• 한국문헌정보학회지
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• 제31권3호
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• pp.7-22
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• 1997

이 논문은 한국십진분류법 제4판 철학류에 대한 분석과 평가를 그 목적으로 쓰여졌다. 그 과정에서 개선사항과 아울러 문제점들이 다수 확인되었다. 즉 항목명칭을 합리적으로 변경한 것, 서양인명 표기상의 오류들을 바로 잡은 것, 새로운 항목을 신설한 것 등이 개선사항으로 밝혀졌다. 그런가 하면 전 분야가 균형 있게 전개되지 못한 것 구분의 원칙을 엄격히 준수하지 않은 결과로 항목간의 수평$\cdot$ 수직적 관계가 유기적으로 설정되지 못한 것, 개념의 오용과 사상적 계보에 대한 이해의 혼란에서 파생한 오류 등이 문제점으로 드러났다. 이들 가운데 예의 문제점들은 철학에 대한 충분치 못한 이해에서 비롯된 것으로 볼 수밖에 없다. 이 같은 분석과 평가를 토대로 필자는 다음 개정을 위한 분류위원회구성에 문헌분류전문가 외에 각 주제분야 전문가를 참여시킬 필요가 있다는 결론에 이르렀다. 그렇게 하지 않을 경우 문헌분류법의 근본적 개선은 물론 통용성 제고에도 한계가 불가피할 것이기 때문이다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제28권3호
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• pp.175-181
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• 2002

Intermaxillary fixation and occusal splint are routine procedure for maxillofacial fracture and orthognathic surgery. When these methods could obstruct oral airway the patients who kept intermaxillary fixation and occusal splint in their mouth, are very difficult to breath after surgery. Nasal bleeding and pharyngeal edema due to nasotracheal intubation, residual effect of muscle relaxants, and anesthetic agent could be contributing factor of airway obstruction. In this study, pulmonary function test was evaluated before and after intermaxillary fixation, and intermaxillary fixation with occusal splint in 22 volunteers. The results were as follows 1. FVC, %FVC, $FEV_1$, $FEV_1%$, PEF, $PEF_{50}$, MVV without intermaxillary fixtion were 4.45L, 88%, 4.03L, 90.9%, 10.26L/s, 5.53L/s, and 136.14L/min, and with intermaxillary fixation were 3.51L, 68.67%, 3.06L, 69.39L, 6.52L/s, 3.94L/s, and 69.39L/min. The results with intermaxillary fixation and occusal splint were 2.15L, 42.41%, 1.71L, 38.81%, 2.83L/s, 1.74L/s, and 37.14L/min. 2. Compared with before and after intermaxillary fixation, all values of pulmonary function test were decreased and after intermaxillary fixation and intermaixillary fixation with occulasal splint, the results were decreased. 3. MVV and PEF were decreased significantly with interaxillary fixtion and occusal splint, and FVC was less decreased. It meant that intermaxillary fixation and occluasal splint induced reduction of respiratory flow significantly, but less reduction of respiratory volume. 4. Intermaxillary fixation and occulsal splint induced increase of airway resistance, decrease of expiratory volume and air flow. So severe respiratory difficulty could be seen to all volunteers who kept intermaxillary fixtion and occusal splint. 5. In classification of respiratory difficulty, intermaxillary fixation with occulsal splint induced complex respiratory difficulty more than intermaxillary fixation only did. From the above results, doctors who care patients kept intermaxillary fixation and occusal splint should be aware of respiratory depression caused by these treatment.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권6호
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• pp.456-463
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• 2010

In the present study, we proposed a new subspace scanning algorithm to enhance the spatial resolution of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography(MEG) source localization. Subspace scanning algorithms, represented by the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and the first principal vector (FINE) algorithm, have been widely used to localize asynchronous multiple dipolar sources in human cerebral cortex. The conventional MUSIC algorithm used principal component analysis (PCA) to extract the noise vector subspace, thereby having difficulty in discriminating two or more closely-spaced cortical sources. The FINE algorithm addressed the problem by using only a part of the noise vector subspace, but there was no golden rule to determine the number of noise vectors. In the present work, we estimated a non-orthogonal signal vector set using independent component analysis (ICA) instead of using PCA and performed the source scanning process in the signal vector subspace, not in the noise vector subspace. Realistic 2D and 3D computer simulations, which compared the spatial resolutions of various algorithms under different noise levels, showed that the proposed ICA-MUSIC algorithm has the highest spatial resolution, suggesting that it can be a useful tool for practical EEG/MEG source localization.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.34-36
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• 2022

기존 텍스트 감성 분석 모델에서는 일반적으로 전체 텍스트를 직접 모델링하고, 텍스트 내용 간의 계층적 관계를 덜 고려한다. 그러나 감정분석의 구현에서는 많은 텍스트가 여러 감정으로 뒤섞여 있다. 전체의 의미론적 모델링을 직접 수행하면 감성분석 모델의 판단 난도가 높아져 혼합 감정 문장의 분류에 적용하기 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 계층을 고려한 감성 분석 모델 BHGCN을 제안한다. 이 모델에서는 BERT의 각 레이어의 숨겨진 상태의 출력이 노드로 사용되며, 상위 레이어와 하위 레이어 사이에 직접 연결이 이루어져 의미 계층이 있는 그래프 네트워크를 구축한다. BHGCN 모델은 계층별 의미론에 주의를 기울일 뿐만 아니라 계층적 관계에도 주의를 기울이기 때문에 혼합 감성 분류 작업을 처리하는 데 적합하다. 본 논문에서는 비교 실험을 통해 제안하는 BHGCN 모델이 명백한 경쟁 우위를 보인다는 것을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.150-159
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 증가함에 따라, 이미지 코드도 다양한 영역에서 관심을 끌고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅에서 이미지 코드가 중요한 이유는 비용면과 함께 많은 영역에서 RFID(radio frequency identification)를 보완하거나 대체할 수 있기 때문이다. 그렇지만, 칼라의 왜곡이 심하여 정확한 칼라를 읽는데 어려움이 있기 때문에, 그 응용은 아직까지는 매우 제한적이다. 이 논문에서는, 칼라의 색상 및 채도 값을 이용하여 자동으로 이미지 코드를 찾아내는 것을 포함하여, 이미지 코드 인식에 관한 효율적인 방법을 제시한다. 이 논문의 실험에서는 현재 상용되고 있는 것들 중 가장 실용적이라고 판단되는 디자인을 사용하였다. 이 이미지 코드에는 여섯 개의 안전 칼라, 즉, R, G, B, C, M, Y가 사용되었다. 실험 영상들로는 크기가 $2464{\times}1632$인 72개의 트루 칼라 필드 영상들을 사용하였다. 히스토그램에 의해 칼라를 보정한 경우, 코드 검출 정확도는 96%, 검출된 코드에 대한 칼라 분류 정확도는 91.28% 이었다. 이미지 코드를 검출 및 인식하는데 2 GHz P4 PC에서 약 5초가 소요되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.671-678
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• 2011

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력 변수의 수가 많을 경우 종종 모형 생성 및 해석에 있어 어려움을 격기도 한다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 매개 관계를 파악하여 나무 생성에 불필요한 입력 변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1235-1242
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• 2019

본 논문에서는 머신러닝 기반의 악성코드 분류에 있어 오버피팅 문제를 비롯하여 실제로 실행되지 않는 코드가 APK에 포함되는 문제 등을 해결하기 위해 모든 API들의 연관성을 통해 그룹화하며, 제어 흐름 분석을 통해 실제로 실행되는 코드에 대한 분석을 수행하는 툴을 개발하였다. 툴은 약 1,500라인으로 이루어진 자바 기반의 소프트웨어로, 전체 API에 대한 빈도 분석을 수행하거나 생성된 제어 흐름 그래프를 바탕으로 빈도 분석을 수행한다. 툴을 이용하여 모든 버전에서의 총 39032개의 메서드에 대해 4972개의 그룹으로 축소할 수 있으며, 클래스를 포함한 결과로는 총 12123개의 그룹으로 축소할 수 있다. 결과 분석을 위해서 본 논문에서는 총 7개의 패밀리에서 7,000개의 APK를 랜덤으로 수집하였으며, 수집된 APK를 이용하여 feature를 축소하는 기법을 검증하였다. 또한, 추출된 데이터에서 빈도가 20% 이상으로 나타난 API만을 선별하여 feature를 더욱 축소하여 최종적으로 263개의 feature로 축소하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.561-582
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• 2013

그동안 수학교육에서 의미는 강조되었지만 의미가 뜻하는 것이 무엇인지, 어떻게 분류될 수 있는지는 명확하게 규정되지 못하였다. 이러한 입장에서 의미를 표현적 의미와 인지적 의미로 구분하였으며, 두 의미도 수학적 상황과 현실적 상황으로서의 의미로 다시 재분류 하였다. 의미의 분류를 기반으로, 본 연구에서는 수학적 모델링문제 해결에서 보이는 학생의 의미 인식에 대해 살펴보았다. 그 결과 다른 의미의 이해에 비해 현실적 상황의 인지적 의미 이해에서는 상대적으로 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었으며, 식을 세우는 단계에서의 의미보다 풀이과정에서의 의미 이해에 더 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었다. 따라서 수학적 모델링의 전 과정에서 의미의 이해를 돕기 위해, 학생이 실생활 상황과 수학을 연결 지어 사고하도록 지도하여야 하며, 측정과 단위를 통한 지도 방법이 실생활 상황과 수학의 연결을 위한 하나의 방안이 됨을 알 수 있었다. 이러한 현실 상황과 수학의 연결을 강조한 지도를 통해 더 폭넓은 수학의 활용이 가능하리라 생각된다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.477-484
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• 2018

컴퓨터 기술의 발전으로 힘입어 수많은 논문이 출판되고 있으며, 새로운 분야들도 계속 생기면서 사용자들은 방대한 논문들 중 자신이 필요로 하는 논문을 검색하거나 분류하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 사용자의 이러한 어려움을 완화하기 위해 본 논문에서는 유사 내용의 논문을 분류하고 이를 군집화하는 방법을 제한한다. 본 논문의 제안 방법은 TF-IDF를 이용하여 각 논문의 초록으로부터 주요 주제어를 추출하고, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 추출한 TF-IDF 값을 근거로 논문들을 유사 내용의 논문으로 군집화한다. 제안 방법의 실효성을 검증하기 위해 실제 데이터인 FGCS 저널의 논문 데이터를 사용하였으며, 엘보우 기법을 적용하여 클러스터 개수를 도출하고 실루엣 기법을 이용하여 클러스터링 성능을 검증하였다.