• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.703-708
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• 2022

k-평균 군집화는 대표적인 클러스터링 기법이다. 하지만 성능 평가 척도와 최소 개수의 군집을 정하는 방법에 대하여 통합하지 못한 한계가 있다. 본 논문에서는 수치적으로 최소 개수의 군집을 정하는 방법을 도입한다. 설명된 분산을 통합측도로 제시한다. 최소 개수의 군집과 설명된 분산 달성을 동시에 만족하려면 주성분 해석의 부공간에서 k-평균 군집화 방법을 수행해야한다는 것을 제시하고자 한다. 패턴인식과 기계학습에서 왜 주성분 분석과 k-평균 군집화를 순차적으로 수행하는가에 대한 설명을 원론적으로 제시한다.

• 기계저널
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• 제43권12호
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• pp.37-41
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• 2003

이 글에서는 인터넷의 발전 방향을 설명하고 수치해석 교육에 활용하기 위한 방법 및 전망을 소개하고 있다.

• 오토저널
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• 제18권4호
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• pp.36-49
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• 1996

본 고에서는 정면충돌.측면충돌 등과 같은 각종 충돌상황시의 승객보호기준과 모델링 및 해석결과 등을 승객거동해석결과와 차체충돌해석결과를 연계하여 이를 초기설계에 이용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 차체충돌해석 소프트웨어 개발에 관해서는 계속되는 글에서 설명될 것이다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.25-30
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• 2010

자기설명이 학습을 촉진시키려면 무엇을 설명해야 하는지 판단해야 하고, 그에 대해 적절한 설명을 산출해내어야 한다. 본 연구에서는 촉진자극(propmpt)를 제공해서 무엇을 설명해야 하는지에 대해 도움을 주면 자기설명 효과가 얻어지는지 알아보았다. 또한 자기설명과 촉진 자극의 효과가 학습자의 인지욕구(need for cognition)와 상호작용하는지 알아보기 위해 인지욕구 수준을 상하로 나누어 3 요인 실험을 실시하였다. 촉진자극과 자기설명의 효과는 과제와 학습자의 인지욕구 수준에 따라 다르게 나타났다. 기억검사에서는 인지욕구가 낮은 학습자에게서만, 자기설명의 효과와 촉진자극의 효과가 관찰되었다. 반면에 이해검사에서는 인지욕구의주효과가 유의하였고, 3 요인상호작용 효과가 경향을 보였다. 즉 촉진 자극을 제공하는 것은 인지욕구가 높은 학습자에게서만 학습을 향상시켰다. 이 결과는 인지부하가 학습에 영향을 미치는 것으로 해석되었다.

• 기계저널
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• 제24권4호
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• pp.275-283
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• 1984

유한요소기법은 원만한 온도변화를 갖는 이동경계문제에 대해 적용할 수 있음을 설명하였다. 상변화가 일어나는 요소에서 어느 한 시간 단계에 변화할 수 있는 온도의 범위는 상변화 온도 구간 보다 적어야 원만한 수치해를 얻을 수 있음을 소개하였다. 잠열의 효과를 엔탈피의 온도에 대한 변화율로 처리하여 열용량 행렬을 계산할 수 있음을 설명하였다. 급격한 변화를 갖는 온 도분포를 수치적으로 근사해를 구할 때 나타나는 파동형상은 연속적인 변수를 부분적으로 근사 해를 가정 하는데서 포함되는 오차에 기인한다. 따라서 이러한 급격한 변화의 변수를 취급하는 기법이 요구된다. 상변화를 수반하는 이동경계문제는 물의 결빙금속의 열처리, 용접, 고체연료의 연소 등에서 많이 접하게 되나 전문적인 프로그램이 없으므로(저자가 조사한 바에 의하면) 온 도분포를 요구하는 문제에서는 이의 선결이 요망되고 있다. 특히 구조해석문제에서 시간에 따라 온도조건이 변화는 경우가 많아 온도분포에 대해 따로 계산하고 그 후 구조해석을 하는 방법이 있으나, 이는 상변화와 같은 물성의 큰 변화가 없는 경우에만 가능하다. 따라서 상변화가 있는 문제에서 열탄성(thermo-elasticity)이나 열탄소성(thermoelasto-plasticity)해석을 하기 위해서는 이동경계와 구조해석을 동시에 하여야 한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 전산구조공학
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• 제5권4호
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• pp.13-23
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• 1992

본 소고는 철근콘크리트 구조물에 관련된 현재의 실험적, 해석적 연구의 수준을 정리 요약한 것으로서 이력모델에 따른 철근콘크리트 구조물의 응답과 모델의 선택시에 빈번히 만나게 되는 문제점 및 해석시 응답모델의 선택 등에 대해 기술하였다. 실제적으로 R/C 구조물의 비선형 이력모델은 그 범위가 매우 넓고 다양하기 때문에 일률적으로 설명하기가 매우 어려운 점이 있다. 여기서는 철근콘크리트 구조물의 이력모델의 종류 및 범위에 대하여 소개하고 그 특성 및 형성과정에 대해 간략하게 설명하기로 한다.

• 재무관리연구
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• 제11권2호
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• pp.1-39
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• 1994

본 논문은 chaos이론을 우리나라의 증권시장에 적용하여 실증적으로 자기닮음, 장기기억, 반복형태와 기간주기를 파악하는데 그 목적 이 있다. chaos를 재무관리 분야나 경제학분야에 적용한 경우가 희소하여 이에 대한 천착은 어려운 실정이다. 그러나 chaos의 방법론을 재무관리 분야에 직접적으로 채택 적용하지는 않았으나, 그 대신 전통적인 시계열 분석을 비롯한 전통적인 실증분석을 사용한 많은 연구에서 chaos적 요소가 발견된 경우가 많다. 다만 이 연구들에서 발견된 것들을 chaos적 관점에서 이해하거나 파악하지 않고 전통적인 틀 속에서 해석하고 설명하려고 시도하고, 나아가 그와 같은 현상이 발견되었으므로 전통적인 틀속에서 새로운 방법을 개발하여 이 현상을 설명하거나 해소하려는 노력이 경주되어 왔으며 또한 계속되고 있다. 이 논문에서는 이러한 발견들을 chaos적 관점에서 해석해 보고자 한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제16권4호
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• pp.31-37
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• 1992

조성조절한 박막금속합금에서 supermodulus효과가 관찰되었음을 소개하였다. 이 현상을 Fermi표면과 Brillouin 대의 접촉, 그리고 정합변형효과에 의해 설명하였으나 합금계에 따라 어느 한쪽으로만 설명이 가능하며 아직도 명쾌한 해석은 어려운 상황이다. Fermi표면으로 해석한 측면에서 보면 조성조절한 박막에서 측정되는 supermodulus 현상으로 그 합금계의 Fermi표면의 구조와 크기를 예측할 수 있고, 또는 그 반대로, Fermi표면의 조성에 따른 구조와 크기를 알면 supermodulus 효과를 나타내는 합금계를 설계할 수도 있을 것이다. 지금까지는 강성계수의 향상에 대해서만 관찰되었으나 그 반대로 강성계수가 급격히 감소하는 현상도 관찰될 가능성은 남아있어 앞으로의 연구가 기대된다.