• 아동학회지
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• 제33권5호
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• pp.19-35
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• 2012

The purposes of this study were to investigate how children's categorization differs in object categorical hierarchy and to examine whether these aspects were different according to the children's age of 18 months, 24 months, 30 months. The participants consisted of 120 young children aged 18 months, 24 months, and 30 months from 31 child-care centers located in middle-income regions of Seoul and Kyonggi Province. The major findings were as follows : First, all the children from all three age groups could consistently differentiate the superordinates; however, they could not consistently differentiate basic categories. Second, 24 month appears to be a critical change period in category development. Third, as the children become older, they are able to acquire more knowledge regarding categories. These results suggested that the advent of ordering, in terms of basic categories as well as superordinates which occurred around the age of 24 month, was confirmed in category development.

• 수산해양교육연구
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• 제6권2호
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• pp.198-216
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• 1994

The problem of promoting instructional effect using reorganizing the content of textbook is one of the major concerns of many education theorists and teachers. The results of many researches about above problem reveal that reorganizing the content of textbook promotes the ability of recall and problem solving of learners. The content structure of current navigation textbook revealed a categorical structure as its basic framework, though it seems to be a poor one. A categorical structure is known as providing an inferior information processing mechanism for learners than a learning hierarchy content structure is. Furthermore current content structure hasn't given any considerations to navigation in practice, spatial contexts and sequential events of ships from a harbor to another harbor. The learning hierarchy content structure has an advantage of giving learners more systematic and stronger knowledge networks than a categorical structure.

• 대한안전경영과학회지
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• 제10권2호
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• pp.71-83
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• 2008

Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, in this study we present a medium sized corporate credit rating system by using Artificial Neural Network(ANN) and Analytical Hierarchy Process(AHP). Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the ANN and AHP model using both financial information and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.87-96
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• 2006

데이터베이스 시스템에서 협력적 질의응답이란 질의 내용과 정확히 일치하는 자료뿐만 아니라 좀 더 넓은 인근 범위의 자료 또는 근사적인 자료를 검색해 주는 것을 말한다. 협력적 질의응답은 질의 분석, 질의 유연화, 유연화된 질의에 따른 근사적 자료 제공의 세 단계로 이루어져 있다. 질의 유연화를 수행하기 위해 의미적 관계를 표현하는 지식추상화 방법과 자료 사이의 정량적인 유사도를 거리로 표현하는 방법들이 지식표현 방법으로 사용된다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 질의 유연화 단계를 지원하기 위해, 다단계 데이터 추상화 계층과 거리 척도를 지원하는 계량화된 지식추상화 계층(MKAH: Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy)을 제안한다. MKAH는 카테고리화 될 수 있는 자료에 대해 질의 유연화를 효과적으로 지원하며 두 값 사이의 정량적인 의미상의 유사도를 제공하여, 질의 결과에 순위가 매겨질 수 있도록 한다. MKAH의 실용성과 효율성을 검증하기 위하여 경력직 검색 분야에 대한 원형 시스템을 구현해보았다. 다양한 실험을 통하여 MKAH가 풍부한 의미 표현이 가능하면서 질적으로도 높은 거리 척도를 제공해 준다는 것을 보였다. 그 결과 MKAH를 채택하는 도메인은 다른 정량적인 숫자 도메인과 호환될 수 있다는 점과, 큰 규모의 시스템을 만드는 데에도 장점이 있음을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제16권3호
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• pp.1-20
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• 2007

Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, this study presents a corporate credit rating method using business failure probability map(BFPM) and AHP(Analytic Hierarchy Process). The BFPM enables us to rate the credit of corporations according to business failure probability and data distribution or frequency on each credit rating level. Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the BFPM and the AHP model using both financial and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by our proposed method. This method will be helpful for the loan evaluators of financial institutes to decide more objective and effective credit ratings.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-41
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• 2015

비트맵 인덱스는 낮은 카디널리티를 갖는 컬럼에 대한 OLAP 질의의 수행 속도에 있어서 매우 우수한 성능을 보이고 있기 때문에, 데이터 웨어하우스에서 많이 사용하고 있는 인덱스 기법 중에 하나이다. 일반적으로 데이터 웨어하우스에 기반을 둔 많은 응용 프로그램들은 컬럼 값들이 계층 구조를 형성하는 경우가 많이 있다. 만일, 컬럼 값들이 계층적으로 표현될 수 있는 경우 일반적인 비트맵 인덱스 보다 계층적 비트맵 인덱스를 이용하는 것이 질의 처리 수행 속도에 있어서 더 높은 성능을 보인다고 알려지고 있다. 그러나 계층적 비트맵 인덱스의 경우 사용하는 계층 구조의 크기가 큰 경우 저장 공간 오버헤드가 발생할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 저장 공간이 제약된 환경에서 컬럼 값들이 거대 계층 구조를 형성하고 있을 때, 질의 워크로드에 기반하여 계층적 비트맵 인덱스를 효과적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 특히, 본 논문에서는 주어진 계층 구조를 두 개의 배타적 역영으로 나누는 Cut 선택 방법 제안함으로써, 계층적 비트맵 인덱스의 저장 공간 오버헤드 문제를 해결한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제33_34호
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• pp.1-10
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• 1997

Korean stop consonants are well known for their tripple distinction. In word initial position lax, tense and aspirated consonants are all voiceless. They are differentiated by the degree of tension, aspiration and VOT(voice onset time). But in intervocalic position, lax consonants become voiced. In this study I compare the acoustic features of Korean intervocalic lax and tense stops. The closure duration of lax stops is shorter than that of tense consonants. The preceding vowel length is longer in tan than that in tense consonants. I modify the above acoustic characteristics by an experimental methods. For example, I shorten the closure duration of intervocalic tense stops by 5 steps. r also do auditory tests which will show us listener's reaction on the above examples. And do the same job with the preceding vowels. According to the auditory test, the closure duration does an important role in differentiating Korean intervocalic lax and tense stops. But the preceding vowel length has almost nothing to do with the distinction between lax and tense stops. So I conclude that acoustic features also have hierarchy. Some features have categorical characteristics and others don't.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.