• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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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.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.335-336
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• 2008

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 보급으로 개인의 기-종점 간 통행시간에 많은 비용절감을 가져왔다. 지금까지의 주요 최단경로알고리즘은 네트워크의 기-종점(Origin-Destination) 거리 간 최단 통행시간을 고려하여 연구되어 왔다. 하지만, 최근 대두되는 고유가 시대의 진입과 더불어 환경에 대한 인식이 높아짐에 따라 기-종점 간 통행시간만을 고려하던 기존의 방법들에서 벗어나 추가적인 요인들의 고려 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용한 환경오염을 최소화하는 친환경 최단경로 탐색방법 개발을 제안하고자 한다. 이를 위하여 3D 좌표정보 도로를 활용하여, 도로구배 조건에 따른 배출가스의 증감율을 환경오염편익으로 구분하고, 이를 사회적비용으로 환산하여, 경로탐색의 추가적인 요소로 반영하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.3
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• pp.99-106
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• 1998

This Paper proposes a novel fractal image method for image communication to shorten time to take on fractal encoding by using limited search area method and scaling method First, the original image is contracted respectively by half and by quarter with the scaling method. And then, the corresponding domain block of the quarter-sized image which is most similar with one range block of the half-sized image is searched within the limited area in order to reduce the encoding time extremely As the result of the evaluation, the proposed algorithm provided much shorter encoding time and better compression ratio with a little degradation of the decoded image quality than Jacquin's method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.75-76
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• 2013

본본 논문에서는 Space Syntax 이론에 기반하여 여성의 안전한 여가활동 경로를 추천하는 어플리케이션을 제안한다. 이 어플리케이션은 접근성, 지역 간 상호관계 등을 바탕으로 한 계산을 통해 추천경로를 만든다. 이는 일반적인 네비게이션이 가지는 최단시간, 최단거리 탐색과는 차별성을 가지며, 안전을 최우선으로 한 경로를 탐색한다. 오늘날 늘어난 여가시간에 따라 사람들의 레저 활동이 많아지며, 따라서 여성의 경우도 참여율에 높아진다. 이 때 여성의 경우 안전적 문제에 있어 레저 활동 장소까지의 경로를 추천하고자 한다. 본 논문에서는 제안하는 레저활동과 여성안전에 관련한 어플리케이션은 다양한 위험요소를 염두에 두어 계산을 통해 안전한 경로를 제공하는 알고리듬으로 주관적 선택사항을 적용하여, 자기맞춤형 경로를 선택 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1275-1278
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• 2005

Ad-hoc 네트워크에서 AODV 라우팅 프로토콜의 경로 설정에 대한 성능 분석과 개선 방식은 이미 많은 논문에서 다루고 있다. 하지만 기존 방식들은 대부분 네트워크 부하가 적은 경우만을 고려하고 있다. 본 논문에서는 그와 같은 상황 제약에 따른 단편적인 성능 검증을 극복하기 위해 많은 노드가 참여하고 트래픽 양이 많은 Ad-hoc 네트워크에서 트래픽양의 변화에 따른 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 트래픽 양이 많을 경우, 기존의 AODV 라우팅 프로토콜의 성능이 훨씬 떨어지는 것을 알 수 있었다. 본 논문에서는 분석결과를 토대로 노드의 라우팅 테이블 Entry 수를 확인하여 혼잡도를 고려한 후 경로 탐색 여부를 결정하는 기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 분석 결과 제안된 방식이 기존의 AODV specification[5]을 크게 수정하지 않으면서도 패킷 수신율 및 Drop율 등의 성능을 개선하는 효과가 있었으나 패킷 전달 속도에서는 경로가 분산 또는 우회되어 약간 길어진다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.11-14
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• 2012

본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴을 검출하고, 검출 된 템플릿을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 최대한 축소하여 수행시간 및 오검출율을 줄였다. 그리고 얼굴추적은 깊이정보를 이용하여 템플릿의 크기, 탐색영역을 조정하였다. 또한, RGB영상보다 조명변화에 강한 깊이영상을 이용하여 효율적인 템플릿 매칭을 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.35-38
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• 2000

본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입, 출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도를 구륜이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1390-1393
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• 2013

인터페이스가 제한된 단말에서 정보 검색 서비스를 제공하는 경우, 검색 재현율보다는 정확도가 중요하다. 데이터를 쉽게 구조화할 수 있고 검색 정확도가 중요한 한정된 도메인에서는 시맨틱 검색 기술을 통해 강력한 정보 검색 서비스를 제공할 수 있지만, 사용자 키워드 질의를 시스템 질의로 변환하는 과정에서 다양한 해석들이 존재할 수 있기에 개선의 여지도 많다. 본 논문에서는 해석 정확도와 확장성을 동시에 향상시키기 위한 새로운 모델을 제안한다. 제안 모델은 공간의 구조와 요소들의 해석을 제한함으로써 중간 탐색 공간의 크기를 점진적으로 줄이면서 사용자의 검색 의도는 가능한 보존할 수 있다. 실제 데이터로 이루어진 대용량 지식을 이용해 다른 최신 기술과 비교하여 실험적 평가를 제시하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2021.11a
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• pp.197-202
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• 2021

우리나라의 자영업자 비율은 G7보다 높은 수치로서 OECD회원국들 중 상위에 속하며, 그 중에서도 소상공인은 전체 사업자 수의 93.3%에 달한다. 하지만 2020년 3/4분기 기준 서울시의 소상공인 5년 생존율은 38.4%에 불과하며, 대표적인 폐업/업종전환 고려 이유는 수익성 악화, 판매부진, 경기불황이다. 이처럼 폐업한 소상공인들은 취업을 하거나 기존 업종으로 다시 창업을 하는 경우도 있으나, 새로운 업종에 도전하기도 한다. 그러나 재창업의지에 대한 선행연구는 많은 반면, 업종전환 및 업종전환 의지는 아직 심도있게 연구된 바 없다. 본 연구의 목적은 사업에 실패한 뒤 재창업을 하였거나, 사업에 실패한 뒤 재창업을 목표하는 소상공인을 대상으로 창업 실패 경험이 업종전환 의지에 미치는 영향 관계를 검증하는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 소상공인의 사업 실패 경험이 업종전환 의지에 미치는 영향의 탐색적 연구를 사회적지지 조절효과를 중심으로 진행하였으며, 소상공인의 사업 실패 경험이 업종전환 의지를 높인다는 인과관계를 검증하고자 한다.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.21 no.2
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• pp.203-210
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• 1976

To abtain basic information in process developing cold tolerance rice variety, used 8 varieties which are the close crossing and the remote crossing in order to clarify how is being the differences of low temperature injury in same variety and the varietal difference at each growth stage under the low temperature treatment, 18$^{\circ}C$-12$^{\circ}C$ (day-night), and to establish the effective testing method for low temperature injury in rice plant. In this experiment, the varietal ifferences of low temperature injury were significant in rice plant, and found out that low temperature injury at the each growth stage from sowing to heading in same variety was not horizontal.