• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.141-148
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• 2009

최근에 클래스 분포의 불균형이 심한 데이터의 학습 문제가 그 중요도에 비하여 만족할만한 성능을 얻기 어려운 관계로 관심이 고조되고 있다. 이 문제에 대한 접근 방법은 데이터 레벨의 불균형 해소, 알고리즘 레벨에서의 비용함수 도입, 인식기의 앙상블에 의한 성능향상 등으로 분류된다. 이 논문은 알고리즘 레벨의 접근 방법으로써, 다층퍼셉트론 신경회로망에 고차의 오차함수를 사용하여 불균형 데이터를 학습하는 방법을 제시한다. 즉, 소수클래스의 학습을 강화시키고 다수 클래스의 학습을 약화시키는 형태로 가 중치를 변경시킨다. 클래스 불균형이 심한 유방암 검사와 갑상선 진단 데이터의 학습을 통하여 제안한 방법이 MSE(mean-squaerd error), 2단계 방법 및 문턱조정 방법보다 우수함을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권6호
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• pp.755-763
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• 2003

전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 변화하는 무선 채널의 전파 오류율에 따라 FEC의 정정도를 알맞게 결정하는 링크 계층용 적응적 FEC기법인 FECA(FEC-level Adaptation)를 제안한다. FECA는 오류율이 높고, 오류율이 천천히 변화하는 무선 환경에 알맞은 알고리즘이다. 일례로 전파 간섭이 있는 환경에서 센서(sensor) 네트워크는 평균 오류율이 $10^{-6}$이상이며 오류율이 평균 수백 밀리초 이상 지속되는 것으로 관찰되었다. FECA는 분석적인 무선채널 시뮬레이션과 패킷 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 15%이상 성능을 향상하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권2호
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• pp.168-178
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• 2009

이 연구에서는 학생들이 실험 결과를 그래프로 작성하는 과정에서 범하는 오류들을 과학 학업 성취도에 따라 조사했다. 중학교 1학년 145명을 대상으로 '기체의 압력과 부피의 관계'에 대한 그래프 작성 검사를 실시했다. 연구 결과, 대부분의 학생들이 그래프작성 과정에서 많은 오류를 보였으며, '변수의 잘못된 해석', '그래프 기본 요소의 잘못된 표기', '자료의 잘못된 사용'범주에서 총 12가지의 오류 유형이 나타났다. '막대그래프로 표현', '자료제시 순서대로 눈금 표기'오류 유형에서는 과학 학업 성취도가 높은 학생들에 비해 낮은 학생들의 발생 비율이 높았지만, '독립 종속 변수 반대로 표기', '자료 추가', '자료 삭제'오류 유형에서는 그 반대였고, 나머지 오류 유형에서는 과학 학업 성취도에 따른 발생 비율 차이가 작았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.485-493
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• 2021

지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R² ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.528-536
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• 2011

In this paper, we analyze the location accuracy of real-time locating systems (RTLSs) in multipath environments in which the RTLSs comply with the ISO/IEC 24730-2 international standard. To analyze the location error of RTLS in multipath environments, we consider a direct path and indirect path, in which time and phase are delayed, and also white Gaussian noise is added. The location error depends strongly on both the noise level and phase difference under a low signal-to-noise ratio (SNR) regime, but only on the noise level under a high SNR regime. The phase difference effect can be minimized by matching it to the time delay difference at a ratio of 180 degrees per 1 chip time delay (Tc). At a relatively high SNR of 10 dB, a location error of less than 3 m is expected at any phase and time delay value of an indirect signal. At a low SNR regime, the location error range increases to 8.1 m at a 0.5 Tc, and to 7.3 m at a 1.5 Tc. However, if the correlation energy is accumulated for an 8-bit period, the location error can be reduced to 3.9 m and 2.5 m, respectively.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권4호
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• pp.563-572
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• 2002

무선 이동 네트워크에서 대부분의 패킷 손실은 네트워크 체증(congestion)보다는 전송(propagation) 오류에 의해 발생된다. 이러한 전송 오류에 의한 패킷 손실을 방지하여 전송 효율을 향상하기 위해 무선 네트워크에서는 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택하고 있다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 무선 채널의 전송 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 채택하지 못해 도리어 전송 효율이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 채널의 상태에 따라 FEC를 동적으로 변경하는 것이 필요하다. 본 논문은 무선 채널 특성의 이론적 분석과 저 출력 라디오파를 이용하는 센서(sensor) 네트워크상에서의 실험적 측정을 통해서, 적응적 FEC 기법이 무선 네트워크의 전송 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다. 또한 전송 에러률이 $10^{-3}$ 정도로 상당히 오류가 많은 무선 네트워크에서 적용할 수 있는 적응적 FEC 기법, FECA(FEC-level Adaption)기법을 제안한다. 마지막으로 FEC 알고리즘의 성능 비교를 위해 패킷 시뮬레이션에서 비트 레벨(bit-level) 오류를 시뮬레이션할 수 있는 통합 시뮬레이션 기법을 소개한다. 통합 시뮬레이션을 통해 FECA는 정적 FEC에 비해서 지속적으로 무선 채널 오류률에 알맞는 FEC 정정 코드를 채택하여 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권3호
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• pp.885-905
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• 2010

수학과 평가에서 주로 제기되는 문제점은 평가 내용이 단편적인 지식을 암기하는 쪽으로 치우쳐 있다는 점과 평가 문항이 객관식 문제 중심의 지필 검사에 한정되어 있다는 것이다. 교육현장에서는 이러한 문제점올 해결하기 위한 방안으로 서술형 평가를 통해 학생들의 문제해결과정을 검토하고, 이 과정에서 비롯되는 오류 유형을 분석하려는 연구가 진행되어왔다. 곧, 서술형 평가를 통해 학생들이 알고 있는 수학적 지식을 수학적 용어로 자유롭게 표현하는 과정에서 그 과정이 옳은지, 개념 이해가 정확한지를 검토하고, 만약 잘못 이해하고 있다면 무엇 때문에 이러한 오류를 범하고 있는지를 분석함으로써, 수학문제해결과정에서 비롯되는 오류에 대한 피드백을 제공할 수 있기 때문이다. 본 연구는 초등학교 4학년 학생을 연구대상으로 하며, 수와 연산 영역에서 서술형 평가 문항을 개발하여 진행된 것이다. 연구 과정은 먼저 서술형 평가에서 나타나는 오류를 문항 이해의 오류, 개념 원리의 오류, 자료 사용의 오류, 풀이 과정의 오류, 기록 단계의 오류, 풀이 과정의 생략 등 6가지 유형으로 구분하여 문항별 답안에서 나타나는 유형별 오류를 분석하였다. 이와 함께 학업성취도에 따라 오류 유형이 다르게 나타날 수 있다는 점에 착안하여, 상 중 하 성취도에 따른 오류 유형을 분석하였다. 서술형 평가를 통해 학생들의 문제해결과정을 검토하고 이 과정에서 나타나는 오류를 분석함으로써, 평가를 통한 피드백이 효과적인 수학학습지도로 연결될 수 있기를 기대한다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.176-179
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• 2003

This study was conducted to extract the feature set of English writing error for suggesting adequate English writing program and making automated scoring system. The frequent committed error and the error across the level of writing proficiency were reported. Also, It is reported that the correlation between type of error and native speaker's rating score.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제39권7호
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• pp.12-21
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• 2002

본 연구에서는 무선 ATM 환경에서 실시간 처리 서비스와 비 실시간 처리 서비스를 모두 고려한 새로운 하이브리드 ARQ 방법을 제안한다. 실시간 처리와 비 실시간 처리 서비스는 각각의 서비스 특성을 가지며 차별화 된 에러 제어 방법을 요구한다. 이러한 서비스 환경과 차세대 이동 통신 환경을 고려할 때 가변 부호율을 가진 RCPC 코드를 이용한 하이브리드 ARQ 방법은 최적의 해결책이 된다. 연속적으로 전송되는 프레임의 특성 및 채널 상태에 따라 가변적으로 부호율이 적용되므로 RCPC 코드를 이용한 하이브리드 ARQ 방법은 UEP의 효과를 가져온다. UEP는 모든 정보에 대해 동일한 에러 보호 수준을 적용하는 게 아니라 더 중요한 정보에 대해 높은 에러 보호를 적용하는 방법이다. 실시간 처리 서비스에 대해서는 에러 정정 능력이 높은 수준의 UEP를 적용하고, 비 실시간 처리 서비스에 대해서는 에러 정정 능력이 낮은 수준의 UEP를 적용하면서 재전송 기법을 사용하게 된다. 이러한 하이브리드 ARQ 방법은 채널의 이용 효율을 높이며 에러 정정의 처리율을 향상시킨다.