• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.3 s.20
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• pp.103-116
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• 2004

영재교육진흥법과 그 시행령이 발표된 이래 2003년 현재 초등의 경우 91개의 영재교육원과 101개의 영재학급에서 전체 학생의 약 0.22%가 교육을 받고 있으며, 점차 그 대상이 확대 운영될 예정이다. 영재교육을 실시함에 있어서 우선적으로 해결할 문제는 '어떤 사람이 영재이며, 영재를 어떻게 판별할 것인가?' 그리고 '그들에게는 어떤 교수 ${\cdot}$ 학습 프로그램을 제공할 것인가?'이다. 그러나, 현재 영재에 대한완전한 정의가 내려지지 못했으므로 표준화 될 수 있는 판별 모델도 없다. 본 연구에서는 영재 판별에 관한 문헌 연구 및 현재 실시중인 영재교육원 중 몇 곳의 영재 선발 과정 비교 ${\cdot}$ 분석을 통하여 우리 실정에서 실현 가능한 영재 판별 방법 및 절차에 관한 모델, 판별 시 고려사항 등을 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.874-876
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• 2003

전산 시스템에 대한 침입에 대응하기 위하여 시스템 호출 감사자료 척도를 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)에 적용하는 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발하다. 하지만, 이는 일정한 임계간 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 이에 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 시퀀스를 분석하고, 공격 유형별 표준 상태시퀀스와의 유사성을 측정하여 유형을 판별할 수 있는데, 외부 혹은 내부 환경에 따라 상태 시퀀스가 항상 규칙적으로 추출될 수 없기 때문에, 단순 매칭으로 침입 유형을 판별하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 시퀀스의 변형을 효과적으로 고려하는 편집거리(Edit distance)를 이용하여 어떠한 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 루트권한을 취득하기 위한 대표적인 침입유형으로 가장 널리 쓰이는 버퍼오버플로우 공격에 대해 실험하였는데, 그 결과 세부적인 침입 유형을 잘 판별할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.6 no.3
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• pp.237-245
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• 2004

In designing a tunnel, RMR has been widely used to classify rock mass and to decide the support pattern according to the class of rock mass. However, this RMS system can't help relying on the empirical judgment of engineers who use variables which can be obtained only through consideration of the site conditions. In actuality, it is impossible to consider all the rating factors of RMS when using RMR system at the stage of designing. Therefore, in order to confirm possibility of RMR by use of only the quantitative factors for designing, this paper has done discriminant analysis. Rock strength or RQD has high coefficient of correlation with RMR value, and in consideration of the existing standards for rock mass classification, rock intensity and RQD are important factors for classification of rock mass. Through rock mass classification by the existing RMR system and rock mass classification by the discriminant analysis which has considered two variables only, the discriminant analysis using the rock intensity as an independent variable has shown 74.8% accuracy while the discriminant analysis using RQD as an independent variable has shown 74.3% accuracy. In case of the discriminant analysis which has considered both rock intensity and RQD, it has shown 82.5% accuracy. The existing cases have shown 40.3% accuracy at the stage of designing in which all the RMR factors are considered. It means that at the stage of designing, RMR system can work only with the rock intensity and RQD.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.21 no.1
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• pp.107-122
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• 2011

The purpose of this study is to explore the perception of the observation and nomination system for the identification of the gifted and to find out the importance and practice level perceived by the gifted education teachers using the concept mapping approach. For this, twelve gifted education teachers brainstormed and gathered ideas for the ideal ways of observation and nomination system and the gathered statements were solicited. Multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis were also used. In addition, 112 gifted education teachers rated the importance of and the practice level for the suggested ideas of observation and nomination system. Results were as follows: First, 36 statements were solicited and as a result of concept mapping the suggested observation and nomination system were categorized as 'attainment of professionality', 'attainment of administrative support', 'attainment of fairness', and 'considering points for recommendation.' Second, there were significant differences between the perceived importance levels and the practice levels. Based on the results, imlications of the study were discussed in depth.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.237-240
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• 2010

본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 형태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 이 알고리즘은 스마트폰의 자체 내장된 3 축 가속도 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단하게 된다. 이때 GPS 센서을 이용해 사용자의 위치와 이동속도를 계산하여 사용자의 이동수단을 판별하는데 이용하게 되고 가속도 센서의 데이터를 분석하여 사용자의 세부적인 이동형태(걷기, 뛰기)를 판별하는데 이용된다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서(GPS, 가속도계)를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 가속도 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 가속도 센서의 기준 값을 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동형태 판별 알고리즘를 이용하여 사용자의 이동형태를 판별 할 수 있었다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.284-285
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• 2011

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.177-180
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• 1991

본 연구는 광 패턴 인식을 위한 사진 위상 필터(QPOG)를 분석하였다. 사진 위상 필터를 이용하여 광 패턴 인식을 한 경우 특정한 패턴에 대해서는 판별력이 뛰어나지만 한 패턴이 다른 패턴의 부분 패턴이 되면 판별력이 떨어짐을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.11a
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• pp.1381-1385
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• 2003

본 연구에서는 이미지 분석기법으로부터 측정된 표면섬유과 가와바타 측정법에 의해 측정된 직물의 표면특성과 주관적 거칠기, 따뜻함간의 관계를 고찰하였다. 시료로는 춘추용 수트직물로 사용되는 평직과 능직의 소모직물 32종을 사용하였다. 표면섬유의 분석을 위해서 이미지 분석장치로부터 촬영된 직물 표면 이미지로부터 단위길이의 직물안에 들어가는 표면섬유의 총길이(Fiber Aggregate Length)가 측정되었다. 직물의 주관적 평가를 위해 일관성 테스트와 평가능력 향상 훈련을 마친 20명 패널을 대상으로 기준직물을 제시한 9 의미미분척도를 사용하여 직물의 거칠기와 따뜻함에 대해 평가하였다. 직물의 표면섬유와 주관적인 거칠기, 따뜻함간의 상관성이 분석되었고, 직물의 표면 특성, 표면섬유로부터 직물의 감각을 판별하는 판별식을 도출하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.867-876
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• 2017

Datasets with small n and large p are often found in various fields and the analysis of the datasets is still a challenge in statistics. Discriminant analysis models for such datasets were recently developed in classification problems. One approach of those models tries to detect dimensions that distinguish between groups well and the number of the detected dimensions is typically smaller than p. In such models, the number of dimensions is important because the prediction and visualization of data and can be usually determined by the K-fold cross-validation (CV). However, in sparse data scenarios, the CV is not reliable for determining the optimal number of dimensions since there can be only a few observations for each fold. Thus, we propose a method to determine the number of dimensions using a measure based on the standardized distance between the mean values of each group in the reduced dimensions. The proposed method is verified through simulations.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.90-95
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• 2009

This paper presents a new feature extraction algorithm which can deal with the problems of linear discriminant analysis, widely used for linear dimensionality reduction. The scatter matrices included in linear discriminant analysis are defined by the distances between each datum and its class mean, and those between class means and mean of whole data. Use of these scatter matrices can cause computational problems and the limitation on the number of features. In addition, these definition assumes that the data distribution is unimodal and normal, for the cases not satisfying this assumption the appropriate features are not achieved. In this paper we define a new scatter matrix which is based on the differently weighted distances between individual data, and presents a feature extraction algorithm using this scatter matrix. With this new method. the mentioned problems of linear discriminant analysis can be avoided, and the features appropriate for discriminating data can be achieved. The performance of this new method is shown by experiments.