• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-156
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• 2014

중첩형 일반화 사례 (NGE, Nested Generalized Exemplar) 기법은 거리 기반 분류를 최적 일치 규칙으로 사용하며, 노이즈에 대한 내구력을 증가시켜 주는 동시에 모델 크기를 감소시키는 장점이 있다. NGE 학습 중 생성된 교차(cross)나 중첩(overlap) 현상은 분류성능을 저해하는 요인으로 작용한다. 따라서 본 논문은 NGE 학습 중 생성된 교차나 중첩 현상이 발생한 초월 평면에대해 상호정보가 가장 큰 구간을 분리하여, 새로운 초월평면을 구성하게 하여, 분류성능 향상시키고 초월평면의 개수를 감소시키는 기법인 DHGen(Dominant Hyperrectangle Generation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 DHGen은 분류성능면에서 kNN과 유사하고 NGE이론으로 구현한 EACH보다 우수함을 UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크데이터를 발췌한 실험자료로 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.328-333
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• 2003

메모리기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안된 NGE이론에 기반한 최근접 초월평면법은 학습자료를 초월평면상에 투영시켜 생성된 초월평면을 이용한다. 이때 학습자료에 포합될 수 있는 오류자료가 그대로 초월평면에 포함되어 분류의 정확성을 저해하는 요인으로 작용하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 최근접 초월평면의 단점을 보완한 초월평면 최적화(OH：Optimizing Hyperrectangle) 방법을 제안 한다. 제안된 방법은 특징가중치 벡터를 초월평면마다 할당하여 학습하고, 학습 후 생성된 모든 초월평면에 대해 특징별 최빈구간을 추출하여 최적초월평면을 구성하여 분류 시 사용한다. 제안된 방법은 EACH시스템과 마찬가지로 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서는 EACH시스템 보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.456-462
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• 2008

분류란 새로운 자료를 주어진 클래스 중의 하나로 구분하는 것으로 가장 일반적으로 사용되는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 그중 메모리기반 추론(MBR : Memory-Based Reasoning)은 추론 규칙 없이 특징들의 최초의 벡터 형태에 의해 표현된 학습패턴을 단순히 저장한다. 그리고 분류 시에 새로운 자료가 메모리에 저장된 학습패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 거리에 있는 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이다. MBR 기법에서 학습패턴이 커지면 저장에 필요한 메모리의 크기도 커질 뿐만 아니라 추론을 위한 계산도 많아지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 초월평면을 이용하는 NGE 이론과 대표패턴을 추출하여 학습하는 FPA 기법과 RPA 기법 등을 들을 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴 공간을 GINI-Index값을 이용하여 일련의 최적 분할점을 찾아 가변크기로 분할하는 동적분할평균(DPA : Dynamic Partition Averaging)기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위하여 MBR기법 중 널리 사용되는 k-NN 기법과 비교하였다. 제안한 기법이 k-NN기법에 비해 대표패턴 개수는 줄이고 분류성능은 유사하게 유지시킨 것을 보여주었다. 또한, 제안한 기법은 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 대표패턴 기법인 FPA기법과 RPA기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.127-132
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• 2006

인스턴스 기반 학습의 대표적인 알고리즘인 k-NK(K-Nearest Neighbors)은 단순히 전체 학습패턴을 메모리에 저장한 다음, 분류할 때 학습 패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 테스트 패턴을 분류한다. K-NN 기법은 만족할 만한 분류성능을 보여주지만, 학습패턴의 개수가 늘어나면 메모리와 분류 시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 그러므로, 메모리의 효율적 사용과 분류 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 발표되었으며, 그 대표적인 예로 NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 들 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴의 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging)기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA)기법을 제안하였다. RPA기법은 전체 학습패턴의 공간을 재귀적으로 분할하면서 대표패턴을 생성하며, IRPA 기법은 RPA 기법의 특성상 패턴의 특징 개수가 많은 경우, 과도한 분할로 인하여 생성되는 많은 개수의 대표패턴을 줄이기 위하여 점진적으로 대표패턴을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하석 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1516-1522
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• 2007

FPA(Fixed Partition Averaging) 기법은 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 메모리 기반 추론 기법으로 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보인다. 그러나 여러 클래스가 혼합된 분할패턴공간의 경우에 원래의 패턴들을 그대로 저장하여 메모리와 분류성능에 부담으로 작용하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 클래스가 혼합된 분할공간에서 패턴비율을 고려하여 고정분할을 반복적으로 실행하여 초월평면을 생성하고 분류하는 반복적 고정분할평균기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하여 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 FPA 기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• 한국임상수의학회지
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• 제25권5호
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• pp.415-419
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• 2008

The purpose of this study was to determine clinical features of canine episcleritis and outcomes of therapy in Korea. The medical records of dogs with episcleritis presented at the Veterinary Medical Teaching Hospital of Seoul National University from January 2006 to December 2007 were reviewed. Episcleritis was diagnosed in 17 eyes of 12 dogs. The most frequently affected breed was Shih Tzu (n = 6). The median affected age was 5 years with a range from 3 years to 12 years. Simple episcleritis was identified in 8 dogs, nodular granulomatous episcleritis (NGE) in 3 dogs, and secondary episcleritis caused by panophthalmitis in a dog. The combination immunosuppressive therapy of topical corticosteroids, topical cyclosporine A, and intralesional injection of triamcinolone (4 mg) and gentamicin (4 mg) was performed. Most of the patients with episcleritis were resolved within 30 days following the therapy. Surgical excision was performed in 1 NGE case which was not responded to the medical therapy. Recurrence was observed in 4 dogs between 5 and 8 months after the first visit. It is considered that strong immunosuppressive therapy and periodic ocular examination are needed to control episcleritis.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.477-480
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• 2005

메모리 기반 추론 기법에서 기억공간의 효율적 사용과 분류 시간을 줄이기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있으며, NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 예로 들 수 있다. 본 논문에서는 학습 패턴 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA) 기법을 제안한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권6호
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• pp.465-474
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• 2012

함부르크 시의 '성장하는 도시' 정책, 즉 창조도시론은 현재 전세계적으로 긍정적으로 수용되고 있지만, 젠트리피케이션 등의 폐단을 수반하고 있다. 여기에 대한 대안과 비판은 엘리트 창조계급만이 아니라 모든 시민들의 '도시에 대한 권리'를 주장하는 인권도시가 있다. 이 글은 노동자 주거구역이었던 함부르크 골목구역 12채 건물에 대한 보전 운동을 통해, 젠트리피케이션의 역사가 19세기부터 전개되었다는 것을 밝히고, '성장하는 도시정책'의 명암과 그 대안인 콤 인디 겡에의 골목구역 프로젝트를 분석하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.65-74
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• 2008

패턴 분류에 많이 사용되는 기법 중의 하나인 메모리 기반 추론 알고리즘은 단순히 메모리에 저장하고 분류 시에 저장된 패턴과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이기 때문에 패턴의 개수가 늘어나면 메모리가 증가하고 또한 추가로 패턴이 발생할 경우 처음부터 다시 수행해야하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이미 학습한 대표패턴을 기억하고 새로 들어오는 패턴에 대해서만 학습하는 점진적 학습 방법을 제안한다. 즉 추가로 학습패턴이 발생할 경우 매번 전체 학습 패턴을 다시 학습하는 것이 아니라, 새로 추가된 데이터만을 학습하여 대표패턴을 추출하여 메모리사용을 줄이는 iMPA(incremental Multi Partition Averaging)기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 대표적인 메모리기반 추론 기법인 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴으로 유사한 분류 성능을 보여주며, 점진적 특성을 지닌 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 점진적인 실험에서도 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제3집
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• pp.211-231
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• 2001

Es gibt verschiedene Auffassungen $\"{u}ber$ die Formulierung der Ableitung, wobei nur die Suffixbildung als Ableitung einerseits gelten soll oder andererseits die Suffix- und $Pr\"{a}fixbildung$ zusammen als Ableitung gelten sollen. Hier wird die zweite Auffassung als Ableitung angesehen und danach $geh\"{o}rt$ auch die Zirkumfixbildung zur Ableitung. Das einzige Zirkumfix, mit dem die Substantive abgeleitet werden, ist ge-+-e und dessen Suffix kann gegebenenfalls nicht explizit $ausgedr\"{u}ckt$ werden. Diese Substantivableitung wird zuerst nach der Wortart der Basis und dann nach der Funktion oder Bedeutung $folgenderma{\ss}en$ klassifiziert: 1. Deverbale Substantive: 1) Abstrakta: Gefecht, $Ger\"{a}usch,\;Gest\"{o}ber$ - Wiederholung bzw. Dauer: $Gedr\"{o}hn$, Gekreisch, $Get\"{o}se$ - Pejorative Bewertung: Gejammer, Gerede, Geschreibe 2) Resultat bzw.Produkt: $Gem\"{a}lde$, Gewebe, Gewucher 3) Person bzw. Sache: $Gedr\"{a}nge,\;Gew\"{a}chs,\;Ger\"{o}ll$ 4) Instrumentalia: $Gebl\"{a}se,\;Gefa{\ss}$, Gestell b) Denominale Substantive: Kollektiva: Gehim, $Gel\"{a}nde$, Gerippe