• 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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.63-68
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• 2001

조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조정보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제27권4호
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• pp.507-521
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• 2000

실시간 멀티미디어 서비스에서 Quality of Service(QoS) 보장의 필요성이 증가하고 있다. 멀티미디어 서비스 제공 형태의 대다수가 될 멀티캐스트 경로설정에서도 QoS 보장은 확장성 신뢰성과 함께 매우 중요한 문제이다. QoS 기반 코어 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즈믄 멀티캐스트 경로설정에서 코어 선택시에 다중 QoS 제약조건을 고려한다. QoS 제약조건은 최소보장 대역폭, 종단 지연, 종단 지연변이 등으로 정의한다. 모의 실험결과는 제안한 QCSA와 Maximum Centered Tree(MCT) Average Centered Tree (ACT) Initial Delay-Constrained Shared Tree(Dcinitial) Random Tree(Random)등의 기존 코어 선택 알고리즘의 성능을 각 항목별로 비교한다 멀티캐스트 그룹 멤버수와 QoS 제약조건을 인자로 한 모의 실험 결과는 제안한 QoS 기반 코어 선택 알고리즘이 기존 코어 선택 알고리즘에 비해서 다중 QoS 제약조건 보장 코어 선택 성공률에서 성능 개선 효과를 가짐을 보여준다. 제안 알고리즘이 본 논문에서 설정한 모의 실험 환경에서는 QoS 기반 코어 선택의 정도를 나타내는 성공률에서 약 10% 정도 기존 알고리즘보다 우수함을 보인다. 이 결과는 제안 알고리즘이 코어 선택 과정의 초기부터 멀티캐스트 그룹내의 모든 멤버에 대한 다중 QoS 제약조건을 고려하는 점이 QoS 기반 코어 선택에서 개선 효과를 나타냄을 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.111-122
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• 2004

본 연구에서는 운전자들의 경로선택 행태에서 교통정보 수신율이 네트워크 전반에 미치는 영향과 각 경로의 주행조건에 대한 운전자의 학습과정에 대해서 살펴보았으며, 교통상황이 정상성 및 비정상성을 따르는 경우, 공공기관의 유입교통량의 대소에 의해 유도되는 정보의 수신율이 증가함으로써 운전자의 경로선택행동이 네트워크에 미치는 영향을 분석하고 정보의 역효과가 나타남을 밝혔다. 또한, 정보수신율이 최적비율 이하인 경우에는 총통행시간이 정보가 없이 오직 자신의 경험에만 의존하는 경우보다 감소하여 정보제공의 효과가 있었지만, 최적비율 이상으로 유동정보에 따라 경로선택을 하는 운전자가 많아지면 정보의 역효과가 발생함도 증명하였다. 나아가, 교통환경이 정상성을 /따르는 경우에는 모든 운전자의 경로조건에 대한 학습과정과 이 경험을 축적함에 따라 어느 일정한 값으로 수렴해감을 알 수 있었다. 교통환경이 비정상성을 따르는 경우에는 주행조건에 대해 돌발적인 진동과 혼란상태가 발생하고 이 경우에도 무정보 환경보다는 어느정도의 비율로 유도정보가 주어지는 것이 네트워크 전체의 통행시간을 감소시킴으로써 정보의 효과가 있음도 확인하였다. 향후, 다양한 교통류 환경을 적용한 대규모 네트워크를 대상으로 한 운전자의 경로선택과 학습행동에 대한 연구와 정보의 정도에 따른 운전자의 행동을 고려한 정보의 제공방안에 대한 연구도 필요할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.361-364
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• 2021

지식 기반 다중 대화 시스템은 지식 정보를 포함한 응답을 생성하는 대화 시스템이다. 이 시스템은 응답 생성에 필요한 지식 정보를 찾아내는 지식 선택 작업과 찾아낸 지식 정보를 바탕으로 문맥을 고려한 응답을 생성하는 응답 생성 작업으로 구성된다. 본 논문에서는 지식 선택 작업을 기계독해 프레임워크에 적용하여 해결하는 방법을 제안한다. 지식 선택 작업은 여러 개의 발화로 이루어진 대화 기록을 바탕으로 지식 문서 내에 존재하는 지식을 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 대화 기록 모델링 계층을 활용해 마지막 발화와 관련 있는 대화 기록을 찾아내고, 주의 집중 풀링 계층을 활용해 긴 길이의 지식을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 목적지향 지식 문서 기반 대화 데이터 셋인 Doc2dial 데이터의 지식 선택 작업에서 F1 점수 기준 76.52%, EM 점수 기준 66.21%의 성능을 기록해 비교 모델 보다 높은 성능을 기록하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.484-486
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• 2002

본 논문은 여러 컬렉션에 대해 검색을 수행하는 분산 검색시스템에서 질의어가 들어 왔을 때 질의어에 적합한 컬렉션을 자동으로 선택할 수 있도록 하는 컬렉션 선택 모델과 브로커 구조를 제안하였다. 각 컬렉션마다 과거 질의에 대해 검색된 결과 문서들을 색인하여 인접단어를 고려한 불완전 인텍스를 생성한다. 이러한 불완전 인덱스를 이 용하여 컬렉션 선택하는 모델을 TREC 문서집합과 SMART 시스템을 이용하여 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.766-768
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• 2003

인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10A호
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• pp.906-911
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• 2005

본 논문에서는 제한된 피드백 정보를 사용하는 공간 다중화 기법에 사용될 수 있는 부 공간 방식 기반 preceding 기법을 제안한다. 제안된 preceding 기법은 수신기에서 다수의 공통 기저 집합(common basis sets)으로 부터 용량을 최대로 하는 기저들을 선택하고, 선택된 기저들은 feedback 정보를 통해 송신기에 전달되곤 송신기에서는 선택된 기저들로 이루처진 preceding 행렬을 구성한다. 선택된 기저들은 해당 기저들이 속한 기저 집합의 index에 대한 feedback 정보와 선택된 기저 집합에서 각 기저들의 선택 여부에 대한 feedback 정보를 통해 송신기로 feedback된다. 선택된 기저 집합 index는 송수신기가 약속한 공통 기저 집합 중에서 해당 MIMP 채널의 부 공간의 좌표(coordinate)에 가장 적합한 좌표를 나타내고, 해당 좌표에서 상당한 양의 에너지를 포함하는 기저들을 선택함으로써 적은 feedback 정보량으로 MIMO 채널을 묘사한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 부 공간 방식 기반 preceding 기법이 적은 feedback 정보량을 사용하면서 폐루프 MIMO 용량 (closed-loop MIMO capacity)에 근접하는 용량을 제공함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1161-1166
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• 2005

본 논문에서는 제한된 피드백 정보를 사용하는 공간 다중화 기법에 사용될 수 있는 부 공간 방식 기반 preceding 기법을 제안한다. 제안된 preceding 기법은 수신기에서 다수의 공통 기저 집합(common basis sets)으로부터 용량을 최대로 하는 기저들을 선택하고, 선택된 기저들은 feedback 정보를 통해 송신기에 전달되고, 송신기에서는 선택된 기저들로 이루어진 precoding 행렬을 구성한다. 선택된 기저들은 해당 기저들이 속한 기저 집합의 index에 대한 feedback 정의와 선택된 기저 집합에서 각 기저들의 선택 여부에 대한 feedback 정보를 통해 송신기로 feedback된다. 선택된 기저 집합 index는 송수신기가 약속한 공통 기저 집합중에서 해당 MIMO 채널의 부 공간의 좌표(coordinate)에 가장 적합한 좌표를 나타내고, 해당 좌표에서 상당한 양의 에너지를 포함하는 기저들을 선택함으로써 적은 feedback 정보량으로 MIMO 채널을 묘사하다. 시뮬레이션을 통해 제안된 부 공간 방식 기반 precoding 기법이 적은 feedback 정보량을 사용하면서 폐루프 MIMO 용량 (closed-loop MIMO capacity)에 근접하는 용량을 제공함을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제21권1호
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• pp.77-90
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• 2003

교통정보의 정확도는 정보에 대한 운전자의 반응을 결정하는데 중요한 요소이다. 교통상황의 정확한 정보를 제공하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 대부분의 교통정보는 불확실성을 내재하게 된다. 그러나 기존의 많은 관련 연구에서는 정확한 정보와 그에 대한 운전자의 신뢰를 가정하고 있다. 본 논문의 목적은 불확실한 정보가 운전자의 의사결정에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 노선선택에서 불확실한 통행료 정보의 선택상황을 가정해 SP 설문조사를 실시하고 통행료 정보의 불확실정도를 정량화 하기 위해 범위 값으로 표현하였다. 특히 본 연구는 기존 확률효용이론(Random Utility Theory)이 설명하지 못하는 불확실한 정보가 노선선택에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Prospect Theory를 적용하여 정보의 불확실성에 따른 운전자의 노선선택행태를 분석하였다. 분석결과, 운전자는 정보가 주어진 노선을 정보가 주어지지 않는 노선보다 선호하는 것으로 나타났다. 또한 운전자는 확실한 정보를 선호해 노선선택을 하는 것으로 나타났다. 그러나 정보의 불확실정도가 증가하면서(범위값이 증가하면서) 노선의 선호도가 감소하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 한편 범위값으로 제공된 정보에 대해서는 범위값의 크기와 더불어서 중위값도 운전자의 의사결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위 결과에 Prospect Theory를 적용한 결과, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정은 선택상황을 이해하고 평가하여 변형, 재형하는 일련의 과정에 따라서 다양한 행태가 나타나는 것으로 분석되었다. 따라서, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정을 분석할 때는 운전자가 선택상황을 해석하는 방식에 따라 다양하고 융통성 있게 접근해야 한다. 본 논문은 Prospect Theory의 기본 개념과 의사결정단계에 따른 원칙만을 적용하였으나 향후 불확실한 정보에 대한 운전자의 행태를 설명할 수 있는 좀 더 상세한 분석과 더불어 다양한 분야의 이론이 적용되는 것이 필요하다고 사료된다.