모델을 사용하여 예측을 수행하였는데, 과거의 순시 심박(HR)과 평균 혈압(BP)으로부터 현재의 심박과 혈압 예측을 상호 비교하였다. 이러한 예측모델을 평가하기 위해 MIMIC 데이터베이스로부터 HR와 BP 시계열을 사용하였다. 실험결과에 의하면 신경망에 의한 비선형성은 단기간 beat-to-beat 변이를 생성하는 시스템 동특성을 나타내는데 의미있는 역할을 하지 못하였으며, 이 사실은 ARMA 선형 분석기법이 이러한 시스템 동특성을 나타내는데 적절함을 보여주고 있다