• 한국언론정보학보
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• 제46권
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• pp.108-147
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• 2009

이 연구는 미 수입쇠고기와 촛불집회 논란에 대한 중앙일간지인 "조선일보"와 "한겨레신문", 그리고 지역일간지인 "강원일보"의 뉴스보도 프레임을 텍스트 분석학적 방법을 사용하여 비교분석하였다. 엔트만(1993)의 프레임 정의를 사용하여, 보도내용을 형식적인 면과 내용적인 면으로 나누었다. 형식적인 면으로 일화적, 주제적 그리고 일화적+주제적 중심 프레임으로 구분하였으며, 내용적 면으로 '책임귀인', '인간적 흥미', '대항', '민주적 합의', '국민 건강' 그리고 '정책홍보' 등 총 8개의 프레임으로 세분화하였다. 기사유형으로는 스트레이트성 뉴스(전체평균 75.9%)가 가장 높은 비율로 나타났으며, 이어서 기획 특집(11.7%)과 사설(6.3%) 순이었다. "조선일보"의 경우, 사설(11.0%)의 비율이 다소 높았으며, 한겨레는 기획 특집기사(20.9%), 그리고 "강원일보"는 뉴스(89.7%)가 절대다수를 차지한 것으로 조사되었다. 형식적인 측면에서 일화 중심적 프레임 비율이, "조선일보"(90.3%), "한겨레"(66.3%) 그리고 "강원일보"(88.8%)로 조사돼 연구대상 신문 모두 일화 중심 프레임의 비율이 높은 것으로 나타났다. 신문사별로 강조된 프레임을 살펴보면, "조선일보"는 국민건강(17.8%)과 책임귀인 프레임(10.6%)의 비율이 상대적으로 높았다. 그러나 "한겨레"의 경우, 대항프레임(31.3%)과 책임귀인 프레임(38.4%)의 비율이 높았으며, "강원일보"는 대항프레임(38.4%)과 경제적 프레임(17.9%)의 비율이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 신문사별 프레임 특징 면에서, "조선일보"는 미 수입쇠고기와 촛불집회에 대한 미국과 한국정부의 정책을 지지하는 정책홍보 프레임(25.4%)의 비율이 높았다. "한겨레"의 경우, 수입쇠고기에 대한 기획 특집기사의 보도비율이 높았으며, "강원일보"는 높은 비율의 경제적 프레임에도 불구하고, 사설이나 칼럼 등 의견성 기사의 비율이 매우 낮아 수입쇠고기로 인한 잠재적인 경제적 피해에 대하여 제 목소리를 내지 못한 것으로 조사되었다.

• 대한두경부종양학회지
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• 제17권2호
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• pp.205-209
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• 2001

Purpose: Most cases of primary hyperparathyroidism are due to parathyroid adenoma or parathyroid hyperplasia. Parathyroid carcinoma is a very rare cause of hyperparathyroidism. Although the diagnosis of parathyroid carcinoma is usually established by pathologic criteria especially of vascular or capsular invasion, some clinical and biochemical features differentiate it from benign forms of hyperparathyroidism. We under-took a retrospective study in 6 patients with parathyroid carcinoma, with the aim of conveying experience from management for this rare cause of hyperparathyroidism. Methods: Clinical symptoms, biochemical laboratory, radiologic, and intraoperative findings, local recurrence and distant metastasis were analyzed in 6 patients diagnosed pathologically as a parathyroid carcinoma after operation from 1992 to 2001. Results: Mean age was 50.2 years (33.0-60.0 years) and male to female ratio was 1:1. Neck mass was found in 5 patients, multiple bone pain in 3 patients and renal stone in 1 patient. One case has suffered from chronic renal failure for 19 years. Although preoperative laboratory evaluations showed the aspects of hyperparathyroidism in all cases, mean serum calcium level was 11.2mg/dl(10.5-12.1mg/dl), slightly elevated. Laboratory values after surgery were within the normal range in 5 cases. However, in one case with chronic renal failure, serum PTH levels, serially checked, were above the normal range. Any of imaging methods failed to suggest a parathyroid carcinoma preoperatively. Parathyroid adenoma was suspected in 3 cases, thyroid cancer in the other cases before surgery. The extent of resection was radical resection of parathyroid lesion with more than unilateral thyroid lobectomy and central compartment neck node dissection and in 2 cases, the resection of recurrent laryngeal nerve or strap muscles was added. During follow-up period, any local or systemic recurrence were not evident in all the cases. Conclusion: Although parathyroid carcinoma is a rare disease and its preoperative diagnosis, in our experience, could not easily be made, the understanding of characteristic clinical and biochemical feature could help diagnosis at first surgery. Radical resection without remaining residual tumor is most important for the management of the parathyroid cancer.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.187-195
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• 2013

차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제45권4호
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• pp.22-37
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• 2012

고대 창고시설은 사용면에 따라 지하식, 지상식, 고상식으로 크게 나누어진다. 이 중 본고에서 다루고자 하는 형식은 평면장방형의 지하식 창고시설로써 백제 도성지역인 풍납토성, 공산성, 관북리유적 등에서 확인된다. 풍납토성에서는 경당지구 196호 유구에서 젓갈류를 저장한 시유도기가 다량 출토되었고, 관북리유적에서는 목곽고에서 다량의 과일 씨앗류 등이 출토되었다. 이는 전란이나 수해 등을 대비한 대민지원이나 관리의 녹봉 등을 위한 창고라기보다 왕실 등 최상위계층에 공급하기 위한 저장시설로 판단된다. 본 논문에서는 전자의 개념을 국영창고로, 후자를 왕실창고로 세분하였다. 국영창고는 국가가 운영하는 모든 창고를 말하는데 광의의 개념으로 보면 왕실창고도 이에 포함된다. 하지만 4세기 전반 이후 국영 창고에서 왕실 창고 등 창고체제 변화 및 분화가 나타나는 것으로 보이기 때문에 이에 대한 이해를 돕고자 세분하였다. 창고의 분화가 나타나는 이유는 지역 정치체들의 통합과 국가 권력 집중화가 이루어지면서 일반 읍락으로부터 조세수취를 통해 지배자집단의 권위를 나타내는 것과 연관될 것으로 보인다. 또한 창고의 분화가 나타나기 시작한 시점에는 취락과 별도의 독립적인 수혈군들이 도성 근교지역에서 확인된다. 이 수혈군은 소유의 주체가 지역 최고의 정치체 혹은 국가일 가능성이 높기 때문에 당시 삼국간 잦은 전쟁에 대비하기 위한 곡식 등의 물자 비축용일 가능성을 제기해보고자 한다. 한편 국영 창고는 성문과 연결된 도로 주변에 위치하는데 창고의 기능 및 위치에 따라 중심권역과 주변권역으로 나누어 볼 수 있다. 중심권역은 추정 왕궁지를 중심으로 하는 왕실창고가 위치하며 주변권역은 상평창과 같은 대민지원 등의 국영창고가 위치했을 것으로 보인다. 그리고 이와 관련된 관청 등의 관리기관이 함께 자리했을 것으로 추정된다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.131-138
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• 2006

최근 점사상을 활용하는 GIS 분야에서 많은 양의 점사상 축적과 함께 점분포 패턴을 정량적으로 평가하기 위한 알고리즘의 개발이 이루어지고 있다. 여러 연구에서 K-지표를 활용하여 점사상의 공간적 밀집 여부의 검증이 가능하며, 사건과 배경의 상호 관련성 평가가 가능함을 증명하고 있다. 한편 GIS 데이터로서의 점사상은 측량에 의해 실좌표가 관측된 사상보다는 주소와 같은 위치참조에 의해 간접적으로 좌표가 주어지는 경우가 많으며, 경우에 따라서는 통계자료와 같이 행정구역과 같은 지역단위의 집계자료로 대표되어 점사상 각각이 좌표를 가지지 못하는 경우도 많다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 공간 분석 기법으로서 K-지표를 계산할 때, 집계자료의 사용이 K-지표의 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 원데이터(지번단위), 지형적인 집계(블록 단위), 행정적인 집계(행정구역 단위) 등 세 가지 형태의 데이터로부터 산출된 K-지표를 비교, 분석하였다. 연구결과 가까운 거리에서 밀집이 심하게 일어나는 점사상의 경우에는 행정구역과 같은 큰 지역단위를 이용하면 결과의 왜곡이 심하게 발생하여 활용이 곤란하나, 블록단위의 K-지표는 원데이터의 K-지표와 거의 유사함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.163-168
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• 2009

영상분할의 대부분의 방법들은 각 화소에서 관측되는 특징벡터로 표현하며 이들에 대하여 적절한 확률모델을 가정하게 된다. 이들 확률 모델을 결정하는 파라미터들을 통계적 방법으로 추정하여 이용하거나 각 특징 벡터간의 유사 도를 기반으로 하는 군집 알고리즘을 사용하여 분할을 수행하는 방법들을 이용한다. 이의 대표적인 방법인 EM알고리즘은 불완전한 데이터에서 미지의 파라미터에 대한 최대 우도를 계산하는 경우나 사후 확률 분포의 최대 값을 구하는 문제 등의 응용 분야가 매우 다양하지만 몇 가지의 구조적 문제점을 가지고 있다. 먼저 추정량의 성능이 시작점에 크게 의존한다는 것이며 따라서 우도 함수가 국부적 최대 값에 수렴한다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 영상의 모든 레벨 값을 중심으로 형성된 가우시안 함수와 원 영상의 히스토그램을 혼합하여 영상의 새로운 히스토그램을 통해 임계 값을 설정하는 최적화된 영상분할 기법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MFC를 통해 구현하였으며 영상을 임계 값의 개수에 따라 다양하게 나누어 보았을 때 에지부분이 선명하게 나타나며 세밀하고 정확한 영상으로 분할됨을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-26
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• 2013

의사 샘플 신경망은 학습 샘플의 수가 적은 경우 학습된 신경망이 국부 최적해에 빠져 성능이 저하되는 것을 보완하기 위해 기존 샘플들로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 통해 해공간을 평탄화 시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 신경망의 변형이다. 이는 학습 샘플의 양에 관한 문제로 이 논문에서는 이에 더해 학습 샘플의 질을 향상시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 더욱 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 잡음이 적게 포함된 전형적인 학습 샘플들만이 주어지고 입력 특징 중 출력과 연관성이 높은 특징만을 사용함으로써 학습된 신경망의 성능을 높일 수 있음은 자명하다. 따라서 이 논문에서는 커널밀도 추정을 통해 비전형적인 학습샘플을 제거하고 입력값이 출력값에 미치는 영향을 나타내는 연관성 척도를 사용하여 연관성이 적은 특징을 제거함으로써 의사 샘플 신경망의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다. 제시한 방법의 유효성은 토석류 데이터를 이용한 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.872-877
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• 2012

본 논문은 한글 모음의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에 포함된 한글 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상을 명도영상으로 변환하고 에지 및 연결요소 기반 방법으로 특징값을 추출하며, 추출된 특징값은 필터링을 수행하여 한글 문자의 특징에 맞지 않는 특징값을 제거하여 한글 문자영역 병합을 위한 후보를 선정한다. 선정된 후보 특징값은 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 최종적인 한글 문자영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 문자영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.37-44
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• 2002

문서 자동 분류란 입력 문서에 이미 정해져 있는 특정 범주를 할당하는 작업을 의미하며 이는 문서의 효율적, 체계적 관리를 위하여 그 필요성이 증가하고 있는 실정이다. 현재 국내외에서 기계 학습 방법을 이용한 문서 자동 분류에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나 대부분의 연구는 문서 분류기의 성능 향상을 위한 새로운 학습 모델 제안과 학습 모델간의 상호 비교 연구에 치중되어 있으며 특정 학습 모델을 이용한 분류 시스템의 최적화나 개선 방안에 대한 연구는 다소 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 kNN 학습 방법을 이용한 문서 분류 시스템의 성능 향상에 중요한 역할을 하는 파라미터를 정의하고 실험을 통해서 얻은 경험적 정보를 이용한 한국어 문서 분류기 성능 개성 방안을 제안한다. 실험 결과, 이웃 문서들간의 유사도 가중치를 사용하는 분류 함수, 분류 정보를 이용한 자질 선택 방법, 그리고 전역적 분류 방법이 높은 성능을 보였고, 분류 영역에 따라 신중히 결정된 k값을 사용한 지역적 방법도 많은 계산량을 필요로 하는 전역적 방법과 유사한 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.