• 사학연금연구
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• 제4권
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• pp.257-300
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• 2019

본 연구는 학교 및 대학 비정규직의 증가 원인과 실태를 파악하고, 이들의 사학연금법 적용에 관하여 형평성과 보장성 측면에서 분석하였다. 1990년대 노동유연화의 일환으로 교육 영역에서 비정규직이 빠른 속도로 증가해 온 가운데 최근 강사법 개정 등 학교 및 대학 비정규직의 처우나 위상에서의 변화가 발생하고 있는 것으로 나타났다. 이들이 사학연금법에 적용될 경우, 퇴직급여 측면에서는 지금보다 유리해질 수 있으나, 직무상 재해, 실업, 그리고 모성보호 측면에서는 보장성이 떨어지거나 해당 제도의 부재로 인해 불리해질 수 가능성이 존재한다. 또한 장기재정추계를 실시한 결과, 단기적으로는 재정수지에 긍정적일 수 있지만 중·장기적으로는 점차 부정적으로 작용할 수 있음을 예측할 수 있었다. 이에 본 연구는 학교 및 대학 비정규직을 사학연금법에 적용하기에 앞서 사학연금 차원의 제도 개선이 반드시 선행되어야 함을 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.155-156
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• 2015

본 연구는 의료기관에서 근무하는 방사선사를 고용형태를 중심으로 구분하여, 정규직과 비정규직 간의 인식차이, 이직의도, 직무스트레스, 심리적 상태의 관계를 알아보고자 실시하였다. 연구 대상은 수도권역과 지방권역으로 9개 의료기관에서 종사하는 방사선사 308명으로 하였다. 2012년 7월 18일에서 9월 15일까지 수집된 설문지를 통계적으로 분석하여 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. 정규직과 비정규직 방사선사의 인식차이에서 정규직은 성별, 월 급여, 지역권에서 유의한 차이가 있었다. 이직의도는 정규직에서 학력, 월 급여, 지역권에서 그리고 비정규직은 성별에서만 유의한 차이가 있었다. 직무스트레스는 정규직에서 학력, 월 급여, 지역권에서와 비정규직은 성별, 나이, 결혼, 총 직장 근무연수에서 유의한 차이가 있었다. 심리적 상태에서 정규직은 성별에서와 비정규직은 성별, 결혼에서 유의한 차이가 있었다. 정규직, 비정규직 간의 직무적 요인에 대한 상관관계에서 인식차이는 이직의도와 심리적 상태에서, 이직의도는 인식차이와 직무스트레스 및 심리적 상태에서, 직무스트레스는 이직의도와 심리적 상태에서, 심리적 상태는 인식차이, 이직의도 및 직무스트레스에서 유의하였다. 고용형태에 따른 요인별 직무스트레스에서는 직무요구 요인, 직무자율성 요인, 관계갈등 요인, 직무불안정 요인에서 유의한 차이가 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.548-548
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• 2016

수위-유량관계 곡선식은 시계열 수위자료를 유량자료로 변환해줄 수 있는 회귀식으로 측정단면의 형태, 단면 상 하류의 지형요인 등으로 인하여 영향을 고려하기 위하여 기간분할 혹은 구간분할을 수행한다. 구간분할을 위하여 측정단면의 변화를 고려한 관계자의 주관적인 판단이 주요 근거로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존에 개발된 수위-유량관계 곡선식의 자동구 구간분할방법에 대한 적용성 검토를 수행하였다. 객관화된 분할근거의 제시를 위하여 주관성을 배제하고 관측데이터를 기반으로 수위 증가에 따른 변동계수를 계산하였고, 변동계수가 정규분포를 따르는 것으로 가정 하에 계산된 변동계수가 전 단계에서 계산된 95% 신뢰구간 이내에 존재하지 않는 경우 구간을 분할하였다. 즉, 변동계수를 이용하여 집단 간의 특성을 비교하였으며, 변동 계수의 분포를 이용하여 분할을 위한 기준 값을 제시하였다. 방법론의 추정능력 검토를 위하여 가상의 곡선으로부터 생성된 데이터에 제안된 방법론을 적용하였고, 실제 유역에 적용성 검토를 위하여 금강에 위치한 무주 및 산계교 수위관측소 지점에 적용하였다. 결과적으로 자동으로 분할된 관계곡선식을 사용하여 추정의 정확도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 외삽을 하는 경우 역시 그 정확도를 향상할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실측값을 활용한 수위-유량관계 곡선식의 구축 시 구간 분할 전 후의 잔차데이터에 대하여 Shapiro-wilk 정규성 검정을 수행하였으며, 구간분할 후 잔차가 정규성을 갖게 되는 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.9-14
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• 2003

기존의 성도 정규화 방법은 화자 간 정규화의 정확성을 개선하기 위한 매우 좋은 방법이다. 본 논문에서는 피치 변경 발성에 기반을 둔 새로운 화자 내 warping 인수 추정 방법을 제안한다. 화자 내 피치 변경 발성은 성문과 성도에 의해 발생되는 음성의 음향학적 차이 때문에 음성의 특징 공간 분포는 다르게 나타날 것이다. 발성의 변동은 frequency 성분과 amplitude 성분의 두가지 유형이 있다. 성도 정규화는 화자 간 정규화 방법들 중에서 주파수 정규화 방법이다. 여기에서는 화자 내 정규화를 위하여 진폭 변동을 정규화하는 방법을 제안한다. 참조 피치와 입력 피치의 역비례 계산에 의해서 진폭 warping 인수를 결정하는 것이 가능하다. 성능 평가를 위한 인식 실험 결과 숫자와 단어 인식에서 0.4%∼2.3% 정도의 인식 오류가 감소되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.535-540
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• 2022

Out of Vocabulary(OOV) 문제는 인공신경망 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)에서 빈번히 제기되어 왔다. 이를 해결하기 위해, 기존에는 단어를 효율적인 압축할 수 있는 Byte Pair Encoding(BPE)[1]이 대표적으로 이용되었다. 하지만 BPE는 빈도수를 기반으로 토큰화가 진행되는 결정론적 특성을 취하고 있기에, 다양한 문장에 관한 일반화된 분절 능력을 함양하기 어렵다. 이를 극복하기 위해 최근 서브 워드를 정규화하는 방법(Subword Regularization)이 제안되었다. 서브 워드 정규화는 동일한 단어 안에서 발생할 수 있는 다양한 분절 경우의 수를 고려하도록 설계되어 다수의 실험에서 우수한 성능을 보였다. 그러나 분류 작업, 특히 한국어를 대상으로 한 분류에 있어서 서브 워드 정규화를 적용한 사례는 아직까지 확인된 바가 없다. 이를 위해 본 논문에서는 서브 워드 정규화를 대표하는 두 가지 방법인 유니그램 기반 서브 워드 정규화[2]와 BPE-Dropout[3]을 이용해 한국어 분류 문제에 대한 서브 워드 정규화의 효과성을 제안한다. NMT 뿐만 아니라 분류 문제 역시 단어의 구성성 및 그 의미를 파악하는 것은 각 문장이 속하는 클래스를 결정하는데 유의미한 기여를 한다. 더불어 서브 워드 정규화는 한국어의 문장 구성 요소에 관해 폭넓은 인지능력을 함양할 수 있다. 해당 방법은 본고에서 진행한 한국어 분류 과제 실험에서 기존 BPE 대비 최대 4.7% 높은 성능을 거두었다.

• 월간 양돈
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• 제26권1호통권293호
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• pp.114-117
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• 2004

• 월간한국양록
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• 제9권3호통권58호
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• pp.226-229
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• 2004

• KASI NEWSLETTER
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• 통권67호
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• pp.16-17
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• 2007

• 육가공
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• 통권34호겨울호
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• pp.10-13
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• 2007

• 월간 양돈
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• 제24권1호통권269호
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• pp.197-199
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• 2002