• 아동학회지
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• 제32권1호
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• pp.51-69
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• 2011

This study examined how young children understand representational relations between referents and their representational objects. Ninety-four children aged 2- to 4.5-years of age were individually tested; firstly in the scale-model tasks, and then in the scale-map tasks. Data were analyzed both by means of Chi-Square test and by a more descriptive, micro analysis. According to the results, there were significant age differences in the understanding of representational relations, regardless of the type of representational objects. In the descriptive, micro analysis, it was found that before 3 years of age, young children have a great deal of difficulties in understanding representational relations. More importantly, young children under three seemed unable to understand representational relations, especially when the similarities as well as the differences between the representational object and the referent were very high. These results suggest that teachers of very young children need to select representational materials carefully, taking into consideration children's understanding of representational relations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.283-286
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• 2010

안전중요 소프트웨어 코드의 검증은 1%의 잠재적 가능성을 가진 오류조차 허용하지 않는 철저한 검증방식을 요구한다. 이러한 요구에 부응하여 최근 수학적 모델을 사용한 정형검증 기법이 코드검증에 활발하게 적용되고 있으나, 코드의 복잡도와 크기의 증가에 따른 검증비용의 기하급수적 증가가 해결과제로 부각되어왔다. 본 연구에서는 검증하고자 하는 특성을 중심으로 검증대상 코드를 추출, 정형검증의 대상을 자동으로 축소하는 코드추출기를 개발하였다. 개발된 코드추출기는 자동차 전장용 운영체제의 검증에 보조적으로 활용되어 검증비용을 90% 이상 절감하고 검증 사용성을 높이는데 기여하였다.

• 융합보안논문지
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• 제12권5호
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• pp.23-32
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• 2012

경찰의 기본임무는 국민의 생명과 신체 및 재산을 보호하는 것이다. 그 중에서 범죄로부터 국민을 보호하는 것은 가장 중요한 경찰의 활동이다. 그러나, 최근 수원에서 일어난 부녀자 납치 살인사건 같은 사례에서 보듯이 경찰의 범죄신고체제에 큰 문제가 있음이 드러났다. 이번 사건을 계기로 경찰의 범죄신고와 처리체제에 어떠한 문제가 있는지 그에 대한 개선방안은 무엇인지를 선행연구를 바탕으로 문헌적 법정책적 연구를 시도하였다. 이를 세가지 분야별로 나누어 보면, 법률적인 면에서 '긴급가택출입권'의 확보, 위치정보보호의 보호 및 이용, 신원보호대상자의 정보보호, 112허위신고 문제가 있고, 제도적인 면에서 112신고센타 근무자의 전문성의 확보와 자질향상, 지방경찰청별 통합지령제도, 다양한 긴급신고전화의 정비 문제 등이 있으며, 기술적인 면에서 112신고체제의 표준소프트웨어 개발, 위치추적 범위 축소방안, 112신고센타의 업무부담경감 등 여러 과제가 있다. 나아가, 이러한 과제를 법과 제도적 기술적인 측면에서 구체적 해결방안을 종합적으로 모색하고자 시도하였다. 경찰이 시민과 사회의 안전을 지키는 든든한 버팀목으로서 새롭게 거듭나는 환골탈퇴의 노력이 지속된다면 언젠가는 시민의 지지를 받는 협력치안의 성공적인 모델이 만들어 질수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1239-1247
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• 2009

인간의 질병 또는 가축의 경제적인 특성에 관한 유전자의 규명은 매우 중요한 관심사이며, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상은 매우 중요한 과제이다. 이를 연구하기 위해 기존 EST_based SNP 연관지도를 사용하여 발굴한 유전자로 연구되어왔으나 이는 통계학적 모델에 기반한 연관지도 작성법으로 실제 위치와는 차이가 있을 수 있다. 따라서 Lee (2009)에 의해 EST_based SNP 연관지도와 염기서열 분석으로 작성되어지는 Gene on sequence를 함께 고려하여 한우의 경제형질 연관 후보 DNA marker들이 발견되었다. 한편, 통계모형의 상호작용 효과를 고려할 때, 유전자와 같은 범주형 data에서 범주가 많을 경우 상호작용의 조합이 많아지므로 종종 모수들의 상호작용에 대한 해석과 모형을 결정하는 것이 어려울 수 있다. 그래서 비모수적인 방법으로 다중인자 차원축소방법 (MDR)을 사용해왔으며, 사례_대조 데이터에만 적용가능 MDR방법을 연속형 데이터에도 적용하기 위해 CART알고리즘을 적용한 확장된 다중인자 차원축소방법(E-MDR)이 제안되었다. 본 연구에서는 새롭게 발견된 단일염기다형성 (SNP)으로부터 E-MDR방법을 적용하여 한우의 경제형질(일당중체량, 근내지방도)에 영향을 주는 우수 유전자 단일염기다형성을 규명하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권10호
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• pp.397-402
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• 2019

암 환자에게 적절한 치료계획을 제공하기 위해 암의 진행양상 또는 환자의 생존 기간 등에 해당하는 환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 생물정보학 분야에서 다루는 중요한 도전 과제 중 하나이다. 많은 연구에서 암 환자의 유전자 발현량 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 기계학습 모델들이 많이 제안되어 오고 있다. 유전자 발현량 데이터는 약 17,000개의 유전자에 대한 수치값을 갖는 고차원의 수치형 자료이기에, 기존의 연구들은 특징 선택 또는 차원 축소 전략을 이용하여 예측 모델의 성능 향상을 도모하였다. 그러나 이러한 접근법은 특징 선택과 예측 모델의 훈련이 분리되어 있어서, 기계학습 모델은 선별된 유전자들이 생물학적으로 어떤 관계가 있는지 알기가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현량 데이터를 이미지 형태로 변환하여 예후 예측이 효과적으로 특징 선택 및 예후 예측을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 유전자들 사이의 생물학적 상호작용 관계를 유전자 발현량 데이터에 통합하기 위해 Node2Vec을 활용하였으며, 2차원 이미지로 표현된 발현량 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 모델의 성능은 이중 교차검증을 통해 평가되었고, 유전자 발현량 데이터를 그대로 이용하는 기계학습모델보다 우월한 예후 예측 정확도를 가지는 것이 확인되었다. Node2Vec을 이용한 유전자 발현량의 새로운 이미지 표현법은 특징 선택으로 인한 정보의 손실이 없어 예측 모델의 성능을 높일 수 있으며, 이러한 접근법이 개인 맞춤형 의학의 발전에 이바지할 것으로 기대한다.