• 정보처리학회논문지D
• /
• 제17D권3호
• /
• pp.203-208
• /
• 2010

본 연구에서는 민첩방법론을 활용하여 오픈마켓 개발 프로세스의 생산성 문제를 해결하고자 한다. 오픈마켓 기업을 대상으로 프로세스의 현황 분석과 문제점을 조사하고, 린 소프트웨어의 민첩 실천원칙을 활용하여 문제점을 해결한다. 또한 개선 효과를 입증하기 위해서 개선 전후의 프로세스 리드타임과 결함 발생을 비교 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.500-500
• /
• 2023

국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
• /
• 제33권3호
• /
• pp.281-296
• /
• 2020

같은 개체로부터 반복 측정한 자료를 경시적 자료(longitudinal data)라고 한다. 이러한 자료를 분석하려면 흔히 사용되는 횡단 자료 분석과는 다른 분석 방법이 필요하다. 즉, 경시적 자료에서 공변량의 효과를 추정할 때에는 반복 측정된 결과 간의 상관성을 고려해야 하며, 따라서 공분산행렬을 모형화 하는 것이 매우 중요하다. 그러나 추정해야 할 모수가 많고, 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 공분산 행렬의 모형화는 쉽지 않다. 특히 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬의 모형화는 더욱더 심층적인 방법론을 사용해야 한다. 본 논문은 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬을 모형화하기 위해 두 가지 방법론을 고찰한다. 두 방법 모두 수정된 콜레스키 분해(modified Cholesky decomposition)를 이용하여 시간에 따른 응답변수들의 상관관계를 설명하고 있다. 하지만 같은 시간에서 관측된 응답변수들간의 상관관계를 설명하는 방법이 다르다. 첫 번째 방법론에서는 향상된 선형 공분산 모형(enhanced linear covariance models)을 사용하여 공분산행렬이 양정치성을 만족하도록 한다. 두 번째 방법론에서는 분산-공분산 분해(variance-correlation decomposition)와 초구분해(hypersphere decomposition)을 이용하여 공분산 행렬을 모형화 한다. 이 두 방법론의 성능을 비교하고자 모의실험을 진행한다.

• 한국사회복지학
• /
• 제59권3호
• /
• pp.229-252
• /
• 2007

최근 지역복지정책의 발달원인을 규명하기 위한 비교사회정책 연구들이 국 내외적으로 크게 증가하고 있다. 대부분 실증분석에 기초한 이 연구들은 방법론적 측면에서는 더욱 정교해지고 있지만, 이론적으로는 전통적인 거시 복지국가 발달이론의 틀을 그대로 적용하고 있는 상황이다. 그러나 초기산업사회라는 특정 상황을 바탕으로 발전한 복지국가 발달이론들로는 후기산업사회에서 이슈가 되고 있는 지역복지정책의 발달을 이해하는 데 한계가 있을 수 있다. 이러한 시각에서 본 연구는 지역복지정책 비교연구들이 무비판적으로 수용해온 대표적인 복지국가 발달이론들, 즉 산업화이론, 권력자원이론, 그리고 국가중심이론의 적용한계점을 논의한다. 그리고 그에 대한 대안으로서 신사회위험론, 신공공관리론 그리고 정부간 관계론의 이론적 유용성을 검토한다. 최종적으로, 지역복지정책 발달의 비교분석을 위한 새로운 이론적 틀을 제시한다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국대기환경학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.308-310
• /
• 2010

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국대기환경학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.209-210
• /
• 2010

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.326-329
• /
• 2012

이 논문에서는 사람 얼굴 표정을 인식하기 위한 여러 가지 방법론들을 비교분석하였다. 사람얼굴표정을 인식할 때 특징 추출 방법에는 크게 AAM(Active Appearance Model) 기반 방법과 비 AAM 기반 방법이 있었다. 추출된 특징에 대한 학습 및 인식에도 신경망, SVM(Support Vector Machine), 사후확률, 기타 변형 알고리즘을 이용하는 경우가 많았다. 인식되는 표정에는 크게 행복, 분노, 슬픔, 놀람에 대한 표정 인식이 주를 이루었고 추가적으로 역겨움, 두려움, 졸음, 윙크까지도 인식하려는 시도가 있었으나 인식률이 그다지 높지 않았다. 또한 현재 나와 있는 표정인식방법들은 얼굴표정을 과장되게 지을 때에만 인식할 수 있다는 한계가 있었다. 따라서 사람들이 인식할 수 있는 미세한 표정변화를 컴퓨터가 인식하기 위해서 더욱 강건한 특징추출과 새로운 표정분류에 대한 정의 방법이 필요함을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권6D호
• /
• pp.801-807
• /
• 2008

본 연구는 시간-면적 방법론을 적용하여 도시교통수단의 토지소모 효율성을 비교분석하고자 하였다. 도시의 주요 교통수단을 대상으로 그간의 연구와 달리 각 수단에 적합한 교통조건과 운행여건을 고려한 토지소모효율성 산정식을 도출하였고, 도출된 식을 이용하여 각 수단별 1km 통행시의 인당 시간-면적 소모량을 계산하여 비교하였다. 또한 산정식을 이용하여 소모량과 운행속도와의 관계를 분석하여 각 수단의 소모량의 범위를 비교하였으며, 주차에 의한 시간-면적 소모량을 명확히 제시하기 위해 외곽으로부터 도심으로 통행하는 통근자의 가상 왕복통행을 가정하여 수단별 통행에 따른 총 시간-면적소모량을 비교분석하였다. 연구의 결과, 이용시설에 상관없이 승용차 이용자가 가장 소모량이 많은 것으로 나타났고, 도시철도를 포함한 대중교통수단의 효율성이 우수한 것으로 나타났다. 예상과는 달리 도보와 자전거는 높은 소모량을 보였다. 그럼에도 불구하고 단거리 통행시 버스를 대체할 수 있는 수단으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권11호
• /
• pp.411-418
• /
• 2018

인공지능 기술의 확산으로 인해 과학기술 분야에서도 연구 데이터의 확보, 저장 및 활용이 중요시 되고 있는 상황이다. 연구 데이터를 확보하기 위해 전자문서 형태의 연구논문으로부터 그래프, 표와 같은 유의미한 객체를 추출하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 경험적 방법론을 이용하는 기존의 연구들은 문서의 편집 특성을 일반화하여 객체들을 추출하기 때문에 다수의 이질적인 형태를 갖는 전자문서들을 대상으로 연구결과를 적용하는데는 한계가 있다. 본 논문은 경험적 방법론의 경직성을 극복하고 이질적인 전자문서들로부터 목표 객체들을 효과적으로 추출하기 위해 심층 학습 기반의 객체 추출 시스템을 제안한다. 텐서플로우 객체 탐지 API의 Faster R-CNN 알고리즘을 기반으로 새로운 학습 모델을 생성했으며 심층 학습과 평가를 위해 총 100여 편의 연구논문들을 대상으로 목표 객체들을 데이터화했다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안한 시스템이 경험적 방법론을 적용한 비교 대상에 비해 약 5.2% 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.476-479
• /
• 2021

DBMS 파라미터 튜닝이란 데이터베이스에서 제공하는 다양한 파라미터의 값을 조율하여, 최적의 성능을 도출하는 과정이다. 데이터베이스 종류에 따라 파라미터 개수가 수십 개에서 수백 개로 다양하며, 각 기능이 모두 다르기 때문에 최적의 조합을 찾는 것은 쉽지 않다. 선행 연구에서는 BO 기법을 사용하여 적절한 파라미터 값을 추출했지만, 파라미터 개수에 비례하여 차원이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 통계적으로 파라미터를 분류하여 탐색 공간을 줄인 다음 단계적으로 BO 를 수행하는 PBO 방식을 제안한다. 파라미터 값을 랜덤하게 할당하여 벤치마킹한 결과값을 군집화한 후, 각 군집별로 파라미터와의 연관성을 분석해 높은 상관관계를 가진 파라미터를 매칭시켜 분류한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위하여 8 가지 회귀 모델과의 비교 실험을 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.