• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.200-205
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• 2008

데이터 분석을 위하여 데이터의 불확실성에 대한 측도로서 퍼지 집합에 대한 엔트로피를 소개하였고, 또한 데이터간의 유사도를 나타내는 유사측도를 구성하였다. 퍼지 소속 함수간의 유사측도는 거리측도를 이용하여 구성하였고, 제안한 유사측도를 증명을 통하여 확인하였다. 제안한 유사측도의 유용성을 확인하기 위하여 신뢰성 있는 데이터추출 예제에 적용하였다. 적용결과를 퍼지 엔트로피와 통계적 지식을 통하여 얻어진 이전의 결과와 비교하였다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제2권1호
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• pp.7-9
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• 2015

Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.

• 대한치과마취과학회지
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• 제13권3호
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• pp.81-87
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• 2013

This article discusses the issues of benefit and possibility of application of patient-controlled sedation (PCS) for the dental treatment. The purpose of administering PCS for patients is to diminish anxiety and to provide cooperative and effective dental treatment. But there are a lot of barriers to application of PCS such as knowledge about pharmacokinetics of sedatives, expensive high speed and patient-controllable syringe pump, and well educated sedationist. And there could be risk of deep sedation, airway obstruction and hypoxic brain damages, etc. In order to decrease incidence of complication, appropriate drug selection, selection of right bolus dose, lock-out time is much important.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.503-505
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• 1995

The surge arrester plays a vital role in the protection of substation against transient overvoltages resulting from lightning surges and system switching operations. The proper selection and application of the surge arrester is an integral part of the process of substation equipment insulation level selection. The paper outlines the basic consideration in modeling the lightning stroke, the surge arrester, and the system to be protected. The paper discusses the results of various cases simulated using the alternative transient computer program to evaluate the separation effects.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권4호
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• pp.229-234
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• 2005

기업들은 소프트웨어의 품질 개발 속도 및 개발비용 둥의 문제를 해결하기 위한 새로운 대안으로서 오픈소스 소프트웨어 개발 접근 방법의 적용을 시도하고 있다. 한판 그 동안 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어졌지만 실제 산업에서 소프트웨어 개발에 오픈소스를 활용하기 위한 구체적인 절차나 방법에 대한 적절한 연구의 결과가 없다. 본 연구에서는 기업이나 기관 개인이 오픈소스의 일부 또는 전체를 활용하여 소프트웨어를 개발하고자 할 패, 적절한 오픈소스를 식별 평가, 선정하여 변경, 적용하거나 제품화하기 위한 절차 모델을 제시하고자 한다.

• 한국항공운항학회지
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• 제6권1호
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• pp.51-69
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• 1998

This paper was studied to present a model for the application of AHP to the selection of fighter planes. For this study, a questionnaire was developed in respect to the criteria of fighter plane and given to 70 reserved officers who had experienced as fighter pilots in Republic of Korean Air Force (ROKAF) to ask their opinions about the candidates for the next-generation fighter planes of the ROKAF. The AHP software developed by Korean Advanced Institute of Science Technology (KAIST) was used to process the data. The result was analyzed by the criteria of selecting military aircraft and the several alternatives for the next-generation fighter planes.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 1993년도 특별강연 및 춘계학술발표 개요집
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• pp.68-69
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• 1993

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.47-53
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• 2005

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2018년도 추계학술논문요약집
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• pp.61-62
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• 2018