• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.104-110
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• 2020

In the 4th Industrial Revolution, the competitiveness of the software industry is important, and as a solution to fundamentally secure the competitiveness of the software industry, education classes should be provided to educate high quality software personnel in educational institutions. Despite this social situation, software-related classes in universities are largely composed of competitive or individual learning structures. Cooperative learning is a learning model that can complement the problems of competitive and individual learning. Cooperative learning is more effective in improving academic achievement than individual or competitive learning. In addition, most learners have the advantage of having a more desirable self-image by having a successful experience. In this paper, we apply a pair check model, which is a type of cooperative learning, in operating system classes. In addition, the class procedure and instruction plan are designed to apply the pair check model. We analyze the test results to analyze the performance of the cooperative learning model.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권2호
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• pp.191-202
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• 2012

KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.629-643
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• 2014

회귀모형을 이용하여 자료를 분석하는 경우 이상점이나 영향점과 같은 특이값들의 유무를 검정하는 회귀진단기법은 모형의 적합성을 체크하기 위한 필수적인 도구로 잡은 지 오래이다. 이러한 점들이 존재 하는 경우 회귀분석의 결과가 왜곡되어 해석이 된다. Jang과 Anderson-Cook (2013)은 불꽃그림이란 이름을 붙인 그림도구를 발표하였는데 관측값에 부여된 가중치를 1에서 0으로 변화함에 따라 이상점이나 영향점이 회귀계수 및 잔차제곱합(SSE)에 어떠한 영향을 미치는지 3차원 그림에 추적곡선을 그려 보았을 뿐 아니라 쌍으로 대비시켜 봄으로써 분석의 시각적인 효과를 증대시켰다. 본 연구에서는 더 나아가 이러한 시도가 기존 방법과 어떤 차이점이 있는지 2013년에는 반영치 않은 통계량을 포함해서 더 많은 해석이 가능한지 혼합물 실험 계획을 통해 다양한 통계량의 민감도 분석을 실행하였다. 왜냐하면 작은 혼합물실험인 자료인 경우 더욱 세밀한 통계량에 대한 민감도 분석이 필요하기 때문이다.

• 대한인간공학회지
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• 제28권1호
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• pp.1-7
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• 2009

As products are getting more diverse and new products are entering the market faster, customers have trouble learning how to use them. User-oriented menu structures may solve this problem. In order to design user-oriented menu structures, spreading activation theory has been studied. The spreading activation test shows that the strong associative relationship between words has shorter response times. Based on the spreading activation test, asymmetric spreading activation was introduced and a hypothesis that in a well-designed menu structure, association between upper-low menu pairs is not affected by an activation direction was tested for this study. In this study the menu of a cellular phone (Model: SPH-w2900) was extracted, and underwent 1st spreading activation tests. Then, on each menu pair, response time differences (asymmetric transition) by accuracy and directions were analyzed to find out problems in labels and improve menu structures and vocabulary. Second spreading activation tests were conducted to check whether asymmetric transitions decreased. The results showed that response time differences (asymmetric transition) for activation directions were found to be dropped significantly. Asymmetric transitions in spreading activation presented in this study will be helpful to define user-oriented menu structures.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권1호
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• pp.69-77
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• 2017

S The need for an automated geo-positioning approach for near real-time results and to boost cost-effectiveness has become increasingly urgent. Following this trend, a new approach to automatically compensate for the bias of the rational function model (RFM) was proposed. The core idea of this approach is to remove the bias of RFM only using tie points, which are corrected by matching with the digital elevation model (DEM) without any additional ground control points (GCPs). However, there has to be a additional evaluation according to the quality of DEM because DEM is used as a core element in this approach. To address this issue, this paper compared the quality effects of DEM in the conduct of the this approach using the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM with the spatial resolution of 90m. and the National Geographic Information Institute (NGII) DEM with the spatial resolution of 5m. One KOMPSAT-2 stereo-pair image acquired at Busan, Korea was used as experimental data. The accuracy was compared to 29 check points acquired by GPS surveying. After bias-compensation using the two DEMs, the Root Mean Square (RMS) errors were less than 6 m in all coordinate components. When SRTM DEM was used, the RMSE vector was about 11.2m. On the other hand, when NGII DEM was used, the RMSE vector was about 7.8 m. The experimental results showed that automated geo-positioning approach can be accomplished more effectively by using NGII DEM with higher resolution than SRTM DEM.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권8호
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• pp.598-604
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• 2014

본 연구는 주요변수를 선정하는 기법을 개발하기 위해서 단계적 회귀와 변수들의 효율성을 평가하기 위해 사용되는 자료봉합분석을 결합한 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해서 먼저 단계적 회귀를 이용하여 중요 변수들을 일차적으로 선정하고, 선정된 각 변수들의 중요도를 이해하기 위해 귀무가설을 세웠고, 중요 변수를 선택하기 위해 Kruskal-Wallis 검정을 사용했다. 또한 해당되는 변수를 Conover-Inman 검정을 사용하여 변동이 발생하는 각 변수들의 우선순위를 결정하였다. 따라서 그 결과, 많은 변수들과 DEA(Data Envelopment Analysis)의 한계를 극복하기 위해 원래 계획된 변수들 중 기준에 의해 원래 유지된 변수와 높은 연관성을 가진 변수들을 남기는 방식으로 변수를 선정하는 기법을 개발한 Jenkins의 기존연구에서는 I2, I4, I5, I6 변수가 누락되었고 I1, I3 변수만이 DEA에 사용되었지만, 본 논문에서 제안된 모델의 효율성 결과로는 I2와 I4 변수를 각각 유지하였다. 본 연구는 다른 문헌에서 단계적 변수의 선택을 보여주기 위해 같은 데이터 집합을 사용하였는데, 여기서 Jenkins의 연구와 같이 변수 I6과 I1, I2를 삭제하였고, I3, I4, I5는 유지하였다. 결론적으로 단계적 회귀 DEA 모델을 사용하여 긴 계산적 절차 없이 변수 선택이 가능함을 발견했으며 기존 연구의 데이터를 적용하여 제안된 모델을 검증하였다. 개발한 DEA모델 결과는 상호 변수에 따라 포함되거나 생략할 수 있기 때문에 실제 현실 상황에서의 지식과 경영적 판단에 매우 유용할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.391-398
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• 2001

대부분의 안전한 운영체제는 주체와 객체에 보안 등급을 부여하여 운영하는 다중등급 정책(MLP：Multi-Level Policy)을 수용하고 있으며, BLP(Bell and LaPadula) 모델은 이 정책을 표현하는 검증된 대표적인 모델이다. 하지만 BLP 모델을 적용한 안전한 운영체제들은 사용자의 보안 등급을 프로세스에 그대로 상속하고 있음을 알 수 있다. 이러한 접근방법의 문제점은 프로세스를 전적으로 신뢰할 수 없다는 것에서 기인한다. 즉, 사용자의 보안 등급과 권한허용 범위를 오류가 내재되어 있거나 의도적으로 수정된 악의적인(malicious) 프로세스에게 그대로 상속할 경우, 시스템 안전성이 파괴될 가능성이 있다. 이는 BLP 모델이 접근 주체를 정의함에 있어서 시스템 사용자와 실제 그 접근을 대행하는 프로세스를 동일시 하도록 단순하게 정의하고 있기 때문이며, 따라서 사용자와 프로세스간 신뢰관계를 모델에 도입함으로써 해결 가능하다. 또한 다중등급 보안 운영체제들은 접근 주체인 프로세스가 접근 객체로서 존재하는 등급화 된 프로그램 실행 시, 새로운 프로세스를 위한 보안 등급을 부여해야 하는데, 접근 주체와 접근 객체의 보안 등급이 다를 경우, 보안 등급 결정 문제가 발생하며 정보보호의 목적에 위배되는 결과가 발생한다. 이에 본 논문에서는 프로세스의 신뢰성을 고려하고, 보안 등급 결정 문제를 해결할 수 있는 확장된 BLP(E-BLP) 보안 모델을 제안하고 리눅스 커널(2.4.7)에 구현한다.

• 한국의류산업학회지
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• 제19권2호
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• pp.230-239
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• 2017

In the clothes industry, there are lack of experts including technical designers who can analyze the fit of clothes. This study is to provide practical data available for fit analysis education by distinguishing the differences in standards and aspects of garment fit between experts and novices, through the eye-tracking technology to quantify the sense of fit. For this study, two groups were organized; one composed of 7 experts with over 15 year-experience including technical designers and patternmakers, and the other composed of 7 novices who are students majoring in clothing. Wearing the goggle type eye-tracker Tobii Pro Glasses 2, the participants in the experiments were required to conduct fit analyses for a pair of pants on a live model. After those experiments, they were required to check the items for fit analysis and assess the importance level of them on a questionnaire. The differences between the two groups in the ratios of total visit count and total visit duration by each AIO(Area of Interest) of clothes were analyzed through non-parametric statistical test. The results of eye tracking experiments showed that experts focused on center front and back line, crotch area, and side seam, while novice's fixation points were dispersed around the pants. The survey results showed that the experts put importance on the center line position and its verticality, front-back proportion of side seam line, and front-back proportion of waist line, 71.4~100% of whom checked them, while 14.3% of the novices checked them.

• 한국생활과학회지
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• 제14권1호
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• pp.143-153
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• 2005

The purpose of this research is to study face images according to the difference of facial shape and make-up. A variety of face images can be formulated by computer graphic simulation, combining numerously different facial shapes and make-up styles. In order to check out the diverse images by make-up styles, we applied five forms of eye brows, two types of eye shadows, and three lip shapes to the round-shaped face of a model. The question sheet, used with a operational stimulant in the experiment, contained 28 articles, composed of a pair of bi-ended adjective in 7 point scale. Data were analyzed using Varimax perpendicular rotation method, Duncan's Multiple Range Test, and Three-way ANOVA. After comparing various results of make-up application to various face types, we could find that facial shape, eye-brows, eye-shadow, and lip shapes influence interactively on total facial images. As a result of make-up image perception analyses, a factor structure was divided into mildness, modernness, elegance, and sociableness. Speaking of make-up image in terms of those factors, round form make-up style showed the highest level of mildness. Upward and straight style of make-up had the highest of modernness. Elegance level went highest when eye shadow style was round form and lip style was straight. Lastly, an incurve lip make-up style showed the highest of sociableness.