• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.125-127
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• 2012

현재 이종 그래프에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 추천 및 검색 분야에서 이종 그래프를 활용하여 성능을 높이는 성과가 두드러진다. 이종 그래프는 다양한 정보를 갖고 있으며, 특히 2단계 랜덤 워크 확률은 여러 유용한 정보를 가지고 있다. "어떤 사용자가 많이 본 영화를 많이 본 사용자", "어떤 사용자의 이웃이 많이 구입한 상품" 등이 그예이다. 하지만 이러한 정보를 실시간에 계산하기는 어려우며, 미리 계산해두는 것도 시간이 많이 든다. 이에 따라, 본 연구에서는 모든 출발 노드-도착 노드 쌍에 대한 2단계 랜덤 워크를 빠르게 미리 계산하는 알고리듬을 제시한다. 동일한 이웃 노드를 다수 가진 두 노드에서 출발하는 랜덤 워크 확률 값은 서로 비슷하다는 사실을 이용하여, 이전 계산 결과를 활용하여 근접 노드 목록에 대한 임의 접근 횟수를 줄인다. 더불어 본 알고리듬과 관련된 현안을 몇 가지 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.166-169
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• 2014

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가진 센서 노드들로 구성되며, 센서 노드의 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 균형 있는 클러스터 구성을 위해서는 클러스터 헤드의 선정이 중요하다. 기존의 연구는 확률, 노드의 잔여 에너지, 이웃 노드의 수, 이웃 노드와의 거리 등의 정보를 활용하여 클러스터 헤드를 선정하였다. 그러나 확률은 클러스터 헤드의 밀집으로 인한 에너지 소비의 불균형이 있을 수 있으며, 이웃 노드와의 정보 비교는 필요한 정보 수집을 위해 많은 에너지가 필요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 센서 노드를 베이스 스테이션과의 거리에 따라 2-레벨로 나누고 각 상위 레벨에 속한 동일한 하위 레벨을 순차적으로 변경해가며 클러스터를 구성하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.16-21
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• 2010

잠재 의미를 색인하는 것은 문서 색인에 있어서 그 색인 품질에 주요한 요인을 차지한다. 본 논문에서 살펴보는 의미 확산 방법은 문서 집합에 나타나는 단어들의 의미적 연관성을 바탕으로 활성화 작용 모델(spreading activation model)을 구축하고 색인 대상 문서의 단어 분포를 출발점으로 삼아, 그 모델 안에서 의미적으로 수렴할 수 있도록 랜덤 워크 방법(random walk method)1)을 수정한 변형 방법을 이용해 확률을 확산시킨다. 이 방법은 단어 사이의 연관성을 따라 탐색하며 동의어와 다의어 등 단순 단어 일치로는 알 수 없는 의미적 유사 단어들이 의미 있는 확률 분포를 갖게 한다. 이는 단어들의 의미 분포를 가중치 그래프를 통해 보다 합리적으로 다루게 된다. 실험에서는 문서 분류를 시행하여 평균 정확도 및 정확도-재현율 곡선을 산출하였고, 비교 실험을 통해서 전반적인 우수성을 관찰할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.309-310
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• 2011

자동차를 사러 매장에 갔을 때 우리는 자동차의 색상에 따른 교통사고의 발생 확률과 무관하게 자동차의 성능이나 디자인과 또는 자동차의 가격이나 안정성 등을 최우선으로 꼽고 자동차를 선택한다. 본 논문에서는 자동차의 색인 파랑, 녹색, 흰색, 빨강, 검정, 황색의 차량을 대상으로 색상별로 사고 내역을 조사하여 사고가 발생할 확률이 가장 높은 색부터 가장 낮은 색까지를 차례로 제시한다. 사고가 많고 적음은 색에서 진출색과 후퇴색의 차이로서, 사고가 많이 나는 색이나 사고 나기 쉬운 색은 실제보다 멀리 있는 것처럼 보이는 후퇴색이고, 사고가 적은 색은 실제보다 더 가까이 있는 것처럼 보이는 진출색임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.148-151
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• 2012

범용 GPU (general-purpose computing on graphics processing units, GPGPU)는 GPU를 일반적인 목적으로 사용하고자 하는 병렬 컴퓨터 구조로써, 과학 연산 등 여러 분야에서 응용 프로그램의 성능을 향상시키기 위하여 사용되고 있다. 본 연구에서는 음성인식기에서 주로 사용되는 가우시안 혼합 모델(Gaussian mixture model, GMM)에서 많은 연산시간을 차지하는 관측확률 계산의 성능을 향상시키고자 GPGPU를 이용하는 알고리즘을 구현하였으며, 기존 CPU 기반 알고리즘 대비 약 13배 연산시간을 단축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.699-701
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• 2010

스마트폰, PDA와 같은 다양한 무선통신 단말들이 출현하면서 차량 내에서도 인터넷 서비스를 사용하려는 사용자들이 증가하고 있다. 이에 따라 이동중인 차량 내에서 인터넷 엑세스를 위해, 그리고 차량이 다른 서브넷 사이를 이동하더라도 시그널링 오버헤드가 크지 않게 하기 위해, network mobility basic support (NEMO BS) protocol이 제안되었다. 그러나 차량 내의 노드들에게 QoS를 지원하기 위해서 session admission 기법 등이 필요하다. 이 때, 차량 내에서 발생하는 세션은 new session과 handoff session으로 구분할 수 있는데, new session의 봉쇄보다 handoff session의 봉쇄가 서비스 만족도 측면에서 더 큰 임팩트를 가진다. 따라서 본 논문에서는 차량 외부에서 차량으로 이동한 노드들의 handoff session 봉쇄확률을 줄이기 위한 늦은 바인딩 업데이트 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.278-278
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• 2023

강우는 수문 현상을 구성하는 가장 기본적인 요소로, 관측된 강우 자료의 정확한 분석 결과는 수자원 정책과 계획·관리에 합리적 판단 근거로 작용한다. 강원도는 지난 2002년 태풍 루사로 인하여 일 강수량 870.5mm의 폭우가 기록된 지역으로, 극한 강우로 인한 막대한 피해가 해마다 발생하고 있다. 특히, 강원도 지역은 태백산맥 중심의 산악지형과 동해의 영향을 직·간접적으로 받는 강우 사상의 특성이 집중호우, 폭설 등으로 나타난다. 본 연구에서는 강원도 지역 극한 강우의 통계적 특성을 파악하기 위하여 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 강우 자료를 수집하여 분석하였다. 또한, 최근 5년간 극한 강우의 변동 특성을 정량적으로 분석하고자 2022년까지의 자료를 구축하여 기존 『홍수량 산정 표준 지침』 작성 시 산정한 결과(2017년까지의 자료)와 비교·분석하였다. L-모멘트법 기반의 Generalized Extreme Value (GEV) 분포형을 이용하였고, 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.5 no.2
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• pp.129-142
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• 1976

본논문에서는 물가변동을 미래에 투영하여 예측한다기 보다는 물가변동률 결정을 구조적으로 파악하여 보기로 하되, 고전적인 수량방정식의 입장에서 통화와 소득의 영향력을 시차분포로서 추정하는 것을 일차적인 목적으로 하고 있다. 또한 물가변동에 대한 기대형성을 오차수정기대(error-learning expection) 또는 적응기대(adaptive expection) 형태로 설정하여 일종의 마아코프 일단적 확률과정을 만들어 그 영향력을 추정하였다. 추정 결과, 통화변수의 경우에 있었던 하나의 예외를 제외하고는 모두 일반적으로 기대되고 있는 형태로서 얻어졌다. 통화변수의 경우에도 예외로서 얻어진 결과는 그 나름대로 경제적인 해석이 가능하였으며 또한 전례가 없었던 현상이 아니므로 구태여 예외로서 보다는 일반적인 현상으로 합리화될 수 있었다. 흔히 한 물가를 다른 물가로 설명하려는 순환론적인 연구접근방법을 가능한 한 배제하고 확률적인 요인에 의한 설명을 본연구에서는 시도하였다. 따라서 제변수의 공동형세에 따르는 허위상관을 제거하기 위하여 계절변동이 조정되지 않은 대전기 변동율을 기초 자료를 사용하였다. 앞으로 연구내용의 본질적인 개선을 위하여서는 본연구를 출발점으로 하여 추정모형의 설정에 있어서나 추정방법의 개발, 추정량의 평가 등에 있어서 지속적인 연구노력이 요구된다.

• Journal of Teachers' Pension
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• v.2
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• pp.103-129
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• 2017

본 연구는 사학연금 퇴직자 자료를 활용하여 공적연금 사각지대를 보완하기 위해 마련된 연계연금 선택자와 일시금 선택자간의 가입행동을 분석하였다. 분석결과에 따르면 남성이며, 연령이 높을수록, 재직기간과 소득수준이 높을수록 연계연금을 선택할 확률이 높아지는 특징을 지닌다. 첫째 퇴직자 중 직원인 경우 연계연금을 선택할 확률이 높아지는데, 초중고 및 대학교 교원의 경우, 연금수급을 위한 최소재직기간(2016년 이전 20년)을 충족하고 연금수급권을 확보하는 경향이 높다. 둘째, 여성의 경우 연계연금 보다 퇴직일시금을 선택하는 경향이 높은 것으로 나타난다. 셋째, 사학연금의 경우 남성에 비하여 여성의 가입비율이 월등히 높으나 직무와 학교급 별로 저임금-비정규직 등 취약한 지위에 놓인 여성이 남성에 비하여 연계연금 수급권을 확보하지 못하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.470-473
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• 2021

본 논문에서는 코로나-19로 인해 홈 트레이닝 시장이 성장하고 있는 상황 속에서 효율적인 운동을 위해 사용자의 식습관, 신체조건, 선호도 등을 바탕으로 적합한 운동을 추천해주는 시스템을 제안한다. 먼저 K-최근접 이웃 알고리즘을 활용해 비만의 정도에 따라 사용자를 분류하고, 운동 데이터를 소모 칼로리에 따라 클러스터링 한다. 다음으로 비만의 정도와 운동 레벨에 따라 정해진 추천 점수를 통해 사전 선호도 확률을 계산하고, 베이지안 네트워크를 통해 사후 확률을 구한다. 이를 바탕으로 특이값 분해 알고리즘(SVD)를 활용하여 사용자 맞춤형 운동을 추천한다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 비교 실험을 진행하여 회귀 문제 평가 척도인 RMSE 값 측면에서 성능을 분석하였다.