• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.67-72
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• 2004

Support vector machine (SVM) has been very successful in pattern recognition and function estimation problems for crisp data. This paper proposes a new method to evaluate interval linear and nonlinear regression models combining the possibility and necessity estimation formulation with the principle of SVM. For data sets with crisp inputs and interval outputs, the possibility and necessity models have been recently utilized, which are based on quadratic programming approach giving more diverse spread coefficients than a linear programming one. SVM also uses quadratic programming approach whose another advantage in interval regression analysis is to be able to integrate both the property of central tendency in least squares and the possibilistic property In fuzzy regression. However this is not a computationally expensive way. SVM allows us to perform interval nonlinear regression analysis by constructing an interval linear regression function in a high dimensional feature space. In particular, SVM is a very attractive approach to model nonlinear interval data. The proposed algorithm here is model-free method in the sense that we do not have to assume the underlying model function for interval nonlinear regression model with crisp inputs and interval output. Experimental results are then presented which indicate the performance of this algorithm.

• 기독교교육논총
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• 제66권
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• pp.11-48
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• 2021

본고는 객관주의적 지식이 편만한 AI 시대에, 인간의 내면을 형성하는 영성적 가르침의 필요성과 가능성을 "관상적 가르침(contemplative pedagogy)"을 중심으로 탐구한 논문이다. 이를 위하여 본 고는 먼저 AI의 객관적 인식론의 특성과 AI 시대 학교교육의 방향을 고찰하고, AI 시대의 시대적 요청으로서의 영성 및 영성적 가르침의 필요성과 성격을 탐구하였으며, 이를 실제적으로 실천하고 있는 관상적 가르침을 통해서 일반학교 에서의 영성적 가르침의 실현 가능성을 탐색하였다. 연구 결과 본고는 영성적 가르침이 종교학이나 신학과 같은 특정 영역만의 전유물이 아니라, 3인칭의 지식이 편만한 오늘과 같은 시대에 모든 학교와 교육의 현장에서 구현되어야 할 가르침이라고 하는 것과, "관상적 가르침"이야말로 대표적 영성적 가르침의 하나라고 하는 것을 발견하였다. 더 나아가 본고는 추후적으로 관상적 가르침 외에도 다양한 영성적 가르침의 모델들이 개발되고 실천될 필요성이 있다는 것 또한 발견하였다.

• 동의생리병리학회지
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• 제38권2호
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• pp.49-58
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• 2024

The rapid advancement of generative large language models has revolutionized various real-life domains, emphasizing the importance of exploring their applications in healthcare. This study aims to examine how generative large language models are implemented in the medical domain, with the specific objective of searching for the possibility and potential of integration between generative large language models and East Asian medicine. Through a comprehensive current state analysis, we identified limitations in the deployment of generative large language models within East Asian medicine and proposed directions for future research. Our findings highlight the essential need for accumulating and generating structured data to improve the capabilities of generative large language models in East Asian medicine. Additionally, we tackle the issue of hallucination and the necessity for a robust model evaluation framework. Despite these challenges, the application of generative large language models in East Asian medicine has demonstrated promising results. Techniques such as model augmentation, multimodal structures, and knowledge distillation have the potential to significantly enhance accuracy, efficiency, and accessibility. In conclusion, we expect generative large language models to play a pivotal role in facilitating precise diagnostics, personalized treatment in clinical fields, and fostering innovation in education and research within East Asian medicine.

• 한국의류산업학회지
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• 제10권3호
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• pp.364-370
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• 2008

This research aims to recognize necessity of modern expression of traditional pattern, understand the matter which is expressed when developing design using traditional pattern, and find the solutions. As the solutions, this research presents design of traditional pattern using symmetry concept and works on the possibility of symmetry as the pattern design. So this research carried out in-depth interview to textile designer working at Gyeongsangnam-do, analyzed the substances. The main results are as follows. First, the presented problems of developing common pattern design and designing using traditional pattern show the necessities for adequate harmony among conception of creative idea, traditional pattern and present pattern. As the solution, the efficient design principles are required. Second, the seven traditional figures can present design applying symmetry, also draw the 8 mapping models for the visuality and utilization. Third, the symmetry-applied traditional pattern design makes it possible for the traditional figure to be represented with the creative and modern sense and provides easier way to the design development by complementing the pattern design formation. As the result, symmetry-utilized traditional pattern design improvement shows the expectation that it will increase the design development ability and ease the figure drawing. In addition, the pattern development which can be applied to any figure presents the time efficiency as well as possibility of the high added value textile industry.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.91-101
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• 2004

The turbulent flow is of fundamental interest because the conservation equations for thermodynamics, mass and momentum are linked together. This turbulent flow consists of some coherent time- and space-organized vortical structures. Research has already shown that some dynamic systems and experimental models still cannot provide a good nonlinear analysis of turbulent time series. In the real turbulent flow, very complicated nonlinear behaviors, which are affected by many vague factors are present. In this paper, a kernel-based machine for fuzzy nonlinear regression analysis is proposed to predict the nonlinear time series of turbulent flows. In order to show the practicality and usefulness of this model, we present an example of predicting the near-wall turbulence time series as a verifiable model and compare with fuzzy piecewise regression. The results of practical applications show that the proposed method is appropriate and appears to be useful in nonlinear analysis and in fuzzy environments to predict the turbulence time series.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.925-927
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• 1992

Since that the portion of failures caused by mis-installation of accessories is about 50% of whole failures in power transmission lines, the necessity of assembly type joint boxes, which have excellent installation capability and which can be electrically tested before installation, is gradually increasing. In this paper, we presented the results from the study from the point of design and the results of experiments using models. With the results of study, we could make it clear that the possibility of practical use of assembly type joint boxes instead of conventional molding type joint boxes is very high.

• 영재교육연구
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• 제19권1호
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• pp.119-140
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• 2009

영재교육진흥법에 의거 영재교육의 양적 확대라는 취지에서 사이버영재교육이 본격적으로 시행되고 있지만 그 중요성에 비해 사이버영재교육에 대한 운영 및 교육방법 등과 같은 이슈들에 대한 연구가 미비한 상황이다. 이에 본 논문에서는 현재 운영 중인 영재교육기관과 관련 교육법 등을 비교 분석하여 사이버영재교육원에 대한 개념을 새롭게 정의하고, 사이버공간에서 효율적으로 적용 가능한 사이버영재교육용 교수-학습 모형과 투입전략을 개발하였다. 개발된 사이버영재교육 교수-학습 모형과 투입전략에 대한 검증을 위하여 2008년 경기도 사이버영재교육지원 센터 초등정보반학생들을 대상으로 각 모형과 전략별로 만족도와 참여도를 조사 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.309-323
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• 2009

경영 시뮬레이션 학습은 경영학 교육에 응용되는 교육용 게임 소프트웨어를 활용하는 교수방법으로 기업경영활동을 유사하게 모의화 하여 가상기업들을 경영하면서 경영학 지식, 경영관리 능력, 그리고 문제 해결 능력을 체험하며 학습하는 경영교육 도구로써 관심이 증대되고 있다. 이에 본 연구는 경영 시뮬레이션 학습에 대한 수업 타당성 분석과 교수모형의 설계를 목적으로 이뤄졌으며 경영 시뮬레이션 학습 교육과정의 대학 도입 및 운영을 위한 사전 단계의 연구로써 경영 시뮬레이션 학습의 동향과 연구현황 조사, 필요성 인식 조사 및 수업 가능성에 관한 문헌조사 그리고 대학 학부생과 기업체 임원에 대한 설문 수요조사 및 분석 연구를 수행함으로써 산업계와 대학교육에서의 경영 시뮬레이션 학습에 대한 필요성과 가능성을 논의하였다. 또한 문헌조사와 수요조사의 분석결과를 활용하여 대학의 경영교육을 위한 경영 시뮬레이션 학습의 교과과정을 설계하고 교수모형으로 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.518-527
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• 2020

그린 리모델링 전략 수립이 기술 중심적으로 진행되어 현장 상황을 반영한 맞춤형 전략 수립의 필요성이 제기된다. 본 논문은 리모델링 활성화를 위하여 현장에 적합한 리모델링 전략수립 방법론으로 민감도 분석을 통한 기술전략 평가와 활용가능성 분석을 목적으로 한다. 30평형 규모 단독주택을 대상으로 에너지플러스엔진과 모드프론티어 최적화 기법을 통합하여 활용하여 서울, 대전, 부산지역에 1980년대 이전, 1984년, 2010년 준공기준을 적용한 총 9개 모델 대상 최적화 후 민감도 분석을 통한 리모델링 전략 우선순위를 도출하였다. 1980년 이전 모델의 경우 지붕 단열성능 강화 전략이 민감도 상위 순위를 갖는 것으로 나타났다. 창호 총일사취득율 기준은 전 지역, 전 준공 시기를 막론하고 다음 상위 민감도를 갖으며, 이는 열관류율 중심 기준에서 총일사취득율 기준을 포함하는 성능 기준으로 확대될 필요가 있음을 보여준다. 대규모 철거공사를 수반하는 창면적비의 조정은 민감도가 낮아 형상 유지 리모델링의 효용을 확인하였다. 사례별 상이한 민감도 결과는 리모델링 전략 수립에서 민감도 분석을 경제성, 시공성 등의 기준 등과 함께 종합적인 리모델링 전략 수립의 가능성을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.999-1009
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• 2019

북극항로의 개척 가능성과 정확한 기후 예측 모델의 필요성에 의해 북극해 고해상도 해빙 지도의 중요성이 증가하고 있다. 그러나 기존의 북극 해빙 지도는 제작에 사용된 위성 영상 취득 센서의 특성에 따른 데이터의 취득과 공간해상도 등에서 그 활용도가 제한된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 A/B SAR 위성자료로부터 고해상도 해빙 지도를 생성하기 위한 딥러닝 기반의 해빙 분류 알고리즘을 연구하였다. 북극해 Ice Chart를 기반으로 전문가 판독에 의해 Open Water, First Year Ice, Multi Year Ice의 세 클래스로 구성된 훈련자료를 구축하였으며, Convolutional Neural Network 기반의 두 가지 딥러닝 모델(Simple CNN, Resnet50)과 입사각 및 thermal noise가 보정된 HV 밴드를 포함하는 다섯 가지 입력 밴드 조합을 이용하여 총 10가지 케이스의 해빙 분류를 실시하였다. 이 케이스들에 대하여 Ground Truth Point를 사용하여 정확도를 비교하고, 가장 높은 정확도가 나온 케이스에 대해 confusion matrix 및 Cohen의 kappa 분석을 실시하였다. 또한 전통적으로 분류를 위해 많이 활용되어 온 Maximum Likelihood Classifier 기법을 이용한 분류결과에 대해서도 같은 비교를 하였다. 그 결과 Convolution 층 2개, Max Pooling 층 2개를 가진 구조의 Convolutional Neural Network에 [HV, 입사각] 밴드를 넣은 딥러닝 알고리즘의 분류 결과가 96.66%의 가장 높은 분류 정확도를 보였으며, Cohen의 kappa 계수는 0.9499로 나타나 딥러닝에 의한 해빙 분류는 비교적 높은 분류 결과를 보였다. 또한 모든 딥러닝 케이스는 Maximum Likelihood Classifier 기법에 비해 높은 분류 정확도를 보였다.