• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1229-1244
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• 2017

최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.

• 한국언론정보학보
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• 제43권
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• pp.314-358
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• 2008

신문에서는 사회의 커다란 갈등이 생겼을 시 '국론분열'이라는 표현을 사용한다. 하지만 이 말은 매체 속에서 사회적으로 특정한 의미를 구성하고 있는 사회맥락적인 언어이다. 본 논문에서는 우리 사회에서 '국론 분열'이라는 표현이 함축하고 있는 의미는 무엇이며 이것이 우리 사회에서 맡고 있는 역할은 무엇인지를 살펴보았다. 특히 이 단어가 특정한 상황을 명명하고 있으며, 그중에서도 특히 사회 내의 최고 위계를 갖는 사회적 단어인 승부수 언어라는 점에서 '국론 분열'의 쓰임을 분석하였다. 연구대상으로는 세계, 중앙, 문화, 동아, 서울, 국민, 한국, 경향, 조선, 한겨레 등 총 10개의 주요 일간지를 선정하였다. 그리고 각 신문에서 나타나는 '국론 분열'이라는 단어의 텍스트적 의미를 밝히기 위해 은유와 등치된 단어들의 빈도를 살펴보았다. 그리고 사회적 맥락속에서 구성되는 의미를 알아보기 위해 각 신문에서 지칭한 '국론 분열'적 사건과 '국론분열'의 주체를 찾아 빈도를 측정하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째 '국론 분열'은 병, 재앙, 비용의 은유로 주로 표현되고 있었으며, 이에 대한 태도나 제시하는 대처행동은 부정적이면서 수동적이었다. 둘째 '국론 분열'은 국정, 국가적 손실, 사회문제, 이념 등과 같은 단어들과 같은 위계를 가지고 있었다. 셋째 '국론 분열'적 사건과 '국론 분열'의 주체는 각 신문사마다 각기 다르게 지칭되어 신문사에 따라 승부수 언어를 다르게 의미 구성하고 있음을 알 수 있었다. 그리고 이러한 승부수 언어는 참여자들과 기존 행위자간의 권력 불균형을 만들고 일부 개인이나 집단을 배제시킨다는 점에서 수사적 힘을 갖게 된다는 논의 또한 이뤄졌다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.209-218
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• 2012

최근 무어의 법칙을 연장시킬 시스템 집적 기술로서 Field Programmable Stateful Logic Array (FPSLA)가 제안되었다. 본 논문은 FPSLA의 설계 자동화 절차를 확립하고 논리 합성, 동기화, 물리적 매핑, 자동 배치 등의 접근 방법을 최초로 제시한다. 특히, 동기화를 통해 배치를 1차원 문제로 축소한 후 비선형 최적화 기법을 개량한 개략 배치 모델 및 하향식 계층적 2분법을 이용한 배치 적법화 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안된 모델 및 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 ACM/SIGDA 벤치 마크 예제에 적용함으로써 그 유효성을 입증하였다. 이 소프트웨어에는 Fanout 수만큼 출력 상태를 같은 단의 멤리스터성 스위치에 복사해야 하는 FPSLA의 특성을 고려하여 최적화 단계 별로 넷을 하이퍼에지로 통합했다가 다시 에지로 분리하는 기법이 제안되었으며 약 18.4%의 추가적 최적화를 이룩했다. FPSLA의 출력 상태 복사는 논리 단 일부에 셀 밀도가 집중되는 문제를 노출했으며 단위 논리 게이트의 Fanin을 제한하는 기법으로 18.5% 감소 효과를 얻었다. FPSLA의 실용성 확보를 위해서는 우선 논리 합성 시 Fanin의 수가 일부 단에 집중되지 않도록 제약하는 방안을 개발하여야 한다. 또한, FPSLA 패브릭 구조를 이식하기 위해 대칭성이 감소된 나노와이어 크로스바가 형성하는 복잡한 그래프 상에서 수행되어야 하는 자동 배선의 효율성 연구도 필요하다. 이러한 툴 개발은 설계 자동화 자체뿐만 아니라 FPSLA의 패브릭 구조 개선에 필요한 실험에 유용한 평가 도구로서도 큰 역할을 할 것이다.

• 심성연구
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• 제38권2호
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• pp.269-304
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• 2023

본 논문의 취지는 창조신화에 보편적으로 나타나는 흑암/혼돈 천지개벽/분리, 육지/산 창조 관련 신화의 심리학적 의미를 임상현장에서 관찰한 꿈, 적극적 상상 및 예술작업과 연관하여 무의식의 창조성과 치유적인 기능을 드러내는 것에 있다. 먼저 창조신화가 개인사나 인류사에서 혼돈에서 새로운 질서를 필요로 할 때 무의식의 창조성에 의하여 저절로 만들어지는 원형적인 투사 현상으로서 자아의 태도에 따라 새로운 의식의 도약(재건)의 조짐이 될 수도 있고 자아의식의 침범이 될 수 있음을 논하고, 융, 폰 프란츠, 노이만, 하딩, 에딘져 및 국내의 연구현황과 연구자의 선행연구를 소개하면서 사례를 연관시켜서 연구하게 된 배경을 밝힌다. 창조신화의 흑암/원초적인 혼돈(massa confusa)'의 심리학적 의미에서 '흑암'은 어두워서 보지 못하는 무의식 상태로 보고 어둠속에서 기어다니는 에스키모의 창조자와 어둠속에 있거나 보는 것에 문제가 있는 꿈들과 상황을 소개하면서 연금술의 니그레도(nigredo)공정과 연관하였다. '원초적인 혼돈'은 하나 속에 모든 것이 들어있는 우로보로스, 플레로마, 유아기의 경험 또는 근원적인 자궁의 의미를 가지며 창조의 전조이기도 하지만 심연(abyss)에 갇힌 경험이 될 수 있다는 점을 관련된다고 보는 꿈과 상황을 함께 논한다. '천지개벽(분리)'은 무의식적인 내용이 의식이 되기 전에 의식의 문턱을 건드릴 때 두 개로 쪼개지는 것과 관련되고 의식의 진보가 있을 때 나타난다고 보면서 관련신화로서 '천지에 간극이 생겨서 만들어지는 세상', '천상의 존재가 지상으로 내려와 만들어지는 세상', '산 이동 설화'를 소개하고 각 신화가 가지는 심리학적 의미를 관련 사례와 함께 논한다. 관련문헌을 토대로 천지분리가 자체적으로 일어난다는 것과 창조자의 외로움, 불안함 등 정서적인 부분이 개입한다는 것, 그리고 지연된 분리가 크레아투라(creatur 창조물)의 죽음이 되고 성급한 분리가 천재 혼돈의 죽음이 된다는 것이 임상에서 시사하는 바를 논한다. '천지개벽'을 연금술의 분리(separatio)공정과 연관하면서 흑암/혼돈/무의식에서 빛/의식성을 획득해 가는 과정과 동일하다고 보았다. '육지 창조'는 무의식의 내용물이 자아의 영역으로 구체화되는 의식성의 출현을 의미하며. 관련 신화로서 메르쿠리우스 영의 육화라고 볼 수 있는 '괴물/거신의 몸이 육지가 되는 신화', '흙을 가지고 오는 등 창조자의 부단한 노력으로 만들어지는 육지'와 '저절로 만들어지는 육지'에 관련되는 신화와 관련 사례를 소개한다. '육지 창조'를 연금술의 땅처럼 구체화되는 응고(coagulatio)와 연관시키면서 적극적 상상 및 미술, 음악, 무용 등의 창조적인 작업이 추상적이라고 할 수 있는 심상을 자아영역으로 구체화한다는 점에서 무의식의 치유적 기능을 허용 내지 활성화하는 방편이 될 수 있다는 점을 부각한다. 마지막으로 세계멸망 후 다시 떠오른 육지관련 신화를 '자아의 재구축'의 의미로 보고 관련 임상 자료를 소개하면서 분석가/치료사/임상감독자의 무의식이 임상에 미치는 영향을 보여주는 것으로 마감한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 광물과 암석
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• 제33권3호
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• pp.273-291
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• 2020

화강암 석산에서 1번 면, 2번 면 및 3번 면으로 알려진 세 직교하는 분할면의 강도 특성을 검토하였다. R, G 및 H 공시체는 거창 및 합천 지역에서 분포하는 쥬라기 화강암류의 블럭 샘플로부터 획득하였다. 이들 세 공시체의 장축의 방향은 세 면 각각에 수직이다. 세 면에 대한 판별에 유용한 주요 사항은 다음과 같다. 첫째, R, G 및 H 공시체의 일축압축강도와 관련된 세 그래프의 스케일링 특성을 보여 주는 도면을 작성하였다. 강도의 증가에 따라 세 공시체의 그래프는 H < G < R의 순으로 배열한다. 공시체 내부의 조직균일도를 지시하는 세 공시체에 대한 그래프의 경사각을 비교하였다. H 공시체(θ^H, 24.0°~37.3°)에 대한 상기한 각이 세 공시체 중에서 가장 낮다. 둘째, 두 공시체의 평균압축강도의 조합을 나타내는 RG, GH 및 RH 공시체의 세 그래프와 관련된 스케일링 특성을 도출하였다. 다양한 형태를 취하는 이들 세 그래프는 GH < RH < RG의 순으로 배열한다. 섯째, 강도차(Δσ_t)와 경사각(θ) 사이의 상관도를 작성하였다. 위의 두 파라미터는 -0.003의 지수(λ)를 갖는 지수함수의 상관성을 보여 준다. 두 화강암에서, RH-그래프의 경사각(θ^RH)이 가장 낮다. 넷째, 세 공시체에 대한 세 종류의 압축강도 그리고 각 공시체에 가해진 압축하중에 평행 배열하는 두 조의 미세균열에 대한 다섯 파라미터 사이의 상관 관계를 보여 주는 여섯 유형의 도면을 작성하였다. 거창 및 합천화강암에 대한 이들 도면으로부터, 빈도수(N, 0.872) 및 밀도(ρ, 0.874)와 함께 총 길이(Lt)에 대한 상관계수(R²)의 평균값(0.877)이 가장 높다. 또한, 세 공시체의 최소(0.768) 및 최대(0.804)의 압축강도에 비하여 평균압축강도와 관련된 상관계수의 값(0.829)이 보다 높다. 다섯째, 거창화강암의 세 공시체에서 발달된 상기의 두 조의 미세균열과 평행한 방향으로 측정한 압열인장강도의 분포 특성을 도출하였다. 관련 도면으로부터, R, G 및 H 공시체에 해당하는 이들 인장강도에 대한 세 그래프는 H(R1+G1) < G(R2+H1) < R(R1+G1)의 순을 보여 준다. 인장강도에 대한 세 그래프의 배열순과 압축강도에 대한 세 그래프의 배열순과 상호 부합한다. 따라서, 세 공시체의 압축강도는 상기한 세 유형의 인장강도와 상호 비례한다. 여섯째, 상기한 세 그래프에서 도출한 각 누적수(N=1~10)에 해당하는 세 인장강도 그리고 각 그래프에 해당하는 다섯 파라미터의 값 사이의 상관 계수를 도출하였다. 10개의 상관도에서 도출한 각 파라미터에 대한 상관 계수의 평균값은 밀도(0.763) < 총 길이(0.817) < 빈도수(0.839) < 평균 길이(Lm, 0.901) ≤ 중앙 길이(Lmed, 0.903)의 순으로 증가한다. 일곱째, 세 공시체에 대한 일축압축강도 그리고 압열인장강도 사이의 상관도를 작성하였다. 상기한 상관도는 세 종류의 압축강도 그리고 다섯 그룹(A~E)의 인장강도를 근거로 아홉 유형으로 분류하였다. 관련 도면으로부터, 최소압축강도를 제외한 평균 및 최대압축강도와 함께 인장강도가 증가할수록, 상관계수의 값은 급격하게 증가한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제2권2호
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• pp.8-12
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• 1974

한국의 목재 인공 건조법을 개발하기 위하여 필자의 전직 대학인 전북대학교 전 김두헌 총장님, 동농대전 백남혁학장 및 동농대교수 제위의 각별한 협조를 얻어 1956년 고액을 지불하고 미국 More Dry Kiln Co.에서 최신의 목재 인공 건조 장치를 도입하여 전북 농대 임학과에 설치하게된 것이다. 그러나 이 건조 시설을 활용하는데는 많은 지장이 있었으므로 1959년 전기 More Dry Kiln의 온, 습도 조절장치만을 이용한 소형 Dry kiln을 제작하여 본 시험을 실시한 것이다. 공시수종은 소나무, 낙엽송, 은행나무, 전나무, 밤나무 및 감나무등이며, 공시목의 크기는 것이 60cm, 넓이 10cm 및 두께 15-35mm이다. 실험한 건조 조건은 건조 온도를 일정히 ($170^{\circ}F$)하고, 관계습도를 각종으로 변화할때 얻어지는 건조 속도를 측정하는 동시에 각 건조조건에 의하여 유발되는 건조결함을 조사하여 공시목의 초기 함수율과 건조 최경함수율 특히 shell의 함수율과의 비가 이들의 결함 형성 특히 표면경화(casehardening) 형성에 미치는 영향을 구명하였으며 또한 casehardening 계산식을 유도하였다. 1. 목재내부에 형성된 응력 즉 prong이 개주할 때의 응력은 prong이 서로 접합할 때의 응력을 100으로 하는 백분율에 의하여 다음식으로 표시할 수 있다. 단, 응력 측정에 사용한 prong은 그림 1과 같이 작성하여야 한다. $CH=\frac{(A-B') (4W+A) (4W-A)}{2A[(2W+(A-B')][2W-(A-B')]}{\times}100%$ 상식은 다음과 같은 간이식을 사용할 수 있다. $CH=\frac{A-B'}{A}{\times}200%$ 2. 일정 한 건조 조건하에 건조하여 항중에 달하고, 또한 normal casehardening을 형성하는 경우에 는, 그 sample board의 shell 의 함수율은 특히 얇은 sample board에 있어서 US Dep. Agr., Forest Products Laboratory에서 발표한 EMC 보다 낮다. 3. 본 실험에서 측정한 1시간당 목재 건조 표면적 $1cm^2$ 당 증발하는 증발량 즉 건조속도를 비교 검토한 결과 다음과 같은 순위로 되었으며, 비교 검토한 5수 종중 최대치를 유하는 은행나무 MC 20% 에 있어서 최저치를 표시한 밤나무의 3.8배가 된다. (표 1 참조) (1) 은행나무 (2) 감나무 (3) 소나무 (4) 낙엽송 (5) 밤나무 특히 함수율 26% 이하에 있어서 각 함수율에 대한 증발속도치는 다음과 같은 일차식으로 표시 할 수 있으며, 그 회귀계수 유의성 검정에 있어서의 T치는 다음과 같이 각각 고율의 유의성을 표시하였다. (표2 참조) 상기중 Y는 증발속도($g/cm^2hr$.), X는 함수율을 각각표시한다. 이들 회귀직선을 도시하면 그림 2와 같다. 4. 초기함수율과 건조 최종기에 있어서의 목재의 표층 함수율 즉 shell의 함수율과의 비(SR)가 casehar dening 형성에 미치는 영향은 다음과 같다. 어떤 SR 값에 관하여 그 SR 값 이하를 유하는 총개제수(N) 중 CH 제4급이 출현하는 수(D)의 확율 즉 N에 대한 D의 출현확율 P%는 표 3과 같다. (D의 출현확율 P%를 위험확율이라고 가칭한다.) 표 4에 있어서 종란의 1,2,3의 숫자는 각각 다음과 같은 사항을 표시한다. (1) CH 값 제 4급이 출현하지 아니 하는 안전한 최소 SF 값 (2) 위험을 30%를 허용하는 경우에 있어서의 SF 값의 한계 (3) CH 값 제 4급 이하가 발생하지 아니하는 위험율 100%의 값의 범위 상기한 실측 결과에 의하여 밤나무, 낙엽송등은 내부응력 형성이 용이한데 비하여 감나무, 소나무등은 내부응력 형성이 용이하지 아니하여, 특히 전나무, 은행나무등은 타수종과 동일한 건조조건에 있어서 reverse casehardening을 초래함에 비추워 타수종에 비하여 현저히 내부응력 특히 normal casehardening이 잘 형성되지 아니한다는 것을 알 수 있다. 5. casehardening을 제외한 각종의 drying defects는 long time loading에 있어서 그 내부응력이 ultimate stress를 초과할 때 나타나는 것인데 건조조건 온도 $170^{\circ}F$에 대하여 습도를 낮게하여도 그렇게 심하지 아니하나, 온도 $200^{\circ}CF$의 저습에 있어서 end coating을 하지 아니하는 경우에는 용이하게 발생한다. 특히 밤나무는 실험한 타수종에 비하여 casehardening 및 활열성 defects가 강한 것을 지적할 수 있다.