• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.101-112
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• 1995

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제21권1호
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• pp.177-186
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• 2018

감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정 감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 $20.1{\pm}4.0$, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응(SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.334-348
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• 2015

최근 스마트기기가 널리 보급되면서 무선망이 가능한 AP(Access Point)의 사용 또한 증가하였다. AP를 사용하여 무선망에 접속할 때, 적절한 보안이 제공되지 않는다면, 로그 AP(Rogue AP)에 의해 다양한 보안 문제가 발생될 수 있다. 이 연구에서는 로그 AP의 유형 중 하나인 이블 트윈(Evil Twin)에 대한 위협에 대해서 살펴본다. 최근 대부분의 이블 트윈을 탐지하기 위한 연구에서는 RTT(Round Trip Time)와 같이 인가된 AP와 이블 트윈 사이에서 측정될 수 있는 시간 차이를 이용하는 방법이 주로 이용되고 있다. 그러나 이와 같이 이블 트윈을 탐지하는 방법은 채널이 혼잡한 상태일 때 탐지율이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 이유에서 이 연구에서는 이블 트윈을 탐지하는 기준으로 RTT와 함께 추가로 PIAT(Packet Inter-Arrival Time)을 측정한다. 또한 측정된 값을 SVM(Support Vector Machine)의 학습 요소로 사용함으로써, 이블 트윈 분류를 위한 비선형적 기준을 정한다. 결과적으로 채널이 혼잡한 상황에서도 최대 96.5% 최소 89.75%의 높은 확률로 이블 트윈을 성공적으로 탐지하였다.

• 비교교육연구
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• 제27권1호
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• pp.247-284
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• 2017

본 연구는 독일과 한국 기업의 도제훈련 참여 및 투자 동기가 어떻게 다르게 나타나는지, 기업의 참여 및 투자 동기에 영향을 미치는 양국의 도제훈련 제도적 요인은 어떠한지를 규명하는 것을 목적으로 한다. 그리고 두 국가의 제도적 요인을 비교하여 살펴봄으로써, 한국의 일학습병행제에 대한 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 독일과 한국 도제훈련의 제도적 특징 및 기업 참여 및 투자 현황을 파악하기 위해, 국제기구, 양국 정부와 연구기관의 정책자료, 연구자료, 보도자료 등을 중심으로 문헌분석을 실시하였다. 기업의 도제훈련 참여 및 투자 동기가 생산 지향적인지 투자 지향적인지 고려할 때, 독일은 훈련 기간 내 순비용이 발생함에 따라 투자 동기가, 한국은 훈련 기간 내 순편익이 발생함에 따라 생산 동기가 더 높은 것으로 나타나고 있다. 이렇듯 두 국가의 도제훈련 수익성 구조와 참여 및 투자 동기가 달라지는 원인을 본 연구는 제도적 요인에서 찾고 있다. 이에 두 국가의 제도적 요인을 (1) 맥락(노사정 관계, 법적 기반), (2) 투입(제도의 유연성, 정부지원금), (3) 과정(훈련 내용, 훈련 기간, 훈련의 질 보증), (4) 결과 요인(도제생의 이수율/잔류율, 도제생의 생산성)으로 구분하여 살펴보았다. 두 국가의 제도적 영향요인 비교 분석을 통해 도출한 핵심적인 시사점은 최소한의 필수 요건에 대한 기업의 "책무성" 부여와 그 나머지 부분에 대한 기업의 "자율성" 보장이라 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.485-493
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• 2008

한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.247-262
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• 2000

본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제38권2호
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• pp.97-107
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• 2013

기면병 환자들은 과도한 주간 졸음증, 탈력발작, 수면마비, 입면시 환각 외에도 야간 수면의 장애를 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. 주의, 기억 그리고 집행에 대한 인지기능을 평가한 결과 d2 의 경우 전체 수행을 한 총 넘버수, 지속적이 수행이 요구되는 과제인 정반응 수(TN-E), 집중력 지표(CP), 그리고 과제를 수행하는데 일관성과 안정성을 평가하는 변동률(FR)에서 기면병 환자군의 점수가 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 낮았다. 이는 기면병 환자의 주의력에 결함을 시사한다. 또한, K-CVLT 검사의 B 목록의 경우 기면병 환자군에서 대조군에 비하여 저조한 수행을 보여 언어성 주의력에 저하를 시사한다. 무엇인가를 기억하기 위해서는 한 가지에 주의를 기울여야 하기 때문에 주의와 기억은 밀접하게 관련되어 있으므로 주의력은 기억이나 집행기능 등의 상위인지기능의 수행에도 영향을 줄 수 있다. 따라서 기면병 환자들에서 기존에 보고되었던 주의력 이외의 인지기능 저하는 실제로 주의력 저하에 의한 이차적인 현상으로도 생각해 볼 수 있다. 기면병은 개인의 삶의 질적인 측면뿐 아니라, 인지기능 저하로 인해 사고가 증가시킨다는 점은 공중보건학적으로도 중요한 문제임에도 불구하고[26], 기면병 환자의 주의, 기억, 그리고 집행에 대한 인지기능을 포괄적으로 평가하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 연구는 기면병 환자에서 주의, 기억 그리고 집행기능에 대한 포괄적인 신경심리검사를 통하여 인지기능을 평가하였고, 인지기능의 재활 및 개선을 위한 유용한 자료로서 의의가 있다.

• 대한공업교육학회지
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• 제31권2호
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• pp.177-202
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• 2006

이 연구의 목적은 전기 전자 통신 계열 공업교사들의 교수능력 수준과 교육요구를 구명하는데 있었다. 연구목적의 달성을 위해 250개 전기 전자 통신 관련 학과에 근무하는 750명의 전기 전자 통신 계열 공업교사를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 자료수집에 사용된 조사 도구는 3개 영역, 총 30개 교수능력에 대한 중요성 인식 수준과 현재의 교수능력 수준을 5점 리커트 척도로 응답하도록 구성하였다. 최종분석에 443부가 사용되었으며, 각 교수능력에 대한 교육요구는 보리치(Borich)의 교육요구도 계산공식을 사용하여 산출하였다. 주요 연구 결론은 다음과 같다. 첫째, 전기 전자 통신 계열 공업교사들은 30가지 교수능력에 대하여 평균적으로 모두 중요하다고 인식하고 있다. 특히, 교수능력 가운데 학생들의 수준과 흥미를 파악하는 능력에 대하여 가장 중요하다고 인식하고 있다. 둘째, 전기 전자 통신 계열 공업교사들은 30가지의 교수능력에 대한 중요성 인식 수준보다 낮은 수준의 교수능력을 가지고 있다. 특히, 교수능력 중 '실습시 시범보이기'에 대한 능력수준이 가장 높으나, '모의학습법 적용'에 대한 능력수준이 가장 낮다. 셋째, 교수능력 중 전기 전자 통신 계열 공업교사들의 교육요구가 높은 항목은 '학생들의 수준과 흥미 파악', '문제해결법 적용', '학습내용 재구성', '성취할 수업목표 설정' 등이고, 반면에 교육요구가 가장 낮은 항목은 '컴퓨터 매체 활용'이다. 넷째, 전기 전자 통신 계열 공업교사들의 교수능력에 대한 교육요구 순위는 성별, 학력, 교직경력, 산업체 근무경험, 근무지, 학교 설립유형에 따라 차이가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제21권4호
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• pp.445-459
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• 2018

본 연구는 시각적 표현의 활용이 비례식과 비례배분 학습에 미치는 영향을 탐구하고자 수행하였다. 이를 위해 시각적 표현에 집중하여 싱가포르 교과서와 한국 교과서의 '비례식과 비례배분'단원을 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 한국 교과서를 시각적 표현을 중심으로 재구성하였으며, 재구성한 교재를 활용한 집단과 기존의 한국 교과서를 활용한 집단의 성취도 차이를 분석하였다. 먼저 두 교과서의 분석에서 한국 교과서는 총 85면에 6종 38개의 시각적 표현이 제시되어 있었고, 싱가포르 교과서에는 127면에 8종 152개의 시각적 표현이 활용되고 있었다. 이 결과를 바탕으로 한국 교과서를 재구성하였는데, 재구성한 단원에는 14면에 8종, 49개의 시각적 표현이 포함되었다. 마지막으로 재구성한 교재를 활용한 집단과 기존 교과서를 활용한 집단 간의 학습의 차이를 알아보기 위한 평가 후 결과를 독립표본 t-검정으로 분석한 결과 두 집단 간의 평균에 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 그룹간 성취 변화를 비교하고자 Mann-Whiteny 검사를 실시하였고, 상 중 하 수준별 집단 중 중위집단에서 가장 많은 효과가 있는 것으로 드러났다. 본 연구는 교과서의 시각적 표현을 분석하고 이를 통해 교재를 재구성, 현장에 투입함으로써 시각적 표현이 비례식과 비례배분의 학습에 긍정적 영향을 준다는 것을 밝혀냈다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.539-545
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• 2018

운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.