• 아동학회지
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• 제23권4호
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• pp.199-213
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• 2002

This preliminary study aimed to develop 3 assessment scales for self-evaluation by day care directors and teachers. The development of major areas of evaluation and items as well as evaluation criteria for each item was based on the analysis of related research and major evaluation instruments. A panel of experts in early childhood education examined the contents. The 3 preliminary scales were administered in 87 day care centers; data were analyzed by item response distribution, item discrimination, and reliability of the scales. Items indicating low item discrimination were deleted and minor revisions were made to improve psychometric characteristics of each scale. The final version of the 3 scales is valid for use as self-evaluation instruments by day care directors and teachers.

• 음성과학
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• 제13권3호
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• pp.35-48
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• 2006

The present study examined whether words with higher frequency have more exposure to the lenition process such as intervocalic stop voicing or /h/ reduction in the production of the Korean speakers. Experiment 1 and Experiment 2 tested if word-internal intervocalic voicing and /h/ reduction occur more often in the words with higher frequency than less frequent words respectively. Results showed that the rate of voicing was not significantly different between the high frequency group and the low frequency group; rather both high and low frequency words were shown to be fully voiced in this prosodic position. However, intervocalic /h/s were deleted more in high frequency words than in low frequency words. Low frequency words showed that other phonetic variants such as [h] and [w] were found more often than in high frequency group. Thus the results of the present study are indefinitive as to the relationship between the word frequency and lenition with the data at hand.

• Journal of Microbiology
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• 제41권4호
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• pp.335-339
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• 2003

Many genetic variants of ${\alpha}_1$-antitrypsin have been associated with early onset emphysema and liver cirrhosis. However, the detailed structural basis of pathogenic ${\alpha}_1$-antitrypsin molecules is rarely known. Here we found that a recombinant $M_{malton}$ variant (Phe52-deleted) lost inhibitory activity by spontaneous conformational conversion into a more stable, inactive form under physiological conditions. Biochemical and spectroscopic data suggested that the variant converts into a reactive center loop-inserted conformation, resembling the latent form of plasminogen activator inhibitor-1.

• 산업경영시스템학회지
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• 제15권25호
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• pp.97-101
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• 1992

This paper proposes a new procedures for assessing the influence of individual or groups of cases when any regressors are included. At first, various influence measures pickout influential cases when one regress-or is deleted. Next find influential subsets by using heuristic approach and perform group deletion. Retaining or removing any regressors may depend on the presence or absence of one or few cases. Then, we can identify the interrelationships that exist among regressors and cases and examine their impact on the fitted regression equation. We conclude with an example using fuel consumption data.

• 산업경영시스템학회지
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• 제12권19호
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• pp.31-37
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• 1989

본 논문은 비선형 회귀분석 모델(Nonlinear Regression Models)에서의 추산잔차(Recursive Residuals)를 정의하기 위한 것을 목적으로 한다. 선형 회귀분석 모델(Linear Regression Models)에서는 추산잔차가 우리가 측정할 수 없는 진짜 오차(True Error)와 같은 확률 분포를 갖는데 이의 평균은 0이고 분산은 ${sigma}^2$이다. 그러나 비선형 회귀분석에서는 이와 같은 정확한 분포를 알 수가 없기 때문에, 여러 종류의 잔차들을 연구 검토하고 나아가서 시뮬레이션(Simulation)을 통하여 분석.비교한 뒤 추산잔차를 정의하기로 한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권2호
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• pp.25-32
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• 2018

스마트폰 사용이 보편화되면서 자연스럽게 서로간의 소통이 메신저를 통하여 이뤄지게 되었다. 하지만 서로간의 대화공간이 범죄를 공모하는 공간으로도 활용되고 있는 실정이다. 이에 따른 범죄와 관련된 증거들이 스마트폰에 저장된다. 스마트폰의 특성상 저장정보의 삭제를 손쉽게 할 수 있기 때문에 증거를 신속히 확보 하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 국 내외에서 대표적으로 사용 중인 모바일 메신저에 대하여 데이터 파일의 아키텍처 분석을 수행하였다. 사용자가 메시지 삭제를 위해 이용할 수 있는 방법에 대한 시나리오를 설정하고 실험을 통해 메시지 복원가능 여부에 대하여 비교 분석한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.75-88
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• 2021

Automobile credit business has developed rapidly in recent years, and corresponding default phenomena occur frequently. Credit default will bring great losses to automobile financial institutions. Therefore, the successful prediction of automobile credit default is of great significance. Firstly, the missing values are deleted, then the random forest is used for feature selection, and then the sample data are randomly grouped. Finally, six prediction models of support vector machine (SVM), random forest and k-nearest neighbor (KNN), logistic, decision tree, and artificial neural network (ANN) are constructed. The results show that these six machine learning models can be used to predict the default of automobile credit. Among these six models, the accuracy of decision tree is 0.79, which is the highest, but the comprehensive performance of SVM is the best. And random grouping can improve the efficiency of model operation to a certain extent, especially SVM.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.689-697
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• 2004

모바일 컴퓨팅의 급속한 발전과 무선 통신의 유용성은 모바일 사용자들에게 사용자나 데이터의 위치에 상관없이 데이터 접근을 용이하게 제공해 주고있다. 기존 기법인 정적중복배치(SRA)는 서버상에서 중복 데이터 사용을 위해 현재 사용되고 있으며 이동 호스트가 셀에 이동하고 나서 복제서버에 데이터를 복제하는 방법이다. 이 기법은 복제 작업이 간단하고 쉽게 재배치 할 수 있다. 그러나 이동한 셀에 이동사용자가 존재하지 않을 경우에는 데이터 일관성 문제로 인하여 데이터가 삭제된다. 그리고 이동호스트가 복제된 셀로부터 이동하게 되면 경로를 통한 데이터의 접근도 어렵게 된다. 따라서 이 논문에서는 데이터 공유와 효율적 중복데이터 관리를 위해 데이터 일관성 유지 메커니즘을 기반으로 한 새로운 재배치 전략인 일관성 기반 사용자 선택 중복배치(USRAC)를 제안하며 이동사용자의 이동율, 이동 호스트의 접근율 그리고 이동사용자와 이동 호스트의 셀 수에 따른 접근 비용에 대해 기존방법과 비교 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.43-51
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• 2010

디지털 포렌식 관점에서 디스크의 비할당 영역의 데이터를 분석하는 것은 삭제된 데이터를 조사할 수 있다는 점에서 의미가 있다 파일 카빙(Carving) 을 이용하여 비할당 영역의 데이터를 복구할 경우 일반적으로 연속적으로 할당된 완전한 파일은 복구 기능하지만, 비연속적으로 할당되거나 완전하지 않은 형태의 단편화된 데이터 파편(Fragment)은 복구하기 어렵다. 하지만 데이터 파편은 많은 양의 정보를 포함하고 있기 때문에 이에 대한 분석이 필요하다. Microsoft Word. Excel, PowerPoint, PDF 문서 파일은 텍스트와 같은 정보들을 압축된 형태로 저장하거나 문서 내부에 특정 형식을 이용하여 저장한다. 앞서 언급한 문서 파일의 일부분이 데이터 파편에 저장되어 있을 경우 해당 데이터 파편에서 데이터의 압축 여부를 판단하거나 문서 내부 형식을 이용하여 텍스트 추출이 가능하다. 본 논문에서는 비할당 영역 데이터 파편에서 특정 문서파일의 텍스트를 추출하는 방안을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.17-22
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• 2022

최근 웹 서비스의 확산과 함께 데이터의 형태는 더욱 다양해지고 있다. 이미지, 동영상, 텍스트 등 데이터를 저장하는 형태 뿐 아니라 해당 데이터를 표현하는 속성 및 메타데이터 등도 개수 및 형태가 데이터 별로 상이하다. 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 키밸류 스토어(Key-Value Store)의 사용이 확산되고 있다. LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)는 다양한 상용 키밸류 스토어의 핵심 자료구조이다. LSM-Tree 는 모든 쓰기 및 삭제 연산을 로그 방식으로 기록함으로써 소량의 쓰기에 높은 성능을 제공하도록 최적화 되어 있다. 그러나 최근 유효성 만료 데이터의 대용량 삭제 연산이 LSM-Tree에 특수 키밸류 데이터로 삽입됨에 따라 사용자 요청의 지연시간 및 처리속도가 저하된다는 문제점이 있다. 본 논문은 기존 LSM-Tree의 장점을 모두 유지하면서도 삭제된 키를 주요 트리 구조에서 분리하여 상기 문제를 해결하는 Filtered LSM-Tree (FLSM-Tree)를 제안한다. 제안하는 기법은 상용 키밸류 저장소인 LevelDB에 구현되었으며 성능 평가에서 읽기 성능이 최대 47% 향상됨을 보인다.