• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.62-67
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• 2023

This paper proposes an imputation method using a bidirectional k-nearest components search based local linear regression method. The bidirectional k-nearest-components search method selects components in the dynamic range from the missing points. Unlike the existing methods, which use a fixed-size window, the proposed method can flexibly select adjacent components in an imputation problem. The weight values assigned to the components around the missing points are calculated using local linear regression. The local linear regression method is free from the rank problem in a matrix of dependent variables. In addition, it can calculate the weight values that reflect the data flow in a specific environment, such as a blackout. The original missing values were estimated from a linear combination of the components and their weights. Finally, the estimated value imputes the missing values. In the experimental results, the proposed method outperformed the existing methods when the error between the original data and imputation data was measured using MAE and RMSE.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.887-892
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• 2017

뇌-컴퓨터 인터페이스는 정신 작업 동안 다채널에서 생성된 뇌파의 신호를 측정, 분석하여 컴퓨터를 제어하거나 의사를 전달하는 기술이다. 이때 최적의 뇌파 채널 선택은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 편의성과 속도뿐만 아니라 정확도 향상을 위해 필요하다. 최적의 채널은 중복 채널들 또는 노이즈 채널들을 제거함으로써 얻는다. 이 논문에서는 최적 뇌파 채널을 선택하기 위해 이중 filter-기반의 채널 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 채널들 간의 중복성을 제거하기 위해 spearman's rank correlation을 사용하여 중복 채널들을 제거한다. 그 뒤, F score를 이용하여 채널과 클래스 라벨 간의 적합성을 측정하여 상위 m개의 채널들만을 선택한다. 제안한 방법은 클래스 라벨과 관련되고 중복이 없는 채널들을 사용함으로써 좋은 분류 정확도를 이끌어 낼 수 있다. 제안한 채널 선택 방법은 채널의 수를 상당히 줄임과 동시에 평균 분류 정확도를 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권8호
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• pp.372-377
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• 2008

최근 활발히 연구가 진행 중인 유전발현 데이타를 이용한 다중클래스 암 분류는 DNA 마이크로어레이로부터 획득된 대규모의 유전자 정보를 분석하여 암의 종류를 판단한다. 수집된 유전발현 데이타에는 대상 암과 관련이 없는 유전자도 포함되어 있기 때문에 높은 성능의 분류 결과를 얻기 위해서 유용한 유전자를 선택하는 것이 필요하다. 기존의 순위기반 유전자 선택은 이진클래스를 대상으로 고안되었고 이상표식 유전자(Ideal marker gene)를 이용하기 때문에 다중클래스 암 분류에 직접 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이상표식 유전자를 사용하지 않고 유전발현 수준의 분포를 직접 분석하는 순위기반 다중클래스 유전자 선택 기법을 제안한다. 유전발현 수준을 이산화하고 학습 데이타로부터 빈도를 계산하여 클래스 간 분별력을 측정한 후, 선택된 유전자를 이용하여 나이브 베이즈 분류기를 사용해 다중 암 분류를 수행한다. 제안하는 방법을 다수의 다중클래스 암 분류 데이타에 적용하여 기존 유전자 선택 방법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.145-155
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• 2002

내용 기반 영상 검색에서 대부분의 기존 방법들은 서로 다른 특징들 사이의 선형 관계를 가정하고 또 사용자가 직접 각 특징의 가중치를 설정하도록 한다 허나 특징들 사이의 관계가 선형적으로 가정된 하에서는 고차원의 개념과 인간의 지각 주관성을 충분히 표현할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 신경망에 기반한 영상 검색 모델이 제안된다. 이는 RBFN을 이용한 내용 기반 영상 검색 기법과 인간컴퓨터 상호작용의 접근 방법을 기반으로 구축되었다. RBFN을 이용하여 특징들 사이의 비선형적 관계를 추출해낼 수 있고 사용자가 처음에 질의 영상을 선택하고 관련성 피드백을 통하여 점차적으로 목표 영상을 찾아나가도록 함으로써 영상의 비교를 더 정확하게 할 수 있다. 실험은 145개의 클래스로 구분되며 1,015개의 영상을 포함하는 데이타베이스를 사용하여 재생과 정도를 계산하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 재생과 정도가 각각 93.45%과 80.61%로서, 기존의 선형 결합 방법이나 순위 기반 방법 그리고 역전파 알고리즘에 기반한 방법보다 더 뛰어난 검색 성능을 지님을 보여준다.

• 품질경영학회지
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• 제43권4호
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• pp.533-544
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• 2015

Purpose: The purpose of this study is to analyze the cost efficiency of food industry in JeollaNamdo. And this study is focused on the correlation between the economic efficiency of food industry and its cost efficiency, based on the analysis of 372 food companies' data in JeollaNamdo in 2012. Methods: DEA cost minimization is the measurement of the cost efficiency of JeollaNamdo food industry in 2012. In this study, the CCR and BBC models have been employed to analyze the decomposing cost efficiency-technical efficiency, allocative efficiency, and scale efficiency respectively. And the Spearman rank correlation and Wilcoxon signed rank test also have been employed to check the correlation and difference between the ranking orders based on the efficiency scores respectively. Results: For the CCR model, mean cost efficiency was found to be 0.084(0.54 for allocative efficiency and 0.19 for technical efficiency). For the BCC model, mean cost efficiency was found to be 0.252(0.453 for allocative efficiency and 0.564 for technical efficiency). Average scale efficiency was found to be 0.38. In analyzing the results, this study argues that the optimal way to improve cost efficiency is by reducing inputs proportionally and changing their combination. Conclusion: The efficiency scores of the two models show high correlation, whereas, the differences between them are also found to be significant. Hence, it should be cautious to select a suitable model when we do the research.

• 가족자원경영과 정책
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• 제3권1호
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• pp.1-15
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• 1999

The purpose of this study is to find out the tendency of the new generation’s consumer roles and green consumption behavior for the environmental conservation. This study is also to reveal some fundamental information for an environmental education program which si able to support the new generation consumers to participate voluntarily in an environmental activity. The 500 subjects of this study were selected from the new generation consumers who wre residing in Seoul, 1998. The 414 data wre finally analyzed by Mean, t-Test, ANOVA, and Multiple Regression Analysis. The major findings were as follows: 1) the purchasing roles of the new generation consumer tended to be higher than the citizen participation’s roles. The variables with the higher score for the new generation’s green consumption behavior were in the rank of the isolation of environmental waste, the purchasing behavior of green product, the recycling environmental resource, and citizen’s participating roles in environmental activity. 2) the new generation’s consumer roles showed a significant differences, according to variables for the environmental value, environmental education, and participation of the environmental and societal activity 3) the green consumption behavior for the new generation consumers showed a significant differences, according to sex, environmental value, participation of the environmental and societal activity. 4) the most influential variables for the green consumption behavior of the new generation consumers were in the rank of consumer roles, educational values, and the participation of the environmental activity. As we see above, the consumer education for the new generations needs to focus on consumer’s roles that let them participate voluntarily in environmental and societal activity, as well as practice positively to use green environmental products whenever they select some items in the markets.

• 디지털융복합연구
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• 제9권4호
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• pp.1-8
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• 2011

모바일 기기란 터치 입력을 가진 표시 화면과 소형 자판을 가진 작은 크기기의 컴퓨팅 장치로 이동성과 편리함을 갖추고 인터넷 접속이 가능한 기기로 정의된다. 모바일 기기는 혁신 제품이므로 소비자들은 기술수용 문제와 구매를 위한 의사결정 문제에 직면하게 된다. 본 연구에서는 모바일 기기 구매 의사결정 지원방법의 하나로 계층적분석과정 방법을 제안한다. 6개 주기준과 15개의 세부기준으로 구성된 계층적 모델을 제안하고, 다수의 의사결정자가 참여할 때 평가기준의 중요도와 4개의 모바일 기기(넷북, 테블릿 PC, 카메라폰, 스마트폰)의 우선순위를 도출하는 방법을 제안하였다. 평가기준 중 휴대성이 가장 중요도가 높은 것으로 나타났다. 평가 대안 중 스마트폰의 우선순위가 가장 높았지만 전반적으로 모바일 기기 간 선호도는 차이가 없었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제38권2호
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• pp.102-109
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• 2022

This study was conducted to test the significant difference of fertility variation among families and to select superior families for acorn production in the breeding seedling seed orchards (BSSOs) of Quercus acuta and Quercus glauca. The seed orchards were located in Jeju island and established by seedlings raised from selected parents for genetic testing in 2006. In the spring of 2021, the numbers of female and male flower were counted from 5 to 10 individuals per family in the BSSOs. To test statistical significance of which parameter is not satisfied through the normality test, we used a nonparametric analysis. Correlation analysis was performed to quantify the association between female and male flower production. As the results, the significant difference of flower production among families was found in both seed orchards. The averages of female flower production were 65.3 and 181.9 in Q. acuta and Q. glauca. The positive Spearman's rank correlation was existed between male and female flower production. Broad-sense heritability on female and male flower production were 0.191 and 0.147 in Q. acuta, and 0.285 and 0.068 in Q. glauca, respectively. Sexual asymmetry (e.g., maleness index) between female and male, and contribution variation among families (e.g., parental balance) were analyzed to find reasonable alternatives in the management of seed orchards. Effective population size of seed crops was predicted as a concept of status number. Loss of gene diversity (accumulation of group coancestry) would not be alarming in the BSSOs. Our results would be helpful to select breeding materials for establishing new seed orchards and to supply genetically improved seeds of evergreen oaks, which is one of the backbones of the strategy of carbon sink in the 2050 Carbon Neutrality of Korea Forest Service.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제13권11호
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• pp.890-896
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• 2003

It is said that the goal of the design of good acoustical environment is at first the reduction of undesirable sounds. and in addition the introduction of desirable sounds by which our minds are soothed. The task of creating the desirable sounds leads to the realization of a comfortable acoustic environment and the design of soundscape. It may be an important starting point of soundscape design to select suitable sounds for the target spaces. because each space has a different surrounding condition and requires a special ambient sound. This paper aims to survey preference of the environmental sounds suitable for the public spaces in urban areas such as parks. bus terminals. 35 kinds of natural sounds are. rated by 26 pairs of adjectives. The results of psycho-acoustic experiments are as follows. 1. The proper adjectives for expressing the environmental sounds are classified into 6 groups of comfort, pleasure, fullness. variety, distinctness. and naturalness. 2. Bird singing. murmuring of a stream, artificial sounds. singing of insects and animals are the affirmative rank of preference. 3. Green musics consisted of music and natural sounds are preferred to the pure natural sounds. 4. Sound level relative to background noise causes various preferences to natural sounds in public spaces.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.999-1009
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• 2004

최근 생물정보 기술이 암 진단의 새로운 방법으로 관심을 모으고 있다. 다양한 기계학습 기법이 적용되어 우수한 결과를 얻고 있지만 의학 분야에서는 정확률이 높은 분류기뿐만 아니라 획득된 분류규칙을 사람이 분석하고 이해할 수 있어야 한다. 생물정보 기술에서 많이 이용되는 유전자 발현 데이터는 데이타 내에 수천 내지 수만의 변수가 존재하며, 직접 이들 사이의 복잡한 관계를 표현하고 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 유전자 발현 데이타에서 분류에 유용한 특징들을 추출하고 산술 연산자 기반 유전자 프로그래밍으로 암 분류규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 림프종 유전자 발현 데이타에 대하여 실험하여 96.6%의 인식률을 얻었으며, 획득된 분류 규칙을 분석하여 다양한 지식을 발견할 수 있었다.