• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.505-507
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• 1998

상속은 객체 지향 원리에서 만의 특성으로 추상화 레벨을 높여주고, 소프트웨어의 재사용을 강력히 지원하며, 대체 원리를 따른다. 또한 유지 보수의 용이성, 신뢰성등의 잇점을 제공한다. 그러나 측정 결과에 따르면 상속 계층이 깊어질수록 재사용이 어렵다고 조사되었으며 이는 재사용뿐아니라 개발에 있어서도 장애의 요인이 된다. 상속의 깊이를 최소화하기 위해서는 우선 상속 계층에서 직접적, 또는 간접적으로 사용되는 instance variable과 method만을 제외하고는 모두 삭제되어야 한다. 그러나, 다형성이 적용된 클래스는 정적(static) 분석이 불가능하므로 다형성을 제거하되, 다형성이 적용되었을 때와 동일한 모든 state, 기능 및 동작이 유지된 상태에서 처리되어야 한다. 다형성이 제거될 때 구현의 세부 사항은 변경하지 않음으로써 black box의 이점을 살린다. 다중상속의 경우는 각각의 상속 경로에 대하여 동일한 처리를 반복 수행하여 결과를 얻을 수 있으며, instance variable과 method의 access 레벨에 따라 처리 방법이 조금씩 달라진다. 본 논문에서는 C++에서의 다형성과 불필요한 instance variable과 method의 제거알고리즘에 대하여 논한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.595-597
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• 2004

본 연구에서는 베이지안망을 기초로 불임환자의 임상 데이터에 대한 다양한 실험을 전개한다. 실험을 통해 임신여부에 영향을 주는 요인들간의 상호 의존성을 분석하고. 또 제약조건이 다른 다양한 베이지안망의 대표적 유형으로 나이브 베이지안망(NBN), 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망(BAN), 일반 베이지안앙(GBN) 분류기들의 분류성능을 서로 비교 분석한다. 베이지안망을 적응할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 시간의 요구량이 급격히 많아진다. 따라서 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소 방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.107-112
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• 2023

라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.184-192
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• 2022

밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.664-672
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• 2009

최근 영상 데이터의 효율적인 표현 및 처리를 위해 텐서를 사용하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 2차 텐서로 표현된 데이터를 효과적으로 분류하기 위한 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 일반적인 벡터 데이터에 대해 개발되어진 클래스 요인과 환경 요인으로 이루어진 데이터 생성 모델을 확장하여 2차 텐서로 표현된 영상에 적합한 데이터 생성 모델을 정의하고, 이에 적합한 유사도 함수를 제안하였다. 제안하는 유사도 함수는 행렬정규분포를 이용하여 환경 요인의 확률분포를 추정함으로써 얻을 수 있다. 여러 벤치마크 데이터들을 이용하여 실험한 결과 2차 텐서를 사용함으로써 벡터 형태의 표현방식을 사용하는 것에 비해 분류율이 향상되었음을 확인하였다. 또한 제안하는 유사도 함수가 다른 기존의 유사도 함수에 비해 영상 데이터에 적합함을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 환경영향평가
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• 제33권2호
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• pp.64-73
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• 2024

개발사업으로 인한 서식지 파괴의 심각성이 대두되면서 생물다양성을 보전하기 위해 환경영향평가(EIA)의 중요성은 커지고 있다. 경관스케일에서 개발 요인과 주변 환경요인에 따른 생물다양성 영향을 정량적으로 평가하기 위해 선행연구들이 진행되고 있으나, 개발사업을 기준으로 생물다양성 감소에 영향을 미치는 요인에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 유효하다고 밝혀진 독립변수(사업 면적, 사업 유형, 고도, 생태·자연도, 녹지와의 이격거리, 보호구역과의 이격거리)들을 다중클래스 로지스틱 회귀분석, T-test, 사업 유형 검토분석을 통해 종풍부도 변화에 유의미한 영향을 미치는지를 검토하였다. 연구 결과, 토지 피복 단위에서 생물다양성에 영향을 끼치는 것으로 밝혀진 요인 중 사업 규모와 환경영향평가 시 종풍부도 값만이 p-value=0.05 이하의 값을 보였다. 그리고 사업 유형의 경우, 체육시설의 설치, 에너지 개발, 산업입지 및 산업단지의 조성에서 조류의 생물다양성 감소가 크게 변화하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 분석 규모에 따라 영향을 끼치는 변수에서의 차이가 발생할 수 있음을 확인하였기에, 환경영향평가에서 생물다양성 변화를 분석하기 위해서는 개발사업 단위에서의 지표 활용에 연구가 추가로 필요할 것이며, 타 생물종으로의 일반화를 위해 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.49-59
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• 2023

제조업의 안전보건 기준은 다양한 항목이 존재하지만, 질병 재해자 기준에서 업무상 질병과 근골격계 질환으로 나눌 수 있다. 이 중 근골격계 질환은 제조업에서 가장 많이 발생하며, 나아가서 제조 현장의 노동생산성감소 및 경쟁력 약화까지 유발할 수 있어서 이를 사전에 확인할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 제조업 노동자의 근골격계 유해 요인을 검출하기 위하여 근골격계 부담작업 요인 분석 데이터 속성, 유해 요인 작업자세, 관절 키포인트를 정의하고 인공지능 학습용 데이터를 구축하였다. 구축한 데이터의 유효성을 판단하기 위해서 YOLO, Dite-HRNet, EfficientNet 등의 AI 알고리즘을 활용하여 학습하고 검증하였다. 실험 결과 사람 탐지 정확도는 99%, 탐지된 사람의 관절 위치 추론 정확도는 @AP0.5 88%, 추론된 관절 위치를 종합하여 자세를 평가한 정확도는 LEGS 72.2%, NECT 85.7%, TRUNK 81.9%, UPPERARM 79.8%, LOWERARM 92.7%를 도출하였으며, 추가로 딥러닝 기반의 근골격계 질병을 예방할 수 있는 연구에 필요한 요소를 고찰하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.137-147
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• 2019

논문은 u-관광정보시스템의 콘텐츠 정보품질이 플로우 이론과 만족에 미치는 영향을 연구한다. 연구 목적은 콘텐츠 정보품질이 관광객에게 만족감을 주기 위한 플로우 관계정보를 생성 및 제안이다. 본 논문 의미는 콘텐츠 정보품질이 관광객에게 만족감을 검증하기 위한 성공요인을 도출하여 연구 모형으로 가설 설정하고 검증 평가한다. 본 연구의 차별성은 플로우 관계정보를 제안 한 것과 플로우 이론을 접목시켜 플로우 관계정보 속성을 생성하고 u-융합 관광정보시스템을 설계 구현이다. 본 논문의 기여도는 플로우 관계정보를 생성으로 u-관광정보시스템의 콘텐츠 정보품질이 성공요인 도출이다. 장점은 관광객의 관광 성향을 기호화로 패턴이 가능하고 그 패턴을 도식화가 가능하다. 본 논문의 한계성은 소규모 지역으로 국한하여 진행한 것으로 객관성이 좀 떨어진다는 점과 그 점을 보완하기 위한 향후 과제가 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권4호
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• pp.533-545
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• 1999

절차적 재사용, 객체지향 사용, 디자인 패턴, 분석 패턴, 그리고 프레임 워크와 같은 효율적인 소프트웨어 재상요에 대한 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 최근 들어 객체지향 프레임워크가 효율적이고 실용적인 재사용 기법으로 크게 부각되고 있다. 객체지향 프레임워크는 특정 도메인에 대한 여러 어플리케이션들 간의 공통된 행위들을 지닌 클래스들의 집합으로서, 재사용성을 증가시키고, 어플리케이션 개발시간을 단축시키는 효과를 지니고 있다. 그러나, 객체지향 프레임워크를 구축하기 위한 체계적인 개발 프로세스와 세부적인 개발 지침에 대한 연구가 충분히 이루어지지 않은 상태이며 OMG의 Unified Modeling Kanguage (UML)을 이용한 객체지향 프레임워크 개발에 관한 연구도 매우 미흡한 상태이다. 본 논문에서는 UML 문법과 의미를 기반으로 한 실용적인 객체지향 프레임워크 모델링 기법을 제시한다. 제시된 모델링 기법의 프로세스는 분석, 설계 구현, 그리고 시험 4단계(Phase)로 구성되어 있으며 , 각 단계는 논리적인 개발 업무(Task)들로 정의된다. 제시된 프로세스는 UML 다이어그램들을 적용 및 확장하였고, Objectory 프로세스를 바탕으로 한 것이므로 , 제시된 프로세스의 적용성 검증을 위해 전자 상거래 도메인에 대한 적용사례연구를 제시한다.