• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.301-304
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• 2003

SVM은 일반화된 높은 분류 정확률을 보인다. 그러나, SVM은 데이터의 양이 커질수록 높은 시간 공간적 복잡성 때문에 근사화 알고리즘(Approximation Algorithm)을 이용한다. 이러한 접근 방법은 실제구현에서 높은 시간 공간적 복잡성을 요구하여 분류 정확률과 효율성을 낮아지게 한다. 따라서, 본 논문은 SVM을 앙상블 구조로 구성하여 분류 정확률을 높이고, 분류자의 최적 하이퍼플랜(Optimal Hyperplane)결정을 위해 마진 벡터만을 이용하여 시간 공간적 문제를 해결하였다. 실험결과, 본 논문에서 제시한 방법이 단일 SVM을 이용한 방법보다 높은 분류 정확률과 높은 효율성을 가짐을 보여준다...

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.258-265
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• 2002

베이지안망은 기존의 방법에 비해 불확실한 상황에서도 지식을 표현하고 결론을 추론하는데 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 대표적인 베이지안망 분류기들을 제시하고, 동일 임상데이터에 대해 서로 다른 유형별 베이지안망 분류기들을 학습하였다. 베이지안망을 적용할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 어려움이 있다. 본 연구에서는 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다. 분류기들의 성능에서는 축소한 특징집합으로부터 얻은 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망 분류기가 가장 우수한 정확도를 가짐을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.369-386
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• 2008

이 연구는 식물학의 학문분류 체계와 문헌분류 체계를 비교 분석함으로써 식물학의 분류특성과 문제점을 분석하고, 이를 토대로 KDC 식물학의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도되었다. 이 연구결과를 요약하면 아래와 같다. 첫째, 식물학의 학문분류는 주로 식물의 연구대상에 따라 식물 형태학, 식물 생리학, 식물 생태학, 식물 계통학, 식물 유전학, 식물 진화학 등으로 구분하고 있다. 둘째, 식물의 분류는 식물 계통학이라는 하위 분과학문에서 다루고 있으며, Engler 체계 등이 일반화되어 있다. 셋째, 식물학의 문헌분류 체계는 대부분 식물학의 분과학문 위주가 아니라 식물의 분류 위주로 구성되어 있다. 이때 KDC, NDC, UDC, CC에서는 식물분류를 식물의 발달과정 즉, 진화순서에 의해 하등식물에서 고등식물로 배열되어 있는 Engler 체계를 적용하고 있으며, DDC와 LCC는 현존하는 식물에 더 중점을 두고, 고등식물에서 하등식물로 배열되어 있는 Bentham & Hooker 체계와 유사성이 있다. 넷째, KDC 식물학에서 있어서는 DDC나 CC와 같이 일반 식물학에서 다루고 있는 식물의 구조나 속성 등을 482-489에 나열되어 있는 모든 식물에 공통적으로 적용하여 세분할 수 있도록 구조화 하는 것이 바람직할 것이다.

• 플랜트 저널
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• 제11권1호
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• pp.39-49
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• 2015

본 연구는 석유화학 플랜트 설계, 구매 시공에 직간접적으로 많은 영향을 주는 배관자재의 관리 효율성을 높이기 위하여 자재 코드 및 자재관리 시스템의 근간이 되는 배관자재 코드 분류체계를 개선하였다. 기존 배관자재 코드 분류체계를 개선하기 위하여 내재된 문제점을 자세히 파악하고 국내외 대형 EPC 기업의 배관자재 코드 분류체계 특징을 조사하였으며, 최근 대형화, 전문화 되어가는 프로젝트의 특성을 고려하여 개선 방향을 설정하였다. 배관 자재별 특성에 맞는 코드분류체계를 정의하고, 표준 속성을 추가하고, 신규 자재 및 재질을 고려한 코드 자릿수 확장 및 계층적 분류 구조를 통하여 효율적 배관 자재관리를 위한 배관 자재 코드 분류체계의 개선 구조를 도출하였다. 개선된 배관자재 코드 분류체계를 수행중인 프로젝트에 적용한 결과, 자재 구매사양서의 재 작업률이 평균 4.98%에서 2.48%로 감소하였으며, 3차원설계에서 요구되는 배관 형상 구축 작업시간이 기존 평균 작업인원 2명이 6개월 소요 되었으나, 1명이 4개월로 67% 감소 효과를 가져왔다. 또한 피라미드 코드 구조를 통하여 전사 자재관리 시스템과 연동되어 구매, 견적 등 유관 부서에서 다양한 데이터를 축적하고 내부 경영관리 의사결정을 위한 프로젝트 분석에 활용할 수 있게 되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.113-118
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• 2019

최근 시설물의 관리를 위한 유지관리는 기존 시설물의 안전진단 등을 통한 구조물의 안정성 위주의 관리에서 시설물의 성능을 평가하여 관리하는 자산관리 개념으로 추세가 바뀌어 가고 있다. 시설물의 자산관리를 위해서는 시설물의 유지관리 및 서비스수준을 평가하고 이를 관리하기 위한 정보 분류가 효율적으로 이루어 져야 한다. 발전 시설물의 경우 복합구조물로 매우 복잡한 형식으로 구성되어 있다. 따라서 본 연구에서 국내 통합 건설분류체계 형식을 반영하여 발전 시설물을 시설, 공간, 부위, 요소로 구분하고 보일러 건물을 사례로 하여 분류를 실시하였다. 본 분류체계는 시설물의 환경조건 등을 반영한 열화조건을 반영하기 위해서 기존의 분류체계에서는 볼 수 없는 방향, 내부, 외부 등을 추가하여 분류하였다. 이는 발전구조물의 특성상 해안가에 위치하고 비례 염분 및 습도 등의 환경조건에 따라 열화속도를 반영하여 체계적이고 효율적인 유지관리를 할 수 있도록 한 것이다. 본 연구에서 개발된 분류체계는 발전시설물의 자산관리를 위한 전산시스템개발에 기초적인 자료로 활용되게 될 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.23-28
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• 2020

인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용하여 타인에 대한 부적절한 표현 등의 악성 댓글 또한 존재한다. 악성 댓글로부터 사용자를 보호하기 위해 악성/정상 댓글의 분류가 필요하고 이는 텍스트 분류로 구현할 수 있다. 자연어 처리에서 텍스트 분류는 중요한 주제 중 하나이고 최근 BERT 등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT 을 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었다.

• 정보보호학회지
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• 제30권5호
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• pp.71-77
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• 2020

딥러닝 기술은 이미지 분류 문제에 뛰어난 성능을 보여주지만, 공격자가 입력 데이터를 조작하여 의도적으로 오작동을 일으키는 적대적 공격(adversarial attack)에 취약하다. 최근 이미지에 직접 스티커를 부착하는 형태로 딥러닝 모델의 오작동을 일으키는 적대적 패치(adversarial patch)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 적대적 패치는 대부분 눈에 잘 띄기 때문에 실제 공격을 받은 상황에서 쉽게 식별하여 대응할 수 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 GAN(Generative Adversarial Networks)을 이용하여 식별하기 어려운 적대적 패치를 생성하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법으로 생성한 적대적 패치를 이미지에 부착하여 기존 이미지와의 구조적 유사도를 확인하고 이미지 분류모델에 대한 공격 성능을 분석한다.

• 화약ㆍ발파
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• 제27권2호
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• pp.19-25
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• 2009

벽식구조 아파트에 대한 재개발의 수요가 증가함에 따라 RC구조 아파트와는 다른 새로운 해체기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 벽식구조 아파트의 발파해체를 위한 기초적인 자료를 제공하기 위해 실시설계 도면을 토대로 벽식구조 아파트를 주동 형태 및 규모에 따라 분류하고, 아파트의 높이(H), 폭(B), 길이(L)의 발파 패턴 요소를 이용하여 벽식구조 아파트의 발파해체에 적합한 발파해체공법을 분석하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.119-125
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• 2010

본 연구에서는 항공 라이다 데이터로부터 지표의 유형을 분류하는 과정에서 필요한 처리시간을 감소시켜 보다 효율적인 지형 분류가 가능하도록 타일 단위의 샘플링을 이용한 지형 분류 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통하여 샘플링 정도에 따라 정확도와 시간효율을 비교분석하여 최적의 샘플링 정도를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 타일 단위의 샘플링을 이용한 지형 분류기법을 이용해 자연재해내 도시 구조 변화 등의 지형정보의 변화를 탐지하기 위한 모니터링 목적으로 활용할 경우에 지형분류의 정확도 손실을 최소화하면서 빠른 처리가 가능하기 때문에 실시간 서비스가 가능해 질 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.95-99
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• 2010

소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.