• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1260-1270
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• 2005

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권3호
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• pp.165-186
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• 2020

BIBFRAME은 기존의 MARC 구조를 대체할 수 있는 새로운 서지 표준으로 인식되고 있으나, 기술항목의 방대함으로 인해 도서관계 현장에서 실제적으로 적용하는데 있어서는 여러 가지 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 도서관 현장에서의 BIBFRAME의 적용성을 향상시키기 위한 방안으로 BIBFRAME의 기술 수준 구분을 제안하였다. BIBFRAME의 기술 수준은 ISBD 2011 통합판의 서지영역을 기준으로 핵심, 표준, 상세 수준의 3단계로 구분하였으며, RDF/RDFS 구문을 적용하여 구분한 기술 수준을 의미적으로 구현하였다. BIBFRAME의 3단계 기술 수준은 Class Granularity 및 Class Element로 정의하였으며, Property Relation을 정의하여 각각의 기술 수준으로 구분된 Class와 BIBFRAME 기술항목을 연계할 수 있는 구문적 환경을 구현하였다. 이를 통해 BIBFRAME을 이용한 서지데이터의 생성과 공유에 있어서의 적용성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.646-650
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• 2014

본 논문에서는 다차원 문제로 인하여 발생하는 패턴 분류 성능의 저하를 방지 하여 퍼지 패턴 분류기의 성능을 개선하기 위하여 다수의 Feature들 중에서 패턴 분류 성능 향상에 기여하는 Feature를 선택하기 위한 새로운 Feature Selection 방법을 제안 한다. 새로운 Feature Selection 방법은 각각의 Feature 들을 퍼지 클러스터링 기법을 이용하여 클러스터링 한 후 각 클러스터가 임의의 class에 속하는 정도를 계산하고 얻어진 값을 이용하여 해당 feature 가 fuzzy pattern classifier에 적용될 경우 패턴 분류 성능 개선 가능성을 평가한다. 평가된 성능 개선 가능성을 기반으로 이미 정해진 개수만큼의 Feature를 선택하는 Feature Selection을 수행한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 평가, 비교하기 위하여 다수의 머신 러닝 데이터 집합에 적용한다.

• 자연과학논문집
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• 제4권
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• pp.191-220
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• 1991

Human Visual System(HVS)의 특성과 image의 textural regions의 roughness을 이용하여 image segmentation을 행하여 high compression에서도 고화질을 나타내는 새로운 image coder를 이 논문에서 논한다. 제안된 image coder는 constant segments를 가진 segmentation-based image coding technique의 문제들을 다음과 같은 방법론을 제안함으로써 해결하였다. Image를 HVS으로 보았을 때 degree of roughness에 관하여 textually homogeneous regions으로 segmentation하였다. Fractal dimension을 roughness of textural regions을 측정하기 위하여 사용하였다. Segmentation은 fractal dimension을 thresholding하여 textural regions이 three texture classes로 분류하였다(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture). High compression을 가지는 고질화의 image coder는 각각의 segment boundary와 각각의 texture class에 효율적인 coding technique를 적용 함으로 얻었다.

• 한국식품과학회지
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• 제31권6호
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• pp.1453-1457
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• 1999

항산화 및 항암 작용이 있는 것으로 알려진 conjugated linoleic acid(CLA)를 식물성 유지로부터 알칼리 이성질화에 의해 고 농도의 CLA 농축물을 얻기 위한 최적 조건을 연구하였다. 지방산 조성이 상이한 식물성 유지를 알칼리 이성질화 하였을 때 CLA 생성량은 유지중 linoleic acid 함량이 많은 것이 가장 높았다. 홍화유를 알칼리 이성질화할 때 KOH 농도는 $8{\sim}11%$, 가열온도는 $180{\sim]185^{\circ}C$에서 cis-9, trans-11 CLA와 총 CLA 생성량이 가장 높았고, 가열시간은 CLA 생성량에 큰 영향을 미치지는 않았으나 $20{\sim}40$분이 가장 적당하였다. 홍화유를 silicic acid column chromatograph)에 의해 중성, 당 및 인지방질의 lipid class를 분획하여 알칼리 이성질화를 시켰을 때 중성지방질의 획분에 CLA가 가장 많이 함유되었다. 알칼리 이성질화시킨 홍화유를 요소처리와 HPLC 분획에 의해 95.4%의 CLA 농축물을 얻을 수 있었다.

• 미생물학회지
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• 제34권4호
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• pp.194-199
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• 1998

한강의 본류와 만나는 탄천과 중랑천에서 16S rDAN를 증폭하고 부분적인 염기서열 분석을 통하여 한강의 세균 다양성을 결정하였다. 총 27개의 클론을 분리하였으며 RFLP를 이용하여 7개의 group으로 나누었다. 탄천의 15개 클론은 4개의 group으로 나뉘어졌으며 가장 많은 클론을 포함하는 group(HT-1 클론)은 class Proteobacteria의 ${\delta}$-subdivision에 속하는 Acrobacter cryaerophilius와 높은 유사도를 보였으며, 다른 두 group(HT-6과 HT-9 클론)은 모두 clas Cytophagales에 속하였다. 중랑천의 12개의 클론은 3개의 group으로 나뉘어졌으며 가장 많은 클론을 보이는 group(HJ-1 클론)은 class Proteobacteria의 ${\alpha}$-subdivision에 속하는 Sphingomonas sp. 와 높은 유사도를 나타내었다. 전체적으로는 Proteobateria(alpha, beta and delta subdivision), Cytophagales와 Actinomycetales가 검출되었다.

• Safety and Health at Work
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• 제5권4호
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• pp.186-190
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• 2014

Background: Physical exercise during leisure time is known to increase physical capacity; however, the long-term effects on work ability and work strain are inconclusive. The aim of this study was to investigate the effects of a 6-month physical exercise program on work ability and work strain after 6 months and 30 months, among women with menopausal symptoms at baseline. Methods: A questionnaire including questions on work ability and work strain was mailed in the beginning, at 6 months and after 30 months after the intervention to occupationally active women participating in a randomized controlled study on physical exercise and quality of life. The intervention included aerobic exercise training 4 times per week, 50 minutes per session. Work ability was measured with the Work Ability Index (WAI) and with questions about physical and mental work strain. Results: Women aged 47-62 years (N=89) who were occupationally active at baseline were included in the analyses. The increase in WAI from baseline to the end of the exercise intervention (6 months) was statistically significantly greater among the intervention group than among the control group (regression coefficient 2.08; 95% confidence interval 0.71-3.46). The difference between the groups persisted for 30 months. No significant short- or long-term effects on physical and mental work strain were found. Conclusion: A 6-month physical exercise intervention among symptomatic menopausal women had positive short-term as well as long-term effects on work ability.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.121-126
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• 2018

IEEE 802.1 TSN(Time Sensitive Network) TG(Task Group)는 이더넷을 기반으로 지연시간 보장 및 패킷 무손실 서비스를 제공하는 기술의 표준화를 진행 중이다. 본 연구는 다양한 TSN 기술 중 패킷 포워딩 기술에 주목한다. TSN의 포워딩 기술은 크게 동기형과 비동기형으로 구분할 수 있다. 동기형은 시간 동기화 기술을 바탕으로 정해진 시간 구간을 정해진 class에 할당하는 기술이지만 대규모 네트워크에서 사용하기 어렵다. 비동기 기술은 트래픽 regulation과 class 별 스케줄링을 바탕으로 지연시간 보장을 약속하지만 필요 이상으로 복잡한 구조를 가진다. 본 논문에서는 비동기형 TSN 네트워크 구조를 보다 간단히 만들면서도 지연시간을 보장하는 방안을 제시하였다. 이를 통해 플로우의 상태를 저장하여 regulation 결정에 사용해야 하는 복잡성을 배제할 수 있었다. 이러한 간단한 구조에도 불구하고 높은 우선순위 트래픽의 최대 패킷길이를 일정 수준 이하로 제한하면 TSN의 요구사항을 만족시킴을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.51-56
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• 2021

교양 SW교육은 전공 SW교육과는 다르게 다양한 전공의 학생들이 동일학습과정에 참여하므로 교수자가 문제 설계에 어려움이 많다. 본 논문은 교육의 문제 해결 향상을 위하여 PBL로 수업 운영에 있어 다양한 전공의 학생들에게 전공의 특성에 맞게 문제를 설계 구현할 수 있도록 VPBL(Various Problem-based Learning) 모델을 연구하고 수업에 적용 및 결과를 분석하였다. VPBL은 프로그래밍 언어에 대한 제약조건을 교수자가 제시하고 학습자는 제약조건을 적용하여 전공의 특성을 반영한 문제를 설계 운영한다. 교수자는 설계된 문제를 해결하는 과정에서 mini_class를 실시한 후 전체에 공유한다. VPBL 모델 적용 결과 전통적인 수업 방식의 비교 분석결과 전통적 교수법은 3.34점 VPBL 모델 적용은 4.42점으로 "상호작용, 학습 내용 이해, 교과 관련 지식 습득" 등이 향상된 것으로 나타났다. VPBL의 경우 다양한 문제 해결을 기반으로 하고 있어 해결 과정에서 학습 범위를 확장하는 장점을 보였다. 향후 다양한 SW 교양 교과에 확대 적용 및 활용에 대한 연구가 요구된다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.19-33
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• 2022

SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.