• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2007년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.55-65
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• 2007

연구에서는 공분산구조분석을 실시하기 위해 주로 사용하고 있는 AMOS 소프트웨어에 대하여 알아보려고 한다. 응용소프트웨어에서 활용된 수학적인 모형을 알지 못하면, 구조방정식에 대한 충분한 이해를 할 수 없으며, 구조방정식에 대한 8가지 가정이 어떻게 구현되는지 알 수 가 없다. 따라서 본 연구에서는 구조방정식모형 연구에서 주로 활용되었던 LISREL 프로그램으로 RAM과 MOSAN을 구현하였고 AMOS 결과와 비교분석하였다. 연구 결과에 따르면 AMOS프로그램은 8가지의 모든 가정을 따르지 않는 것으로 나타났다. AMOS 프로그램이 MOSAN보다는 RAM으로 구현되고 있음을 본 연구를 통해 알 수 있다. AMOS 소프트웨어 프로그램은 잠재변수(F)와 측정오차(e)간의 상관값을 산출할 때 충분히 추정을 하지 못하고 부분적으로만 추정하여 값을 산출하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제50권4호
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• pp.489-505
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• 2011

This study is an analysis on the focus of textbooks regarding the statistical chapters of "measures of representative(central tendency) and of the spread". Applying the summary-concept criteria of Juhyeon Nam(2007), 4 kinds of aspect of the chapter; (1) definition and its teleological validity of the measures of representative, (2) definition and practical value of the measures of spread (3) distributional form on the measures of representative and of spread (4) location and scale preservation or invariance of the measures of representative and of spread were observed. On the measures of representative, some definitions were insufficient to check the teleological validity of the measure. Most definitions of the measure of spread were based on the practical view points but no preparation for the future statistical inferences were found even by implication. Some books mention about the measures of representative and of spread for distributions, but we could not find any comments on the correspondence between the sample mean and the expectation of a distribution or population mean. However it is stimulant that some books check the validity of corresponding measures with the location and scale preservation or invariant property, that were not found in the previous curriculum.

• 한국측량학회지
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• 제10권2호
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• pp.57-62
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• 1992

산지가 많은 우리나라에서는 인구가 증가함에 따라 토지의 이용이 평지에서 경사지로 이동되고 있으며, 산사태와 같은 자연재해는 인명의 손실, 재산상의 손실, 그리고 자연환경 파괴를 일으켜 그 연구의 중요성이 증가하고 있다. 산사태 예측에 있어서 단일사면에 대한 안정검토해석이 아닌 광범위한 지역의 위험지 예측은 중요한 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 산사태 지역의 항공사진 스캐닝으로 얻은 이미지밝기값의 평균 및 표준편차에 대한 상관관계를 알 수 있었다. 산사태 지역에서는 밝기값 범위가 35~65에 분포하였고, 표준편차가 경년변화에서 조금씩 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 넓은 지역의 산사태 조사에서는 항공사진 자료에 의해 경사도, 토질특성, 피복상태의 상관관계를 구할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.44-50
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• 2003

침입탐지 알고리즘이 다른 침입탐지 시스템의 알고리즘보다 월등히 뛰어나더라도 버퍼가 가득 찼을때 포착된 패킷은 시스템 구조상에서 패킷을 손실시킨다. 만일 손실된 패킷이 해킹 될 것으로 우려된다면 시스템 전반에 영향을 미칠 것이다. 본 논문에서는 탐지시스템의 성능을 개선시키는 데에 초점 맞추고자 한다. 임계값을 갖고 있는 버퍼는 정상적인 패킷과 해킹 된 패킷을 구분할 것이다. 임계값 전까지는 버퍼는 정상적인 패킷과 해킹 될 수도 있는 패킷을 받아들일 것이다 버퍼가 임계간에 도달하였을 때, 폐기된 패킷은 단지 정상적 패킷만 일 것이다 제안된 해킹방법은 해킹 된 패킷이 바이패스되는 단점을 보완할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1561-1567
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• 2015

모바일 애드혹 네트워크의 노드는 일반적으로 에너지의 용량이 제한된 배터리를 사용한다. 경로의 안정성을 유지하기 위해 균형 잡힌 에너지 소비가 중요하다. 본 논문에서는 애드혹 네트워크에서 데이터 전송 경로의 안정성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이를 위해 데이터를 전송할 수 있는 최단 전송 경로 중에서 노드 에너지 잔량의 최소값이 가장 큰 경로를 선택하는 새로운 라우팅 프로토콜을 제안한다. 에너지 잔량의 최소값이 가장 큰 경로는 다른 경로보다 상대적으로 긴 수명을 갖게 되어 데이터 전송에 안정성을 향상 시킬 수 있다. NS-3 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 라우팅 프로토콜이 AODV와 EA-AODV보다 수명이 긴 안정적인 경로를 제공하는 것을 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.367-374
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• 2022

그래프 노드상에서 발생하는 그래프 신호의 일부를 선택해서 만든 샘플링 신호로부터 원신호를 복원하기 위해, 복원오차를 최소화하기 위한 최적의 샘플링 집합을 선택하는 알고리즘에 관해 연구한다. 복잡도 개선을 위해 복원오차를 직접적으로 최소화하는 대신에, 복원오차의 상한값을 비용함수로 사용하고, QR분해 적용을 통해 발생하는 상삼각행렬의 대각선상에 위치하는 값으로 샘플링을 결정할 수 있게 하는, 저 복잡도를 갖는 반복적 탐욕알고리즘을 제안한다. 기존의 샘플링 선택 방법과 비교하여, 제안 알고리즘이 복원 성능 저하를 평균 5%미만으로 유지하면서, 약 3.5배 빠른 실행시간을 보임을 다양한 그래프 상황에서 실험을 통해 확인한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.427-435
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• 2023

카디널리티 추정은 실생활의 많은 곳에서 사용되며, 큰 범위의 데이터를 처리하는 데 근본적 문제이다. 인터넷이 빅데이터의 시대로 넘어가며 데이터의 크기는 점점 커지고 있지만, 작은 온칩 캐시 메모리만을 이용하여 카디널리티 추정이 이뤄진다. 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서, 지금까지 많은 방법이 제안되었다. 그러나, 이러한 알고리즘에서는 estimator 간의 노이즈 발생으로 인해 정확도가 떨어지는 일이 발생한다. 이 논문에서는 노이즈를 최소화하는데 중점을 뒀다. 우리는 여러 개의 데이터 구조를 제안하여 각 estimator가 데이터 구조 수만큼의 추정값을 가지고, 이 중 가장 작은 값을 선택하여 노이즈를 최소화한다. 실험을 통해 이 방법이 이전의 가장 좋은 방법과 비교했을 때, 플로우당 1 bit와 같은 작은 메모리를 사용하면서 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.22-24
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• 2021

본 논문은 노드와 엣지로 이루어진 그래프 구성을 통해 신경망을 활용하여 엣지 가중치 예측 방안을 제안하고자 한다. 사회 구성요소 중 하나인 브랜드들의 중요도 높은 전략 중 출점전략에 대해 초점을 맞추어보았다. 본 논문에서는 1) 브랜드 지점들을 노드로 구성하고, 지점 간 관계를 엣지로 구성한다. 그리고 지점 간 실제 도보 및 주행 가능 거릿값을 엣지 가중치로 표현한 그래프를 구성한다. 그리고 2) 엣지를 수치화하여 신경망을 학습해 엣지의 가중치인 지점 간 거릿값을 예측하는 방안을 제안한다. 제안한 방식을 활용함으로 예측되는 특정 브랜드의 출점 범위를 성공적인 브랜드의 출점전략 분석할 시에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.89-98
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• 2009

컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.22-29
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• 2018

지난 수십 년 동안 인공 신경망은 음성 인식에서 이미지 분류에 이르기까지 수많은 분야에서 성공적으로 사용되었다. 그러나 인공 신경망은 특정 결론이 어떻게 도출되었는지 알 필요가 있음에도 불구하고 이러한 결과를 설명할 수 있는 능력이 부족하다. 대부분의 연구는 신경망에서 이진 규칙을 추출하는데 초점을 맞추고 있지만, 기계 학습 응용 프로그램에 사용되는 데이터는 연속된 값이 포함되어 있기 때문에 실용적이지 않은 경우가 있다. 이러한 격차를 줄이기 위해 본 논문에서는 연속된 값이 포함된 데이터로부터 학습된 신경망에서 논리 규칙을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 초평면 기반 선형 분류기를 사용하여 입력 및 은닉 층 사이에서 학습된 가중치로부터 규칙을 추출하고, 비선형 분류 규칙을 생성하기 위해 은닉 층과 출력 층에서 학습된 이진 규칙과 분류기를 결합한다. 비선형 연속값으로 구성된 여러 데이터셋을 대상으로 진행한 실험에서 제안하는 방법이 논리적 규칙을 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.