• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 1998.11a
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• pp.113-122
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• 1998

1999년 대학입학 수학능력고사(이하 수능)부터 새롭게 선택과목제와 표준점수제가 도입된다. 선택과목제는 수리탐구II 영역에서 공통과목외 한 개의 과목을 수험생 개인이 선택해서 보는 것을 의미하고, 표준점수제는 영역별 난이도를 조정하기 위해 각 영역의 원점수를 평균 50, 표준편차 10인 점수로 표준화시키는 것을 뜻한다. 선택과목이 있는 영역의 경우는 난이도차뿐만 아니라 각 선택과목 집단별로 일반적인 학업능력의 차이가 존재할 수 있다. 따라서 점수를 표준화시킬 때 과목별 난이도뿐만 아니라 그룹별 학업능력의 차이도 고려해야 한다. 지금까지 발표된 등화방법은 대표적으로 모수적 방법인 선형등화와 비모수적 방법인 백분위수등화가 있는데 이 두 가지 방법은 모두 각 그룹의 학업능력이 동일하다는 가정 하에 전개되어왔다. 따라서 본 논문에서는 우리 나라 입시상황에 적절한 그룹별 능력차이를 보정한 선형등화와 분위수 등화 방법을 비교해 보았다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.10 no.2
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• pp.275-291
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• 1997

In the case that an abstract concept was measured indirectly by using its indicators, many researcher have obtained its score by using the simple mean, the first principal component, or the first factor, etc. In this paper, an scoring method named as the representative component scoring system was suggested as an alternative and its validity and applicability were studied.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.77-80
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• 2002

이상치를 포함한 학습 데이터의 군집화 전략은 일반적으로 이상치를 포함하여 학습하거나, 이상치를 제거하는 두 가지 선택이 가능하다. 이상치를 제거하지 않고 학습에 반영시켜야 할 경우 한 개 또는 소수의 이상치가 독자적인 군집을 형성하거나 객관적인 군집화를 방해하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 주어진 학습 데이터의 군집 결과가 이상치의 영향으로부터 벗어나기 위해 원래의 학습 데이터에 대한 변환 작업을 거친 후 군집화를 수행할 수 있다. 이러한 변환 방법으로서 본 논문에서는 차원 축소의 기법으로 알려진 인자 분석의 점수를 사용하였다. 인자 점수로 변환된 학습 데이터에 대해 계층적 군집화, K-means 그리고 자기조직화 지도 등과 같은 군집화 알고리즘을 적용하면 이상치가 자신만의 군집을 별도로 형성하지 않고 다른 학습 데이터의 군집에 소속되면서 이상회의 영향으로부터 벗어남을 실험을 통하여 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.10
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• pp.2533-2545
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• 1998

객체지향 소프트웨어척도는 객체들의 규모와 구성 및 객체들간의 관계를 고려하면서, 전반적인 객체지향 특성을 반영하여야 한다. 본 논문에서는 객체지향 소프트웨어의 규모 및 복잡도에 영향을 주는 4가지의 객체지향 패러다임 관련 특성(요인)들을 정하고, 객체지향 설계 스타일 지침들을 기반으로 객체지향 소프트웨어의 품질 측정을 위한 객체점수 척도를 제안한다. 그 지침들은 기존의 지침들에 하나의 새로운 지침을 추가한 것으로서 인지 심리학에서의 청크 이론을 기반으로 제시 된 것들이다. 제안된 객체점수 척도의 타당성 검증을 위해서 실험적 분석을 행하였는데, 이는 제안 척도가 전반적으로 객체 지향 개념 및 특성을 잘 반영하는지를 평가하기 위한 것으로 같은 출력을 갖는 두 C++ 프로그램을 제안된 척도로 측정하여 비교하였다. 이러한 실험 결과 제안한 객체점수 유용성이 입증되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.796-798
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• 2005

본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.147-149
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• 2011

본 연구는 선박사고의 발생과 선박이 지닌 특성(선종/톤수/국적)간에 연관이 있을 것으로 가정하여 관제전문가를 대상으로 하는 설문조사 및 사고통계 분석을 통해 각 특성 별 가중치를 계량화하여 기준점수표를 마련하고자 하였다. 가중치 산정은 분석적 계층화 과정(AHP: Anlaytic Hierachy Process)를 거쳤으며 이를 통해 얻은 기준점수표를 바탕으로 인천항의 1일간 입항선에 적용하여 결과를 준사고이력 보유선박군의 점수와 비교하여 양 집단 간 높은 위험지수 해당선박 존재 비율을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.140-148
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• 2006

본 논문에서는 선진 제품의 신뢰성 수준과 국산 제품의 신뢰성 수준 비교 결과를 정량적으로 표시하기 위한 신뢰성지수를 개발하여 제안하였다 본 연구에서 제안한 신뢰성지수는 가장 우수한 제품의 신뢰성수준과 비교하고자 하는 제품의 신뢰성 수준을 점수화한 신뢰성점수의 비로서 나타낸다. 이 때 신뢰성점수는 제품 초기 특성값 산포, 환경시험 후의 특성변화율, 제품 설계 여유도, 제품 수명 또는 고장률의 4가지 항목을 고려하여 미리 정한 점수 산출 기준을 통하여 산출한다. 제안한 신뢰성지수의 적용방법에 대한 이해를 돕기 위하여 구체적인 적용례도 함께 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.143-144
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• 2017

본 논문은 복선터널 라이닝의 최적 계측 측점수를 산정하기 위해 복선터널 라이닝에 작용하는 하중 조건을 대칭 분포하중이 작용하는 경우로 가정하여 터널해석 시 널리 사용되는 상용 프로그램에 하중 조건을 입력시켜 터널 라이닝의 단면 위치별 변위와 응력을 산출하였다. 산출된 변위를 계측 측점 3점, 5점, 7점으로 복선터널 라이닝 역해석 프로그램에 입력시켜서 구한 응력과 변위를 비교하여 복선터널 라이닝의 최적 계측 측점수를 산정한 결과 정확도는 측점 3점이 낮고, 측점 5점과 7점이 높으며, 현장 적용성은 측점 5점이 높은 것으로 해석되어 터널 계측 실무와 일치하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.457-459
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• 2018

화자인식 기술은 주어진 임의의 두 발화로부터 발화자의 일치 여부를 판단하여 등록된 화자의 목록으로부터 임의로 입력된 발화의 발화자를 식별하는 기술이다. 그러나, 배경잡음이나 반향이 존재하는 경우에는 음성신호가 왜곡되어 화자인식 성능이 저하될 수 있기 때문에 별도의 음성신호 전처리 알고리즘을 함께 사용할 수 있다. 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서 다수의 마이크로폰을 통해 수집한 음성신호에 대해 화자인식을 수행하는 방법으로써 parametric multi-channel Wiener filter (PMWF)를 이용한 화자일치 점수 앙상블 기법을 제안한다. 입력신호의 신호대잡음비를 기준으로 점수 결합 시 사용되는 결합계수를 정하고, Wiener filter 로 잡음을 제거하여 얻은 점수와 minimum variance distortionless response (MVDR) 빔포머를 통해 잡음을 제거하여 얻은 정수를 가중결합하는 방식으로 동일오류율을 측정한 결과, 각 전처리 알고리즘을 독립적으로 사용하여 점수를 계산한 경우보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.203-206
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• 2019

상용화 서비스를 위한 기계독해 시스템은 출력되는 응답의 정확도가 낮으면 사용자 만족도가 급격히 감소하는 문제가 있다. 응답의 정확도를 높이기 위해서는 모델의 성능을 향상시키거나 신뢰도를 파악하여 확실한 정답만 출력하고 판단하기 모호한 정답은 출력하지 않는 것이 좋다. 또한 현재 주어진 문맥에서 해결할 수 없는 질의의 경우 정답이 없음을 알려줘야 한다. 하지만 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 모델이 매우 복잡해져 높은 성능의 하드웨어가 필요하며 추가 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 정답을 찾을 수 있는 질의로만 구성된 말뭉치에서 부정 데이터를 생성하고 신뢰 점수를 계산 할 수 있는 신뢰 노드를 추가하여 정확도를 향상시키는 모델을 제안한다. 실험 결과 응답 재현율은 떨어지지만 신뢰 점수 임계값에 비례하여 정확률이 향상되는 것을 보였다.