• 응용통계연구
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• 제2권2호
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• pp.91-101
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• 1989

통계 전문가 시스템(Statistical Expert System, SES) 또는 Knowledge-Based Statistical Consulation System은 "통계적 방법에 의한 연구 과정(계획,자료수집,분석,결과해석 등)에서 발생하는 문제를 효과적,효율적으로 해결하기 위해 통계 전문가 또는 통계 상담자의 경험과 지식을 내장하여 이를 처리할 수 있도록 설계된 전산 시스템"으로 정의할 수 있을 것이다.SES를 구축함으로써 기대되는 효과는 1.초보사용자의 통계기법 오용을 방지하고, 2.기존 통계 software가 지니지 못한 탐색 및 설명기능, 결과해석기능 등을 제공하며, 3.사용자(초보자 및 전문가)에게 교육 및 통계전략에 대한 실험 환경을 제공하고, 4.전문가로 하여금 일상적이고 기계적인 업무로부터 벗어나 좀 더 기본적인 문제 해결에 전념할 수 있도록 보조적인 역할을 수행하는 것 등이다.행하는 것 등이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권5호
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• pp.515-524
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• 1999

본 연구는 토양수분의 공간적 분포를 고려하는 과정에서 TOPMODEL이 가지고 있는 구조상의 문제를 해결하는 방안을 제시한다. 포화초과유출을 모의하는 기존 TOPMODEL은 유출모의시 유역내 포화부분의 공간적인 정보를 반영하는 과정에 있어 포화면적의 연결성을 고려한 유출 알고리즘의 개발로 발전되었다. 개발된 알고리즘은 TOPMODEL의 매개변수를 증기시키지 않고 개선된 유출경로 추적의 근거를 제시함으로써 모형의 합리성과 적용성을 제고시켰다. 본 연구에서 개발된 포화면적 연결모형과 기본적인 통계적 입력모형형태의 TOPMODEL을 국제수문개발계획 대상유역인 위천유역내의 동곡소유역에 적용한 결과 본 연구에서 개발된 포화면적 연결모형이 다른 두 모형에서 발생하는 모의시 과도첨두유량계산의 문제를 해결할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.516-524
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• 2004

본 논문에서는 K-means 또는 Fuzzy-c-means 알고리즘에서 클러스터의 중심점을 찾는 과정 중 임의로 선택되는 초기값 선정의 문제를 해결하고, 기존의 단점을 보완하는 새로운 방안으로서 데이터의 분포의 통계적 특성에 따른 초기값 선정 방법을 제안하였다. 기존의 초기값 선정 방법은 초기값에 따라 클러스터링이 매우 민감한 변화를 가져와, 최종적으로 종종 원치 않는 방향으로 가는 문제점을 갖고 있다. 이러한 초기값 선정의 문제가 인지되어 왔지만, 그 문제의 해결방안이 실제적으로 모색된 경우는 없었다. 본 논문에서는 데이타의 통계적 특성을 이용한 초기값 선정 방법을 적용하여, 클러스터링이 형성되는 시간의 단축 및 원치 않는 결과가 생성되는 경우를 약화시켜 시스템의 향상을 가져왔고, 이러한 제안된 알고리즘의 우수성을 기존의 알고리즘과 비교를 통하여 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권8호
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• pp.718-729
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• 2006

일정 분야의 문서들에서 그 분야 특정을 반영하는 전문용어를 자동으로 인식하는 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. '전문용어 인식'은 문서에서 전문용어가 될 수 있는 언어적 단위를 파악하는 '용어 추출' 과정과 '용어추출' 과정에서 얻어진 용어목록 중 해당분야의 전문용어를 고르는 '전문용어 선택' 과정으로 구성된다. '전문용어 선택' 과정은 용어목록을 전문용어의 특정에 따라 순위화한 후 타당한 전문용어를 파악하는 작업으로 정의된다. 따라서 전문용어 선택 문제는 용어목록의 순위화 작업과 순위화된 목록에서 전문용어와 비전문용어 간의 경계를 인식하는 작업으로 정의된다. 기존의 전문용어 선택 기법은 주로 용어의 빈도수 등과 같은 통계적 특정만을 이용하였다. 하지만 통계적 특정만으로는 효과적으로 전문용어를 선택하기 어렵다. 본 논문의 논제는 전문용어 선택에서 다양한 전문용어의 특정을 고려하고 이들 중 전문용어 선택에서 효과적인 특정을 찾으려는 것이다. 순위화 문제는 다양한 전문용어 특정을 도출하고 이들을 기계학습방법으로 통합하여 해결한다. 경계인식 문제는 전문용어와 비전문용어의 이진 분류 문제로 정의하고 기계학습방법으로 해결한다. 본 논문의 기법은 경계인식측면에서 78-86%의 정확률과 87% -90%의 재현율을 나타내었으며, 순위화 측면에서 89%-92%의 11포인트 평균정확률을 나타내었다. 또한 기존 연구보다 최고 26% 의 성능향상을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.116-120
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• 1999

현재 S회사의 생산공정은 전 과정에 걸쳐 통합된 정보처리 체계가 없고, 생산계획 및 통제 과정에서의 복잡한 계산 및 중요한 의사결정이 담당자의 경험적 지식에 의존하고 있다. 이러한 상황의 한계로, 현재의 생산공정계획 및 생산실행계획은 시간적 제약이 크고, 유연적인 수정이 어려울 뿐 아니라, 통계적 분석의 자료체계가 부실하다. 그러나, S회사는 보다 개선된 공정관리를 위해 새로운 생산계획전략의 필요성을 느끼고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 접근방법으로써 DEVS 형식론을 바탕으로 공정을 효과적으로 모델링 및 시뮬레이션화 하였다. 생산계획의 핵심부분인 전문담당자의 경험적 지식을 체계적 규칙으로 정리하여 모델에 반영하였고 이를 통해 습득된 시뮬레이션 결과를 분석하여 생산계획 전략의 신뢰할만한 평가기준을 마련하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.387-388
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• 2022

본 연구에서는 비 정보과 교사들의 효과적인 SW 교육 교수효능감 함양을 위하여 팀 프로젝트 기반 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 개발된 교육 내용은 융합교육 및 팀 프로젝트에 대한 이해를 바탕으로 수학, 과학, 정보 등이 융합된 다양한 프로젝트를 실습한 뒤, 직접 문제 해결을 위한 프로젝트의 설계 및 개발과 발표, 동료 평가 및 피드백의 과정으로 구성되어 있다. 이는 10주간 비 정보과 교사들에게 처치되었고, 사전-사후 t-검정 결과, 통계적으로 유의한 향상을 나타내었다. 하지만 본 연구의 실험은 단일집단을 대상으로 하였기 때문에 추후 통제집단과의 비교를 통하여 향상에 대한 통계적 비교가 필요로 된다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.165-175
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• 1996

본 논문에서는 영상분할에 이용되는 대부분의 기존방법들에서의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상으로부터 형성된 계층적 피라밋 영상구조를 이용하여 영상을 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 통계적 방식에 의한 물체검출 및 묘사과정으로 이루어져 있다. 물체검출 방법에서는 계층적 영상구조에서 발생하는 클러스터링의 유효성 문제를 해결하기 위해 통계적 IFSVR 알고리듬과 FSVR 알고리듬을 제안하였고, 이를 이용하여 관심대상 화소를 검출하였다. 물체묘사 방법은 고해상도 레벨로 검출된 최적 물체화소를 투사하고 처리하기 위해 톱다운 추적방식인 반복 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 2진 영상과 실영상 모두에서 제안된 분할방법을 분석하였고, 그 결과 계층적 피라밋구조에 기초를 둔 접근방법이 영상분할에 대한 유용한 특성을 가지고 있음을 입증하였으며, 병렬처리기에서 처리된다면 각 알고리듬이 n${\times}$n 영상에 대해 0(log n)의 계산량이 요구된다.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.425-440
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• 2012

인터넷의 규모가 커지면서 주관적인 데이터가 증가하였다. 이에 주관적인 데이터를 자동으로 분류할 필요가 생겼다. 감성 분류는 데이터를 여러 감성 종류에 따라 나누는 것을 말한다. 감성 분류 연구는 크게 자연어 처리와 감성어 사전 구축을 중심으로 이루어져 왔다. 이전의 감성 분류 연구는 자연어 처리 과정에서 형태소 분석이 제대로 이루어지지 않는 문제와 감성어 사전구축 시 등록할 단어를 선별하고 단어의 감성 정도를 정하는 데에 명확한 기준을 정하기 힘든 문제가 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 감성 분류에 대용량 데이터와 통계적 접근의 조합을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어의 의미를 찾는 대신 수많은 데이터에서 등장하는 표현들의 통계치를 이용하여 감성 판단을 하는 것이다. 이러한 접근은 자연어 처리 알고리즘에 의존하던 이전 연구와 달리 데이터에 집중한다. 대용량 데이터 처리를 위해 하둡과 맵리듀스를 이용한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제23권1호
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• pp.119-141
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• 2019

본 연구는 우리나라 초등학교 타 교과 수업에서 다루고 있는 통계 그래프를 살펴봄으로써 통계적 소양 함양을 강조하는 실용통계 교육의 관점에서 초등학교 수학 수업에서의 통계 그래프 지도의 개선점과 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 구체적으로, 초등학교 타 교과 교과서 99권을 선정하고, 교과서에 등장하는 통계 그래프 133개를 확인하여 이를 교과별, 종류별로 확인하고 내용 측면과 형태 측면으로 나누어 수학 교과서에 등장하는 통계 그래프와는 이질적인 특성을 가진 사례를 분석하였다. 연구 결과 타 교과 중에서는 사회과에서 통계 그래프가 가장 빈번하게 사용되었고, 막대그래프와 꺾은선그래프, 표, 원그래프 순으로 등장 빈도가 높았다. 내용 측면에서는 수학과와 타 교과 간 계열성 문제, 비율그래프의 등장 시기, 물결선의 활용이, 형태 측면에서는 시각적 표현의 다양성, 복합적 형태의 표현, 특정 교과에만 등장하는 형태의 그래프가 논의할 만한 이슈로 확인되었다. 이를 통해 초등학교 수학 수업에서 통계 그래프를 지도할 때 고려해야 할 시사점을 제언의 형태로 도출하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.921-926
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• 2014

얼굴 검출은 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 과정으로, 얼굴 인식 및 인증 과정의 속도와 정확도를 효율적으로 높여주는 작업이며 그 응용분야도 다양하다. 기존에 개발된 얼굴 검출 방법들은 얼굴의 전체 형태를 바탕으로 검출을 수행하기 때문에 착용물 또는 신체 부위로 인해 일부가 가려져 폐색된 얼굴에 대해서는 그 검출 성능이 크게 하락할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 얼굴 영상을 지역적 특징 기술자의 집합으로 표현하고, 이에 대한 통계적 확률 모델을 추정한 뒤 이를 이용하여 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. AR 데이터베이스와 Caltech 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 얼굴 검출 방법이 일부가 폐색된 얼굴 검출에 효과적임을 확인하였다.