• 한국도서관정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.119-145
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• 2018

본 연구의 목적은 공공도서관이 지역콘텐츠 및 지역민의 요구에 부합한 특화주제를 선정하고 이를 기반으로 특화도서관을 운영함에 있어 필요한 실질적 가이드라인을 개발하는 것이다. 이를 위해 총 43개 국내 외 도서관을 선정하여 특화도서관 설립과정, 지역적 특성, 특화장서, 특화예산, 특화인력, 특화네트워크, 특화시설 및 환경, 특화프로그램, 홍보 등을 조사하여 시사점을 도출하였다. 도출된 시사점을 기반으로 운영 가이드라인을 4단계로 제안하였는데, 특화서비스 지원체계를 확립하고 지역밀착형 특화주제를 선정하는 준비단계, 선정된 특화주제를 서비스하기 위하여 도서관 환경을 조성하는 조성단계, 특화주제 관련 정보복합문화서비스를 기획하고 제공하는 운영단계, 서비스 고도화 및 확장을 위하여 도서관 외부기관과 소통하는 확산단계 등이다.

• 전자통신동향분석
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• 제13권4호통권52호
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• pp.43-58
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• 1998

애니메이션이나 멀티미디어에서 사용될 물체들을 모두 처음부터 만들어 나간다는 것은 굉장히 시간이 많이 들고 힘든 일이다. 따라서, 물체를 처음부터 디자인하는 것이 아니라 단순한 모양의 물체로부터 복잡한 모양의 물체를 쉽게 만드는 방법에 대한 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 그래픽스 분야의 물체 변형기법에 대한 연구 결과들을 살펴본다. 대표적인 변형기법으로 Barr의 음함수 변형법, 자유형태 변형기법과 그 확장, skeleton warping 등을 살펴본다. 물체의 보다 사실적인 변형을 얻기 위해서 물리 법칙을 이용하는 방법과, 구조가 복잡한 물체를 여러 상세 단계로 나누어 처리하는 다중해상 방법도 살펴본다. 그리고, 매개변수 함수로 표현된 물체를 편집할 경우에 곡선/곡면의 제어점 대신 물체상의 임의의 위치를 직접 움직이는 직접제어 기법의 연구동향을 살펴본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.146-154
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• 1994

한국어는 단어들 사이에 공백이 없는 미분절어이기 때문에, 한국어를 분석하기 위해서는 단어의 경계를 식별하는 분절이 선행되어야 한다. 분절은 쉽지 않은 과정이고 잘못된 분절은 구문분석, 의미 분석 단계에서 심각한 오류를 유발하기 때문에 형태소 분석의 중요한 작업중의 하나가 되어왔다. 기존의 한국어 분석 시스템들은 분절의 어려움으로 인하여 입력 문자열의 끝까지 읽은 후, 우에서 좌로 분석하는 two-pass 전략이나 단어들 사이에 공백을 삽입하여 처리하는 방법을 사용하였다. 또한 이 시스템들은 형태소 분석이 완결된 후, 파서에게 결과를 전달하는 순차적인 전략을 사용하였다. 본 논문은 영어의 분석과 같이 형태소 분석 동안에 파싱을 할 수 있는 one-pass 전략을 사용하여 한국어를 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 이를 위해 형태소 분석 방법으로써 확장된 최장일치법을 제시하며, 위 방법에서 생성되는 문제점인 다중-범주 구를 처리하기 위하여 다중-경로 LR 파싱을 제시한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제27권3호
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• pp.19-24
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• 2004

인체의 해부학적 구조에 관해 다른 영상들보다 정확한 정보를 제공하는 MRI에 대해 많은 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 대퇴골두 무혈성 괴사의 자동 진단에 필요한 대퇴골두 영역의 추출에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 대퇴골두의 해부학적 특성과 Hough transform을 이용하여 대퇴골두 영역을 설정하였고, 대퇴골두 영역을 분할하는 방법으로서 영역 확장법과 히스토그램 기반 영역 분할 방법의 장점을 결합한 방법을 고안하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 정상적인 대퇴골두와 무혈성 괴사의 초기 단계의 대퇴골두 뿐만 아니라 괴사가 심한 대퇴골두에 대해서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.95-105
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• 1988

본 연구에서는 실험적인 모우드해석법을 실제의 테니스 라켓에 적용하여 모우드파라미터를 구한 다음, 그 파라미터의 변화에 따르는 안정타점영역의 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 에측하였다. 또한 안정타점영역을 확장시키고 라켓의 동특성을 개선시킬 수 있는 모우드파라미터를 찾아서 라켓의 설계제작단계에 정보를 제공하는 테니스 라켓의 CAD(Computer Aided Design) 화를 위한 자료 획득을 목적으로 한다.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.299-314
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• 2017

In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.

• 미생물과산업
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• 제20권2호
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• pp.33-40
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• 1994

미생물에 대한 유전자 재조합법 등의 개발로 동물세포에서만 합성되던 단백질들을 미생물을 통하여 생산하는 기술이 확립되어 있으나, 동물 세포내에서만 정확하게 실행되어지는 단백질 분자의 folding과 post-translational modification 등이 미생물에서는 불완전하게 이루어져 활성을 잃게 되는 단점이 있고, pyrogen과 같이 미생물로부터 유래한 endotoxin이 생산물에 섞여 있을수도 있으며, 미생물로부터 생산되는 각종 단백질로부터 원하는 유용 단백질을 분리하기 어려운것 등, 현실적으로 많은 어려움을 가지고 있기 때문에 미생물을 이용하기보다 동물 세포 배양을 통하여 위와 같은 제재들을 생산하려 하고 있다. 유전자 재조합 기술은, 현재 미생물뿐만 아니라, 동,식물 세포에 대하여도 적용되어 있어서 각종 유용생산물을 동,식물세포의 유전자 조작을 통해 얻을 수 있는 단계에 와 있으며, 이는 유전자 치료(gene therapy)와 같은 의료분야에까지 확장될 수 있게 되었다. 표 2에서는 동물 세포를 배양할 때와 미생물을 이용할 때의 각각의 특징을 보여주고 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.685-690
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• 2007

서비스산업의 비중이 전체 경제에서 70% 이상의 비중을 차지하면서 서비스산업의 중요성은 날로 높아지고 있다. 이러한 시기에 IBM에서는 경영과 과학의 접목을 통한 접근법을 제안하며 서비스 사이언스라는 키워드를 학계에 제시했다. 그러나 초기 단계인 서비스 사이언스는 아직 학문으로 정립되지 않은 분야이지만 앞으로의 기업경영활동에 양적, 질적 경쟁력 확보에 큰 역할을 하리라 예상된다. 본 연구에서는 기존 비즈니스 모델의 선행연구를 통하여 비즈니스모델의 구성요인을 서비스 사이언스 구성요소에 맞추어 재배치 시켜봄으로써 서비스 사이언스가 전혀 새로운 개별의 용어가 아니라 기존 비즈니스 모델의 확장된 영역임을 확인하고 이를 통하며 복합적인 학문의 범위를 어느 정도 가시화 시켜보고자 하는데 연구의 목적이 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.623-634
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• 2016

현존하는 빈발 패턴 마이닝 방법은 대부분 시간 효율성을 목표로 하고, 물리적 메모리 사용에 매우 의존적이다. 하지만 빅데이터 시대가 도래함에 따라 실제 세상의 데이터베이스는 급속도로 증가하고 있으며, 그에 따라 기존의 방법으로 현실적인 거대한 양의 데이터를 마이닝하기에 물리적 메모리 공간이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 빈발 패턴 마이닝의 메모리 의존성을 줄이기 위한 보조저장장치 기반의 연구들이 진행되었으나, 메모리 기반의 방법들에 비해 처리 시간이 너무 많이 소비된다는 한계가 있었다. 따라서 확장성을 가지며, 기존의 디스크 기반의 방법들에 비해 시간효율성을 높인 새로운 빈발 패턴 마이닝이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 빅데이터로부터 빈도 아이템 집합들을 마이닝하기 위해 메모리와 디스크를 함께 사용하는 스택 기반의 새로운 접근법인 PPFP 알고리즘을 제안하였다. PPFP는 빈발 패턴 마이닝 접근법 중 가장 인기 있고 효율적인 접근법 중 하나인 FP-growth를 기반으로 하고 있다. PPFP 마이닝 방법은 다음과 같이 두 단계로 진행된다. (1) IFP-tree 구축: FP-tree를 생성한 후, 새로운 인덱스 번호 부여 방법으로 FP-tree의 각 노드에 인덱스 번호를 부여하고, 이 인덱스 번호가 부여된 FP-tree(IFP-tree)를 테이블로 변환하여(IFP-table) 디스크에 저장한다. (2) PPFP 알고리즘을 이용한 빈발 패턴 마이닝: 스택 기반의 PUSH-POP 방식으로 패턴을 확장시켜 나가며 빈발 패턴을 마이닝한다. 이러한 방식을 통해 메모리 기반의 방법에 비해 반복적으로 많은 시간이 소모되는 연산에 매우 적은 양의 메모리를 활용하여 확장성과 함께 시간효율성 또한 향상시킬 수 있었다. 그리고 기존의 연구 방법들과 비교 실험을 통해 새로운 알고리즘의 성능을 증명하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제24권3호
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• pp.311-331
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• 2014

예비교사들의 정의에 대한 도구적인 교수학적 내용지식을 관계적인 교수학적 내용 지식으로 변화하도록 하기 위하여, Kinach의 인지전략을 반영한 교수과제를 단계적으로 제시하였다. 연구자는 먼저 예비교사들이 '정의'와 '정의를 가르친다는 것'을 어떻게 이해하는지를 확인하였으며, 예비교사들의 통념에 도전함으로서 정의의 재발명이라는 새로운 교수방법을 포용할 수 있는 동인을 부여하였다. 예비교사의 PCK '성장' 과정은, 정의의 교수법에 대한 백지상태의 PCK를 수학교육이론으로 채우는 것이 아니라, 도구적 PCK를 확인하고 도전하며 변화 및 확장하였던 정반합(正反合)적 과정이었다. 이와 같은 사례는 교사의 지식 성장과 교사교육의 방법론에 대한 새로운 방향을 모색하는 데 기여할 수 있을 것이다.