• 한국주거학회:학술대회논문집
• /
• 한국주거학회 1993년도 학술발표대회논문집
• /
• pp.21-27
• /
• 1993

본 연구의 목적은 소비자인 각 가구의 주거 서어비스에 대한 다양한 수요가 나타난 주거 이동 주기를 규명하므로 수요자의 다양성에 의한 주택공급 정책의 접근시 기본 자료로 활용될 수 있도록 체계적 근거를 마련하고자 하는데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 연구의 틀을 형성하여 국토개발 연구원의 자료를 이용하여 실증 분석 하였다. 본 연구의 자료는 서울의 1620가구를 대상으로 하였고 SPSS와 LIMDEP을 이용하여 기초분석외의 판별분석, 로짓분석등을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 사회계층과 가족 생활 주기에 따라 주거 이동 동기와 주거 이동 형태가 달랐다. 하류계층은 강요된 이동동기가 많았고 수평 또는 하향 이동의 형태로 이동하였다. 중류 계층은 조정적 이동동기가 많았고 다른 계층에 비해 상향 이동이 많았다. 상류계층은 다양한 이동 형태를 가지고 있으며 특히 주거 시설 수준 면에서 상향이동을 하였다. 주거이동주기 유형을 파악하기 위하여 모델이 개발되었고, 모델에 의해 사회계층에 따라 상이한 유형이 나타났으므로 수요자의 다양성에 의한 주택 공급 정책이 필요함을 제시사해준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.423-426
• /
• 2006

예방 의학에 대한 관심이 증대되고 있는 현대 생활에서 사상체질 진단을 통한 건강 유지는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 방법 중에 하나이며, 이를 위해 사상의학(四象醫學)적 이론이 많이 사용되고 있다. 그러나, 사상의학에서 사상체질 진단 및 분류는 매우 중요한 과제로서 많은 학자들에 의해 연구되고 있으나 지금까지 객관적으로 인정된 방법이나 기술은 없다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 외형적 특징을 통한 사상 체질 분류를 연구하기 위한 목적으로 안면부의 형태학적인 특징을 도출하였다. 즉, 안면 영상에서 눈과 입을 추출하여 결과 영상과 사상체질 간의 상관성을 규명하기 위하여 안면 영상의 형태학적 분석을 이용한 사상체질의 판별을 시도하였다. 특히, 한방의 망진(望診) 방법에 근거하여 사상체질을 객관적으로 진단, 분류하기 위한 연구를 수행하였다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.499-508
• /
• 2014

본 논문에서는 생체신호인 PPG, GSR 신호의 변화에 따라 구동되는 LED 감성조명 시스템을 구현하였다. 개발된 GSR 및 PPG 센서모듈로부터 인체의 생체신호를 측정하고, 측정된 생체신호를 이용하여 MCU에서 제안된 각성 이완 판별맵에 근거하여 피검자의 각성 또는 이완 상태를 판단한다. 피검자의 상태에 대응하는 LED 조명색상의 변화를 주어, 피검자가 안정 상태의 감정에 도달할 수 있도록 하는 감성조명 시스템을 개발하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.338-341
• /
• 2003

CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment)은 기존의 공급망 개선에 관한 어플리케이션이 갖는 문제점인 정보의 부정확성, 시스템의 단절, 관련 기업 간 협력의 부족 등과 같은 여러 장해요소들을 극복하기 위한 목적으로 설계된 최신 비즈니스 모델로서, 이는 공급망의 총재고를 최소화하기 위해서 공급망의 모든 구성원들이 최종소비자의 실제 수요정보에 근거하여 계획(Planning), 예측(Forecasting), 그리고 보충(Replenishment)을 시스템 상에서 협력적으로 결정하는 것이다. 본 연구에서는 구성원들 간에 발생할 수 있는 예외적인 사항들을 CPFR시스템의 예측단계에서 판별하고, 그러한 예외 사항들을 역동적으로 다루기 위한 지식기반 협업 에이전트 시스템(Knowledge-Based Collaboration Agent System)을 제시한다. 또한 지능적 추론(Reasoning)과 학습(Learning)을 통해 구성원들에게 예외 사항에 대한 최적의 해결안을 제시함으로써 협업 시스템의 자동화를 구현한다.

• 인지과학
• /
• 제2권2호
• /
• pp.341-358
• /
• 1990

본 논문은 기존의 세선화 알고리즘이 갖는 문제점의 하나인 잡음을 해결하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 세선화 알고리즘은 Pavlidis에 의해 제안된 방식을 근간으로 하였으며,외곽추적을 수행할때 제안된 $3{\times}3$ 마스크로부터 잡음을 판별해 낼 수 있도록 하였다. 그리고, 추적이 완료되면 자동적으로 잡음이 제거되도록 하였다. 이 방법을 구현시켜 얻어진 세선화 결과는 잡음이 없는 경우와 유사한 형태를 보이고 있으며, 잡음이 있는 경우에 비해 간략화된 구조르 갖음을 알수가 있다. 이와같은 결과는 인식단계의 구성요소들이 간략화 될수 있는 근거를 제공하여 주게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
• /
• pp.193-194
• /
• 2007

본 연구는 Laban이 제시한 모션 분석 기법을 이용하여 모션의 긴장도를 측정하는 방법을 제안한다. 이러한 긴장도값을 이용하면 캐릭터 모션과 배경음악간의 자동적 동기화를 위한 기준값으로 사용할 수 있다. Laban의 모션 분석 기법. 즉 LMA는 모션을 Effort라고 명명된 4개의 시공간적 요소로 나누고 각 4개의 Effort마다 2가지 상반된 기준을 제시함으로써 모션을 분석하도록 하였다. 이러한 기준을 양적으로 측정하기 위해 우리는 운동학, 역학에 기초한 수식을 제안하고 이를 통해서 계산된 실제 긴장도 값을 실험데이터에 근거하여 조정하였다. 실험을 통해 제안한 긴장도 측정 결과는 어느 정도 사람의 반응과 비슷한 정도의 순위 판별 능력을 보였다.

• 재무관리연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.299-327
• /
• 1998

기업부실예측모형은 관련당사자들에게 부실위험을 사전에 경고함으로써 기업이 실제 부실화되는 경우 발생할 막대한 사회적 비용을 절감시켜 줄 수 있지만 지금까지 개발된 모형의 예측력은 그다지 만족스럽지 못하였다. 본 연구에서는 먼저 기존 부실예측연구의 한계 및 문제점들을 살펴보고, 철저한 실증분석에 근거하여 모형의 예측력 극대화에 실제적으로 기여하는 변수만을 선정함으로써 보다 높은 예측력을 가진 부실예측모형 개발을 시도하였다. 비금융 상장회사에 적용할 목적으로 개발된 본 모형의 자체예측력은 부실기업표본의 경우 85.3%, 비부실표본의 경우 95.1%으로써 기존의 모형들에 비하여 크게 향상되었고, 검정용표본을 이용한 예측력의 경우에도 부실표본 76.5%, 비부실표본 94.2%로서 대폭 개선되었다. 본 모형은 대출심사시 뿐만 아니라 기관투자가들이 주식 및 채권투자를 위한 기업분석에도 매우 유용하게 활용될 수 있고 특히 적격업체의 1차적 판별에 매우 유용할 것으로 예상된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.285-289
• /
• 2006

댓글은 온라인 상에서 자신의 의견을 달고 다른 사람의 의견을 공유함으로써 필요한 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있다. 본 논문에서는 익명성을 이용해서 특정인을 근거 없이 비방하거나 명예를 훼손하는 악성 댓글을 판단하는 시스템을 구현한다. 자질의 추출 방법을 여러 가지로 실험하여 동사, 형용사 등을 추가했을 때 자질의 출현빈도를 이용한 가중치를 계산하고, 용어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기(Binary Classifier)인 $SVM^{light}$을 이용하여 악성 댓글인지를 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
• /
• pp.317-319
• /
• 2000

문서는 자연어로 구성된 비정형화된 데이터이다. 이를 처리하기 위하여 문서를 정형화된 데이터로 표현하여 저장할 필요가 있는데, 이를 문서 대용물(Document Surrogate)라 한다. 문서 대용물은 대표적으로 인덱싱 과정에 의해 추출된 단어 리스트를 나타낸다. 문서 내의 모든 단어가 내용을 반영하지 않는다. 문서의 내용을 반영하는 중요한 단어만을 선택할 필요가 있다. 이러한 단어를 키워드라 하며, 기존에는 단어의 빈도와 역문서 빈도(Inverse Document Frequency)에 근거한 공식에 의해 키워드를 선택하였다. 실제로 문서내 빈도와 역문서 빈도뿐만 아니라 제목에 포함 여부, 단어의 위치 등도 고려하여야 한다. 이러한 인자를 추가할 경우 이를 수식으로 표현하기에는 복잡하다. 이 논문에서는 이를 단어의 특징으로 추출하여 특징벡터를 형성하고 이를 학습하여 키워드를 선택하는 신경망 모델인 역전파의 접근을 제안한다. 역전파를 이용하여 키워드를 판별한 결과 수식에 의한 경우보다 그 성능이 향상되었음을 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.664-665
• /
• 2018

효과적인 에너지 절약 시스템을 구현하기 위해서는 실내의 재실자 존재 여부를 판별할 수 있는 근거가 필요하다. 본 연구에서는 천장에 광각렌즈 카메라를 설치하여 재실자 수를 탐지하는 방법을 소개한다. 인식 기술은 합성 곱 신경망의 한 종류인 Yolo v2를 사용하였으며, 건물 내부의 다양한 장소의 천장에 카메라 센서를 설치하여 필요한 데이터를 수집하였다. 수집한 2,200장의 데이터를 기준으로 학습을 수행하였고, 인식의 정확도를 측정해본 결과 96.15%의 정확도와 91.72%의 재현율을 얻어냈다.