• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1103-1112
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• 2013

Exploratory data analysis focuses mostly on data exploration instead of model fitting. We can use the recurrence plot as a graphical exploratory data analysis tool. With the recurrence plot, we can obtain the structural pattern of the time series and recognize the structural change points in time series at a glance.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.700-701
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• 2015

본 논문은 함정 피탐지 성능 개선을 위하여 함정의 효율적인 탈자 프로토콜 탐색 기법에 관한 연구를 하였다. 탈자 프로토콜은 정해진 장비와 시간내에서 영구자기장 성분을 최소화 해야하는 방법으로써 본 논문에서는 탈자 초기 전류와 탈자 종료 전류의 자화 방향을 이용하여 최적의 탈자 프로토콜을 탐색하는 기법에 대하여 연구하였다. 실험을 위해서 탈자 처리 시설을 제작하였으며, 실험의 오차를 줄이기 위하여 지구자기장을 보상하는 3축방향의 코일을 이용하였다. 실험 결과 초기 전류와 종료 전류의 자화방향을 이용하여 최적의 탈자 프로토콜을 탐색할 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.584-587
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• 2010

본 논문에서는 고유치문제에 근거한 텐세그러티 구조물의 형상탐색에 대하여 제시하고자 한다. 하지만 자기평형 응력을 구하기 위해서 정방형 행렬이 아닌 장방형 행렬을 풀어야 하는 난제가 발생하므로 선행 연구자들은 이를 해결하기 위해 내력밀도법과 일반역행렬을 이용한 방법 등을 제시하였다. 본 연구에서는 새롭게 형상을 탐색하는 방법을 제시하여 텐세그러티 구조물 및 케이블 돔 구조물의 자기평형 응력을 얻었다. 제시한 방법은 기존의 방법을 기본으로 한 모든 절점의 평형 방정식을 고유치문제로 정식화하였다. 이를 증명하기 위해 몇 가지 예제에 대하여 수치해석을 수행하였고 타당성을 검증하기 위하여 기존의 방법과 비교하였다. 제시된 방법은 기존의 방법과 같은 결과가 나왔으며 해답을 얻는 과정이 훨씬 간단하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

• 전기의세계
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• v.39 no.8
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• pp.14-24
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• 1990

전문가 시스템 개발과정에서 완전한 경험적 규칙들을 얻는 것은 극히 어려운 작업이다. 전문가들이 확고한 경험적 규칙들을 얻기위해서는 오랜 시간이 걸리며, 그 얻어진 지식조차 확신할 수 없다. 또한 같은 분야 지식도 전문가들 사이에서 큰 차이를 보일 수 있다. 이러한 상황에서 전문가 시스템이 보다 완전한 지식베이스를 얻어, 주어진 영역에서 기존의 고도 전문가 수준의 전문성을 갖는 완전한 전문가로 활약하기 위해서는 지식 배제, 둘째 기존의 경험적 탐색 공간은 물론 보다 다양한 문제 해결 전략이 가능한 심층적 탐색공간을 제공하여 그로부터 새로운 문제 해결 지식을 학습하는 자기 학습기능이 필요하다. 본지에서는 이러한 자기학습 기능을 갖는 전문가 시스템의 알고리즘을 검토하였다. 그리고 끝으로 전력계통에 대한 적용예로서 전압제어 전문가 시스템을 설명하였다. 아직 전문가 시스템의 자기학습 기능의 구현은 초보적 연구에 머물고 있으며, 그들의 학습 능력조차 낮은 수준에 불과하다. 그러나 전문가 시스템 연구자들은 기존 전문가 시스템의 문제점과 그 적응능력의 중요성을 인식하고 있기 때문에 보다 진보된 개념(데이타들로부터 이론과 원리를 학습하는)이 도입된 자기학습 전문가 시스템의 적용연구는 앞으로 여러분야에서 폭넓게 이루어 질 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.9
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• pp.160-169
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• 2016

Self-Compassion(SCS) Scale is developed by Neff(2003a) and translated by Kim, Lee, Cho, Chae, Lee(2008). But, there is the limitation with validation SCS and Korean version Self-Compassion(K-SCS) performed in college students and the incoherence for the results of the scale's factor analysis in other countries. Therefore, this study examined the validity of factor structure in SCS based on data in 435 adult aged from 18 to 79. For this, we conducted exploratory factor analysis(EFA) and confirmatory factor analysis(CFA), and we examined the each adequacy of two-factor, tree-factor and six-factor model. The result of EFA supported six-factor and the result of CFA was the six factor model best as well.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.2
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• pp.461-471
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• 2012

The purpose of this paper is to visualize the housing market dynamics with ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis) using MATLAB toolbox, in terms of the modeling housing market dynamics in the Busan Metropolitan City. The data are used the real housing price transaction records in Busan from the first quarter of 2006 to the second quarter of 2009. Hedonic house price model, which is not reflecting spatial autocorrelation, has been a powerful tool in understanding housing market dynamics in urban housing economics. This study considers spatial autocorrelation in order to improve the traditional hedonic model which is based on OLS(Ordinary Least Squares) method. The study is, also, investigated the comparison in terms of $R^2$, Sigma Square(${\sigma}^2$), Likelihood(LR) among spatial econometrics models such as SAR(Spatial Autoregressive Models), SEM(Spatial Errors Models), and SAC(General Spatial Models). The major finding of the study is that the SAR, SEM, SAC are far better than the traditional OLS model, considering the various indicators. In addition, the SEM and the SAC are superior to the SAR.

• Journal of the Korean Applied Science and Technology
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• v.36 no.3
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• pp.709-725
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• 2019

This study aimed to determine the effects of simulation-based practice education on nursing students' employability, career exploration behavior and decision-making self-efficacy. A non-equivalent control group pre-posttest of quasi-experimental design was used. A total of 120 nursing students located in J provinces, 60 students for the experimental group and 60 students for the control group. Study participants were a third-year student at college of nursing student. The experimental group participated in the study for 6 weeks. The results showed that the simulation-based practice education significantly improved employability(t=-2.31, p=.023) and career exploration behavior(t=-3.05, p=.003) of nursing students. However, there was no significant difference in the decision-making self-efficacy(t=-.87, p=.387). In conclusion, simulation-based practice education should be strengthened because it is useful for education of nursing students.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.28 no.4
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• pp.139-158
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• 2016

The purpose of this study was to explore the effects of career experiential learning and parental support on career maturity of high school students. The number of subjects for this study was 290 high school students. The results are as follows. First, the effects of attitude in career maturity were higher for students with communication, field trip and visiting, and field experience in career experiential learning. However, career planning did not have any correlation with field experience types of attitude in career maturity. The effect of competency in career maturity was positively correlated with student experience with theory, communication, and field trip and visiting in career experiential learning. Second, parental support showed a significant positive correlation with all factors of career maturity. Third, results identify career maturity impacts on career experiential learning. The types of communication as well as field trip and visiting significantly affected all components of career maturity. The type of theory was a factor affecting competency. In addition, the results reveal the impact of parental support on the career maturity. Emotional support had a significant influence on all factors for career maturity, except for career exploration. Informative support was found to have a significant influence on career planning, career independency and career exploration. Financial support had a significant influence on occupational attitude, career independency and career exploration.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.381-384
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• 2010

심장질환을 예방하기 위하여 정기적인 검진을 통한 심장 운동기능 분석과 관찰이 중요하며, 심장 기능의 분석은 좌심실의 수동윤곽분할을 통하여 혈류량과 심박구출률 계산을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 심장단축 자기공명영상에서 좌심실을 자동분할하기 위한 연구에 대하여 설명한다. 관측자의 간섭을 최소화하고 심장기능 분석을 자동화하기 위한 자동 초기점을 추출한 후에, 그래프 탐색을 통하여 복잡한 심장 구조와 다양한 촬영환경에 적용할 수 있는 좌심실 분할 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면 자동 초기점 추출 알고리즘의 성능은 86.8%로 나타났고, 진행 중인 그래프 탐색 알고리즘도 유용한 결과를 나타내고 있다.