• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.739-741
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• 2005

컴퓨터 게임 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경 표현의 기반이 되는 지형 렌더링 기술은 매우 중요하다. 최근 LIDAR와 같은 3D 스캐닝 기술은 보다 정밀하고 정확한 지형 데이터를 제공한다. 하지만, 실시간 렌더링을 위해 사용되는 대부분의 방법들이 DEM이나 DTED와 같은 정규격자(uniform grid) 데이터에 최적화 되어 있기 때문에, LIDAR 데이터와 같은 비정규 데이터에는 적합하지 않다. 또한 방대한 LIDAR 데이터는 일반 PC에서 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 대용량 비정규 데이터에서의 빠르고 효율적인 렌더링 방법을 제안한다. 샘플 데이터의 공간적 분포에 따라 정규격자를 생성하고, 이 격자에 맞도록 LIDAR 데이터를 재샘플링(resampling)하여 DTED와 같은 형태로 변환한다. 기하 재구성된 데이터에 연속적인 상세단계(CLOD)기반의 쿼드트리 알고리듬을 적용하여 지형을 효율적으로 렌더링한다.

• Journal of Labour Economics
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• v.34 no.2
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• pp.53-77
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• 2011

The last decade has witnessed a surge of research interest in differences between regular and irregular workers in employment forms. Recent studies on estimating wage differentials between the two types of workers in employment forms have typically used the linear regression analysis. Our study utilizes a new methodology to estimate wage differentials between the two types of workers: data matching. Our method can perform better than the ordinary regression analysis because it carefully addresses the selection bias problem. Our results indicate that there is no significant difference in wage between regular and irregular workers.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.8 no.2
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• pp.1-8
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• 1990

A regular grid or a triangulated irregular network is generally used as the data structure of digital terrain models. A Regular grid is simple and easy to manipulate, but it can't describe well terrain surface features and requires vast volumes of data. In the meantime, a triangulated irregular network has complex data structure, but it can describe well terrain surface features and can achieve the accuracy suitable to its application with relatively little data. This paper aims at the construction of efficient digital terrain models by the improvment of a triangulated irregular network based on Delaunay triangulation. Regular and irregular data set are sampled from existing contour maps, and the efficiency and the accuracy of the two data structures are compared.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.127-130
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• 2004

혼합정규분포에서 얻어진 히스토그램 자료에서 모수의 추정은 EM 알고리즘 혹은 스프라인 방법이 흔히 이용되고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 자료를 비선형회귀모형으로 적합하는 방법을 제시하고, 시뮬레이션으로 제시된 방법과 EM 알고리즘 방법을 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.353-360
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• 2015

Various statistical models have been proposed over the last decade for spatially correlated Gaussian outcomes. The spatial linear mixed model (SLMM), which incorporates a spatial effect as a random component to the linear model, is the one of the most widely used approaches in various application contexts. Employing link functions, SLMM can be naturally extended to spatial generalized linear mixed model for non-Gaussian outcomes (SGLMM). We review popular SGLMMs on non-Gaussian spatial outcomes and demonstrate their applications with available public data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.98-104
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• 1996

일반적으로 비선형 형태 정규화 과정은 필기체 문자에서 발생하는 형태 변형을 보상하기 위하여 사용되며, 현재까지 이진 영상에 대한 비선형 형태 정규화 방법들이 제안되었다. 그러나 현존하는 대부분의 문자 인식 시스템은 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자영상을 이진화하여 사용하고 있기 때문에 이진화로 인해 야기되는 물자 영상에 대한 정보 유실 및 잡영 첨가 현상이 비선형 형태 정규화 과정에 누적되어 결과적으로 좋은 특징 추출 결과를 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키고, 필기체 문자에서 발생하는 다양한 형태 변형을 효과적으로 보상할 수 있는 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법을 제안한다. 제안된 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법들의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 처리 시간 및 복잡도 등을 기준으로 평가하였으며, 다양한 명도 한글 글씨 데이터에 대한 실험을 통하여 이진 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법에 비해 제안된 방법이 변형이 심한 한글 글씨 데이타의 품질을 개선하는데 있어서 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.6
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• pp.643-651
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• 2018

The purpose of this study is to explore which factor influences on the happiness of full-time contingent worker at workplace. The study used the data of 12th Korean Education Employment Panel(KEEP), and occupied hierarchical multiple regression analysis to examine which factor affected their happiness in particular focused on job satisfaction and work characteristics of them. The results of the study showed firstly, work satisfaction and communication in workplace impacted on employees' happiness. Secondly non-regular worker's own education and skill affected on happiness, and also clearly communication and work satisfaction impact on their happiness as well as regular workers. Finally the research recommended that organization should analyze job related knowledge and skill their contingent employees hold before allocating them and help their happiness in order to organization's productivity and value creation.

• Journal of Labour Economics
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• v.36 no.1
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• pp.63-91
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• 2013

This paper analysed the training effects on wage and employment security by the non-standard worker types by using Economically Active Population Additional Survey data. Through propensity score matching method, we found that the regular workers' training effect on wage was 4.2%, that was very higher than 2.7% of fixed-term workers. Logistic regression analysis showed that the training participation itself did not affect on the regular workers' regular position continuance, but training duration affected. Just in fixed-term workers among non-standard workers, both of training participation and training duration affected the transition from non-standard position to regular position. The result that both training effects on wage and on employment were positive just in the fixed-term workers might be interpreted owing to the clear employment contract relation between employer and employees.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.932-933
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• 2015

최근 데이터의 양이 급격하게 증가하면서 빅데이터의 시대가 도래했다. 빅데이터는 형식이 없는 비정형 데이터이므로 기존의 정형 데이터 처리 방법으로는 분석 및 데이터 처리가 불가능해졌다. 또한, 범죄예방에 대한 관심이 증가하면서, 범죄 데이터 분석의 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 비정형 범죄 데이터를 분석, 예측 등의 전산처리를 하기 위한 정규화 메트릭을 설정하는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.554-556
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• 2003

인터넷에서 널리 사용되는 HTML은 현재 데이터베이스 시스템과 같은 저장소 대신, 전형적인 파일 시스템에 저장되는 경우가 대부분이다. 마찬가지로 최근에 인터넷 상에서의 데이터 교환 및 표현의 표준으로 부각되는 XML 역시 파일 시스템에 저장되는 경우가 많다. 하지만, XML 문서의 비정규적인 구조와 장황성 때문에. 디스크 공간이나 네트워크 대역폭이 정규적인 구조의 데이터에 비해 비효율적이다. 따라서. 이를 해결하고자. XML 문서의 압축에 관한 연구가 진행되었다. 하지만. 최근에 연구된 XML 압축 기법들은 압축한 XML 문서에 대한 질의를 지원하지 않거나, 질의를 지원하더라도 XML 문서의 데이터 값들의 특성을 고려하지 않고 단순히 기존의 압축 방법을 통해 XML 문서를 압축한다. 그러므로 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 지원하는 XML 압축 기법을 제안한다. 본 연구에서는 태그를 Dictionary 압축으로 압축하며 태그 별로 데이터 값들의 타입을 추출하여 추출한 타입에 적절한 압축 방법으로 데이터 값을 압축한다. 또한, 제안하는 압축 기법의 구현 및 성능 평가를 통하여. 구현한 시스템이 실생활에 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 압축하며 향상된 질의 성능을 제공하는 것을 보인다.