• 월간피드저널
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• 제4권5호통권33호
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• pp.107-112
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• 2006

동물영양에 있어 광물질은 동물체의 골격을 구성 할 뿐만 아니라 체액의 삼투압 및 산 엽기 평형상태 조절, 세포막의 투과성 조절, 신경 근육 간 자극전달매개, 각종 효소의 구성 및 활성촉진, 에너지 발생작용 조절 등 매우 중요한 역할을 하는 영양소이다. 체내 기능을 중심으로 한 전통적인 분류방법은 크게 필수 광물질, 준 필수 광물질, 비 필수 광물질 및 중독광물질로 구별하는데, 각각의 광물질은 연구결과에 의해 소속 군이 변화되거나 경계가 불분명해지기도 하나, 대부분 양적인 요구량 측면에서 다량 광물질(칼슘, 인, 나트륨, 염소, 마그네슘, 칼륨 및 황)과 미량광물질(구리, 철, 망간, 몰리브덴, 아연, 크롬, 불소, 셀레늄, 실리콘)로 나뉘어 진다. 최근 이러한 영양생리학적 요구수준과 결부된 분류 외에 약리학적 또는 특수 기능적 측면을 중심으로 일정 광물질에 대한 관심이 확대되고 있으며, 친환경농업과 관련되어 환경에 대한 부담을 최대한 경감시킬 수 있는 광물질 제재의 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있는 실정이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.333-352
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• 1994

이 글은 그 동안 '숙어' 또는 '관용어'라는 이름 하에 별 다른 구별 없이 일괄적으로 다루어져 왔던 현대 국어 관용구를 그의 형태적 통사적 의미론적 결합 관계의 특성에 따라 재분류하여 그들의 특성과 하위 분류 등을 밝혀 보았다. 즉, 관용구를 그 내적구조의 특성, 구성요소들 사이의 의미상의 관련성의 긴밀도, 어휘와의 정도에 따라, 어휘화된 정도가 가장 높고 긴밀도에 있어서도 가장 높고 내적구성에 있어서도 여러 가지 특성을 보이는 것을 '숙어'라 하고, 그 이외의 것을 '연어'라 했다. '연어'가 생겨난 요인에 따라 '형태적 연어'와 '통사적 연어', '의미적 연어'로 나누었다. 이러한 분류는 국어 관용구의 특성을 밝혀 줄 수 있을 뿐만 아니라, 이에 더 나아가 각 관용구의 특성에 따른 올바른 기술을 통해 국어의 특수한 어휘 결합에 대한 보다 나은 이해를 꾀할 수 있다고 본다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권3호
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• pp.725-734
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• 1997

많은 사회과학 조사에서 분할표 형태로 얻어진 범주형 자료에는 오분류(misclassification)로 인한 오차가 내재되는 경우가 종종 있다. 질적속성 추정을 위한 확률화응답은 이러한 오분류 문제의 한 특수한 경우로 여겨지기도 한다. 그래서 확률화응답을 통한 범주형자료는 혼합된 분할표(mixed-up contingency table)로 여길 수 있는 바, 본 논문에서는 이에 대해 대수선형모형(log-linear model)을 설정하고 Chen과 Fienberg(1976)의 Iterative scaling procedure(ISP)에 의하여 얻어진 최우추정량의 극한을 이용하였다. 이 결과 Warner(1965) 형태의 대칭기법에 대해서는 Singh(1976)에 의하여 제안된 최우추정량과 같아지게 됨을 보임으로써 Warner에 의해서 제시된 추정량이 최우추정량으로 적절하지 않음을 확인해 보고, 무관질문기법에 대해서는 Greenberg, et al.(1969)에 의해서 제안된 추정량이 추정의 관점에서 최우추정량으로 적절하지 않음을 알아 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.533-534
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• 2023

본 논문에서는 불균형하게 분포된(Non-IID) 데이터를 소유하고 있는 데이터 소유자(클라이언트)들을 가정하고, 데이터 소유자들 간 원본 데이터의 직접적인 이동 없이도 딥러닝 학습이 가능하도록 연합학습을 적용하였다. 실험 환경 구성을 위하여 MNIST 손글씨 데이터 세트를 하나의 숫자만 다량 보유하도록 분할하고 각 클라이언트에게 배포하였다. 연합학습을 적용하여 손글씨 분류 모델을 학습하였을 때 정확도는 85.5%, 중앙집중식 학습모델의 정확도는 90.2%로 연합학습 모델이 중앙집중식 모델 대비 약 95% 수준의 성능을 보여 연합학습 시 성능 하락이 크지 않으며 특수한 상황에서 중앙집중식 학습을 대체할 수 있음을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제17권5호
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• pp.187-203
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• 2017

본 연구는 민간경비의 직업정체성이나 직업적 명망에 영향을 주는 공식적 제도적 구현방법인 한국표준직업분류체계에 대한 문제점을 분석하고, 이에 대한 개선방안을 제시하는데 초점이 있다. 현행 한국표준직업분류(KSCO)는 현행 민간경비 관련 법규체계, 관련된 고등교육체계와 사회교육체계에서의 교과과정, 향후의 NCS체계나 신자격 체계 등을 적절히 반영하지 못하고, 현재의 보안 및 경비관련 시장과 부정합을 야기하는 등의 문제점을 내포하고 있다. 이에 (1) 단순노무종사자에 중복 분류된 민간 경비 관련 직업을 일원화하여야 한다. (2) 무인경비원(4123)을 삭제하고, 대신 보안경비원(4123)을 신설한다. (3) 보안경비원(4123)에 대한 세세분류로 시설경비원(41230), 호송경비원(41231), 기계경비원(41232), 보안관제원(41233), 특수경비원(41234) 등을 신설한다. (4) 대분류 9(코드9)의 단순노무종사자에서 중분류 및 소분류의 명칭을 변경하고, 경비원(9421)을 감시원(9421)로 조정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.818-825
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• 2020

임베디드 시스템은 컴퓨터가 내장된 특수목적 시스템으로 정의하며 가전제품, 사무기기, 무기 체계 등 매우 다양한 분야에서 사용된다. 특정 분야에서 잘 정의된 분류 기법은 교수 및 학습에 강점을 갖는데 임베디드 시스템을 위한 분류체계는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서 우리는 임베디드 시스템의 분류체계를 제시한다. 먼저, 임베디드 시스템의 표준화된 구조를 제시한다. 이 구조에서 임베디드 시스템 응용들을 "firmware-based"와 "embedded OS-based"로 나눈다. 또한, 임베디드 시스템 응용의 특성을 기반으로 "고신뢰 응용"과 "일반 응용"으로 나누는데 그 결과 총 4 개의 영역으로 임베디드 시스템 응용을 나눈다. 우리는 각 영역의 특징을 제시하고 임베디드 응용들의 사례를 제시하여 우리의 분류체계가 적절함을 보였다. 우리의 분류체계는 임베디드 시스템의 교수/학습법에 잘 활용될 수 있을 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.128-134
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• 2014

본 연구에서는 시공간 영상 해석을 이용한 미소혈관내 백혈구 운동의 검출 방법을 제안한다. 혈관벽에 부착하는 백혈구 운동은 영상내 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직이는 것으로 시각화될 수 있다. 제안 방법에서 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하며 시공간 영상 해석방법의 사용에 의해 백혈구 운동을 검출한다. 생성된 시공간 영상은 특수한 목적의 방향 선택 필터에 의해 처리되고 후속의 분류처리가 행해진다. 이 후속의 분류처리는 단순한 임계값 및 윤곽선 처리에 의해 획득된 모든 성분중에서 백혈구 궤적 성분을 선택하고 분류한다. 실험 결과, 제안 방법은 복수개의 백혈구 흔적이 서로 교차할 때에도 백혈구 운동을 안정하게 검출할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.393-396
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• 2022

본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권4호
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• pp.82-90
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• 2000

낙후된 국내 건설관리기술을 선진화$\cdot$합리화하기 위한 방안 중의 하나로 공정-공사비 통합관리가 많은 주목을 받고 있다. 정부에서도 공정과 공사비의 통합관리의 필요성을 인식하고 이의 도입을 적극검토하고 있다 실제로 해외공사를 통해서 양성된 국내 공정관리 전문가들의 노력으로 최근 일부 공공기관의 건설사업에서는 공정-공사비 통합관리를 부분적으로 활용하고 있는 상황이다. 그러나 그 기법 및 전산모델이 이론에 국한된 것이거나 국내의 특수한 여건을 수용하지 못하는 것이 대부분이기 때문에 활용에 많은 어려움이 있으며 국내 건설환경에 완전하게 정착되지 못하고 있다. 본 연구의 목적은 통합관리의 정착을 지연시키는 국내의 특수한 여건 및 문제점을 파악하고 이를 토대로 국내 건설현장에서 적용할 수 있도록 공정-공사비 통합모델의 개선방안을 제시하는 것이다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.23-38
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• 2007

세분화는 크게 목적변수의 유무에 따라 분석방법이 달라지게 된다. 본 논문은 특수법인의 경영지표를 바탕으로 목적변수가 존재하지 않을 경우의 세분화를 통해 전략방향을 도출하는 사례 연구를 제안하고자 한다. 군집분석을 통한 세분화의 경우, 많은 변수를 사용하여 분류를 하게 되면 군집별 특성화가 어렵게 된다. 따라서 군집의 특성을 잘 반영할 수 있는 대표적 요인변수를 요인분석을 통해 추출하고 이 대표요인을 바탕으로 2단계 군집분석을 통한 세분화를 고려하였다. 이를 통해 총 6개의 세분화 군집을 도출하고 각 군집 별 강점요인을 강화하고 약점요인을 보완하는 방향으로 전략방향을 설정하여 제안하고자 한다.