• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.355-361
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• 2014

본 연구의 목적은 필름/증감지 방식에서 사용된 비감도 측정 방식을 이용하여 컴퓨터 방사선영상에서 영상판의 상대적 발광량을 평가하고자 하였다. 비감도 측정을 위한 특성곡선은 균일한 알루미늄으로 구성된 11 계단의 투과도계를 이용하였다. 디지털 방사선영상을 획득하기 위한 X선 조사조건은 50 kVp, 10 mAs로 조절했다. 영상후처리 알고리즘(MUSICA)의 모든 파라메터들은 제로화하여 원본 데이터에 근사화하였고 레이저 조사분류(exposure class)는 200으로 고정하였다. 영상판의 상대적 발광량 모델링은 X선 조사후 0, 4, 8, 12, 24 시간 보관한 영상판을 이용하였다. 그 결과, 컴퓨터 방사선영상시스템의 영상판 비감도 측정에 필요한 감도점 농도는 모든 특성곡선을 상대적으로 측정하기 용이한 2000 픽셀(pixel) 값이 적합하였다. 또한 영상판의 비감도가 저하될 때 영상신호를 생성하기 위한 빛 발광량도 감소하였다. 본 연구에서 제시한 비감도 평가방법은 컴퓨터 방사선영상시스템에서 영상판의 상대적 발광량을 평가할 수 있는 기술로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.477-488
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• 2015

본 연구는 선행연구를 확장하여 비감사보수가 감사품질에 미치는 영향을 Big4 회계법인과 Non-Big4 회계법인으로 분류하여 분석하였다. 본 연구는 감사서비스와 비감사서비스를 동시에 제공받는 기업들만을 표본으로 선정하였으며 Big4와 Non-Big4 사이에 비감사보수가 감사품질에 미치는 영향에 대한 차이가 있는지를 집중하여 검증하였다. 분석결과 비감사보수는 Non-Big4 회계법인으로부터 감사 받는 기업들의 감사품질과만 유의적인 양(+)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 지역 기업들을 주고객으로 삼고 있는 소형회계법인들의 경우 특정 기업에 대한 경제의존도가 높을 수 있고 따라서 비감사보수가 커질수록 독립성을 훼손할 유인이 크다고 해석할 수 있다. 한편 Big4 회계법인의 경우 비감사보수가 재량적 발생액 절댓값과 음(-)이 관련성이 없는 것으로 나타나 비감사서비스가 전문성을 강화시킨다는 근거는 찾을 수 없었다. 본 연구의 결과는 지속적으로 비감사서비스가 차지하는 비중이 커지는 현 시점에서 규제기관과 자본시장 참여자에게 유용한 통찰력을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.869-872
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• 2002

네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.365-368
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• 2012

어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.445-447
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• 2005

본 논문은 규칙 기반 방법과 통계 기반 방법을 동시에 사용함으로써 두 가지 방법의 장단점을 상호 보완한다. 한 문장에 대한 최적의 품사열은 HMM을 기반으로 Viterbi Algorithm을 사용하여 선택한다. 이때 파라미터 값은 규칙에 의한 가중치 값과 통계 정보를 사용한다. 최소한의 일반규칙을 사용하여 구축한 규칙의 적용에 따라 가중치 값을 구하며 규칙을 적용받지 못하는 경우는 비감독학습으로 추출한 통계정보에 기반을 둔 가중치 값을 이용하여 파라미터 값을 구한다. 이러한 기본 모델을 여러 회 반복하여 학습함으로써 최적의 통계기반 가중치를 구한다. 규칙과 비감독 학습으로 추출한 통계정보를 이용한 본 품사 태깅 시스템의 어절 기반 정확도는 $97.78\%$이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.391-394
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• 2011

사용자의 감정을 자동으로 인식하는 연구는 사용자 중심의 서비스를 제공할 때 중요한 요소이다. 인간은 하나의 감정을 다양하게 분류하여 인식한다. 그러나 기계학습을 통해 감정을 인식하려고 할 때 감정을 단일값으로 취급하는 방법만으로는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비감독 학습과 감독학습을 결합한 감정인식 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 핵심은 비감독 학습을 이용하여 인간처럼 한 개의 감정을 다양한 하부 감정으로 분류하고, 이렇게 분류된 감정을 감독학습을 통해 성능을 향상 시키는 것이다.

• 가정의 벗
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• 제35권1호통권401호
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• pp.23-23
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• 2002

• 출판저널
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• 통권234호
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• pp.18-19
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• 1998

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1403-1408
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• 2010

한국어 정보검색에서는 문서를 대표하는 색인어 또는 키워드로서 명사를 사용하는데, 이러한 명사 및 키워드 추출이란 문서 내에 존재하는 모든 명사를 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 기 구축된 사전을 이용하여 키워드를 추출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 불필요한 연산을 줄여서 수행 시간을 단축시켰다. 그리고 대용량의 문서에서도 정확도에 크게 영향을 미치지 않으면서 명사를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 명사의 출현 특성을 이용한 명사추출 방법 및 비감독 학습 기법에 의한 키워드 추출 방법을 제시한다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제9권3호통권32호
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• pp.333-340
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• 1997

본 연구에서는 복합재료로 구성된 복합적층판 및 쉘에 대하여 3차 전단 변형이론을 이용한 변위를 가정하여 단순지지 경계조건을 만족하는 변위형상함수를 퓨리예급수로 전개하고 동적 평형 방정식을 유도하여 뉴마크의 수치적분법을 사용하여 단면특성계수, 재료의 특성, 층의 배열에 따른 복합적층판 및 쉘의 비감쇄 동적응답특성을 연구하였다.