• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권2호
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• pp.268-281
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• 2022

The development of information technology is bringing many changes to everyday life, and machine learning can be used as a technique to solve a wide range of real-world problems. Analysis and utilization of data are essential processes in applying machine learning to real-world problems. As a method of processing data in machine learning, we propose an approach based on applying multiple linear regression models by interlacing data to the task of classifying similar software. Linear regression is widely used in estimation problems to model the relationship between input and output data. In our approach, multiple linear regression models are generated by training on interlaced feature data. A combination of these multiple models is then used as the prediction model for classifying similar software. Experiments are performed to evaluate the proposed approach as compared to conventional linear regression, and the experimental results show that the proposed method classifies similar software more accurately than the conventional model. We anticipate the proposed approach to be applied to various kinds of classification problems to improve the accuracy of conventional linear regression.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.855-865
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• 1996

본 논문에서는 재사용가능한 소프트웨어 부품의 분류 과정을 자동화하여, 소프트 웨어 부품 라이브러리에 구조적으로 저장하는 방안을 제안한다. 효율적이고 자동화 된 소프트웨어 부품의 분류를 위하여 자연어로 기술된 소프트웨어 부품 설명서로부터 의미 정보와 문장 구성 정보 등의 특징을 획득하여 소프트웨어 부품의 특성을 표현하 는 패싯을 결정하고각각의 패싯에 해당하는 항목들을 자동으로 추출하여 소프트웨어 부품 식별자를 구성하였다. 그리고 분류된 소프트웨어 부품들 사이의 의미 유사도를 측정하여 비슷한 특성을 갖는 소프트웨어 부품들을 인접한 장소에 저장시켜 구조화된 소프트웨어 부품 라이브러리를 구축하였다. 제안한 방법은 소프트웨어 부품의 분류 과정이 간단하고, 유사한 소프트웨어 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 소프트 웨어 부품을 라이브러리에 구조적으로 저장할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.23-37
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• 1994

본 논문에서는 소프트웨어 부품을 분류하여 라이브러리에 저장하고, 사용자의 요 구에 따라 효율적으로 검색할 수 있도록 지원하는 확장된 패싯 분류 방식과 혼합형 검색 모델을 제안하고, 프로토타입 시스템을 설계하여 구현하였다. 분류 방식의 설계 를 위하여 부품들의 기본적인 클래스를 분석하여 필요한 항목을 식별한다음, 항목들의 특성을 분석하고 패싯을 결정하여 구품 식별자를 구성한다. 그리고 부품의 기본적인 특성을 기준으로 응용 영역별로 클러스터링시켜 라이브러리에 저장하고, 부품의 특성 을 표현하기 위하여 패싯과 항목들에 가중치를 할당하였다. 부품의 검색을 위하여, 질 의에 의한 검색 모델 및 유사한 바품들을 쉽게 검색할 수 있도록 가중치와 유사도를 이용하였다. 제안한 분류 방식과 검색 모델은 분류 과정이 간단하고, 유사한 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 질의 작성이 간단해지고, 출력될 부품들의 크기와 순 서의 조절이 가능하여 검색 효율이 개선되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1-10
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• 2006

컴포넌트 재사용을 통한 소프트웨어의 개발은 소프트웨어 생산비용을 절감할 수 있는 유용한 방법이다. 그러나 컴포넌트 재사용에 있어 키워드나 카테고리 분류에 의한 검색 방법은 컴포넌트 개체의 복잡성으로 인하여 정확한 컴포넌트 검색이 어렵다. 따라서 기존의 다른 연구 방법을 조사/분석하여 XML 명세를 이용한 컴포넌트 분류 및 검색에 효과적인 방법 및 이를 기반으로 한 컴포넌트 통합관리 시스템 구조를 제시하고자 한다. 컴포넌트 검색에 있어 많은 일치하지 않은 컴포넌트 메타 표현인 DTD 항목이 존재한다. 이를 보완하기 위하여 정확도 및 간결도 측정을 사용한 검색 방법은 우선적으로 고려해야할 컴포넌트를 찾는데 효과적인 하나의 방법이다. 이 방법은 기존의 키워드 검색으로 어려운 유사하게 일치하는 항목의 컴포넌트를 찾음으로써 보다 나은 우선순위를 갖는 적합한 컴포넌트 검색이 가능하게 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.85-93
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• 2015

This paper mainly introduces the methods of extracting landslide information using ALOS(Advanced Land Observing Satellite) images and GIS(Geographical Information System) technology. In this study, we classified images using three different methods which are the unsupervised the supervised and the PCA(Principal Components Analysis) for extracting landslide information based on characteristics of ALOS image. From the image classification results, we found out that the quality of classified image extracted with PCA supervised method was superior than the other images extracted with the other methods. But the accuracy of landslide information extracted from this image classification was still very low as the pixels were very similar between the landslide and safety regions. It means that it is really difficult to distinguish those areas with an image classification method alone because the values of pixels between the landslide and other areas were similar, particularly in a region where the landslide and other areas coexist. To solve this problem, we used the LSM(Landslide Susceptibility Map) created with ArcView software through weighted overlay GIS method in the areas. Finally, the developed LSM was applied to the image classification process using the ALOS images. The accuracy of the extracted landslide information was improved after adopting the PCA and LSM methods. Finally, we found that the landslide region in the study area can be calculated and the accuracy can also be improved with the LSM and PCA image classification methods using GIS tools.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.301-311
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• 2023

대학 교양 교육에서 학습자들의 성취 목표는 중요한 연구 주제이며, 이는 최근 보편화된 교양소프트웨어 교육에도 해당된다. 본 논문에서는 교양 소프트웨어 교과를 수강하는 학습자들의 학수 구분에 따른 학습 동기 변화를 3 × 2 성취목표모델을 이용해 분석하였다. 분석은 필수와 선택 등 서로 취지로 학점을 이수하는 학습자들이 함께 수강하는 토론 중심 교과를 대상으로 수행되었다. 분석 결과, 학습자들은 유사한 성취 목표로 학기를 시작하나, 선택으로 이수하는 학습자들의 회피 목표가 감소하여 학기 말에는 유의한 차이를 보였다. 이는 의무 수강을 학습 동기 결여의 원인으로 지목한 기존 교양 소프트웨어 교육 연구와 다른 결과이다. 또한, 선택으로 수강하는 학습자들은 상대적으로 경쟁보다는 성취에 학습 목적을 둔다는 것을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.35-41
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• 2003

게임 엔진에서 처리하는 속성과 절차가 매우 유사한 많은 게임 소프트웨어들이 다른 게임 에서 참조하거나 재사용하지 않고 새로운 게임을 개발할 때 게임엔진 부분에 대한 중복투자 문제가 발생한다. 특히 현재 게임 소프트웨어 개발사들이 게임을 개발할 때 매우 다양한 소프트웨어 개발 프로세스를 사용하고 있는 것이 중복투자의 주된 문제점 중 하나이다. 그러므로 게임엔진에 대한 프로세스의 표준화가 되어있지 않아 현재 개발 중인 게임 소프트웨어에 다른 소프트웨어 개발과정에서 생성된 산출물을 이해하고 재사용할 수가 없다. 따라서 어느 게임 소프트웨어 개발사가 특정 게임을 개발할 때 다른 게임 소프트웨어와 동일한 게임 엔진 처리에 대하여 새롭게 분석하고 설계하는 것이 현재의 게임 소프트웨어가 안고 있는 커다란 문제점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 컴포넌트 기반 개발방법을 적용할 수 있도록 게임 엔진 개발에 대한 공정개선, 구조와 관계성 분석, 계층별 모듈별 분류와 조합 방법, 저장소 구현, 프로세서 모형을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.256-263
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• 2022

피부암은 세계에서 가장 흔한 질병 중 하나로 국내에선 발병률이 지난 5년 동안 약 100%가 증가했고 미국에선 매년 500만여 명이 피부암을 진단받는다. 피부암은 주로 자외선의 노출로 피부 조직이 오랜 시간 손상되면서 발생하게 된다. 피부암의 악성종양인 흑색종은 피부 위에서 발생하는 멜라닌 세포 모반과 생김새가 유사해 2차 징후가 발생하지 않는 한 일반인이 자각하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 피부암의 조기 발견과 분류를 위해 피부암 병변 윤곽선 검출 알고리즘과 피부암 병변 분류를 수행하는 딥러닝 모델인 CRNN을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 윤곽선 검출 알고리즘을 이용할 시 분류 정확도가 97%로 가장 높은 정확도를 보였고 Canny 알고리즘의 경우 78%를 보였고 Sobel의 경우 55%, Laplacian의 경우 46%를 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.755-763
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• 2015

버그 정정 활동은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업에서 많은 비중을 차지하므로, 버그 정정활동에 소요되는 시간을 미리 추정할 수 있다면 소프트웨어 프로젝트 작업 계획에 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 버그 리포트를 이용하여 버그 정정 시간을 추정하는 방법을 제안한다. 본 방법에서는 먼저, 버그 리포트가 제공하는 버그 메타 필드에 k-NN 방법을 적용하여 과거 버그 리포트들을 분류한다. 다음으로, 버그 리포트의 텍스트 정보를 활용하여 과거 버그와 새로운 버그 사이의 유사도를 계산하고, 유사한 버그의 정정 시간을 활용하여 새로운 버그의 정정 시간을 추정한다. 마지막으로, 오픈 소스 프로젝트에 본 방법을 적용한 실험을 통하여 효과적으로 버그 정정 시간을 추정한다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.201-205
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• 2014

국립국어원의 온라인 가나다 서비스는 한국어에 대한 다양한 질문과 정확한 답변을 제공한다. 만일 새롭게 등록되는 질문에 대해 유사한 질문을 자동으로 찾을 수 있다면, 질문자는 빠른 시간에 답변을 얻을 수 있고 서비스 관리자는 수동 답변 작성의 부담을 덜 수 있다. 본 논문에서는 국립국어원 질의응답게시판의 특성을 분석하여 질문의 주제를 6가지로 분류하고, 주제 분류 정보와 벡터 유사도, 수열 유사도를 결합하여 유사한 질문을 검색하는 시스템을 제안한다. 평가에서는 본 논문에서 제시한 주제 분류 정보를 활용한 결과 1위 정답 검색 정확률이 향상되는 결과를 얻었다. 최종 실험에서는 MRR이 0.62, 정답이 1위, 5위내에 검색될 확률은 각각 54.2%, 78.2%를 보였다.