대구효성가톨릭대 양재호교수는 인체 피부가 다이옥신에 민감하다는 사실에 착안하여 인체 피부세포를 모델로 사용하여 인체에서도 암을 유발한다는 사실을 증명한 과학자이다. 양교수의 연구결과는 다이옥신이 인체 세포에서 암을 일으킬 수 있음을 증명한 최초의 보고서로 평가되고 있으며 97년 세계보건기구 산하의 암연구기구도 다이옥신을 인체발암물질로 분류하는데 중요한 자료로 활용하고 있다.
본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.
88년 9월중에 한국과학기술연구원 시스템공학연구소가 당시의 슈퍼컴퓨터 중 최상위 성능을 가진 Cray-2S(4 CPU, 1GB)를 설치함에 따라 국내에도 슈퍼컴퓨터 시대가 열리게 되었으며, 90년 10월에 산업계에서는 최초로 기아자동차에서 Cray Y/MP(1CPU)를 설치한 이래 최근에 국방과학연구소, 삼성그룹에서도 Cray Y/MP계열의 슈퍼컴퓨터를 설치하여 과학기술 계산 및 공학해석에 폭넓게 활용할 전망이다. 따라서 본 고에서는 슈퍼컴퓨터의 정의 및 분류, 특징과 보급현황에 대하여 알아보고 슈퍼컴퓨터 및 병렬처리기술을 이용한 유한요소해석에 관하여 간략히 기술하고저 한다.
본 연구의 목적은 2005년 영국의 BSI(British Standards Institution)에서 인쇄 형태로 출판된 UDC(Universal Decimal Classification)의 표준판과 1973년 한국과학기술정보센터(KORSTIC, Korea Scientific & Technological Information Center)에서 출판된 UDC의 한국어판을 비교 분석하여 한국어판의 개정방향을 제시하는 데 있다. 앞으로 개정될 한국어판은 표준판의 규모로 한국어 간략판과 MRF(Master Reference File)를 바탕으로 표준판의 체제에 따라 본표와 색인으로 된 인쇄판이 되어야하며, 국제적 보편성을 강화하고, 보조표를 통한 조합의 방식을 더욱 확대할 필요가 있음을 제언 하였다.
최근 대학에서는 다양하게 변화하고 있는 실무현장과 학술연구분야를 반영하여 교과과정을 개편하자는 요구가 다양하게 나타나고 있다. 이에 이 연구에서는 교육과정 개편에 필요한 해외 문헌정보학 교육과정의 동향을 파악하고자 세 가지 측면에서 미국 문헌정보학 교과과정에 개설되어 있는 교과목을 분석하였다. 교과목 분석에 적용된 기준은 국가직무능력표준(NCS)의 문헌정보관리 직무단위, 한국연구재단의 국가과학기술표준분류와 학술연구분야 분류표에 나타난 문헌정보학 주제 분류이다. 세 가지 측면으로 분석한 결과 공통되게 나타난 현상은 시스템 구축설계 및 정보기술분야의 교과목 수가 많은 것이며 도서관 및 정보센터 경영과 이용자서비스도 교과목이 많은 주제 분야인 것으로 조사되었다.
이 연구의 목적은 국가과학기술표준분류체계의 소분류 용어를 기계학습 알고리즘을 적용하여 기술키워드 변환하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 주제어 추천에 적합한 학습 알고리즘으로 AttentionMeSH를 활용했다. 원천데이터는 한국과학기술기획평가원이 정제한 2017년부터 2020년까지 4개년 연구현황 파일을 사용하였다. 학습은 과제명, 연구목표, 연구내용, 기대효과와 같이 연구내용을 잘 표현하고 있는 4개 속성을 사용했다. 그 결과 임계치(threshold)가 0.5일 때 MiF 0.6377이라는 결과가 도출됨을 확인하였다. 향후 실제 업무에 기계학습을 활용하고, 기술키워드 확보를 위해서는 용어관리체계 구축과 다양한 속성들의 데이터 확보가 필요할 것으로 보인다.
본 논문은 딥 러닝 기반의 독해 기술이 풀지 못하는 문제를 분류해내는 기술에 관한 것이다. 해당 연구에서는 독해 데이터 및 시스템 결과 분석을 통해 시스템이 풀지 못하는 문제들의 특징을 도출해내고, 이에 알맞은 전략들을 시도해 보았다. 분석 결과에 따른 시도들은 각 목적에 부합하는 결과를 나타냈으며, 특히 독해 기술의 특징에 기반한 방법론이 효과적이었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 본문과 질의 간 유사도 행렬을 활용하는 것으로, 기존의 독해 기술이 본문과 질의의 유사도를 활용하여 정답을 내는 것에 영감을 얻었다.
IoT(Internet of Things)의 주요기술인 WSNs(Wireless Sensor Networks)는 위치를 기반으로 정보를 전달하거나 인증을 하는 경우가 많기에 잘못된 위치 정보는 서비스에 큰 위험이 된다. 따라서 위치 정보를 검증하는 방법은 필수적이다. 목적에 적합한 기법을 설계하기 위해서는 기존 연구들에 대한 통합적인 분석과 분류 결과가 중요하다. 본 논문은 WSN 를 대상으로 개발된 위치 검증 기법들의 특징에 대해 통합적인 분석 및 분류 결과를 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기발표된 주요 위치 검증 기법들의 특징 분석 결과를 바탕으로 분류 기준을 설정한다. 그리고 설정한 분류 기준에 따라 기존 연구 결과를 분류하고 각각의 특징과 발전 방향을 기술한다. 본 논문의 결과는 기존의 위치 검증 기법 분석 및 분류 연구와 비교해, 보다 다양한 기준을 제시하고 있다는 점에서 신규 기법의 설계시 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 천리안위성 2A호 1일 평균 표층수온영상을 대상으로 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 딥러닝 기법을 적용하여 냉수대 발생 여부를 분류하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 2019년부터 2022년까지 1,155장의 영상을 사용하였으며, 국립수산과학원 제공 냉수대 발생 주의보 및 경보자료로부터 냉수대 발생 영상과 그 외 영상으로 분류하여 학습을 수행하였다. 학습 결과로 82.5%의 probability of detection (POD)와 54.4%의 false alarm ratio (FAR) 지수를 획득하였다. 오분류 분석을 통해 냉수대 분류에 실패한 경우의 대부분은 구름의 영향 때문이며, 비냉수대를 오분류한 경우의 대부분은 실제 영상에 냉수대가 존재함을 확인하였다.
최근 디지털 도서관이 등장하고 인터넷이 폭 넓게 보급되어 온라인 상에서 얻을 수 있는 텍스트 정보의 양이 급증함에 따라 효율적인 정보 관리 및 검색이 요구되고 있다. 자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 하는 동시에 방대한 양의 수작업을 감소시키는데 그 목적이 있다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 색인 과정을 통해 표현한다. 또한, 문서 분류기를 통해 문서를 목적에 맞게 분류한다. 본 논문에서는 자동 문서 범주화를 수행하기 위한 각 단계를 소개하고 각 수행 단계에서 사용되는 여러 가지 기법들을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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