• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.270-277
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• 2002

문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.77-86
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• 2009

자동차는 첨단공업 기술이 고도로 집적되어 있는 인간-기계 시스템(man machine system)이다. 자동차에 대한 새로운 감성요구를 실현하기 위해서는 인체와 오랜 시간 접촉해 있는 시트 표피재의 분석이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자동차 시트 표피재의 역학적 특성과 감성을 고려한 고급감을 예측하여 고감성 내장 표피재 개발에 기여하고자 한다. 감성용어는 Softness(유연한), Elasticity(탱글탱글한), Volume(풍성한), Stickiness (끈끈한)를 설정하였으며, 이와 대응하는 표피재의 역학적 특성 치를 측정하였다. 피혁의 특성평가에 의한 결과로 resilience, bending moment, thickness와 friction 값을 얻을 수 있었으며, 이러한 역학적 특성 치를 softness, elasticity, volume, stickiness 값으로 변화하기 위해 fuzzy logic을 사용하였다. 또한 Fuzzy logic의 결과인 Softness, Elasticity, Volume, Stickiness 값으로 피혁의 고급감을 예측하기 위한 신경망 모델(Neural network)을 구성하였다. 즉, 자동차 표피재 중 피혁의 4가지 물리량으로 인간의 감성인 표피재의 고급감을 예측하여 고감성 자동차 시트 표피재의 개발을 위한 예측 모델의 가능성을 평가하였다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제14권2호
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• pp.38-48
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• 1989

이 연구의 목적은 연화 gutta-percha 주입 근관충전법에서 효과적인 근관폐쇄를 얻기위해 함께 사용하는 sealer의 척절한 조도률 측정하는데 있다. 실험에 사용된 sealer는 $0.5m{\ell}$의 유지놀에 산화아연 분말을 혼화하여 얻은 $0.5m{\ell}$의 혼합물이 두 유리판 사이에서 120gm의 무게에 의하여 퍼지는 정도로써 측정한 조도에 상응하는 분말액비(比) 대로 산화아연 분말과 유지놀을 혼합하여 조도 65.45mm, 46.80mm, 28.95mm 및 22.60mm의 sealer를 제조하였다. 발거된 125개의 하악 대구치에서 원심근을 절취하여 step-back 방법으로 근관형성, 제조된 sealer를 근관벽에 피복하고 $70^{\circ}C$에서 연화된 gutta-percha를 주입, 근관충전하였다. 실험치근은 2% methylene-blue 색소용액에 침적시켜 $37^{\circ}C$의 항온기에서 48시간 경과시킨후 근단공을 통한 색소침투의 정도를 측정하여 다읍의 결과를 얻었다. 연화 gutta-percha 주입 근관충전법에서 sealer를 사용하지 않은 군이 sealer를 사용한 군보다 색소침투는 더 크게 나타났다(p<0.05). 일정한 조도의 범위 65.45mm~22.60mm에서 조도 65.45mm의 sealer는 조도 28.9mm 및 22.60mm보다 폐쇄효과는 더 높게 나타났고(p<0.05) 조도 46.80mm의 sealer 보다도 더 높게 나타났으나 통계학적 유의성은 없었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.87-98
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• 2011

동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1365-1372
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• 2018

본 연구의 목적은 공동주택 분양 시 분양대행사의 역할이 분양성에 미치는 영향요인의 중요도를 분석하는데 있다. 분양대행사의 역할과 중요성을 이해하기 위해 계층적 의사결정모델을 구축하였다. 연구모델에 의해 구조화 된 분석변수 항목은 문헌검토, 선행연구 및 전문가 브레인스토밍을 통해 설정되었다. 실증분석은 계층적의사결정(AHP) 분석과 퍼지(Fuzzy)분석에 의한 상대적 중요도(쌍대비교)와 절대적 중요도에 대한 두 가지 비교 분석이 이루어졌고 이후 중요도 보정작업을 하였다. 분석결과, 27개 항목 중에서 고객 분양상담자료 기획, 고객청약 및 계약극대화 방안 기획, 광고 홍보매체 수단방법 기획 등이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 절대적 중요도(Fuzzy)와 상대적 중요도(AHP) 측정결과는 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 모델하우스 운영시점이 분양대행사의 역할과 마케팅 전략에 따라 청약률이 좌우되는 중요한 시기인 것을 시사해 주고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.301-307
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• 2020

최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.1-10
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• 2004

현재 이동물체 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구의 대부분은 갱신 전략의 효율성 증대에 초점이 맞추어져 있고, 이동물체 데이터베이스 시스템의 사용자 요구사항 검증에 대한 연구 논문은 전무하다. 아무리 효율성이 좋은 갱신 전략이 적용되었더라도, 시스템 설계자는 시스템이 사용자 요구사항을 만족하는지에 대해 개발초기에 반드시 검증을 해 보아야 한다. 예를 들어, 이동물체가 n개이면, n개에 대한 데이터베이스 정보 갱신 작업과 새로운 정보를 사용자에게 제공하여주는 작업을 정해진 시간 내에 완료할 수 있는지 개발 초기에 검증해야 하는 것이다. 본 논문은 이동물체 데이터베이스의 요구사항 분석을 위하여, Design/CPN이라는 시뮬레이션 도구를 이용하여 페트리 넷 모형을 구축하고, 시뮬레이션을 통하여 사용자 요구사항을 검증하는 방법을 소개한다. 본 논문은 이동물체 데이터베이스의 사용자 요구 분석을 위한 최초의 시뮬레이션 모델을 제공하는데 의의가 있다. 이 시뮬레이션 모델은 본 저자가 이미 발표한 퍼지시간 페트리 넷 모형에 대해 거리기반 갱신전략과 분산 데이터베이스 모형을 첨가 확장한 것이며, n 개의 이동물체를 고려한 분석 결과를 소개한다. 또한, 본 모형은 Design/CPN이라는 시뮬레이션 도구로 구축되었기 때문에 시스템에 대한 자동분석이 가능하다. 본 모형의 응용 범위는 사용자 요구사항 분석에 국한된 것이 아니라, 갱신 비용과 정보의 정확도 간, 혹은 갱신에 소요되는 시간과 자원간의 상관관계를 분석하는 데에도 유용하게 쓰인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.29-37
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• 2012

본 논문에서는 화훼 온실에 Ubiquitous 기반의 Sensor Network와 다양한 센서를 설치하여, 최적의 자동 온실 환경을 구현, 그 결과를 평가하였다. 이를 위해, 온실에서의 다양한 생장환경 정보를 실시간 수집/분석하여, 기존의 최적 생장환경 권장 수치를 기준으로, 최적의 생장 환경을 유지하도록 설계하였다. 실험 대상인 화훼온실의 농작물 생장결과를 측정하기 위해, 환경변화에 따른 최적의 생장환경을 유지하도록, 온실 시설물을 제어하는 시스템을 구현하고, 이를 분석하였다. 기존의 온실 관리 방법과는 달리, 본 논문에서 적용된 시스템은 사용자가 원격에서 생장환경 모니터링 및 시설제어가 가능하도록 설계되었다. 또한, 화훼의 생산량 및 품질 향상을 위해 자동 온습도 조절기와 인공광원 등을 설치하였다. 그 결과 온실 시설물과 인공광원의 제어를 통해 화훼 생산량, 품질, 노동력 및 난방비에서 기존보다 상당히 향상됨을 볼 수있었다. 실험결과, u-화훼 시스템이, 날씨 변화 및 이상 기상 상황 등이 발생했을 경우, 사용자에게 SMS를 통해 경고 메시지를 보냄으로써 실시간적으로 이상 날씨 변화 상황에 원격으로 제어, 대응하여, 최적의 생장환경을 유지, 농가의 소득을 극대화할 수 있음을 입증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.297-307
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• 2017

질병 확산 모형은 질병의 확산 과정을 모형화 함으로써 질병이 발생하고 퍼지는 시간 내에서 통제하기 위하여 활용하고자 하는 모형이다. 본 연구에서는 질병 확산 모형의 가장 대표적인 SIR 모형에 기본적인 확장 접근을 하여 접촉군 (exposed)이라는 단계를 추가한 SEIR 모형을 이용하여 모형 구축을 하였다. 이 모형은 감염 대상군 (susceptible)의 사람들이 질병에 노출 된 잠복기를 거쳐 일정 시간이 경과한 후 감염되어 감염군 (infected)으로 이동한 후 다시 회복군 (removed)으로 이동하는 모형이다. 이와 같이 질병에 감염된 후 감염력이 생기는 잠복기가 있는 경우에 연구에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 2015년 국내에서 발생한 메르스 코로나바이러스 (Middle East respiratory syndrome coronavirus; MERS CoV)에 의한 호흡기 감염증 자료를 수집하였다. 질병의 확산 과정이 결정적이 아닌 확률적인 흐름을 따른다고 가정하여 포아송 확률과정을 따른다고 보고 확률적 화학반응 모형을 이용하여 모형을 구축하였다. 모형을 구현하기 위해서 SEIR 모형의 세 모수인 질병에 노출된 정도를 나타내는 접촉률 (exposed rate), 질병의 감염 정도를 나타내는 감염률 (transmission rate), 질병의 회복정도를 나타내는 회복률 (recovery rate)를 추정함으로써, SEIR 모형에 적합하고 전염병 확산에 대한 예측을 수행하였다. 또한 접촉군이 정확하게 관찰되지 않을 부분을 보완하기 위하여 접촉군을 생성하는 과정을 전체 모형 구축 과정에 추가하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권2호
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• pp.1-18
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• 2010

우리나라는 자국 물류시장의 성숙과 이로 인한 치열한 경쟁을 극복하고, 급성장하는 세계 물류시장에서의 입지를 강화코자 2006년부터 기본계획을 수립하여 글로벌 물류시장 진출을 위한 의욕적인 정책을 추진하고 있다. 특히 인도는 인구가 11억에 달하고 제2의 중국으로 인식되면서 글로벌 물류기업들의 관심과 진출이 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있다. 본 연구는 다양한 글로벌 물류기업들이 진출해 있는 인도 물류시장에서 성공적인 해외투자를 위해 유망한 물류사업을 선정하고, 이에 대한 투자의 우선순위를 평가하는 Fuzzy-AHP 의사결정 모델을 제시하였다. Fuzzy-AHP 기법은 가용한 정보의 부족으로 인한 의사결정자의 애매모호한 정도를 정량적으로 반영하여 의사결정의 정확성을 높일 수 있다. 본 모델은 우선순위 평가요소 및 대안들을 선정하고 문제를 구조화 한 후, 해운, 항만, 3PL의 전문가 집단으로 나누어 설문조사를 실시하고 이를 종합하여 대 인도 투자사업의 우선순위를 제시하였다. 분석결과에 따르면 투자대안의 우선순위는 항만터미널 운영, ODCY 운영, 도로운송업, 포워더업, 내륙창고 운영의 순으로 나타났다. 즉 현 시점에서 항만터미널 운영이 인도 물류시장 진출 시 가장 관심을 가져야 할 사업이며, 다음으로 항만 인근의 ODCY 확보가 중요한 것으로 분석되었다. 그러나 인도 진출 시 성공 가능성이 낮은 사업은 내륙창고 운영으로 나타났다.