• Korea journal of population studies
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• v.30 no.1
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• pp.125-148
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• 2007

본 연구에서는 부모의 사회경제적 지위가 자녀의 학업성취를 통해 재생산되도록 만드는 변수들의 영향을 밝히려고 하였다. 가족의 사회경제적 변수, 극히 사회자본과 문화자본이 독립적으로 또는 가족배경을 맥락으로 자녀의 학업성취도에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 연구대상으로는 중고등학생 총 2771명의 사례를 분석하였다. 중학생에 비해 고등학생들의 학업성취에 미치는 부모의 사회경제적 배경변수의 영향력은 감소하였다. 그러나 사회자본과 문화자본의 영향력은 증가하였다. 성별에 따라 분석한 결과, 남학생의 경우는 부모의 사회경제적 변수와 가족의 사회자본과 문화자본의 영향력이 동시에 존재하나 여학생의 경우에는 사회자본과 문화자본의 영향이 거의 없고, 부모의 사회경제적 변수 중에서 아버지의 직업과 자산이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 사회자본과 문화자본의 영향력은 상당부분 부모의 사회경제적 자원에 흡수되는 경향이 있으나 가족의 자녀에 대한 관심은 여전히 학업성취도에 중요한 영향을 미치는 사회자본임을 발견하였다. 이번 연구결과를 통해 경제적 지원만으로는 자녀의 학업성취를 높이기 어려우며 사회자본이나 문화자본과 함께 결합된 사회경제적 지원이 자녀의 학업성취에 기여함을 발견하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.611-614
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• 2024

최근 많은 분야에서 인공지능을 사용한 산업이 각광을 받고 있고 그중 챗-GPT 로 인하여 챗봇에 관한 관심도가 높아져 관련 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 질문에 대한 답변을 생성해주는 분야에 대한 연구가 많이 이루어지고 있는데, 질문-답변의 데이터 셋에 대한 학습 방식보다는 질문-답변-배경지식으로 이루어진 데이터 셋에 대한 학습 방식이 많이 연구가 되고 있다. 그러다 보니 배경지식을 어떤 방식으로 모델에게 이해를 해줄 지가 모델 성능에 큰 부분 차지한다. 그리고 최근 연구에 따르면 이러한 배경지식 정보를 이해시키기 위해 잠재 변수 모델링 기법을 활용하는 것이 높은 성능을 갖는다고 하고 트랜스포머 기반 모델 중 생성 문제에서 강점을 보이는 BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)[1]도 주로 활용된다고 한다. 본 논문에서는 BART 모델에 잠재 변수 모델링 기법 중 잠재 변수를 어텐션에 곱하는 방식을 이용한 모델을 통해 답변 생성 문제에 관한 해결법을 제시하고 그에 대한 결과로 배경지식 정보를 담은 답변을 보인다. 생성된 답변에 대한 평가는 기존에 사용되는 BLEU 방식과 배경지식을 고려한 방식의 BLEU 로 평가한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.1
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• pp.59-69
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• 2007

In the video with a various environment, background modeling is important for extraction and recognition the moving object. For this object recognition, many methods of the background modeling are proposed in a process of preprocess. Among these there is a Kumar method which represents the Queue-based background modeling. Because this has a fixed period of updating examination of the frame, there is a limit for various system. This paper use a background modeling based on the queue. We propose the method that major parameters are decided as adaptive by background model. They are the queue size of the sliding window, the sire of grouping by the brightness of the visual and the period of updating examination of the frame. In order to determine the factors, in every process, RCO (Ratio of Correct Object), REO (Ratio of Error Object) and UR (Update Ratio) are considered to be the standard of evaluation. The proposed method can improve the existing techniques of the background modeling which is unfit for the real-time processing and recognize the object more efficient.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.395-397
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• 2007

주간의 항로표지에 대한 시인거리는 형상공학, 인간공학, 기상학적 변수와 지형학적 변수를 고려하며 분석되어진다. 눈의 분해능과 선박에 의한 안고, 동체시력이 시인거리를 결정하는 중요한 요소로 작용하며 그 외의 다른 변수들은 배경지수라는 개념을 도입함으로써 정리된다.

• Korean Journal of Legislative Studies
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• v.16 no.1
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• pp.35-67
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• 2010

이글은 대의민주주의에서의 입법 메커니즘에 대한 이론적 논의를 전개한다. 이러한 논의를 근거로 한국 국회의원의 입법생산성에 영향을 미치는 변수들을 도출하고, 이 변수들이 16대와 17대 국회의 입법생산성에 미치는 효과를 분석한다. 이글의 경험분석은 국회의원의 입법생산성은 이들의 학력, 법조경력, 관직경력, 의정경력 같은 개인적 배경과 서로 무관하다는 사실을 보여준다. 이글의 경험분석에 의하면, 국회의원들의 개인배경보다는 원내 정당간의 역학관계와 소속정당의 여당지위, 그리고 의회요인들이 국회의원들의 입법생산성에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 이러한 분석결과는 한국 대의민주주의의 작동과 관련된 함의를 제공한다. 국회의원의 입법활동에 대한 정보를 접하기 어려운 환경에서는 국회의원의 개인배경에 의존하는 국회충원 방식이 대리인문제를 유발할 가능성이 높다. 이글은 국회의원 입법활동에서 발견되는 대리인 문제의 해소를 위한 제도적 방안들에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.331-333
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• 2006

다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한 $W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.649-652
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• 2007

이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• v.4 no.2
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• pp.95-135
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• 1987

According to U.S. Bureau of Census (1984), the number of older adults (over the age of sixty) has grown twice as fast as the rest of the population over the past twenty-five years. It is predicted that between 1980 and 2020, their number will double again, In 1985, National Bureau of Statistics, Economic Planning Board, Republic of Korea reported that the number of older adults over 60 years of age was 2.7 million (6.7% of the total population). It is projected that their number will become 3.9 million (8% of the total population) by the year 2000.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.31 no.6
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• pp.458-467
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• 2019

The purpose of this study is the suggestion of optimized parameters in OI (Optimal Interpolation) by experimental study. The observation of applying optimal interpolation is ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) data at the southwestern sea of Korea. FVCOM (Finite Volume Coastal Ocean Model) is used for the barotropic model. OI is to the estimation of the gain matrix by a minimum value between the background error covariance and the observation error covariance using the least square method. The scaling factor and correlation radius are very important parameters for OI. It is used to calculate the weight between observation data and model data in the model domain. The optimized parameters from the experiments were found by the Taylor diagram. Constantly each observation point requires optimizing each parameter for the best assimilation. Also, a high accuracy of numerical model means background error covariance is low and then it can decrease all of the parameters in OI. In conclusion, it is expected to have prepared the foundation for research for the selection of ocean observation points and the construction of ocean prediction systems in the future.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.535-545
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• 2004

The clustering method suggested in this paper produces clusters based on the 'rules of variables' by merging the 'training' and the identically structured reference data and then by filtering it to obtain the clusters of the 'training data' through the use of the 'tree classification model'. The reference dataset is generated by spatially contrasting it to the 'training data' through the 'reverse arcing' algorithm to effectively identify the clusters. The strength of this method is that it can be applied even to the mixture of continuous and discrete types of 'training data' and the performance of this algorithm is illustrated by applying it to the simulated data as well as to the actual data.