• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.580-585
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• 2006

본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절 행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 프로그램의 소스 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 지역정렬(local alignment) 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험하였다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(일치 +1, 불일치 -1, 갭(gap)을 이용한 일치 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 보다 다양한 표절탐색 목적으로 제시한 적응적 유사도 행렬이 응용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.270-274
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• 2001

지금까지 제안된 유사도 척도는 첫째, 기하학적 유사도 척도, 둘째, 집합론적 유사도 척도, 그리고 마지막으로 일치 함수를 이용한 유사도 척도와 같이 세 종류로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 유사도 척도가 갖는 여러 가지 성질에 근거하여 퍼지 집합에 관한 새로운 유사도 척도를 제안하고 이의 성질을 알아본다. 마지막으로, 예제를 통하여 제안된 유사도 척도와 기존의 유사도 척도의 특성을 비교한다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.520-526
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• 1997

WASH-1400[1]이 발간된 이후 수행되어왔던 많은 확률론적 안전성 평가 결과를 보면 노심손상빈도를 나타내는 사고경위 중 많은 부분이 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 확률론적 안전성 평가에서 인간행위를 다루는 것은 매우 중요하게 되었다. 그러나 인간신뢰도분석은 인간행위의 다변성(variability)으로 인해 인간행위의 모델링이 어렵고 데이타가 부족해 뚜렷한 방법론이 없어 분석시 분석자의 주관성이 개입될 여지가 있고 분석결과에는 많은 불확실성을 포함하고 있다. 노심손상빈도를 나타내는 사고경위에는 다수 인간행위가 있는 포함돼있는 단절집합을 얻게되는데 이러한 인간행위들 사이에는 기기의 공통원인 고장처럼 의존성이 존재한다. 이러한 의존성의 평가방법 또한 뚜렷하게 설정되어 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 월성 2,3,4호기 확률론적 안전성 평가 모델에 고려되어있는 인간행위들의 인간오류 확률 값과 의존성 수준의 변화에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 초기사건 이후의 인간행위가 노심손상빈도 변화에 크게 기여하는 것이 밝혀졌고, 다수 인간행위들 사이의 의존성 수준변화가 노심손상빈도 변화에 큰 영향을 준다는 것이 밝혀졌다.

• 한국수학사학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-13
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• 2012

수학은 엄밀성을 강조하는 학문이다. 그러나 사회가 복잡해지고 정보가 많아지면서 수학이 엄밀하지 않은 정보를 다루어야 하는 요구가 발생하게 되었다. 최근 이러한 불확실성을 갖는 정보를 엄밀성을 갖춘 정보로 변환하는 수단으로서 개연론에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 임의성 (randomness) 을 다루는 확률론 (probability theory)과 비교하여 모호성 (vagueness) 을 다루는 개연론 (possibility theory) 을 개괄한다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1998년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.219-224
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• 1998

확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)나 정량적인 위험도 평가(Quantitative Risk Assessment: QRA)에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 인간행위를 기기처럼 생각하여 전체 시스템의 안전성에 중요한 초기사건(initiating event) 이전이나 초기사건 이후 또는 초기사건을 유발하는 인간행위를 파악하고 정량화하여, 확률론적 평가의 논리구조인 사건 및 고장수목(event tree 및 fault tree)이나 사고경위 단절집합 (accident sequence outsets)에 포함시키는 것이다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.241-243
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• 2004

실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 춘계학술발표논문집
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• pp.140-142
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• 2003

본 논문은 유전 알고리듬을 이용하여 오토 트랜스미션 레버의 최적 설계 방법론에 대한 연구이다. 현재 업계에서의 오토 트랜스미션 레버는 구성 부품들을 순서적으로 설계하고 있으나, 본 연구에서는 구성 부품들의 설계 파라미터들을 동시에 고려하여 설계할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다. 유전 알고리듬 접근방법은 오토 트랜스미션 레버의 설계 파라미터들의 최적 설계 파라미터 집합을 결정하기 위해 적용된다. 본 연구에서는 오토 트랜스미션 레버의 구성 부품들로 구성된 제약조건하에 디덴트 스프링의 각의 변위를 최소화하는 목적함수를 가지는 설계 문제를 모델링하였고, 유전 알고리듬을 적용하여 최적 설계를 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.199-202
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• 2005

TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.

• 자원환경지질
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• 제41권6호
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• pp.763-771
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• 2008

불확실성은 사면의 안정성을 해석하는 과정에서 특성자료의 부족이나 지질공학적 특성의 공간적 변동성 등의 원인으로 포함되며 따라서 불확실성으로 인해 변수들의 정확한 값을 획득하기 힘들게 된다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확률론적 해석기법이 활용되어 왔으며 최근에는 퍼지집합이론(fuzzy set theory)을 이용한 해석기법이 활용되고 있다. 특히 확률변수들의 자료 양이 제한적인 경우 변수의 확률특성을 정확하게 파악하기 힘들어 확률론적 해석기법의 활용이 제한적일 수 있으며 이러한 경우 퍼지집합이론은 확률변수의 특성을 효과적으로 표현할 수 있다. 본 연구에서는 암반사면의 안정성 해석과정에서 포함되는 불확실성을 정량화하기 위해 퍼지신뢰도척도(fuzzy reliability measure)를 활용하여 분석을 수행하였으며 특히 암반사면의 안정성에 영향을 미치는 여러 지질공학적 특성중 불연속면의 경사와 내부마찰각을 삼각형 퍼지숫자(fuzzy number)로 해석하였다 이를 위하여 연구대상사면을 선정하여 암반사면에서 발생하는 평면파괴를 대상으로 분석을 수행하였다. 퍼지신뢰도(fuzzy reliability) 해석에서는 퍼지숫자에 대한 퍼지 연산을 통해 퍼지신뢰도 지수(fuzzy reliability index)를 획득하였으며 이러한 결과를 확률론적 해석 결과와 비교하기 위하여 몬테카를로모사기법(Monte Carlo simulation)과 점추정법(point estimate method)을 이용한 확률론적 해석을 수행하였다. 해석결과 불충분한 자료 등으로 인해 불확실성의 정량화가 어려운 경우 퍼지신뢰도 해석을 통해 적절한 퍼지신뢰도 지수와 파괴확률을 획득할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.81-88
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• 1996

클러스터링은 주어진 데이타 집합의 패턴을 비슷한 성질을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론이다. 이러한 클러스터링 기법을 위하여 많은 알고리즘이 개발되었고, 패턴인식과 영상처리 등의 여러 공학영역에 적용되어 왔다. 대부분의 실세계 데이타는 그 경계가 명확하지 않으므로 그 특성을 보다 정확히 반영하기 위하여 퍼지이론이 도입되었다.이와 같은 클러스터 분석 방법은 보다 적절히 으용하기 위하여 클러스터링의 적절성을 평가하기 위한 방법론과 함께 연구되어야 한다. 이를 위하여 각 데이타 패턴이 얼마나 잘 분류되었는지를 수학적으로 계산하기 위한 함수들이 제안되었다. 그러나 클로스터 타당성 문제는 주어지 클러스터링 방법론의 특성, 그 알고리즘에서 사용한 파라메터의 성질, 주어진 입력 데이타 집합의 특성 등 여러 복잡한 상황을 포함하고 있으므로 기존의 연구에서와 같이 하나의 함수를 이용하여 해결하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 기존에 연구되어온 타당성 측정 함수를 조사하고 그의 단점을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방법으로 4가지성능 측정자를 제안하고 이의 결합에 의하여 형성된 클러스터 타당성의 정도를 구하는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이러한 방법은 퍼지 클러스터링을 위한 학습 알고리즘과 결함하여 클러스터의 수나 데이타의 분포에 대한 정보없이 최적 클러스터를 찾아주는 방법에 응용될 수 있음을 보인다.