• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.169-172
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• 2010

유비쿼터스 화재 방재 시스템은 온도, 습도, 조도, 가속도, CO2, 등의 다양한 센서로부터 얻는 값을 이용해 화재를 판별하여 관리자에게 전달하고 시스템 설정 값에 따라 소화설비를 동작시키는 지능형 화재 탐지 시스템이다. 기존 화재 판별 기법은 크게 영상인식, 퍼지추론, 베이지안 추론으로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 앞선 기술들을 분석하고, ARM9 S3C2440/SHT-75를 이용한 센서기반 유비쿼터스 화재 방재 시스템 최적의 화재 판별 기술로서 가속도 알고리즘과 벡터 랜덤변수 표본공간 영역을 이용한 패턴인식 기술을 사용한 복합 화재 판별 방법을 제안한다.

• 영재교육연구
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• 제21권1호
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• pp.107-122
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• 2011

이 연구는 개념도 연구법이라는 새로운 연구방법을 소개하고 이를 활용하여 최근 이슈와 논란이 되고 있는 관찰-추천 영재 판별 시스템과 관련하여 현장에서 영재들을 지도하고 있는 영재담당교사들의 인식을 중심으로 관찰-추천 영재판별 시스템의 바람직한 방향 및 그 중요도 그리고 실행수준을 탐색해 보았다. 이를 위해 12명의 영재교사들이 영재판별에서 바람직한 관찰-추천 시스템의 방향에 대해 작성한 진술문을 산출, 종합, 분류하고 이를 기초로 다차원 척도와 위계적 군집분석을 실시하였다. 또한 여기서 산출된 바람직한 관찰-추천 시스템 관련 문항을 가지고 112명의 영재담당교사들을 대상으로 각 문항에 대한 중요도와 실행수준을 평가하였다. 이 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 영재판별에서 관찰-추천 시스템의 방향 탐색 인식에 대한 브레인스토밍 결과를 토대로 진술문을 종합한 결과 36개의 진술문이 도출 되었으며 이들 36개의 진술문에 대한 비유사성 평정 자료를 사용하여 다차원 척도분석을 실시한 결과 2차원 개념도 제작에 적합한 stress 값은 .249이었다. 개념도에 나타난 진술문의 좌표 값을 기초로 위계적 군집 분석을 실시한 결과, 영재판별에서 관찰-추천 시스템의 방향 탐색인식은 4개의 범주로 나타났다. 각 범주명은 '전문성 확보', '행정적 지원 확보', '공정성 확보', '관찰-추천제의 원칙'으로 명명되었다. 둘째, '전문성 확보'와 '공정성 확보' 범주가 상대적으로 더 중요하게 인식되고 있는 것으로 드러났으며, 모든 범주에서 관찰-추천 영재판별 시스템의 방향 탐색의 중요도와 실행수준의 점수간에 유의한 차이가 있음이 나타났다. 이 연구는 앞으로 본격화될 관찰-추천에 의한 영재 판별이 바람직한 방향으로 정착하기 위해 무엇이 필요하고 중요하며 현재는 어느 수준으로 이루어지고 있는가를 현장에서 실질적으로 영재교육을 담당하고 있는 영재교사들을 통해 알아보는데 그 의의를 찾을 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.283-287
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• 1996

본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.469-477
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• 2000

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.37-45
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• 2009

구조 시스템을 구성하는 구조부재들의 상대적인 중요도를 판별하는 것은 성능기반 지진공학에서 매우 중요한 과정이다. 확률기법의 하나인 First-Order Second Moment 방법을 이용하여, 각 구조부재들의 불확실한 성능 때문에 발생하는 구조 시스템의 요구 성능의 불확실성을 예측할 수 있고, 이런 과정을 통해서 구조부재의 중요도를 판별할 수 있다. 특정한 구조부재의 불확실한 성능에 대한 구조 시스템의 요구성능이 민감할수록 그 구조부재의 중요도는 높아진다는 점을 이용하여 중요부재를 판별한다. 따라서 요구성능의 민감도가 상대적으로 큰 구조부재는 그렇지 않은 부재보다 더 중요하다고 할 수 있다. 개발된 중요부재 판별법은 연성 철근콘크리트 프레임의 중요부재를 판별하는 과정에 적용함으로써 방법을 검증하였고, 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.149-152
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• 2009

본 논문에서는 오차역전파 알고리즘을 사용한 3층 구조의 퍼셉트론형 신경회로망으로 네트워크의 학습을 실시하여, N비트의 패리티판별에 필요한 최소의 중간유닛수의 해석에 관한 연구이다. 따라서 본 논문은 제안한 퍼셉트론형 신경회로망의 중간 유닛의 수를 변화시켜 N 비트의 패리티 판별 실험을 실시하였다. 본 시스템은 패리티 판별의 실험을 통하여 N 비트 패리티 판별이 가능하다는 것을 실험으로 확인한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.37-45
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• 2012

아동 청소년도 이용 가능한 국내 인터넷신문에 불법 유해 광고가 난무하고 있어 대책이 시급한 실정이다. 이에 자율규제 실현 장치로서, 집단의 지성과 감성을 활용한 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델을 제안한다. 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델은 이미지의 내용(스토리)과 형식(크기), 텍스트(카피), 심상(감정과 연상)을 집단검사의 판별 요소로 사용하여 유해 콘텐츠에 대한 레벨을 구축한다. 구축된 레벨은 다시 일반화 과정을 거쳐 유해 콘텐츠 판별의 기준으로 확립된다. 본 유해 콘텐츠 판별 시스템은 유해성 판별이 모호한 인터넷신문 광고 배너를 집단지성과 집단감성을 활용하여 판단할 수 있는 장점을 가진다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권2호
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• pp.81-92
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• 2010

진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진의 고장 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중적 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 진동 정보의 오류 부분만을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 오차 범위를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 유무 판별은 약 100% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형의 유형 인식에서는 약 96% 정확성을 가졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.411-412
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• 2007

자동음성인식 시스템을 이용하는 사용자 입장에서 보면 음성인식시스템을 사용하기 위하여 음성을 입력할 때마다 버튼을 눌러야 하는 Push-To-Talk (PTT) 방식은 여간 번거로운 일이 아닐 수 없다. 그리고 사용자가 원거리에서 음성을 입력하는 경우처럼 PTT 방식 자체가 용이하지 못 한 음성인식 응용분야에서는 Non-Push-To-Talk (NON-PTT) 방식의 필요성이 대두되게 된다. NON-PTT 방식의 음성 전처리를 위해서는 입력신호로부터 음성신호만을 구분해내는 음성판별기술이 필수적이다. 하지만 일상적인 잡음환경에서 음성신호만을 구분해내는 일은 매우 어려운 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 일상적인 가정잡음환경에 강인한 음성판별방식을 제안한다. 여기서는 음성판별을 위해서 음성의 유성음 특성을 이용하였다. 즉, 일정구간 이상의 음성신호에는 일정구간이상의 유성음 구간이 존재하며 만약 잡음환경에서도 유성음 구간을 잘 검출할 수 있다면 이러한 음성의 특성을 이용하여 검출된 신호가 음성인지 아닌지를 판별할 수 있다. 이를 위하여 여기서는 가정잡음환경에서도 유성음을 잘 검출할 수 있도록 11 가지 유성음 특징들과 이를 이용한 음성판별방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성의 끝점검출방법과 통합하여 음성/비음성 판별 테스트를 수행하였으며 테스트 수행결과 열악한 잡음환경에서 80%이상의 비음성을 거절하는 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.245-248
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• 2008

최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 유지하면서 태그판별시간 절감을 위해서 그리드 환경으로의 이식과 노드별로 m/k개의 SP를 분할하는 균등분할 알고리즘을 적용한 태그 판별 처리 모델을 제안한다. 제안 모델을 그리드 환경에서 동시에 수행할 수 있다면 이상적인 경우 태그를 판별하는 시간은 1/k로 감소한다.