• 한국과학교육학회지
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• 제33권7호
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• pp.1471-1485
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• 2013

본 연구에서는 변별과제를 해결하는 동안 초등학생의 안구운동을 분석하여 발견적 주의모델을 개발하였다. 연구 참여자는 초등학교 6학년 20명이었고 모두 부모의 동의 절차를 거친 자발적인 지원자였다. 본 연구에 사용된 변별과제는 권재술과 김범기(1994)가 개발한 과학탐구능력 검사지에서 아이트래킹으로 실험 가능한 두 과제를 선택하였다. 학생들의 안구운동의 수집은 SMI사의 iView X TM RED 120 Hz를 사용하였고 실험설계와 분석은 동사의 Experiment 3.2와 BeGaze 3.2의 소프트웨어를 사용하였다. 학생들의 모든 안구운동은 응시시간에 대한 정량적인 분석과 문제해결과정에서 학생개인의 인지사고과정을 추론하는 정성적인 분석과정을 거쳤다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 실험 자료의 시각정보의 복잡한 정도에 따라 인지적 부담이 가중되었고 대상을 재인하는 관점 의존적이었다. 둘째, 실험 자료의 제시로 상향식주의가 발화되었고 하향식주의에 의해 의도적이고 목표지향적인 안구운동과 혼란 주의에 의한 안구운동을 구분할 수 있었다. 이를 토대로 인간의 주의와 안구운동을 도식할 수 있었다. 셋째, 압축된 시선흐름(compressed scan-path)을 분석하여 학생들의 문제해결전략을 도출하였다. 넷째, 본 연구의 결과를 통해 발견적 주의 모델(HAM)을 개발하였다. 이 발견적 주의 모델은 앞으로 학생들의 문제해결과정을 분석하는데 효과적인 분석관점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국사회복지학
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• 제61권2호
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• pp.161-187
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• 2009

장애인차별금지법은 사회적 모델을 실현하기 위한 제도적 틀로 간주되지만 사회적 모델은 장애인차별금지법의 제정과 시행으로 자동적으로 실현되는 것은 아니다. 특히 그 중에서도 장애정의는 사회적 모델의 실현에 매우 중요한 의미를 갖는다. 하지만 역설적이게도 사회적 모델이 주장하는 장애정의는 이것이 장애인차별금지법에 반영될 때에는 법률의 작동을 모순에 빠뜨리는 문제점을 안고 있다. 이 글에서는 이 문제점이 어디서 어떻게 발생하는지에 대해 살펴보았으며, 이를 바탕으로 문제해결을 위한 접근을 제시하였다. 문제해결을 위한 접근으로는 현행 장애정의를 유지한 상태에서의 접근과 현행 장애정의를 손상에 중점을 둔 특성중심적 장애정의로 전면 대체하는 접근을 생각할 수 있는데, 전자의 접근도 현실적이고 충분히 고려할 가치가 있으나 문제의 근본적인 해결로는 부족한 것으로 판단되었다. 따라서 현행 장애 정의를 전면 수정하는 후자의 접근이 문제를 근본적으로 해결하고 사회적 모델을 실현하는 데 더 유리한 것으로 판단되었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.163-167
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• 2005

Current theories of cross-language speech perception claim that patterns of perceptual assimilation of non-native segments to native categories predict relative difficulties in learning to perceive (and produce) non-native phones. Perceptual assimilation patterns by Japanese listeners of the three-way voicing distinction in Korean syllable-initial obstruent consonants were assessed directly. According to Speech Learning Model (SLM) and Perceptual Assimilation Model (PAM), the resulting perceptual assimilation pattern predicts relative difficulty in discrimination between lenis and aspirated consonants, and relative ease in the discrimination of fortis. This study compared the effects of two different training conditions on Japanese adults’perceptual categorization of Korean three-way distinction. In one condition, participants were trained to discriminate lenis and aspirated consonants which were predicted to be problematic, whereas in another condition participants were trained with all three classes of 'learnability' did not seem to depend lawfully on the perceived cross-language similarity of Korean and Japanese consonants.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1470-1472
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• 2003

Hyperion, as hyperspectral data, is carried on NASA’s EO-1 satellite, can be used in more subtle discrimination on forest cover, with 224 band in 360 ?2580 nm (10nm interval). In this study, Hyperion image is used to investigate the effects of topography on the classification of forest cover, and to assess whether the topographic correction improves the discrimination of species units for practical forest mapping. A publicly available Digital Elevation Model (DEM), at a scale of 1:25,000, is used to model the radiance variation on forest, considering MSR(Mean Spectral Ratio) on antithesis aspects. Hyperion, as hyperspectral data, is corrected on a pixel-by-pixel basis to normalize the scene to a uniform solar illumination and viewing geometry. As a result, the approach on topographic effect normalization in hyperspectral data can effectively reduce the variation in detected radiance due to changes in forest illumination, progress the classification of forest cover.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.434-434
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• 2006

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.179-186
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• 2008

본 논문에서는 베이지안 알고리즘이 불균형 데이터의 학습 시 나타나는 현상을 분석하고 성능 평가 방법을 비교하였다. 사전 데이터 분포를 가정하고 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 발생된 분류 문제에 대해 베이지안 학습을 수행하였다. 실험 결과는 ROC(Receiver Operator Characteristic)와 PR(Precision-Recall) 평가 방법의 AUC(Area Under the Curve)를 계사하여 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 분석되었다. 비교 분석에서 불균형 비율은 기 수행된 연구 결과와 같이 베이지안 학습에 영향을 주었으며, 높은 분류 복잡도로부터 나타나는 데이터 중복은 학습 성능을 방해하는 요인으로 확인되었다. PR 평가의 AUC는 높은 분류 복잡도와 높은 불균형 데이터 비율에서 ROC 평가의 AUC보다 학습 성능의 차이가 크게 나타났다. 그러나 낮은 분류 복잡도와 낮은 불균형 데이터 비율의 문제에서 두 측정 방법의 학습 성능의 차이는 미비하거나 비슷하였다. 이러한 결과로부터 PR 평가의 AUC는 클래스 불균형 문제의 학습 모델의 설계와 오분류 비용을 고려한 최적의 학습기를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.77-82
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• 2021

요검사는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사 세 가지가 있다. 이 중에서 화학적 요검사는 일반인이 쉽게 접근하는 방법으로 요검사지의 화학반응을 눈으로 표준비색표와 비교하거나 휴대용 요검사기를 별도로 구매하여 검사를 진행한다. 현재는 스마트폰의 보급이 대중화되어 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 연구가 높아지고 있다. 요검사 스크리닝 애플리케이션은 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 중 하나이다. 그러나 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사 패드 RGB 값은 조명영향으로 인해 큰 편차가 발생한다. 요검사 패드 RGB 값의 편차는 요검사 판별의 정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰 기반 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사지를 검사 항목별 요검사 패드로 분류한 후 CNN을 통해 요검사 패드 이미지 판별의 정확도를 높인다. 요검사지는 다양한 배경에서 촬영하여 CNN 이미지를 생성하였으며 ResNet-50 CNN 모델을 사용하여 요검사 판별을 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.207-213
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• 2007

본 연구에서는 스펙트럼 분석과 신경망을 이용한 효과적인 음성/음악 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스펙트럼을 분석하여 스펙트럴 피크 트랙에서 지속성 특징 파라미터인 MSDF(Maximum Spectral Duration Feature)를 추출하고 기존의 특징 파라미터인 MFSC(Mel Frequency Spectral Coefficients)와 결합하여 음성/음악 분류기의 특징으로 사용한다. 그리고 신경망을 음성/음악 분류기로 사용하였으며, 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 학습 패턴 선별과 양, 신경망 구성에 따른 다양한 성능 평가를 수행하였다. 음성/음악 분류 결과 기존의 방법에 비해 성능 향상과 학습 패턴의 선별과 모델 구성에 따른 안정성을 확인할 수 있었다. MSDF와 MFSC를 특징 파라미터로 사용하고 50초 이상의 학습 패턴을 사용할 때 음성에 대해서는 94.97%, 음악에 대해서는 92.38%의 분류율을 얻었으며, MFSC만 사용할 때보다 음성은 1.25%, 음악은 1.69%의 향상된 성능을 얻었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.211-218
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• 2005

본 연구는 금융기관에서의 고객신용평가를 위한 최적의 데이터마이닝 모형을 제안한다. 이를 위해 할부금융시장에서의 고객정보 및 할부진행 과정에 대한 세부 내역을 바탕으로 다계층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptrons:MLP)과 다변량 판별분석(Multivariate Discrimination Analysis : MDA), 그리고 의사결정나무(Decision Tree)를 적용하여 각각의 개별모형을 도출하고 이론 유전자 알고리즘을 이용하여 통합한 최종 모형을 구해 그 결과론 각 단일모형과 비교${\cdot}$분석하였다. 그 견과 유전자 알고리즘을 통해 결합한 통합모형의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 기존에 진행되었던 개변모형에 대한 검증은 물론, 단순히 여러 개의 모형을 비교${\cdot}$분석하여 우월한 모형을 평가하는 기존 방법론 상의 한계를 극복하기 위해 각각의 개별모형을 유전자 알고리즘을 통해 통합모형으로 구축하는 하나의 방법론을 제시하였다는데 그 의의가 있다.

• Water Engineering Research
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• 제6권2호
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• pp.63-71
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• 2005

Nowadays Climate disasters are frequently happening due to occasional occurrences of EI Nino and La Nina events and among them, water shortage is one of the serious problems. To cope with this problem, climate model simulations can give very helpful information. To utilize the climate model for enhancing the water resources planning techniques, probabilistic measures of the effectiveness of global climate model (GCM) simulations of an indicator variable for discriminating high versus low regional observations of a target variable are proposed in this study. The objective of this study is to present the various analysis methods to find the suitable application methods of GCM information for Korean water resources planning. The basic formulation uses the significance probability of the Kolmogorov-Smirnov test for detecting differences between two variables. The various methods for adopting correct association, changing the window size, discrimination condition, and the use of temporally down scaled data were proposed to find out the suitable way for Korean water resources planning.