• 천문학회보
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• 제38권2호
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• pp.53.2-53.2
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• 2013

외부 고리를 갖는 은하들(Outer ring galaxies)을 SDSS dr7 목록에서 분류하여, 이들이 갖는 특징과 링 구조(Ring structure)를 형성하는데 외부환경의 요인이 있는지 조사하고자 했다. z<0.05, b/a>0.6, R>6"의 조건에서 25,308개의 은하들을 추출하였고, SDSS image tool을 이용하여 531개의 외부 고리 은하(Outer ring galaxies)또는 외부고리를 갖고 있는 것처럼 보이는 은하(Ring-like galaxies)를 육안으로 분류하였다. 5개(u, g, r, i, z)의 필터로 관측되어진 CCD 이미지의 분석으로 최종적으로 69개의 외부고리 은하(Outer ring galaxies)를 선정하였다. 통계적으로 전체 은하에서 외부 고리 은하가 차지하는 비율이 약 0.2726%라는 결과를 얻게 되었고, 은하들의 주변의 환경을 조사한 결과 배경밀도와 비리얼 반경에 있어서 다른 형태의 고리를 갖고 있는 은하들과의 유의미한 특이점은 보이지 않았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.646-648
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• 2004

기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

• 고려인삼학회:학술대회논문집
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• 고려인삼학회 1984년도 학술대회지
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• pp.107-111
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• 1984

쥐의 뇌에서 추출한 입자상 아데닐산 고리화효소와 입자상 구아닐산효소의 활동성에 미치는 몇 가지 긴세노시드들의 효과를 조사하였다. $Rb_{2},\;Rb_{1}$, Rc 및 Re들과 같은 약간의 진세노사이드들이 두 효소들의 활동성을 상반적으로 변화시키는 것을 관찰하였다. 아데닐산 고리화효소와 구아닐산 고리화효소의 활동성에 미치는 GMP 및 AMP의 조절작용을 조사하였다. 긴세노시드 Rd로 방해된 아데닐산고리화효소는 GMP를 첨가함에 따라서 활성화되었다. 마찬가지로. 긴세노시드 $Rb_{2}$로 방해된 아데닐산 고리화효소도 GMP에 의해서 활성화되었다. 다른 한편, 긴세노시드 Rc로 활성화된 구아닐산 고리화효소는 AMP 또는 GMP를 첨가함에 따라서 방해되었다. 진세노사이드 $Rb_{2}$ 도파민 사이에는 아데닐산 고리화효소 계상의 수용체들에의 결함에 있어서 경쟁적이라는 것을 알았다. 이 결과는 긴세노시드 $Rb_{2}$가 세포의 D-1 도파민 수용체에 특이하게 결합한다는 것을 말해 준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.128-130
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• 2000

인터넷의 발전으로 온라인 문서들의 양이 급증하여 문서의 자동 분류 기술의 중요성이 증대되고 있다. 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류할 때 카테고리는 평면구조보다 계층구조를 갖도록 하는 것이 사용자의 측면에서 볼 때 훨씬 더 자연스럽다. 본 논문에서는 계층구조 카테고리를 가지는 문서를 분류하는 방법을 연구하고 실제 20개의 유스넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 여기서 사용한 알고리즘은 하이퍼링크 정보를 이용하여 웹 문서분류를 목적으로 개발된 IBM의 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형한 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.16-18
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• 2003

기계학습의 분류(classification) 기술을 실제 문제에 적용하기 위해서는 카테고리(category)를 부여한 학습예제를 상당수 준비하여야 한다. 예제에 카테고리를 부여(labeling)하는 작업에는 무시할 수 없는 시간과 인력을 필요로 한다. 능동적 학습(active learning)은 동일한 수의 학습예제로 최대한의 성능을 달성하기 위하여 카테고리를 부여할 학습예제를 선별하는 전략이다. 능동적 학습은 현재까지 파악된 정보에 기반하여 분류기(classifier)를 생성하고, 생성된 분류기를 활용하여 카테고리를 부여받았을 때 가장 이득이 큰 예제들을 선정하여 사용자에게 문의하는 과정을 반복하여 수행한다. 만일 능동적 학습의 첫 학습단계에서 학습에 보다 유용한 예제들을 최초학습예제집합으로 선정한다면 같은 수의 학습예제로 더 나은 성능을 달성할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 일반적인 가정에 기반하여 예제들을 군집화(clustering)한 후, 생성된 각 군집을 대표할 수 있는 예제로 최초학습예제집합으로 구성하는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 문서분류 문제를 대상으로 실험해 본 결과 최초학습예제들을 임의로 선정하는 방식보다 정확도가 높은 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.202-205
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• 2006

현재 우주항공 분야에서 액체연료의 다양한 물성과 비추력이 요구됨으로 이를 만족시킬 수 있는 새로운 형태 및 조성의 액체연료를 개발할 필요성이 요구된다. 일부 국가에선 액체 연료로, 다중고리를 포함한 탄소고리 화합물을 연구, 개발하여 사용하고 있다. 이에 우리는 여러 개의 고리가 포함된 화합물들을 합성하고자 연구를 진행하였고, 그 중 Norbornane 골격에 삼각고리를 증가시킨 화합물들을 합성하였고, 이들 화합물의 발열량 및 밀도를 측정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.130-131
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• 2014

시맨틱 웹은 1998년 웹의 창시자인 Tim Berners Lee가 제안을 한 웹 기술로써 인간의 언어를 이해하고 인간과 쉽게 의사소통이 가능한 네트워크를 말한다. 즉 컴퓨터 스스로 웹에 연결된 정보의 의미를 인식하고 사용자가 필요로 하는 정보를 검색하며 검색된 정보에서 지식을 유추할 수 있는 기능을 제공하는 지능형 웹 환경이다. 이런 시맨틱 웹 개념을 적용한 사례로는 네이버 시맨틱 웹 영화검색 이있다. 본 논문에서는 네이버 시맨틱 웹 영화검색 시스템을 벤치마킹한 도서검색 서비스 설계를 제안하고자 한다. 본 도서검색 서비스는 온톨로지 개념을 적용하여 도서와 관련된 검색 카테고리를 설정하며, 간단한 시나리오는 다음과 같다. 한 권의 책을 검색하면 해당 책과 연관된 첫 번째 카테고리로 출판사, 제작한 년도, 저자, 장르, 관련 검색 도서 등의 데이터들이 상단에 제시된다. 제시된 카테고리에서 임의의 항목을 선택하면 그 하단 공백에 선택된 항목과 연관된 카테고리에 해당하는 항목들이 제시된다. 예를 들어, 출판사를 선택한다면 해당 출판사에서 출간된 도서들이 하단 공백에 열거가 되고 상단 두 번째 카테고리에 원작국가, 저자 관련 책, 수상정보, 공동 집필자, 책을 원작으로 확장된 컨텐츠 등 또 다른 카테고리가 우측으로 생성이 되며 선택을 할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반 도서검색 서비스는 사용자가 검색하고자 하는 정보를 보다 효율적이고 사용자 중심에서 제공할 수 있다고 사료된다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제10권1호통권34호
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• pp.85-99
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• 1998

본 논문은 케이슨의 인양작업중 Fitting Anchor의 취성파괴로 인한 들고리의 붕괴원인을 조사하기 위한 실험적 연구이다. 또한, 본 연구에서는 응력해석을 통하여 들고리의 붕괴메카니즘을 분석하고 이를 실제 붕괴과정과 비교한다. 본 연구에서는 파괴된 강재에 대한 파면해석 뿐만아니라 화학성분시험, 인장시험 및 샤르피 V-노치 충격시험을 실시한다. 그리고 이의 시험 결과를 정상적인 강재에 대한 시험결과와 비교한다. 본 연구의 거시적, 미시적인 방법으로 결함을 관찰한 결과, Fitting Anchor 내부에 원주방향으로 나타난 표면결함은 케이슨의 진수시 발생하는 들고리의 인장응력이 작용하기 전에 발생한 것임을 확인할 수 있었다. 이는 균열선단의 응력집중이 발생하여 작용응력보다 큰 응력이 결함에 발생한 것임을 알 수 있다. 또한, 잠재한 결함의 크기가 임계값 이상으로 증가하여 본 연구대상 강재의 응력확대계수가 증가하였을 것으로 판단된다. 그래서 균열선단의 응력확대계수가 본 강재의 파괴인성보다 크게 되어 케이슨의 인양작업중에 취성파괴를 일으킨 것으로 사료된다. 본 연구결과에 따르면 케이슨 들고리의 붕괴는 Fitting Anchor의 취성파괴로 발생한 것으로 사료된다.