• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1792-1793
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• 2011

본 연구에서는 양치 방향 및 각 부위에서의 양치 시간이 기록 가능한 지능형 칫솔을 이용하여 양치 교육에 따른 효과를 정량적으로 분석하였다. 칫솔의 가속도 센서를 이용한 자동 검출 부위는 칫솔모의 위, 아래, 오른쪽, 왼쪽으로 4등분 하였다. 실험 방법은 피험자로 하여금 첫 번째 실험에서는 평상시의 양치 습관을 따라서 자유롭게 측정하였으며, 지능형 칫솔을 이용한 교육 영상시청 및 양치 방법의 점수화를 통하여 피험자의 습관 교정의 필요성을 인지하도록 하였다. 그 후 일주일 동안은 각 가정에서 동영상 시청을 통한 습관 교정을 하였으며 두 번째 실험에서는 첫 번째 실험과 같이 자유로운 양치를 하도록 하였다. 결과적으로 4 부위별 양치시간이 교육 전에 비해 균형을 이루었으며 총 시간의 증가를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.317-320
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• 2016

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.485-500
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• 2018

시스템 및 네트워크 환경의 규모가 확대되고, 네트워크 구조 및 시스템 구성이 빈번하게 변화함에 따라 네트워크 관리자가 현황을 수동으로 관리하고 실시간 변동사항을 식별하는 데에 많은 어려움이 발생하고 있다. 본 논문에서는 동적인 네트워크 정보를 실시간으로 스캔하고, 사전에 수집한 취약점 정보를 바탕으로 네트워크 내 장치의 취약성 정도를 점수화하고 최종적으로 공격자의 입장에서 공격 가능한 모든 경로를 도출하여 네트워크 관리자에게 공격 가능성이 높은 경로 목록을 제공하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안하는 알고리즘을 토대로 한 Attack Graph를 실제로 구현하였으며, Software Defined Networking (SDN) 환경이 포함된 동적으로 변화하는 가상 네트워크 환경을 구축한 후 시뮬레이션을 진행하여 Moving Target Defense (MTD) 개념이 반영된 시스템에도 적용이 가능함을 입증하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.97-105
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• 2014

공교육 현장에서 일어나고 있는 각종 정량적 평가의 문제점을 고려하고, 학생들의 교과목 점수 외의 개별 특성을 반영하여 평가에 적용 할 수 있는 정성적 평가 기법을 제안하기 위해 지능형 퍼지논리 추론의 적응성과 가능성을 이용하는 방법론적 고찰을 연구하였다. 각 급 학교의 평가에서 정량적 점수에 추가하여 평어평가를 활용하여 개인의 정성적 특징을 반영하는 기법을 제안하고, 한편으로, 교육정책 관련 사안으로서의 실제적인 실혐 환경구축 및 구현의 어려움으로 인해 가상적인 환경에서의 실험결과를 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.35-45
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• 2011

우리나라 대부분의 대학들이 강의평가를 하는 첫째 목적은 수업개선이고, 둘째 목적은 교수업적평가의 기초 자료로 활용하기 위한 것이다. 많은 대학들이 참여율을 높이기 위해서 온라인을 이용한 강제적인 강의평가를 실시하고 있다. 그 결과 90% 이상인 높은 참여율은 얻었으나, 강의평가결과 중 51.4%는 10개 문항에 대하여 모두 같은 번호로 무성의하게 응답하는 결과를 초래하게 되었다. 이런 무성의한 자료를 제거하거나 보정하지도 않은 채, 모든 문항의 점수를 합한 절대 점수를 가지고 강좌를 서열화하고, 교수업적을 평가하고, 시간강사 재임용 여부 등에 기초 자료로 활용하고있다. 강의평가 자료를 통계분석하기 전에 학생들이 얼마나 성실하게 응답한 자료인지 먼저 확인해 보아야 한다. 대학 행정 당국은 양질의 강의평가 자료를 얻기 위하여 강제적인 현행 강의평가를 즉시 중지하고 전면적인 강의평가 제도 개선 방안을 강구해야 할 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.63-74
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• 2007

불확실한 지반의 상태는 항상 터널 건설에 있어서 많은 문제점을 일으킨다. 그러므로 새로운 터널의 건설에 앞서 위험에 대한 평가가 필요하다. 이 논문은 수정된 안정계수를 이용한 간편 위험도 평가 시스템인 URI(Underground Risk Index)를 제안하였다. URI의 평가요소들은 각 요소의 등급에 따라 점수화하여 분석함으로서 설계단계에서 위험 가능성에 대한 평가에 이용이 가능하도록 하였으며, 기존의 Interaction Matrix에서 8개의 설계 요소 중(RQD, 일축압축강도, 풍화도, 안정계수, 토피고, 지하수위, RMR, 투수계수)안정계수 산정방법을 수정하여 보다 신뢰성을 높였다. 또한 현장적용에 대한 신뢰성을 검증하기위하여 URI 시스템을 실제현장에 적용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.315-317
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• 2012

지식iN 등의 지식검색 서비스는 잘못된 답변으로 인한 낮은 신뢰성과 다수의 중복 답변 등의 문제점을 가진다. 질의문 '세상에서 가장 큰 나라'에 대해서 관련된 모든 질문과 답변을 제시하지 않고 질의문과 관련된 다수의 답변을 분석하여 답변 '러시아'를 추천하여 제시할 수 있다면 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질문-답변의 유형을 단어, 글, 도표, 목록의 네가지로 분류하고, 그 중 단어 유형에 대한 답변 추천 방법을 제시한다. 질의문에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 질문에 대한 답변들에 대해서 TF, IDF, 어휘간 거리 정보를 다양하게 결합하여 어휘의 점수를 계산한다. 각 군집에서 가장 높은 점수를 가지는 어휘를 해당 군집에서 가장 중요한 어휘로 보고 추천 정답으로 제시한다. 단어 유형인 질문 100개에 대한 네이버 지식iN에 대한 시스템 평가에서 추천된 상위 1위에 대해서는 68%의 정답률을, 상위 5위까지에 대해서는 89%의 정답률을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권12C호
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• pp.1156-1163
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• 2007

현재 유통되고 있는 디지털 음악 파일에서 일정 길이를 갖는 대표 부분을 주파수 신호 처리 기법을 통해 추출하는 방법을 제안한다. 인기곡의 저주파 스펙트럼이 $\frac{1}{\Large f}$ 특성을 갖는다는 가설을 바탕으로 대표 부분 추출 시스템을 구현하였다. 추출 시스템은 크게 음악의 검정 스펙트럼을 얻어 내는 전처리 과정과 유사도를 비교하여 점수화하는 과정으로 나눌 수 있다. 구현된 시스템으로 교향곡과 인기 가요를 분석하는 모의 실험을 통해 곡들의 듣기 좋다고 생각되는 일부분을 추출하였으며, 이 연구를 통해 음악 컨텐츠의 미리 듣기 자동 추출 제공을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.149-152
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• 2011

스카이라인 질의는 대량의 데이터들의 집합에서 데이터들 사이의 지배관계를 활용하여 사용자가 '관심을 가질만한' 데이터들만을 반환하는 질의로서 의사결정문제에서 유용하게 사용되고 있다. 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 높아질수록 사용자에게 아주 많은 데이터를 반환하게 되는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 지배관계 정의를 완화하여 모든 차원 대신에 k개의 차원을 고려한 k-지배 스카이라인 질의가 제시되었다. 하지만 k-지배 스카이라인 질의의 경우 데이터들 사이에 k-지배 순환관계를 이루기도 하는데, 이 경우 사용자에게 의미 있는 데이터들이 그 결과에서 제외되기도 한다. 또한 k의 값이 감소함에 따라 k-지배 스카이라인의 수가 급격히 감소하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 k-지배 관계를 점수화 하는 새로운 질의인 차등 k-지배 스카이라인 질의 및 질의처리 알고리즘을 제시하고, 실험을 통해 차등 k-지배 스카이라인 질의 효율성을 입증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.317-320
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• 2016

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.