• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.341-348
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• 2013

이 연구의 목적은 청소년 축구선수들의 승부차기 상황에서의 키커의 골 결정 전략행동을 심층적으로 분석하여 팀 승리를 위한 승부차기 성공 확률을 높이는데 있다. 연구대상은 수도권에 위치한 고등학교 축구선수인 경력자 271명을 대상으로 하였다. 청소년 축구선수들의 승부차기 상황에서의 키커의 골 결정 전략행동에 대한 차이를 알아보기 위하여 빈도분석과 chi-square을 사용하였다. 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 키커의 승부차기 성공 여부는 선수 경력에 따라 성공 확률이 달라지는 것으로 나타났다. 둘째, 키커의 슈팅구질은 슈팅 위치와 상관없이 정확하게 슈팅하는 것으로 나타났다. 셋째, 승부차기 성공 확률을 높이는데 주요한 요인으로 작용되는 것은 슈팅 시선을 통한 전략행동인 것으로 나타났다. 넷째, 키커가 슛을 하기 전 전략행동을 골키퍼는 키커의 서있는 위치를 먼저 확인한 후 키커의 몸동작과 시선을 통해 슛의 방향과 슈팅구질을 예측하는 것으로 나타났다.

• 농업과학연구
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• 제47권2호
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• pp.205-217
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• 2020

In this study, a deep learning-based tillage boundary detection method for autonomous tillage by a tractor was developed, which consisted of image cropping, object classification, area segmentation, and boundary detection methods. Full HD (1920 × 1080) images were obtained using a RGB camera installed on the hood of a tractor and were cropped to 112 × 112 size images to generate a dataset for training the classification model. The classification model was constructed based on convolutional neural networks, and the path boundary was detected using a probability map, which was generated by the integration of softmax outputs. The results show that the F1-score of the classification was approximately 0.91, and it had a similar performance as the deep learning-based classification task in the agriculture field. The path boundary was determined with edge detection and the Hough transform, and it was compared to the actual path boundary. The average lateral error was approximately 11.4 cm, and the average angle error was approximately 8.9°. The proposed technique can perform as well as other approaches; however, it only needs low cost memory to execute the process unlike other deep learning-based approaches. It is possible that an autonomous farm robot can be easily developed with this proposed technique using a simple hardware configuration.

• 응용통계연구
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• 제29권2호
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• pp.321-330
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• 2016

감독이 작전을 구사하는 상황이나 타자의 타격 가치를 평가하는데 유용하게 사용될 수 있는 지표로서 미국프로야구에 대해서는 기대득점과 기대승리확률, 타격의 득점가치, 타격의 승리가치 등이 제시되었다. 기대득점은 각각의 아웃카운트와 주자 상황에서 그 이닝이 끝날 때까지 얻는 점수의 기댓값이다. 기대승리확률은 이닝, 점수차, 아웃카운트, 주자상태가 주어진 상태에서 경기를 계속 한다고 할 때, 공격하고 있는 팀이 승리할 확률이다. 타격의 득점가치는 타격전 상황의 기대득점과 타격결과에 의하여 변화된 상황의 기대득점 사이의 차이를 말한다. 타격의 승리가치는 타격 전후 상황의 기대승리확률간의 차이로서 타격 결과가 승리에 미치는 영향을 나타낸다. 한국프로야구에서는 장기간 축적된 자료의 부족으로 총 발생횟수에 대한 특정 상황의 상대돗수를 이용하여 구한 이들 지표가 통계적인 의미를 갖지 못하는 경우가 종종 나타난다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 마르코프연쇄를 이용하여 한국프로야구에서 기대득점, 기대승리확률, 득점가치와 승리가치를 구하는 방법을 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제29권2호
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• pp.309-319
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• 2016

이항 분류모형에서 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하는 문제를 고려한다. 계수를 추정하는 대표적인 방법으로 로지스틱모형을 이용하는 방법과 AUC를 최대화하여 구하는 방법이 있다. AUC 접근방법으로 구한 모수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 신용평가모형에서 흔히 접하는 정상보다 부도 경우가 현저하게 작은 상태인 낮은 부도율의 자료를 고려하고, 낮은 부도율의 자료에 AUC 접근방법을 적용한다. 부도의 비율이 정상의 비율보다 현저하게 낮은 불균형 자료를 생성하기 위하여 수정된 로짓함수를 연결함수로 사용한다. 낮은 부도율의 상황인 불균형 자료에 AUC 접근방법을 적용한 판별결과가 로지스틱 모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권2호
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• pp.231-235
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• 2008

최근 들어 각종 창작물에 대한 표절 사건이 빈번하게 발생하고 있다. 특히 문서들 간의 표절은 현재 많은 이슈가 되고 있다. 영어에 관한 표절연구는 서양에서 오래전부터 이뤄져 왔지만 한글은 구조적인 어려움으로 인해 아직 많은 연구가 이뤄지지 않고 있다. 한글은 영어와 구조적인 특징이 많이 다르기 때문에 영어기반의 탐색 기법을 한글 문서에 적용하기는 어렵다. 본 논문에서는 한글의 특성에 맞는 새로운 표절 탐색 기법을 소개하고 한글 말뭉치를 이용하여 그 성능을 실험해본다. 제안된 기법은 "k-mer"와 "지역정렬" 방법을 기반으로, 문서들 간의 표절구간을 매우 빠르고 정확하게 찾아낸다. 또한 우리는 천만어절 이상의 크기를 가진 한글 말뭉치를 이용하여 표절이 일어나지 않은 일반적인 문서에서 우연히 나타나게 될 유사 확률에 관한 모형을 만들었다. 시스템을 이용하여 성능을 측정해 본 결과, 표절 문서를 매우 정확하게 찾는 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2008

Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea from March to July except for May. This study uses remote sensing (RS) data for the monitoring of sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided a valuable information for the occurrence of steam and advection fogs as a ground truth. The RS data used in this study were GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and shortwave IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to detect sea fog. The results showed that DCD, texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind data was used to provide the wind speed criteria for a fog event. The laplacian computation was designed for a measurement of the homogeneity. A new combined method, which includes DCD, QuikSCAT wind speed and laplacian computation, was applied to the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and laplacian are -2.0 K, $8m\;s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation results showed that the new combined method slightly improves the detection of sea fog compared to DCD method: improvements of the new combined method are $5{\sim}6%$ increases in the Heidke skill score, 10% decreases in the probability of false detection, and $30{\sim}40%$ increases in the odd ratio.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.74-80
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• 2019

국내 건설산업에서 건설공사에 대한 프로젝트 기획, 설계, 시공관리, 평가, 사후관리 등의 건설의 전반적인 프로젝트 관리 업무를 CM기업들이 수행하고 있다. 하지만 이러한 업무 역시 최근에는 치열한 경쟁과 확률 의존도가 높은 수주환경이 되면서 많은 CM기업들이 수주역량강화를 위한 지표 확보와 준비에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 국내 CM 사업 현황과 업무분석을 실시하고, 수주 관련 제도 및 법규 조사와 기존 문헌고찰을 통해 역량 요인을 도출하였다. 도출된 역량요인들은 전문가 면담을 통해 실질적인 역량 요인을 중점적으로 조사 종합하였고, 각 유형별 역량 요인들을 BSC의 4가지 관점인 재무, 고객, 내부 프로세스, 학습과 성장 관점에서의 유형별로 분류하여 설문조사를 실시한 결과를 바탕으로 기업들이 중점적으로 확보해야 할 역량 요인의 우선 순위를 도출하여 CM기업의 수주 경쟁력 강화를 위한 역량 요인의 우선순위 분석을 통하여 사업 수주를 위한 참고서나 중점 확보가 필요한 역량들에 대한 지표로 활용될 수 있도록 함을 본 연구의 목적으로 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.197-197
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• 2016

Forecasting future drought events in a region plays a major role in water management and risk assessment of drought occurrences. The creeping characteristics of drought make it possible to mitigate drought's effects with accurate forecasting models. Drought forecasts are inevitably plagued by uncertainties, making it necessary to derive forecasts in a probabilistic framework. In this study, a new probabilistic scheme is proposed to forecast droughts, in which a discrete-time finite state-space hidden Markov model (HMM) is used aggregated with the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP) precipitation projection (HMM-RCP). The 3-month standardized precipitation index (SPI) is employed to assess the drought severity over the selected five stations in South Kore. A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm is used for inference on the model parameters which includes several hidden states and the state specific parameters. We perform an RCP precipitation projection transformed SPI (RCP-SPI) weight-corrected post-processing for the HMM-based drought forecasting to derive a probabilistic forecast that considers uncertainties. Results showed that the HMM-RCP forecast mean values, as measured by forecasting skill scores, are much more accurate than those from conventional models and a climatology reference model at various lead times over the study sites. In addition, the probabilistic forecast verification technique, which includes the ranked probability skill score and the relative operating characteristic, is performed on the proposed model to check the performance. It is found that the HMM-RCP provides a probabilistic forecast with satisfactory evaluation for different drought severity categories, even with a long lead time. The overall results indicate that the proposed HMM-RCP shows a powerful skill for probabilistic drought forecasting.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권4호
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• pp.519-526
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• 2019

Objective: We determined the risk factors limiting first service conception (FSC) rate in dairy cows and their economic impact. Methods: Data were collected from 790 lactations regarding cow parity, peri- and postpartum disorders, body condition score (BCS), reproductive performance, and expenses associated with reproductive management (treatment, culling, and others). Initially, we identified the risk factors limiting FSC rate in dairy cows. Various biological and environmental factors, such as herd, cow parity, BCS at 1 month postpartum and first artificial insemination (AI), resumption of cyclicity within 1 month of calving, year, AI season, insemination at detected estrus or timed AI, peri- and postpartum disorders, and calving to first AI interval, were evaluated. Next, we evaluated the economic impact of the success or failure of FSC by comparing the expense associated with reproductive management until conception between cows that did or did not conceive at their first service. Results: Cows with BCS <3.0 had a lower probability of conceiving at first insemination (odds ratio [OR] = 0.64, p<0.05) than cows with $BCS{\geq}3.0$. Cows inseminated during summer were less likely to conceive (OR = 0.44, p<0.001) than cows inseminated during spring. Cows with peri- or postpartum disorders were less likely to conceive (OR = 0.55, p<0.001) than cows without disorders. Survival curves generated using MedCalc showed an 81 day extension in the mean interval between calving and conception in cows that failed to conceive over those that did conceive at first insemination. Cows failing conceive required additional expenditure on reproductive treatment ($55.40) and other management ($567.00) than cows that conceived at first insemination. Conclusion: Lower BCS, hot weather at first insemination, and peri- and postpartum disorders are risk factors limiting FSC, which result in an economic loss of $622.40 per dairy cow.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.308-313
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• 2021

이 연구는 2019년 판문점 남북미 정상 회동 트윗을 타임 시퀀스와 함께 수집하여 시퀀셜 토픽모델링인 DTM으로 분석하였다. 트위터와 같은 마이크로 블로깅 서비스는 단일 이벤트에 뉴스와 오피니언이 혼재된 비정형 데이터가 대규모로 동시에 발생하고, 정보와 반응이 동일 메시지 형식으로 생산된다. 때문에 토픽 트렌드를 파악하려면 시퀀셜 데이터의 특성을 반영하여 패턴 분석을 해야 맥락적 의미를 알 수 있다. 토픽 일관성 점수를 구해 LDA를 평가한 후 DTM을 계산한 결과, 뉴스 보도와 오피니언 관련 토픽 30개가 도출되었고, 각 토픽과 키워드는 시간에 따라 발생 확률이 역동적으로 진화하고 있었다. 결론적으로 DTM은 특정 이벤트에 대한 사회 전반에 나타난 통합적 토픽 추이를 시간에 따라 분석하는데 적합한 모델임을 밝혔다.