• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.107-113
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• 2020

매우 많은 소프트웨어 결함 예측에 관한 연구들이 수행되어왔지만 대부분은 라벨 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 감독형 모델들이었다. 언라벨 데이터만을 사용하는 비감독형 모델이나 언라벨 데이터와 매우 적은 라벨 데이터 정보를 함께 사용하는 세미감독형 모델에 관한 연구는 극소수에 불과하다. 본 논문은 Self-training 기법에 트리 알고리즘들을 사용하여 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 세미감독형 기법인 Self-training 모델에 트리 기법들을 사용하는 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 모델 평가 실험 결과 새롭게 제작한 트리 모델들이 기존 모델들보다 더 나은 성능을 보였으며, 특히 CollectiveWoods는 타 모델들에 비해 압도적으로 우월한 성능을 보였다. 또한 매우 적은 라벨 데이터 보유 상황에서도 매우 안정적인 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.127-133
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• 2019

소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 라벨 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 감독형 모델에 관한 연구들이다. 감독형 모델은 높은 예측 성능을 지니지만 대부분 개발 집단들은 충분한 라벨 데이터를 보유하고 있지 않다. 언라벨 데이터만 훈련에 사용하는 비감독형 모델은 모델 구축이 어렵고 성능이 떨어진다. 훈련 데이터로 라벨 데이터와 언라벨 데이터를 모두 사용하는 세미 감독형 모델은 이들의 문제점을 해결한다. Self-training은 세미 감독형 기법들 중 여러 가정과 제약조건들이 가장 적은 기법이다. 본 논문은 Self-training 알고리즘들을 이용해 여러 모델들을 구현하였으며, Accuracy와 AUC를 이용하여 그들을 평가한 결과 YATSI 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제54권4호
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• pp.329-345
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• 2015

본 연구는 한국프로축구팀 감독교체가 팀 경기성과에 미치는 효과를 경영학의 조직학습이론을 적용하여 규명하고자 하였다. 1983년 시즌부터 2013년 시즌까지 30년 동안의 19개 팀과 96명의 감독에 대한 307개의 팀-연도 데이터를 기반으로 패널데이터를 구성하였고, 최종적으로 226개의 팀 데이터가 실증분석에 투입되었다. 자동상관 및 이분산성의 문제를 해결하기 위하여 고정효과 일반화최소자승법(Fixed Effect Generalized Least Square Regression)을 사용하여 분석하였으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 감독교체는 팀 경기성과와 부(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 둘째, 시즌기간(on-season)의 감독교체는 팀 경기성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시즌기간에 감독을 교체하는 경우 악순환이론 관점이 적용되는 것으로 확인되었다. 셋째, 비시즌기간(off-season)의 감독교체는 팀 경기성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비시즌기간에 지도자를 교체하는 경우 상식이론 관점이 적용되는 것으로 확인되었다. 넷째, 시즌기간의 감독교체와 비시즌기간의 감독교체 간의 팀 경기성과의 차이를 비교한 결과, 비시즌기간의 감독교체가 시즌기간의 감독교체에 비해 유의한 팀 경기성과를 보였다. 다섯째, 감독교체가 발생한 경우 후임감독으로 내부출신을 선호하는 것으로 나타났다. 여섯째, 내부출신감독은 팀 경기성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일곱째, 감독교체와 팀 경기성과 간의 부(-)의 관계 사이에는 내부출신감독요인이 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 프로축구산업 현장에서 팀 경기성과의 향상을 위한 감독교체가 필요할 때 후임 감독이 역량을 효과적으로 발휘할 수 있는 교체시기에 대한 시사점을 제공한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.227-236
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• 2022

벤처기업 CEO의 본질적 역량과 역할은 조직의 자원을 얼마나 효율적으로 운영하는가에 따라 관리자로서 조직성과에 큰 영향을 미친다. 이러한 중요성에도 불구하고 CEO 역량 수준이 조직이 내재하는 자원에 미치는 영향에 대한 이론적 고찰과 CEO의 역량 수준과 조직성과 간의 관계가 조직 구성원의 역량에 따라서 어떻게 달라지는가에 관한 실증연구는 매우 부족한 실정이다. 기존 선행연구의 한계점을 보완하기 위해 본 연구에서는 자원기반이론(resource-based view of the firm)을 바탕으로 프로스포츠 산업에서의 조직 구성원의 역량에 따른 관리자의 감독역할에 대해 실증적으로 분석하였다. 구체적으로, 본 연구에서는 기존의 스포츠 기업가정신(sport entrepreneurship) 연구 분야의 이론을 경영전략의 자원기반관점과 융합하여 벤처기업 CEO와 프로스포츠 감독의 역할이 조직구조와 성과 메커니즘의 측면에서 매우 흡사하며 조직의 자원을 효율적으로 운영하고 성과를 도출하는 측면에서 모두 기업가(entrepreneur)적 특성을 반드시 내재해야 한다고 본다. 이러한 맥락에서 프로스포츠팀에서의 관리자로서의 감독 역량과 조직성과 간의 관계에서 조직의 자원 효율성의 매개효과와 조직 구성원 역량에 대한 조절효과를 설명하고자 한다. 미국프로농구(NBA) 30개 구단과 한국프로농구(KBL) 10개 구단의 9개 시즌(2013~2014시즌 - 2021~2022시즌)의 감독과 팀 데이터를 실증분석에 있어 프로세스 매크로 58 모형을 적용하여 본 연구의 가설을 검증하였다. 실증분석 결과, 미국프로농구과 한국프로농구 데이터 모두에서 (1) 프로농구팀의 자원 효율성은 감독의 역량과 승률 간의 정(+)의 관계를 매개하고, (2) 조직 구성원의 역량은 농구팀의 자원 효율성을 통한 감독 역량이 승률에 미치는 간접효과를 조절(p<.05) 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 비교적 객관적으로 조직의 성과측정이 가능한 프로스포츠 데이터를 활용하여 프로스포츠 산업에서 벤처기업의 CEO와 유사한 기업가적 역할을 수반해야 하는 감독 및 조직 구성원의 역량이 조직의 성과에 미치는 영향을 실증분석하는 한편 스포츠 애널리틱스(sport analytics) 분야와 경영학 연구를 융합하였다는 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.57-64
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• 2014

입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 데이터 집합이 있더라도 현재 프로젝트와 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 기존 비감독형 모델 연구들에서 사용하지 않은 대표적인 클러스터링 알고리즘인 EM, DBSCAN을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 연구들에서 사용한 K-means 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 오류율 면에서 EM이 K-means보다 약간 나은 성능을 보였으며, DBSCAN은 두 모델에 떨어지는 성능을 보였다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 한국항공운항학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.117-124
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• 2016

현행 국내 항공안전감독 업무 및 시스템의 인허가 AOC(Air Operator Certificate) 관련 정보 확인 기능 부재, 연 월간 감독계획 간의 연계성 취약, 점검 데이터 활용 통계 및 분석 기반 취약, 점검 및 인허가 대상별 인허가 점검 관련 데이터 관리 기반 미흡, 제한적 시스템 기능 구현에 따른 상당 업무기능의 수작업 문서처리 등의 한계점을 파악하고 이를 개선하기 위한 대안으로 위험관리(Risk Management) 기법을 활용한 항공안전감독 업무절차 및 현행 운영 시스템의 개선모형을 도출하고 이를 적용한 운영체계의 구현 방향성을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.945-947
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• 2013

입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 현재 프로젝트 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘들을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 모델들이 많이 사용한 K-means 모델과 나머지 모델들의 성능을 비교하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.254-259
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• 2013

본 논문에서는 준감독 학습 알고리즘(Semi-Supervised Learning Algorithm)의 학습데이터에 필요한 소수의 레이블 데이터를 능동적으로 선택하기 위한 무감독경쟁학습 알고리즘인 VCNN(Vector Centroid Neural Network)을 제안한다. 준감독 학습 알고리즘에서 레이블 데이터의 선택은 학습 결과 큰 영향을 미치고, 레이블 데이터를 선택하는데 있어 많은 비용과 전문적인 지식이 필요하다. 본 논문에서 능동적이고 효율적인 레이블 데이터 선택을 검증하기 위하여 UCI database 와 caltech dataset 을 이용하여 실험한 결과, 기존의 레이블 데이터 선택 방법과 비교하여 안정된 분류 결과와 최소의 오차율을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.637-639
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• 2021

인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.817-822
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• 2015

관계 추출은 질의응답 및 지식확장 등에 널리 사용될 수 있는 주요 정보추출 기술이다. 정보추출에 관한 기존 연구들은 관계 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는 지도 학습모델을 기반으로 이루어져 왔다. 최근에는 학습 데이터 구축을 위한 인간의 노력을 줄이기 위해 원거리 감독법이 제안되었다. 그러나 원거리 감독법은 분류 문제를 해결하는데 필수적인 부정 학습 데이터를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 원거리 감독법의 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 부정 데이터 없이 학습이 가능한 단일 클래스 분류 모델을 제안한다. 입력 데이터로부터 긍정 데이터를 선별하기 위해서 제안 모델은 벡터 공간 상에서 어휘 정보와 구문 패턴에 기반한 유사도 척도를 사용하여 입력 데이터가 내부 범주에 속하는지 그렇지 않은지 판단한다. 실험에서 제안 모델은 대표적인 단일 클래스 분류 모델인 One-class SVM보다 높은 성능(0.6509 F1-점수, 0.6833 정밀도)을 보였다.