• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.409-410
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• 2019

점진적 빅데이터 학습 기반의 전자저널 구독가치 큐레이션 서비스는 대용량의 학술정보 처리환경을 하드웨어 기반에서 소프트웨어 기반으로 데이터를 학습함에 있어 학습 소요시간 및 메모리 부족 문제 등을 해결하기 위해 널리 사용하는 자질축소 기법에 의존하지 않고 대량의 데이터를 자유롭게 학습하고 증분 데이터 변경요소만을 추가 반영할 수 있는 범용적이고 일반적인 분류기의 구조설계 방법이다. 학술정보의 논문요약과 참고문헌의 데이터 수집 정제 분류 저장 분석을 통해 활용할 수 있는 지표를 생성하여 도서관 학교 공공기관 연구기관 등에 제공하여 기관에서 구독하고 있는 학술지가 연구에 얼마나 활용되고 있는지를 판단하는 정보 가용성을 활용한 양질의 정보원을 확보하여 불필요한 저널 구독을 중단하고 연구자가 요구하는 품질 좋은 학술정보를 제공할 수 있는 서비스로 일반적인 학술문헌 이용도 평가방법과 달리 구독 가치에 대한 지표를 제공하는 큐레이팅 방법이다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.119-125
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• 2010

본 연구에서는 항공 라이다 데이터로부터 지표의 유형을 분류하는 과정에서 필요한 처리시간을 감소시켜 보다 효율적인 지형 분류가 가능하도록 타일 단위의 샘플링을 이용한 지형 분류 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통하여 샘플링 정도에 따라 정확도와 시간효율을 비교분석하여 최적의 샘플링 정도를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 타일 단위의 샘플링을 이용한 지형 분류기법을 이용해 자연재해내 도시 구조 변화 등의 지형정보의 변화를 탐지하기 위한 모니터링 목적으로 활용할 경우에 지형분류의 정확도 손실을 최소화하면서 빠른 처리가 가능하기 때문에 실시간 서비스가 가능해 질 수 있다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.111-134
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• 2002

본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.560-563
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• 2004

기술개발이 국가경쟁력 제고의 중요한 수단으로 인식됨에 따라 국가차원에서의 연구개발이 적극적으로 추진하고 있다. 우리나라의 경우도 예외가 아니어서, 1990년대 이후 우리 정부는 국가연구개발사업을 높이기 위해 연구 평가제도를 꾸준히 정비하여 왔다. 그러나 아직까지도 연구평가와 관련하여 여러 가지의 개선요구가 연구자들로부터 제기되고 있다. 이러한 현상이 나타나는 이유는 근본적으로 연구평가가 공급자 위주로 이루어지면서 미래지향적이고 효율적인 접근이 이루어지지 못하였다는 데에서 그 원인을 찾을 수 있다. 본 연구에서는 현재 여러 정부부처에서 연구평가를 시행하면서 연구과제의 선정단계와 중간평가단계에서 사용되고 있는 지표가 정책 목표에 합목적적이고 국가연구개발사업의 실질적인 성과를 제고할 수 있도록 구성되어 있는가를 살펴보았다. 연구의 성격에 따라 학술기초 연구사업, 원천기술 연구사업, 그리고 산업기술 개발사업을 분류된 사업그룹별로 연구의 특성을 반영하는 준거 틀과 실제로 사용하고 있는 지표를 비교하였다. 그 결과 아래와 같은 세 가지 유형의 문제점이 도출되었다. 첫째는 연구 성격이나 연구 활동의 수행 단계에 맞지 않는 불필요한 지표들이 활용되고 있는 경우이다. 여기에는 연구수행단계 또는 연구 성격을 감안하여 볼 때 꼭 필요하지 않은 지표임에도 불구하고 채택이 되고 있거나, 하나의 평가지표로 충분히 점검이 가능한데에도 불구하고 유사한 여러 가지의 지표들이 사용되는 경우를 포함하고 있다. 둘째는 지표의 구성에 있어 연구사업의 성공요인을 반영하지 못하고 있는 경우이다. 여기에는 특정한 연구수행단계의 성과를 평가하는데 필요한 지표들이 제외되어 있거나, 연구의 특성에 대한 고려가 이루어지지 않은 상태로 불필요하거나 반복적인 지표가 채택되는 경우를 포함하고 있다. 셋째는 추상적이며 측정이 어려운 지표를 채택하고 있는 경우이다. 여기에는 지표에 대한 정확한 정의가 이루어져 있지 않아 피 평가자가 불필요하거나 과다한 평가 자료를 준비해야 하거나 평가자로 하여금 평가 시 혼돈을 유발할 가능성이 있거나, 또는 상위개념의 평가항목과 하위개념의 평가항목이 혼재되어 구분이 모호한 경우를 포함하고 있다.

• 한국응용곤충학회:학술대회논문집
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• 한국응용곤충학회 2001년도 합동 춘계 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2001

• 한국영양학회:학술대회논문집
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• 한국영양학회 2003년도 연합학술대회
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• pp.158.2-158.2
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• 2003

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.127-140
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• 1999

본 연구는 16개 지역 화강풍화토를 대상으로 물성시험과 화학시험을 실시하여 화강토의 풍화특성을 파악하였다. 그 결과, 화학적 풍화지수(CWI)가 15.5~30의 범위내에 있고 CWI가 20이상인 화강토가 12개 지역이 해당되며 Sueoka의 분류법에 의하면 완전풍화토로 분류되었다. 특히 화학적 풍화지수(CWI)와 강열감량(Li), $SiO_2,\; 파쇄비(\DeltaS/S)$, SAR간의 관계가 좋은 대응을 보여 이들 모두 풍화정도를 판단하는 지표가 될 수 있으며 이 가운데 특히 Li나 $SiO_2$에 의한 풍화도의 판정은 지반 공학적으로도 쉽게 접근할 수 있는 분류법으로 생각되었다. 그리고 N치와 Li의 관계도 풍화의 정도를 판단하는 좋은 지표가 될 수 있다고 본다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.210-220
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• 2008

본 연구는 최근의 내부 보안위협 추세를 고려하여 인원보안 관리 수준을 효과적으로 측정할 수 있는 인원보안 관리 지표를 개발하는 목적으로 수행되었으며 이론적인 고찰과 기존의 보안관리 체계와 연구 자료를 분석하여 문제점을 도출하고 개선방향을 설정하였다. 연구할 관리항목 지표는 보안 전문가들의 예비 조사를 거쳐 연구 관리지표를 선정하고, 타당성 검증을 위하여 설문조사를 실시하였다. 도출된 관리항목 지표는 인원 보증(Personnel Assurance), 개인 역량(Personnel Competence), 보안 환경(Security Environment)으로 분류하였으며, 지표별 타당성, 중요성, 보안위험 수준에 대한 설문 조사결과를 분석하였다. 조사 결과, 대부분의 관리 지표들이 바람직한 것으로 나타났다. 향후 관련 항목 간의 요인분석 등을 통하여 보다 발전된 인원 보안 관리의 계량화 연구가 필요하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.350-354
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• 2023

본 논문에서는 인공지능 시스템의 성능을 평가하기 위해 새로 개발된 국제 표준인 ISO/IEC TR 24029-1에 대해 다룬다. ISO/IEC TR 24029-1에서는 인공지능 시스템의 성능 지표를 Interpolation과 Classification의 두 가지 카테고리로 나누어 규정한다. Interpolation 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 예측한 값이 실제 값과 얼마만큼 가까운지 그 성능을 평가하는 지표이며 Classification 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 분류한 종류가 실제 종류와 얼마만큼 일치하는지 그 성능을 평가하는 지표이다. 이들 지표를 사용하면 인공지능 시스템의 성능을 평가하고 서로 다른 인공지능 시스템의 성능을 비교할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.163-163
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• 2021

하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.