• 제목/요약/키워드: 정보처리모형

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함수모형 회귀분석 및 알고리즘 (Function Regression algorithm)

  • 김석준;장근호;김예지
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.770-773
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    • 2017
  • Linear Regression 문제를 토대로 변형하여 선형회귀분석, 2차함수모형 회귀분석, '단조 증가(감소)' 3차 함수 모형 회귀분석과 그에 따라 변형되는 gradient descent 알고리즘을 기술한다.

SPICE에서의 소프트웨어 프로세스 심사 및 개선 (S/W Process Assessment and Improvement on SPICE)

  • 황선명
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.723-728
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    • 2000
  • 소프트웨어 프로세서 개선(SPI)의 목적은 조직의 소프트웨어 프로세서 능력을 향상시키는데 있다. SPICE 표준의 기본 목표는 소프트웨어 프로세서 개선과 능력수준의 결정이며 적용대상 범위로 ISO 12207에 근거한 프로세스 계획, 관리, 실행, 통제 및 개선에 두고 있다. 본 논문에서는 SPICE 모형의 심사모형 및 참조모형을 분석하고 능력수준과 프로세스들간의 관련성을 조사 하였다. 또한 기존의 SPI모델 CMM과의 비교를 통하여 SPICE에 장점과 향후 방향을 예측하였다.

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통합 회계 데이타모형과 그 응용 -객체 중심 접근법을 중심으로- (An Integrated Accounting Data Model and Its Application - Based on Object-oriented Approaches)

  • 남천현;한경석;곽수근
    • 정보기술과데이타베이스저널
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    • 제2권2호
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    • pp.35-54
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    • 1995
  • 회계시스템에 데이타베이스시스템을 도입하는 연구의 주류는 데이타베이스 분야에서 개발된 데이타모형(data mood)을 이용한 회계 데이타모형의 개발에 있었다. 본 연구의 목적은 데이타베이스 분야에서 최근 개발되어 널리 보급되고 있는 객체지향 데이타모형을 적용한 회계 데이타모형(Object-oriented Accounting Data Model; OADM)을 개발하고 응용하는 데 있다. OADM은 회계시스템의 정보제공능력 제고 및 시스템통합의 과제를 해결하는 데 유용한 도구가 될 것이다. OADM은 데이타모형 관점에서 규명된 전통적 회계시스템의 본질을 모형화의 배경으로, REA 모델을 모형화의 기초로, 그리고 객체지향 데이타모형을 모형화의 도구로하여 개발된다. 회계 데이타모형화에 있어서 복합적인 회계데이타의 표현, 복합적이고 까다로운 회계처리절차의 데이타화, 타부문과의 연계, 회계시스템의 변경 및 확장 등의 제 문제점은 기존의 데이타모형으로는 해결하기가 어려우나 객체지향 데이타모형을 회계 데이타모형화에 도입함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 연구와 관련한 후행 연구로는 활동중심 원가계산의 모형화, 예산시스템의 모형화 그리고 사무정보시스템의 모형화 등을 들 수 있다. OADM은 이러한 모형화의 기초로 이용될 수 있다. 모형의 실증분석도 가치 있는 미래연구로 본다.

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모바일 오피스 유형분석을 통한 정보보호관리체계 (ISMS) 정보보호모형의 개선에 대한 연구 (A Study on Improvement of Information Security Management System (ISMS) Information Security Model through Analysis of the Type of Mobile Office)

  • 최연호;이송희;최진영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.819-822
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    • 2011
  • 최근 스마트폰의 발전으로 인하여 기업 및 기관에 모바일 오피스의 도입이 빠르게 확산되고 있다. 모바일 오피스는 업무의 편의성을 제공하지만 반면 무선네트워크의 사용량 증가와 상대적으로 보안이 취약한 스마트폰의 이용의 증가로 인하여 정보유출의 위협이 높아지고 있다. 본 논문에서는 "스마트 모바일 오피스 환경에서의 정보보호관리체계(ISMS)를 확장한 정보보호모형"[1]에 유형별로 분류한 모바일 오피스를 분석하고 정보보호모형을 발전시켜 모바일 오피스를 도입하려는 기업 및 기관의 보안환경에 적합한 유형을 선택하는 방향을 제시하고자 한다.

HLA 기반의 시뮬레이션 모형 개발 및 확장 연구 (A Study of Extending for Simulation Model based on HLA)

  • 서혜숙;김태윤
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1253-1256
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    • 2001
  • 최근 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 체계 구축 관련 기술들이 미 국방부를 중심으로 활발히 연구됨은 물론 민간 사업으로 확산되는 등 그 소요가 급속히 증가하고 있다. 또한 기존의 모형 및 개발 모형들도 차세대 연동 체계인 RTI(Run_Time Infrastructure)를 모형에 적용함으로써 HLA(High Level Architecture)를 포함한 차세대 M&S 체계의 핵심 기술을 조기에 획득하여 이를 개발하고 운용하는 능력을 확보하는 것이 시급히 요구되고 있다. 본 논문에서는 첨단 정보 기술의 결집체인 HLA 의 핵심 기술을 이용한 HLA 시뮬레이션 방법을 제시하였으며, HLA가 보장하는 상호 운용성과 재사용성을 모형 확장을 통해 확인하였다.

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기계학습을 이용한 아파트 매매가격 예측 연구 : 한국 아파트의 내·외적 데이터 수집과 가격 예측 중심으로 (A Study on the Prediction of Apartment Sale Price Using Machine Learning : Focused on the Collection of Internal and External Data and Price Prediction of Korean Apartments)

  • 주정민;강선미;최지웅;한영우
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.956-959
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    • 2020
  • 본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.

한국어 용언의 형태소 정보처리 특성 (III): 피동 정보처리 (A model of Korean morphological passive processing)

  • 황유미;권유안;임희석;남기춘
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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    • pp.137-141
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    • 2002
  • 한국어 용언의 형태소 정보처리의 특성을 규명하기 위해 피동의 처리 양상을 살펴보았다. 한국어의 피동문은 용언에 파생접사가 붙어 이루어지는 경우와 '-어 지다'와 같이 구문 변형에 의해 이루어지는 경우로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 이 중 피동 파생접사 '-이, -히, -리, -기'가 붙은 피동사만을 선정하여 고려대학교에 재학중인 일반인 학생을 대상으로 점화어휘판단 관제를 실시하였다. 실험조건은 표면적 형태와 기능으로 구분하여 4조건으로 설계하였고 SOA는 150msec과 750msec로 나누었다. 실험 결과 피동('어근+파생접사')의 정보처리는 선행연구의 '어간+(시제)선어말어미'의 결과와 유사한 형태를 보였으며, '어간+(연결)어말어미'와는 다른 결과를 보였다. 이런 결과로 미루어보아 어근과 접사는 각각 따로 저장되어 있다기보다는 '어근+접사'의 형태로 심성어휘집에 저장되어 있는 것으로 보인다. 기존의 형태소 분석에서 거론되고 있는 Fullist, Decomposition, Hybrid의 세 가지 모형으로는 한국어 용언의 다양한 표상 및 처리 과정을 설명하기 어려우므로 새로운 모형을 제시하고자 한다.

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인공 신경망 모형을 이용한 한국프로야구 관중 수요 예측 (A Prediction of Demand for Korean Baseball League using Artificial Neural Network)

  • 박진욱;박상현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.920-923
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    • 2017
  • 본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 분석에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 인공신경망의 가장 기본적인 종류인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)의 초모수(Hyperparameter) 선정에 그리드 탐색(Grid Search)을 적용하여 최적의 모형을 찾고자 하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 8월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였고, 예측력 검증을 위해 2015년 9월 관중 수를 예측하여 실제 관측값과 비교하였다. 그 결과, 그리드 탐색법에서 최적 모형이라고 판단한 모형의 예측력은, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 기준으로 평균 27.14% 였다. 또한, 앙상블 기법에서 착안하여 오차율이 낮은 모형 5개의 예측값 평균의 MAPE는 평균 28.58% 였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 14%, 13.6% 높은 예측력을 보이고 있다.

집단지성을 활용한 창의력 증진 학습모형 개발 연구 (A Study on Development of Creativity Improvement Learning Model using Collective Intelligence)

  • 정영호;홍성용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1040-1043
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    • 2013
  • 최근 IT기술의 발전은 교육의 패러다임을 변화시키는 중요한 요소로 작용하고 있다. 이러한 IT의 기술이 학습환경을 변화시키며 학습모형에도 영향을 미치고 있는 것이다. 특히 창의적인 생각이나 새로운 아이디어를 중요시 하는 국가적 교육 경쟁력이 핵심으로 작용하면서 창의력 증진을 위한 학습모형 개발 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 지식보다는 그룹의 지식이 강조되는 집단지성 기반의 창의력 증진 학습모형 개발에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 학습모형은 교수자 중심적으로 지식을 전달하는 방식 이였다면, 본 연구에서는 교수자와 학습자, 참여자라는 집단의 생성과 학습 자료의 공유, 개방을 극대화 한 창의력 증진학습 모형을 제시하고자 한다. 또한 창의력 증진 학습모형을 위한 기술과 교육 그리고 소셜 네트워크의 통합적 적용 설계 모델을 제시한다.

상호활성화모형에 기반한 문자인식방법의 타당성 평가 (Viability of Korean character recognition method based on IAM)

  • 김상기;박창수;방승양;김대진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.547-549
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    • 2001
  • 여기서 우리는 한국어의 글자를 인식하기 위한 계산모형을 제시한다. 이 모형은 상호활성화모형에 기반하고 있으나, 입력처리부분이 개선되었다. 우리는 기존의 상호활성화모형에서 모든 입력이 규격화된 형태라는 가정을 배제하였다. 또한 우리는 성능향상을 위하여 다중해상도경로 학설을 결합시켰다. 우리는 제안된 모형을 구현하고, 그것을 실제 자료에 적용해 보았다. 우리는 모의실험결과를 통하여 제안된 모형이 실용적인 의미를 갖고 있음과 다중해상도 경로가 실제적으로 인식 성능 향상에 도움을 주고 있음을 확인 할 수 있었다.

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