• 한국경제지리학회지
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• 제15권4호
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• pp.752-765
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• 2012

본 연구는 확률변경생산함수를 이용하여 지역노동시장의 인구학적, 산업적, 공간적 특성과 일자리결합 효율성의 관계에 대해 분석하는 것을 목적으로 시도되었다. 주요 결과로는 지역내 50세 이상의 구직자 비율과 공간적 밀도 수준이 높을수록 일자리결합 효율성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 정규직 계약을 제시한 일자리 비중의 증가는 오히려 결합 효율성을 하락시키는 것으로 나타났다. 지역별 결합 효율성의 크기를 비교 분석한 결과 서울의 결합 효율성이 가장 높게 나타났으며 제주가 가장 낮게 나타나, 대체적으로 수도권 지역이 타지역보다 높은 수준의 결합 효율성을 보였다. 마지막으로 결합 효율성은 전산업생산지수와 음(-)의 관계를 보였는데, 이는 불황기에 구직자가 자신의 기대보다 낮은 수준의 일자리를 받아들일 경향이 커지기 때문에 나타난 결과이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.473-476
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• 2004

본 논문에서는 프라이버시를 침해 하지 않는 데이터 마이닝에 대해 다룬다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝분야에서 데이터로부터 프라이버시 보존의 중요성이 부각되고 있다. 그래서 프라이버시의 침해를 막기 위한 방법으로 실제 데이터를 사용하지 않고 잡음이 들어간 데이터를 사용한다. 그리고 프라이버시를 침해하지 않기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 데이터의 확률 밀도 함수(PDF)만을 복원한다. 이렇게 복원된 확률 밀도 함수만을 이용하여 데이터 마이닝기술, 예를 들면 분류화에 곧바로 적용함으로써 프라이버시를 보존하는 것이다. 하지만 분류화에 사용되는 데이터의 1차원적인 확률 밀도 함수만 가지고는 군집화에 사용하기가 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 군집화를 하기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 결합 확률 밀도 함수(Joint PDF)를 복원하고, 복원된 결합 확률 밀도 함수만 가지고 군집화를 할 수 있는 방법을 다룬다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.251-264
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• 1999

본 연구에서는 추계론적 동적시스템의 응답거동을 예측할 수 있는 반해석적 절차를 개발하였으며, 이를 이용하여 구분적선형시스템의 동적거동특성을 확률적 영역에서 분석하였다. 반 해석적 절차는 시스템의 추계론적 미분방정식에 상응하는 Fokker-Planck 방정식을 path-integral solotion을 이용하여 풂으로써 구할 수 있다. 결합확률밀도함수의 시간에 따른 전개과정을 통하여 시스템의 동적 응답거동 특성의 예측과 분석을 하고 시스템의 거동에 미치는 외부노이즈의 영향 또한 조사하였다. 반 해석적 방법은 위상면 상에서 결합확률밀도 함수를 통하여 응답거동의 예측은 물론 거동특성에 대하여 적절한 정보를 제공하는 것을 밝혔다. 혼돈거동의 특성은 외부노이즈가 존재하는 상황에서도 시스템의 응답 안에 잔재하는 것을 밝혔다.

• 한국해양공학회지
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• 제13권1호통권31호
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• pp.39-50
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• 1999

특이 가중함수로 표현된 shepard interpolant와 일관조건을 사용하여 무요소법 형성함수를 도출하였다. 따라서 통상의 EFGM(Element Free Galerkin Method)과는 달리 변위로 주어지는 경계조건을 자연스럽게 부과할 수 있다. 수치계산 예로서 외팔보 문제를 다루었는데 보이론과 비교하여 매우 잘 맞는 결과를 보여주고, 유한요소법과의 결합도 자연스럽게 이루어짐을 보인다. 또 penny-shaped 균열을 다루는데, 응력확대계수는 균열 표면의 변위로부처 직접 계산하여 해석해와 비교한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.115-127
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• 2006

본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.310-312
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• 2002

반복적 죄수의 딜레마게임은 복잡한 사회현상들을 모델링 하기 위하여 주로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 집단을 협동으로 진화시키는데 있어서 전략적 연합을 이용하는 방법과 전략적 연합에 속해 있는 전략들이 연합의 의사를 결정할 때 어떠한 방법을 선택할 경우 더 빠르고 안정적으로 진화하는가에 대한 실험 결과를 제시한다. 의사결정방법으로는 신경망으로 결합에 주로 사용되는 투표방법 Borda 함수, Condorect 함수, 평균방법 그리고 최고이득 함수방법 등을 사용하였다. 실험결과 최고이득 함수 방법이 가장 좋은 결과를 보였으며 결합 방법에 따라 다소 상이한 결과를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5A호
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• pp.367-374
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• 2012

본 논문에서는 binary offset carrier (BOC) 신호를 위한 새로운 상관함수 주변첨두 제거 기법을 제안한다. 제안한 기법은 BOC 자기상관함수를 구성하는 부상관함수의 결합에 기반을 두고 있으며, 수신기에서 보조 신호를 필요로 하지 않고, sine 위상 및 cosine 위상 BOC 신호에 모두 적용이 가능하다. 또한 모의실험 결과를 통해 제안한 기법이 기존의 기법들에 비해 더 좋은 신호 추적 성능을 가짐을 보인다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.1-3
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• 2005

통계 소프트웨어 R은 여러 가지 특징을 가진 도구이다. S라는 전산언어를 기반으로 하고 이에 수학함수와 통계함수, 그리고 그래픽함수들이 결합되어 편리한 계산 작업 환경을 제공하고 있다. R이 기반으로 하고 있는 S언어에는 문법적, 의미론적 특징이 잘 어울려 있다. S언어의 주요 특징 중 하나는 객체지향성이다. 본 연구에서는 R의 특징인 객체지향성과 그 의미에 대하여 살펴보게 된다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제3회(2014년)
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• pp.385-397
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• 2014

신약을 개발하거나 단백질 구조를 예측하는데 Molecular Mechanics (MM)의 방법을 사용한다. 하지만, MM 만으로는 자연현상에서 일어나는 결과를 정확하게 기술하기 어렵다. 본 연구는 기존의 MM 방법으로는 정확히 예측이 불가능한 비 공유결합 중 하나인 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학 계산을 통해 정확한 예측이 가능한지 보았다. ${\pi}-{\pi}$ interaction 이란 생체 내, 의약 화합물에서 발견되는 결합이기 때문에, 단백질과 결합하는 구조의 예측이 중요하다고 할 수 있다. 본 실험은 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 갖는 Sandwich, T shape, 그리고 Parallel displaced 세 가지 모형을 가지고 양자역학 계산을 수행하였다. 양자역학 계산은 DFT의 세가지 함수 M06_2X, M05_2X, B3LYP를 이용하였다. 실험결과에서 세 가지 함수가 각기 다른 결과를 보였는데, M06_2X의 결과에서 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 더 정확하게 계산하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 양자역학의 방법을 통해 MM에서는 예측이 불가능한 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 계산 할 수 있고 이 부분을 고려하여 화합물 간의 결합구조를 예측을 향상시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.177-187
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• 1989

연마된 단일 모드 광섬유를 이용하여 파장 분할 광결합기를 만들때 결합계수는 파장과 두 코아 사이의 거리에 따라서 다르다. 파장 분할은 중심 파장에 따른 결합 계수의 변화율의 함수이며 두개의 코아 사이의 거리에 따라서 변화율이 다르다. 본 논문은 두개의 파장을 분리할 때 최소의 파장 분할 구간을 얻을 수 있는 조건을 두개의 코아 사이의 거리의 함수로 제시하여 파장범위에 따르는 최적화가 다르다는 것을 알 수 있었다.