• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.101-107
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• 2022

모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.

• 치위생과학회지
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• 제7권2호
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• pp.65-72
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• 2007

본 연구는 2006년 7월 24일부터 9월 24일까지 전라북도의 구강진료기관에 근무하는 치과위생사를 대상으로 설문지를 이용하여 우편조사를 통해 조사하였다. 설문지는 총 220부를 배부해 180부(81.8%)가 회수되었으며 그 중 응답이 미흡하여 통계처리가 곤란한 설문지 24부를 제외한 156부를 SPSS(Ver.12.0) 프로그램을 이용하여 통계 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 치과위생사의 직무스트레스 전체 평균은 5점 만점에서 2.89로 나타났으며, 각 요인별로 살펴보면 부적절한 대우가 3.34로 가장 높게 나타났고, 업무량 과중요인은 3.11, 열악한 근무환경요인은 3.01, 전문직 갈등요인 2.63, 동료 갈등요인이 2.38의 순으로 나타났다. 2. 치과위생사의 일반적인 특성에 따라 직무스트레스를 살펴본 결과, 연령에 따른 직무스트레스는 전문직 갈등요인 중 23세 미만에서 2.98로 가장 높은 스트레스를 받고 있었고(p < 0.01), 결혼여부에 따른 직무스트레스는 부적절한 대우요인(p < 0.05)과 전문직 갈등요인(p < 0.01), 업무량 과중요인(p < 0.05)에서 미혼이 기혼보다 높게 나타났다. 현 근무지에 따른 직무스트레스는 전문직 갈등요인에서 개인치과의원이 2.66, 치과대학(부속)병원 2.52, 치과병원 2.10 순으로 스트레스를 받고 있었으며(p < 0.05), 총 근무경력에 따른 직무스트레스는 전문직 갈등요인에서 1~3년 미만이 3.00으로 가장 높았고, 10년 이상에서 2.45로 가장 낮았다(p < 0.001). 또한 최종학력에 따른 직무스트레스는 열악한 근무환경요인(p < 0.05)에서 대학 졸업이 3.06으로 대학교 졸업 이상 2.58보다 높은 스트레스를 받고 있었으며, 월 평균 소득에 따른 직무스트레스는 부적절한 대우요인과 전문직 갈등요인에서 70~99만원이 각각3.56과 2.85로 스트레스를 가장 높게 받고 있는 것으로 나타났다(p < 0.01). 3. 전반적인 직무스트레스와 이직의향의 상관관계분석에서 전반적인 스트레스는 부적절한 대우요인(r = 0.382), 전문직 갈등요인(r = 0.285), 열악한 근무환경요인 (r = 0.303), 동료 간 갈등요인(r = 0.233), 업무량 과중요인(r=0.262)들에 의해 영향을 받고 있었으며, 스트레스 요인들이 높을수록 이직의향도 높게 나타났고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p < 0.01). 4. 각 요인들이 직무스트레스에 미치는 영향을 알아보기 위해 직무스트레스 요인을 독립 변 수로 이직의향을 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시한 결과 치과위생사의 직무스트레스에 부적절한 대우요인(p < 0.001)이 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 다음으로 전문직 갈등요인(p0.05), 열악한 근무환경요인(p < 0.05) 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 스트레스 요인이 이직의향에 미치는 영향에 대한 설명력은 22.2%였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 수산경영론집
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• 제51권2호
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• pp.51-69
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• 2020

The purpose of this study is to construct an outlook model that is consistent with the "Fisheries Outlook" monthly published by the Fisheries Outlook Center of the Korea Maritime Institute(KMI). In particular, it was designed as a partial equilibrium model limited to abalone items, but a model was constructed with a dynamic ecological equation model(DEEM) system taking into account biological breeding and shipping time. The results of this study are significant in that they can be used as basic data for model development of various items in the future. In this study, due to the limitation of monthly data, the market equilibrium price was calculated by using the recursive model construction method to be calculated directly as an inverse demand. A model was built in the form of a structural equation model that can explain economic causality rather than a conventional time series analysis model. The research results and implications are as follows. As a result of the estimation of the amount of young seashells planting, it was estimated that the coefficient of the amount of young seashells planting from the previous year was estimated to be 0.82 so that there was no significant difference in the amount of young seashells planting this year and last year. It is also meant to be nurtured for a long time after aquaculture license and limited aquaculture area(edge style) and implantation. The economic factor, the coefficient of price from last year was estimated at 0.47. In the case of breeding quantity, it was estimated that the longer the breeding period, the larger the coefficient of breeding quantity in the previous period. It was analyzed that the impact of shipments on the breeding volume increased. In the case of shipments, the coefficient of production price was estimated unelastically. As the period of rearing increased, the estimation coefficient decreased. Such result indicates that the expected price, which is an economic factor variable and that had less influence on the intention to shipments. In addition, the elasticity of the breeding quantity was estimated more unelastically as the breeding period increased. This is also correlated with the relative coefficient size of the expected price. The abalone supply and demand forecast model developed in this study is significant in that it reduces the prediction error than the existing model using the ecological equation modeling system and the economic causal model. However, there are limitations in establishing a system of simultaneous equations that can be linked to production and consumption between industries and items. This is left as a future research project.

• 인지과학
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• 제16권1호
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• pp.29-52
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• 2005

본 연구는 아동도 일반 성인과 같이 사람은 마음을 가지고 있고 그 마음으로 인해 행동하게 된다는 초보적인 심리지식을 가지고 있는지, 아동의 초보적인 심리지식이 이론의 형태로 체제화 되어 있는지, 또 아동이 발달함에 따라 심리지식이 발달하는지를 알아보기 위해 수행되었다. 3에서 11세 사이의 아동을 대상으로 행동을 설명하도록 하는 행동설명 과제와 특정인의 마음상태로부터 그 사람의 행동을 예측해야 하는 행동예측 과제를 사용하였다. 3세 아동들도, 그 비율이 더 낮기는 하였으나, 보다 나이 많은 아동과 같이 행동을 목적/의도, 바람, 정서와 같이 눈에 보이지 않는 추상적 구성개념인 마음상태로 설명하였다. 그리고 행동을 설명할 때뿐만 아니라 특정 마음상태를 설명할 때에도 다른 마음상태로 설명하였는데, 이는 마음상태 개념들이 응집력 있게 관련되어 있음을 보여준다. 이러한 특징들은 하나의 이론이 가지는 특성으로, 아동의 심리지식이 이론 형태의 지식임을 보여준다. 또 3세 아동도 사람의 마음상태를 고려하여 그 사람의 행동을 예측할 수 있었다. 그러나 3세 아동은 보다 나이 많은 아동에 비해 믿음과 같은 마음상태가 행동과 어떻게 관련되는지, 성격특질이 다양한 마음상태와 어떻게 관련되어 행동에 영향을 미치는지에 대한 이해가 부족하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.453-463
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• 2018

개인적 변인의 폭이 넓은 학습자 특성과 학업 방식의 독특성, 그리고 다양한 학습 환경이라는 특성을 가진 원격대학생의 학업지속성을 높이기 위하여 원격대학 학습자에 대해 행위수행의도를 중심으로 접근하는 ASE 모델을 포함하여 분석하는 것은 새로운 접근이라 할 것이다. 이에 본 연구에서는 원격대학 학습자의 학업스트레스와 학습태도, 사회적 영향과 학업적 자기효능감으로 구성된 ASE 모델요인과 학업지속의도 간 관계를 파악하고, 이들 요인이 원격대학 학습자의 학업지속의도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 K 원격대학 2학년 학생을 대상으로 2018년 3월부터 6월까지 설문조사를 실시하여 최종 181명의 설문자료를 빈도분석, ${\chi}^2$검증, t-검증. F-검증, Pearson's correlation 분석 및 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 학업지속의도에 영향을 미치는 요인에 관한 다중회귀분석 결과, 모델은 통계적으로 유의하였고(F=15.76, p<.001), 설명력은 29%였으며, 유의한 영향요인은 학업스트레스(${\beta}=-.16$, p=.016), 온라인 학습태도(${\beta}=.44$, p<.001)와 사회적 영향 요인 중 사회적 지지(${\beta}=.13$, p=.045)였다. 원격대학 학습자의 학업지속의도를 높이기 위해 학업스트레스를 낮추고, 온라인 학습태도를 높이며, 사회적 지지를 구축할 수 있는 정교한 맞춤형 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.917-929
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• 2017

한국노동패널조사에서 제공하는 2015년 한국 생산가능인구의 월평균 소득분포를 보면 0 관측치의 비율이 과도하게 높은 형태를 보여 기존의 소득분포에 주로 사용되는 토빗모형으로는 설명에 한계가 있다. 본 연구에서는 영과잉 특성을 반영하여 영과잉 토빗모형을 사용하여 한국인의 소득 자료를 분석한다. 영과잉 토빗모형은 2단계 모형으로 1단계에서는 소득이 0인 그룹을 두 그룹으로 나누는데, 첫 번째 그룹은 노동시장 참여의지가 없어 시장에 참여하지 않으므로 0이 관측되는 그룹(genuine zero)이고 두 번째 그룹은 노동시장 참여의지는 있으나 낮은 임금으로 인하여 절단되어 0이 관측되는 그룹(random zero)으로 가정하였다. 두 번째 random zero 그룹은 0 이상의 연속 자료와 결합하여 토빗모형을 적용한다. 1단계와 2단계 모형에 관심 있는 설명변수를 가진 회귀모형을 적용하여 노동시장 참여여부와 임금 수준에 영향을 미치는 요인을 알아본다. 마코브 체인 몬테칼로 기법을 사용하여 모수를 추정하고 기존의 토빗모형과 비교한 결과 영과잉 토빗모형이 0의 빈도추정과 모형 적합도 면에서 우수한 결과를 보였다. 분석결과 나이가 많을수록, 남자가 여자보다, 학력이 낮을수록, 노동시장에 참여할 가능성이 매우 유의하게 높으며, 사회경제적 지위가 높을수록 그리고 유보임금이 낮을수록 노동시장에 참여하지 않을 확률이 높은 것으로 나타났다. 임금수준을 보면, 남자가 여자보다, 학력이 높을수록, 기혼이 미혼 보다 매우 유의하게 더 높은 임금을 받는 것으로 나타났다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권5호
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• pp.446-453
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• 2020

본 연구에서는 태백산국립공원 주요 탐방로 입구에 설치된 탐방객 자동 계수기 데이터를 이용하여 탐방로별 일간 탐방객수에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 탐방로를 유형화하였다. 일일 탐방객수를 종속변수로 다중회귀분석 실시한 결과, 개천절이나 눈축제 등 행사는 모든 탐방로의 탐방객수에 영향을 미쳐, 태백산국립공원의 일일 탐방객수를 결정하는 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다. 3일 이상 휴일이 연속되는 연휴와 일반 공휴일도 대부분의 탐방로의 일일 탐방객수에 영향을 미쳤다. 강수량은 비산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 부(-)의 영향을 미쳤으나, 산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 유의미한 영향을 미치지 않아, 산행 목적 탐방객들은 날씨가 궂더라도 산행을 강행하는 것으로 나타났다. 기온은 산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 정(+)의 영향을 미쳤으나, 눈축제가 열리는 당골광장 인근의 탐방로의 탐방객수에는 부(-)의 영향을 미쳐, 눈축제의 영향권인지 여부가 탐방로 관리에 결정적 요인이었다. K-mean clustering을 이용하여 18개 탐방로를 유형 분류한 결과, 태백산국립공원의 탐방로는 눈축제에 영향을 받는 유형(유형 1)과, 가까운 거리에 볼거리가 많아 비산행 탐방객이 많은 유형(유형 2), 그리고 산행을 목적으로 온 탐방객들이 대부분인 유형(유형 3)의 3개 유형을 분류할 수 있었다. 탐방로 유형별 탐방객 행태와 불법 행위 유형이 다르므로, 유형별 특성에 맞춰 탐방로 관리방안을 마련하여야 할 것이다.