• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.208-211
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• 2009

본 논문은 구글(Google), 워드넷(WordNet)과 같이 공개된 웹 자원과 리소스를 이용한 비교사학습(Unsupervised learning) 방법을 제안하여 단어 의미의 중의성 문제를 해결하고자 한다. 구글 검색 API를 이용하여 단어의 확장된 근접 문맥정보를 추출하고, 워드넷의 계층체계와 synset을 이용하여 단어 의미 구분정보를 자동 추출한 후, 추출된 정보 간 유사도 계산을 통해 중의성을 갖는 단어의 의미를 결정한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.14 no.1
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• pp.63-69
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• 2013

Approximate Frequent pattern mining is to find approximate patterns, not exact frequent patterns with tolerable variations for more efficiency. As the size of database increases, much faster mining techniques are needed to deal with huge databases. Moreover, it is more difficult to discover exact results of mining patterns due to inherent noise or data diversity. In these cases, by mining approximate frequent patterns, more efficient mining can be performed in terms of runtime, memory usage and scalability. In this paper, we study the characteristics of an approximate mining algorithm based on probabilistic technique and run performance evaluation of the efficient approximate frequent pattern mining algorithm. Finally, we analyze the test results for more improvement.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.259-262
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• 1999

본 논문에서는 먼저 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환을 한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다 이 분석한 결과를 가지고 모델링을 함으로써 피아노 원음에 근접한 음을 만들 수 있다. 크기에서의 특성은 기본주파수와 고조파 부분에서 다른 부분에 비해 크기의 차이가 크다. 그래서 기본주파수와 고조파부분은 오차를 줄이기 위해 적은 데이터를 가지고 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하고, 노이즈 부분은 기본주파수 전·후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하므로, 이 부분을 최고점과 최저점른을찾아 선형으로 모델링 하였고, 나머지 노이즈 부분은 적은 값을 가지므로 많은 데이터를 가지고 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에서 모델링한 결과를 바탕으로 모델링을 하였다 모델링을 한 결과를 가지고 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.10a
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• pp.407-408
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• 2014

본 논문은 3차원 수중방사패턴 예측을 위하여 수중구조물의 표면진동장을 이용하여 3 차원 원음장 패턴을 예측한 뒤 수중구조물의 근접음장 계측데이터를 활용하여 산출된 원음장 음향파워를 이용하여 산출된 원음장 패턴의 음압크기를 보정하였고 이를 실험데이터와 비교 분석한 논문이다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2009.04a
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• pp.3-5
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• 2009

The matching process is not simple, since the identified features from different sources do not always match in their location, extent, and description. We present a new approach to matching GIS features from disparate sources. A graph theoretic approach is used to model the geographic context and to determine the matching features from multiple sources.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.502-504
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• 2000

본 논문은 연결정보가 없는 거리영상으로부터 DSM(Displaced Subdivision Mesh)을 복원하는 기술을 제안한다. DSM은 메쉬의 표면정보를 메쉬 분할법으로 생성한 부드러운 표면과의 차이값으로 표현할 수 있으므로 메쉬를 표현하는 데이터 크기를 획기적으로 줄일 수 있으며, 거리영상에 근접한 3차원 모델 복원기술에 효율적으로 적용될 수 있다. 제안 알고리즘은 기존 방법에서 사용하던 전역적 에너지 최소화 과정을 기하 해석적인 방법으로 대체하여 빠르게 메쉬를 복원할 수 있으며, 복원된 메쉬는 Remeshing을 거치지 않고 바로 다단계 표현으로 변환이 가능하다. 또한 입력 데이터를 고려한 라플라시안을 이용하여 거리영상에 최대한 근접하면서 지역적인 곡률이 최소화된 DSM을 생성한다. 이렇게 복원된 DSM은 메쉬 편집, 압축, 렌더링, 애니메이션 등 여러 응용분야에서 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.553-555
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• 2005

이중 공유기반 트리 방식인 CBT 방식은 송신자와 수신자 모두 센터 노드(Core)에 이르는 최단경로를 통해 데이터를 주고받는 방식이다. 이 방식은 Core를 이용하여 멀티캐스트의 한계인 확장성문제를 해결하기 위해서 사용된 방식이다. 그러나 현재 멀티미디어 라우팅방식은 Best-Effort 방식의 패킷 스위칭은 가능한 한 패킷을 전송하려 하기 때문에 Core와 RP를 중심으로 데이터의 폭주 현상을 유발한다. 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 RED 알고리즘을 이용한 Anycast 방식을 제안한다. Anycast 프로토콜은 Anycast 주소를 가진 수신자 그룹 멤버들 중, 가장 근접한 라우터나 지역의 Anycast 그룹 멤버들에게 패킷을 재분배할 수 있는 최적의 서버 또는 호스트에게 패킷을 전달하는 방식이다. 이와 같이 Anycast는 Core의 패킷을 재분배하여 근접한 라우터로 재분배 하여 최적의 호스트에게 전달할 수 있다. Core의 패킷을 재분배하기 위해서는 RED 알고리즘을 도입하여 Core으 트래픽 증가를 분산시킨다.

• Korean Security Journal
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• no.38
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• pp.137-161
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• 2014

The aim of this study was to investigate the factors influencing on housebreaking victimization in South Korea. It is important that a resident, police officer, and policy makers use Routine activities/lifestyle theory in order to explore whether proximity and exposure to offenders or presence of guardianships affect the resident's risk of being victimized. In this context, the current study utilizes proximity variables: disorder of residence, exposure variables: hours of empty house and guardianship variables: social networks, security equipment. The study employs secondary data(Korean Crime Victim Survey in 2008) responses from a sample of 4, 710 resident. and Logistic regression analysis was used to examine whether the likelihoods of housebreaking victimization was associated with the measures of proximity and exposure and the lack of guardianship. The result of the study showed that proximity(disorder of residence) and guardianship (security equipment) are statistically significant predictors that is associated with an enhanced risk of school violence victimization while controlling for other variables. Further policy implications of the study will be discussed.

• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.39 no.4
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• pp.19-32
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• 2023

Using extensive job posting big data, this study investigates the industrial and locational characteristics of decent work from the supply side. The analysis revealed that manufacturing is pivotal in supplying decent work, accompanied by a stark regional disparity, most notable in the Seoul Metropolitan Statistical Area (MSA), which constitutes nearly half of all decent work opportunities. The study further uncovered that the distribution of decent work varies significantly across MSAs, with a pronounced inclination towards a higher supply in peripheral rather than central areas. These findings bring to light the critical need for policies that bolster manufacturing, aiming to enhance the availability of high-quality jobs and to bridge the job quality gap between the Seoul MSA and other regions. Moreover, the results emphasize the necessity for customized job supply strategies in each MSA, prioritizing strategies that account for the proximity between workplaces and living areas in the job supply process.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.55-57
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• 2002

공간 데이터베이스의 규모는 매우 방대하여 질의 처리에 많은 비용이 발생한다. 따라서 효율적인 질의 처리를 위해서는 질의 수행 결과의 예측이 필요하다. 이를 위해 실제 공간 데이터의 특성을 근접하게 나타내는 요약 데이터를 생성하여 그 결과를 통해 질의 결과의 크기를 추정하게 된다. 기존의 공간 데이터 요약 기법으로는 면적 균등 분할 기법, 개수 균등 분할 기법, 인덱스 분활 기법 등이 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 다양한 분말 기법에 대해 알아보고, 힐버트 공간 재움 곡선 방법에 개수 균등 분말 기법을 적용시킨 새로운 공간 분할 방법을 제안하여 기존의 방법과 새로운 방법의 성능을 비교한다.