• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.185-190
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• 2007

대용량의 자료가 생산됨에 따라 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 이용할 수 있는 데이터 웨어하우스의 역할이 중요하게 되었고, 그에 따라 자료 처리 기법의 개발은 필수 과제가 되었다. 품질 평가와 오류 판단, 결측 보정의 자료 처리 과점은 자료의 신뢰도를 판단하고 활용도를 높일 수 있는 과정으로 매우 중요하다. 본 논문에서는 우리나라의 실제 교통상황을 반영하고 평가 기준의 오차를 줄이면서 더욱 간단 명료한 평가 계산식을 도입하여 효율적인 품질평가와 오류판단, 결측 보정의 자료 처리 기법을 제안한다. 또한 오류 판단 기준에 새로운 파라미터론 도입하여 교통 연구자의 요구 사항을 반영할 수 있게 하였다. 결측 보정 과정은 여러 기법을 연구하고 기존의 결측 보정 기법에 입력 변수를 추가하여 실제 대용량의 교통 자료에 적용하였다. 그리고 교통 자료가 저장되는 데이터베이스에 직접 접근하여 결측 보정과정을 수행하도록 PL/SQL로 구현하였으며, 이를 통해 교통 연구자에게 쉽고 다양한 방법으로 결측 보정을 수행하고 그 결과를 이용하여 다양한 교통 정보를 가공할 수 있는 환경을 제공하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제22권4호
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• pp.477-494
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• 2012

본 연구는 혼합계산 문제에 대한 학생들의 반응 사례 및 오류유형, 혼합계산 지도에 널리 활용되는 기억술, 혼합계산의 핵심인 연산 순서의 규칙에 관한 역사적 논의 및 성격을 고찰하였다. 또한 이를 바탕으로 자연수의 혼합계산 단원의 교과서의 내용구성 및 전개 방식을 비판적으로 분석하고 지도에 관한 개선 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 실생활 문제 상황과 연산 순서의 규칙 사이의 왜곡된 논리적 연결성을 지적하였다. 둘째, 연산 순서의 규약적 성격을 고려하여 교과서를 구성하여야 함을 제시하였다. 셋째, 연산 순서의 문제는 식의 구조에 대한 이해와 결부시켜야 함을 지적하였다. 넷째, 혼합계산식의 이해를 돕는 다양한 교수학적 전략을 참고할 것을 제시하였다. 본 연구는 차후 혼합계산과 관련된 교과서 개발을 위한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.913-915
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• 2005

유전자 칩의 정확성은 각 유전자들의 식별자로 활용되는 probe들에 의해 결정된다. 칩에 삽입되는 probe들은 반응오류를 피하기 위해 이중구조, 녹는점, 그리고 CG구조와 같은 요소들을 고려한다. 또한 다른 유전자들과의 교차반응을 최소화하기 위해 specificity를 고려한다. probe의 specificity 검증은 전체 유전자들에 대해 탐색해야 하므로 대규모 염색체에 대해서는 많은 계산이 요구된다. 본 논문에서는 specificity 검증을 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 해시테이블을 활용하여 probe가 specificity를 만족하지 못하게 하는 유전자 시퀀스들만을 탐색하여 비교한다. 제시한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 효율적임을 실험결과를 통해 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.425-435
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• 2017

구조해석은 대기업뿐 만 아니라 중소 중견기업에서도 제품 납품을 위한 인증절차의 강화 및 개념설계에서 상세설계로 진행되는 프로세스에서의 시간 단축을 위해 시험과 함께 필수 절차로 활용되고 있다. 적은 비용으로 활용이 가능한 오픈소스 솔버는 자동으로 전처리 데이터를 생성해주는 상용 솔버와 다르게 격자와 같은 입력데이터가 문제가 있을 경우 계산단계에서 오류나 실패하는 경우가 빈번하게 발생할 수 있기 때문에 비 전문가가 활용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 구조해석 오픈소스 솔버(Caculix, Code_Aster)를 이용하여 사용자가 손쉽게 기계적 구조 문제의 분석에 활용이 가능한 전 후 처리기를 개발하였다. 특히, 3D 모델, 격자, 시뮬레이션 조건, 결과 정보 분석 등의 각 단계에서 오픈소스 솔버에 따라서 상이한 형태의 데이터를 분석하고 그에 맞는 정확한 정보를 추출 및 생성하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 또한, 오픈소스 솔버의 계산 정확도를 높이고 오류를 방지하기 위하여 솔버 특성에 맞는 격자를 생성해주고 격자 모델의 자동 힐링 기능을 개발하였다. 마지막으로 해당 시스템의 정확성을 검증하기 위하여 사용소프트웨어와 비교한 검증 결과와 활용 결과를 설명한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제7권2호
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• pp.71-95
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• 2006

이 글에서는 복잡한 설문구조를 가진 사회조사에서 CAPI를 활용할 때 나타날 수 있는 장점을 고령화연구패널조사(Korean Longitudinal Study of Ageing: KLoSA) 제1차년도 조사 및 예비조사에서 실제 작성한 CAPI 설문 사례를 가지고 살펴보았다. 특히 CAPI 활용이 자료의 질(data quality)을 어떻게 향상시켜 줄 수 있는가에 초점을 맞추어 다음과 같은 다섯 가지 측면에서 살펴보았다. 첫째, CAPI는 설문 논리와 경로 구조화, 응답 범위 설정, 응답 일관성 유지 등을 통하여 응답 오류를 줄여준다. 둘째, 응답자 맞춤식 설문 문항 작성, 자동 계산 및 채점, 도움말 탑재 등을 통하여 면접의 편의성을 제고시켜 준다. 셋째, 설문 문항의 순서를 무작위로 배치할 수 있어서 보기 순서 효과나 문항 순서 효과를 방지하여 준다. 넷째, 항목 무응답을 감소시켜 응답률을 높이는 효과가 있다. 다섯째, 면접 상황을 모니터링하여 설문을 개선하거나 면접원을 감독하는 데에 도움을 준다. CAPI가 가진 이와 같은 특성은 면접 과정에서 발생할 수 있는 오류를 감소시키고, 또한 면접 편의성을 제고하여 면접의 흐름을 자연스럽게 만들어준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.51-54
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• 2024

본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.23-43
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• 2010

함수영역은 초등학교 과정에서는 규칙성과 문제해결을 중심으로, 중고등학교 과정에서는 함수라는 함축적 용어를 사용하고 있다. 함수개념은 그래프와 관련된 표현이나 해석을 필요로 하는 등 한마디로 규정하기 힘든 통합개념이고 이를 지도하는 방법 또한 많은 변수들을 포함하고 있다. 많은 연구들이 중학교 또는 고등학교 과정의 일부분을 중심으로 진행되어 중 고등학교 과정의 연계성을 강조한 연구가 부족한 실정에서 본 연구는 중학교 과정의 함수개념을 이미 학습한 고등학생들을 대상으로 함수단원에 대해 어느 정도 이해하고 있으며 그들이 문제해결과정에서 자주 범하게 되는 오류유형을 분석하고 이것을 바탕으로 함수학습 지도에 활용함으로써 학생들의 오류가 어떻게 교정되는지를 살펴보았다. 그 결과 고등학교 과정에서 함수 개념의 정의 방식이 바뀌어 큰 어려움을 겪고 있으며, 주된 오류유형은 함수 개념과 관련된 기본적인 내용에 대해 이해가 부족하며 개념이해를 바탕으로 하지 않고 암기에 의존하여 문제해결을 시도하거나 문제해결과정에서 틀에 박힌 문제유형에 너무나 익숙해져 있어서 새로운 유형의 문제를 접했을 때로 기존의 익숙한 방식으로 해석하여 풀이하거나 부적절한 추론을 하는 경우, 그리고 계산상의 오류 및 기호를 처리하는데 오는 기술적인 오류를 흔히 범하는 것으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권1호
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• pp.24-35
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• 2023

급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.97-109
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• 2005

노인 인구의 급격한 증가와 인터넷을 통한 정보획득의 보편화로 인하여 웹 접근성의 중요성이 부각되고 있다. 웹 접근성이란 "경제적, 지역적, 신체적, 사회적 한계로 인해 정보서비스를 받기 어려운 자들에 대한 정보 통신망의 자유로운 접근과 이용" 을 의미한다 정부기관이 선도하여 웹사이트를 통해 보다 편리하고 좋은 서비스를 국민에게 제공하려는 전세계적인 노력에도 불구하고 장애인이나 노인들에게는 아직도 웹사이트의 접근이 용이하지 못한 실정이다. 이는 웹 접근성의 문제를 발생시키는 근본 원인 중 하나인 웹 접근성(Web Accessibility)에 대한 개념 이해 및 현재 사용되는 웹사이트의 접근성 만족 유무를 정확하게 평가할 수 있는 평가 방법의 부재에 기인한다. 현재까지 웹 접근성 평가는 표준 평가항목인 W3C의 웹 접근성 지침(Web Contents Accessibility Guideline 1.0, 이하 WCAG 1.0)을 기반으로 만들어진 자동화 평가도구를 이용하여 대부분 이루어져 왔다. 자동차 평가도구를 이용한 웹 접근성 평가 방법은 평가가 용이하고 평가결과의 정량화로 인해 연구의 객관성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 선행연구와 실험을 통해 자동화 평가도구의 문제점이 지적되고 있다. 예를 들어 전문가가 직접 스크린 리더를 통해 계산한 접근성 오류와 자동화 도구가 계산한 접근성 오류와는 많은 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 자동화 평가도구의 문제점을 보완하기 위해 전문가가 직접 평가하는 매뉴얼 평가방식과의 병행을 제시하고 있으나, 근본적인 문제점을 해결하고 이를 개선할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 "한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침(TTAS.0T-10.0003)"을 기본으로 하여 "EuroAccessibilty Consortium" 에서 고려하고 있는 "testable statement" 으로 통합 보안한 접근성 체크항목의 재구성과 함께 "자연어 처리" 알고리즘을 적용하여 자동화 평가도구의 개선 방안을 제시한다. 아직까지 제시된 개선방안의 적용 및 검증이 이루어지지 않아 한계점을 가지고 있으나 자동화 평가도구의 개선방안에 대한 제안은 향후 연구의 기초자료로 활용 가능할 것이며 많은 후속연구를 유발할 것으로 기대한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.446-451
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• 2017

본 논문에서의 문맥의존 철자오류(Context-Sensitive Spelling Error) 교정 기법은 샤논(Shannon)의 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 논문에서 제안하는 교정 기법의 향상에는 보간(interpolation)을 사용하며, 일반적인 보간 방법은 확률의 중간 값을 채우는 방식으로 N-gram에 존재하지 않는 빈도를 (N-1)-gram과 (N-2)-gram 등에서 얻는다. 이와 같은 방식은 동일 통계 말뭉치를 기반으로 계산하는데 제안하는 방식에서는 통계 말뭉치와 교정 문서간의 빈도 정보를 이용하여 보간 한다. 교정 문서의 빈도를 이용하였을 때 이점은 다음과 같다. 첫째 통계 말뭉치에 존재하지 않고 교정 문서에서만 나타나는 신조어의 확률을 얻을 수 있다. 둘째 확률 값이 모호한 두 교정 후보가 있더라도 교정 문서를 참고로 교정하게 되어 모호성을 해소한다. 제안한 방법은 기존 교정 모형보다 정밀도와 재현율의 성능향상을 보였다.