• 프린팅코리아
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• 제11권4호
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• pp.56-69
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• 2012

환경이슈는 점점 더 적극적으로 대처해야 할 과제로 부각되고 있다. 인쇄업계도 이러한 변화에 능동적으로 대응하기 위해 환경이슈와 관련한 개발동향, 글로벌 트렌드, 성공사례 등에 대한 최신정보의 습득이 필요한 실정이다. 이에 본지는 친환경 특별기획을 마련, 그 첫번째 순서로 친환경인쇄, '잉크가 시작이다'를 준비했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.614-621
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• 2006

PROSPECTOR에서 사용한 규칙 형태의 분류 규칙을 습득하기 위한 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에서 다중 분류기 학습법을 구현하였다. 다중 분류기 학습법은 주어진 사례 집합에 대해 다수의 분류기를 습득한 후 이를 이용하여 분류 시스템을 구축함으로써 시스템의 성능을 향상시키는 기법이다. 다중 분류기 학습법의 구현을 위해서는 분류기의 분류 결과를 취합하여 최종 결론을 도출해 내기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 클래스에 대해 분류기가 제공하는 사후 가능성을 취합하여 결론을 도출해 내는 기법과 순위에 기반을 둔 보우팅 기법을 소개하고 다중 분류기 학습법이 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.759-762
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• 2018

최근 들어 점차 지능형 서비스 로봇들이 인간의 실생활 속으로 들어옴에 따라, 로봇 스스로 다양한 물체들을 효과적으로 조작할 수 있는 지식을 습득하는 기계 학습 기술들이 매우 주목을 받고 있다. 전통적으로 로봇 행위 학습 분야에는 강화 학습 혹은 심층 강화 학습 기술들이 주로 많이 적용되어 왔으나, 이들은 대부분 물체 조작 작업과 같이 다차원 연속 상태 공간과 행동 공간에서 최적의 행동 정책을 학습하는데 여러가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 데모 데이터를 활용해 보다 효율적으로 물체 조작 행위들을 학습할 수 있는 모방 학습과 강화 학습의 통합 프레임워크를 제안한다. 이 통합 프레임워크는 학습의 효율성을 향상시키기 위해, 기존의 GAIL 학습 체계를 토대로 PPO 기반 강화 학습 단계의 도입, 보상 함수의 확장, 상태 유사도 기반 데모 선택 전략의 채용 등을 새롭게 시도한 것이다. 다양한 성능 비교 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 통합 학습 프레임워크인 PGAIL의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.56-68
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• 2008

소비자의 기술 수용은 제품의 구매와 밀접한 연관을 지니고 있기 때문에, 많은 학자들에 의해서 그 중요성이 강조되어 왔다. 본 논문에서는 개인의 특성으로서 기술에 대한 친밀감 및 다른 심리적 변수들이 기술 수용에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 그러나 기존의 연구와는 다르게, 기술의 대상을 한정하지 않고, 일반적 기술에 대한 소비자의 친밀감을 바탕으로 연구가 진행되었다. 연구 결과, 인지욕구와 자아효능감은 기술 친밀도에 영향을 미치는 동시에, 기술 친밀도는 기술 습득 의도에 정의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 또한 기술 친밀도는 인지욕구와 자아효능감이 기술 습득에 미치는 영향을 매개하는 것으로 나타났다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.299-314
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• 2017

미디어의 기술 발전은 병렬적으로 사용자의 인식을 확장시켜왔다. 동시에 정보습득의 과정에서 수동적 대상이었던 사용자와의 상호작용을 시도하였으며 이러한 과정에서 등장한 모바일은 종래의 전통적인 미디어 정보 채널의 구조와 내용을 전혀 다른 차원으로 탈바꿈한다. 한국의 모바일 환경은 대형 포털로 사용자가 수렴하고, 그 안에서 재매개를 통해 발산하는 양상으로 발전하고 있으며, 다른 특징은 '실시간 이슈' 서비스를 제공한다는 점이다. 이는 실시간으로 현재 사용자가 가장 관심을 갖는 10개의 이슈를 키워드로 제공하는 방식인데, 다른 나라에는 없는 한국만의 독특한 정보전달방식이다. 본 연구는 사용자의 욕구를 실시간으로 반영하는 실시간 이슈의 높은 지속성이 지닌 의미를 이전의 미디어와의 비교를 통해 언론학적으로 고찰하고, 이를 바탕으로 여러 가지 분석을 진행하였다. 분석을 위해 특정 기간 동안 총 2,199,420개의 다음(Daum)의 실시간 이슈 키워드와 해당 키워드의 맥락을 파악하기 위한 263,487개의 기사를 네이버(Naver)에서 언론사의 구별 없이 수집하였다. 수집한 데이터를 바탕으로 키워드에 대한 정량적 분석과 당시의 실시간 이슈가 지닌 맥락과 관련된 여러 가지의 정성적 분석, 사용자의 이용 패턴 등 다차원적으로 분석을 진행하였다. 이를 통해 실시간 이슈가 지닌 영향력을 조명하고, 나아가 한국 사용자가 지닌 정보 습득에 대한 특성과 욕구를 밝히고자 하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제113권1호
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• pp.1-13
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• 2024

본 연구는 산림복지시설과 이용객 특성 간 연관성 및 결합 양상을 파악하기 위해 「2022 산림복지 시설·공간 이용객 실태조사」 결과를 활용하여 국립자연휴양림, 국립숲체원, 국가숲길, 국립치유의숲 등 4개 시설을 대상으로 범주형 자료분석인 대응분석을 실시하였다. 교차분석 결과, 산림복지시설별 연령대, 월평균 가구소득, 교통수단, 동반유형, 정보습득 경로, 방문목적은 고도로 유의한 차이를 보였다(p<.001). 대응분석 결과를 요약하면, 숲체원과 치유의숲이 연령대, 월평균 가구소득 등 인구통계학 특성에 따라 그 외 산림복지시설과 구별된 이용 양상으로 나타났다. 그리고 숲길 이용객의 교통수단은 그 외 산림복지시설과 차이점을 보였으며, 숲체원은 공적인 성격의 단체방문 유형과 관련기관 및 시설 홈페이지 및 온라인 포털사이트로부터 정보 습득, 그리고 교육 및 학습·체험교육 프로그램 참여 목적과 연관성을 보이는 등 동반유형, 정보습득 경로, 방문목적이 그 외 산림복지시설과 구별된 양상으로 나타났다. 본 연구를 통해 산림복지시설과 이용객 특성 간 연관성과 결합 양상이 확인되었으며, 대응분석을 통해 산림복지시설 이용객 자료 활용성의 범위를 확장하였다고 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.804-816
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• 2007

기계 학습 과정에서 수집된 많은 정보들 중에는 학습하고자 하는 개념과 관련이 없거나 중복된 정보를 가진 경우가 많다. 또한 자료 자체에 오류가 있기도 하다. 이와 같이 학습 모델 생성을 위해 수집된 정보를 신뢰할 수 없다면, 학습 과정에서도 정확한 지식 습득이 어렵다. 그래서 기계 학습은 학습 과정에서 정확한 지식 습득을 위해 특징 선택 방법을 사용한다. 특징 선택은 학습할 클래스와 관련이 없거나 중복된 정보를 학습 모델 생성 이전에 제거함으로써 학습 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 기존의 특징선택 방법들은 적절한 특징을 선택하기 위하여 문서가 균등하게 분포되어 있다고 가정한다. 하지만, 실제로는 그렇지 않으며, 문서의 수 또는 문서의 길이가 모두 동일한 학습 예제를 준비하는 것도 매우 어렵다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 특징을 선택하기 위해 클래스 별 단어의 불순도와 문서의 불균등 분포를 고려한 특징 선택 방법을 제안한다. 클래스를 대표할 수 있는 특징 후보들을 단어의 불순도 측정을 통해 얻고, 문서의 불균등 분포를 고려하여 특징을 선택한다. 실험을 통해 보다 좋은 성능을 보임을 입증한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.40-51
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• 2021

실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.86-90
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• 2008

본 연구는 개인이 이른바 '유비쿼터스 개인지식관리 시스템'을 갖추고 있을 때 발생하게 될 것으로 예상되는 마케팅 메시지로서의 지식의 역할에 대한 개념적 연구를 수행한다. 기존의 마케팅 광고 메시지는 인간의 생물학적인 감각과 인지, 기억 능력에 의존하였기 때문에 반복적이고 자극적이어야만 했다. 그러나 유비쿼터스 환경에서는 UPA(Ubiquitous Personal Assistant)를 활용하여 개인이 소비하는 컨텐트를 이음매 없이(Seamless) 습득, 저장할 수 있게 되며, 이러한 변화는 마케팅과 광고의 방법에도 변화를 가져오게 될 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서의 개인지식관리를 통하여 변화되는 마케팅과 광고의 모습을 나타내고자 하며, 이를 위해 시나리오를 제시하고 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.349-351
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• 2002

한국현재의 컴퓨팅환경은 Text위주의 Command Line상에서의 입출력에서 GUI(Graphic User Interface)환경으로 전환되었다. 이는 사용자에게 좀더 친근한 방법으로의 컴퓨팅환경을 제공하고 있는 것이다. 하지만 아직까지 그러한 환경에 익숙해지기 위해서는 많은 습득시간이 필요하며 또한, 응용프로그램 간의 인터페이싱 기능 등을 익히기 위해서는 추가적인 학습을 통해야 원활한 작업을 수행할 수 있다. 이를 해결하고자 본 연구는 음성인식/ 합성과, 현재 음성마크업 언어인 VoiceXML 등을 통해서 모색해보고자 한다.