• The Mathematical Education
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• v.62 no.3
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• pp.435-455
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• 2023

This study primarily focused on the development of an Explainable Artificial Intelligence (XAI) model to discern and analyze papers with significant impact in the field of mathematics education. To achieve this, meta-information from 29 domestic and international mathematics education journals was utilized to construct a comprehensive academic research network in mathematics education. This academic network was built by integrating five sub-networks: 'paper and its citation network', 'paper and author network', 'paper and journal network', 'co-authorship network', and 'author and affiliation network'. The Random Forest machine learning model was employed to evaluate the impact of individual papers within the mathematics education research network. The SHAP, an XAI model, was used to analyze the reasons behind the AI's assessment of impactful papers. Key features identified for determining impactful papers in the field of mathematics education through the XAI included 'paper network PageRank', 'changes in citations per paper', 'total citations', 'changes in the author's h-index', and 'citations per paper of the journal'. It became evident that papers, authors, and journals play significant roles when evaluating individual papers. When analyzing and comparing domestic and international mathematics education research, variations in these discernment patterns were observed. Notably, the significance of 'co-authorship network PageRank' was emphasized in domestic mathematics education research. The XAI model proposed in this study serves as a tool for determining the impact of papers using AI, providing researchers with strategic direction when writing papers. For instance, expanding the paper network, presenting at academic conferences, and activating the author network through co-authorship were identified as major elements enhancing the impact of a paper. Based on these findings, researchers can have a clear understanding of how their work is perceived and evaluated in academia and identify the key factors influencing these evaluations. This study offers a novel approach to evaluating the impact of mathematics education papers using an explainable AI model, traditionally a process that consumed significant time and resources. This approach not only presents a new paradigm that can be applied to evaluations in various academic fields beyond mathematics education but also is expected to substantially enhance the efficiency and effectiveness of research activities.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.9
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• pp.768-776
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• 2000

본 논문에서는 심혈관 조영영상으로부터 좌심실의 형태 및 운동을 가시화하기 위해 기하학적 정보와 물리적 정보를 통합한 동적 가우시안 블럽(dynamic gaussian blob)모델을 개발하였다. 동적 가우시안 블럽 모델은 superellipsoid에 3차원 가우시안 형태함수를 갖는 단일 유한요소를 통합한 것으로, 좌심실에 작용되는 가상적인 힘에 의해 형태를 적하하고, 심박동 전 주기에서의 운동을 추적한다. 또한 벽 운동 정도에 따라 다른 색을 지정하여 볼 수 있도록 함으로써 벽 운동에 이상이 있는 부위를 육안으로 쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 이와 같은 좌심실의 동적.색체 가시화는 형태가 변황되는 심장질환이나 허혈이나 심근경색증처럼 심실벽 운동에 이상이 있는 질환의 진단을 도울 수 있다.

• 한국해양학회지
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• v.27 no.1
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• pp.35-45
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• 1992

This paper is concerned with the development and application of a stochastic model for predicting E1 nino phenomenon. For this, first a general criterion for determining E1 nino phenomenon, including period and strength, which is based on partial sum of monthly sea surface temperatures (SST) anomalies, is proposed, Secondly, the annual fluctuations, periodicity and dependence of monthly mean of equatorial Pacific SST during the period 1951-1990 are analyzed. Based on these, time series nonlinear regression model for the prediction of SST have been derived. A statistical procedure for using the model to predict the SST have been derived. A statistical procedure for using the model to predict the SST level is also proposed.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.342-345
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• 2008

산재 발생 시 산재근로자는 근로복지공단을 통해서 각종 급여를 받게 된다. 본 논문은 심사 과정과 급여지급 후에 부정수급으로 판명된 산재 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 분석하여 부정수급의 유형을 발견하고자 한다. 이 연구에서는 서울관내 4개 지사에서 8년 동안(2000년$\sim$2007년)의 총 61,536명의 최초요양 신청을 한 산재근로자 자료를 대상으로 하였고, 종속변수에 영향을 미치는 8개의 독립변수를 선택해서 사용한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어서 가장 효율적인 허위 부정 탐지 모델을 만들기 위해 의사결정나무분석(Decision Tree)과 로지스틱 회귀분석(Logistic Regresion)등의 다양한 기법을 적용하여 결과를 비교분석 하고, 오분류 비용을 적용하여, 최적의 분류결정 값을 가지는 모델을 도출한다. 분석결과, 로지스틱 회귀분석이 산재보험 부정수급 유형 발견에 보다 효과적인 모델로 판명되었다. 또한 판별점(Cut-Off) 0.01로 했을 때 4개변수(요양기간, 업종형태, 의료기관, 재해발생형태)가 부정수급에 탐지하는데 영향력이 큰 변수로 선정되었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.05a
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• pp.227-230
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• 2003

A system connected in Internet can be intruded by cracker via several systems. This paper proposes an efficient traceback model in order to trace a route of crackers. The traceback system is composed of a traceback server model and a traceback client model, As transmitting intrusion information from an area where client agent is installed to traceback server, the system distinguishes which systems are used as intrusion route. The traceback system can retrace intrusion route efficiently in an area where a traceback client is installed.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.215-221
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• 2014

The Fingerprint recognition system is a system which identify the user's identify by verifying user's fingerprint and prepared data. The performance of fingerprint recognition system is dependent on 'fingerprint recognition time' and 'fingerprint recognition accuracy' and so on. In this paper, we developed a evaluation model about efficiency based on ISO quality evaluation standard for evaluating of quality level of fingerprint recognition system. We expect to contribute to construct and use of evaluation criteria based on quality evaluation standard by this study.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.909-914
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• 2007

본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.261-263
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• 2011

이 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션의 기법을 활용하여, 이미지 처리 기법을 활용한 태권도의 새로운 품새 동작을 창작하는데 활용할 수 있는 시뮬레이션 알고리즘을 제시한다. 즉 사용자가 데이터화 한 다양한 태권도 품새 동작 이미지를 모의실험을 통하여 기존의 품새 종류보다 다양한 형태를 자동 생성하고, 이를 평가 모델화하여 동작의 완전성을 판별하고 이를 기반으로 사용자가 원하는 모델로 완성시키도록 하는 대화형 태권도 창작 품새 생성 기법과 이를 지원하는 데이터 관리 도구를 기술하여 제시한다. 또한 사용자가 원하는 환경에 따라 여러 가지 조건의 변화를 반영하고 그 각각의 결과를 보다 쉽게 얻을 수 있게 되어, 새로운 태권도 품새 개발과 표준화된 동작 모델 개발에 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.17 no.1
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• pp.81-88
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• 2007

In on-line transaction, the transparency is the key factor for the taxation and customer's rights. Using the cash register concept of the off-line transaction, we studied on-line transaction register model for the e-commerce transparency. Although on-line transaction register may be used under the related e-commerce laws, in this paper, we only considered the mechanism of the register. The register issues the digital receipt, and then the receipt can be verified the validation by the models developed in this paper.