• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.120-126
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• 2005

세종전자사전의 용언사전과 체언사전에 기재된 용언의 격틀과 명사의 의미부류는 문장의 의미분석을 위한 핵심적인 언어자원이다. 본 논문에서는 용언사전을 전산처리가 용이한 격틀사전으로 변형한 다음 이를 이용한 의미역 결정 시스템을 구축하였고 기계학습 방법에 기반한 의미역 결정 시스템과 혼합하여 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 방법에 대해 다루고 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권4호
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• pp.104-109
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• 2017

프리믹스 타입의 보수 모르타르는 제조 과정에서 여러 원료들을 동시에 혼합해야 하므로, 혼합 시 생산 제품의 효과를 극대화하기 위해서는 원료 혼합 분포를 일정하게 하는 것이 중요하며, 생산 제품의 효과의 편차를 최소화하기 위해서는 혼합 설비의 성능을 높일 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 생산 현장에서 활용되는 대표적인 혼합설비 3종을 대상으로 보수 모르타르를 제조하고 각각의 제반물성을 검토하였다. 그 결과, 프리믹스 타입 보수 모르타르의 제반 물성은 혼합설비의 종류에 따라 차이가 있었으며, 무중력 믹서가 상대적으로 우수한 결과 값을 보였다. 또한 작업성 및 최적 물성을 확보하기 위해 혼합시간을 10분에서 15분 정도로 하는 것이 바람직함을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.481-486
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• 2023

본 연구에서는 간호 대학생이 가상현실을 적용하여 여성건강간호학 실습 교육과정을 적용한 후 메타인지와 비판적 사고에 미치는 교육효과를 질적, 양적으로 혼합연구 방법으로 분석하였다. 본 연구의 설계는 단일군 사전사후 검증을 사용한 양적 연구와 개별 심층 면담을 활용하여 내용 분석한 질적 연구를 활용한 수렴적 혼합연구이다. 양적 연구 결과 메타인지는 가상현실 프로그램 적용 후에 사후 104.16±12.98, 사전 98.59±18.09 (t=1.85, p=.030)로 사후 점수가 사전 점수에 비해 통계적으로 유의하게 높았다. 비판적 사고능력은 프로그램 적용 후에 사후 101.66±7.18, 사전 99.18±15.13 (t=1.00, p=.108)로 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 그러므로 가상현실을 활용한 여성건강간호학 실습 교육은 간호대학생의 메타인지를 증진하는 데 도움을 줄 수 있어 간호학 실습 교육으로 활용할 가치가 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.623-632
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• 1998

이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.88-93
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• 1997

본 논문에서는 품사 태깅을 위해 여러 통계 모델을 실험을 통하여 비교하였으며 이를 토대로 통계적 모델을 구성하였다. 형태소 패턴 사전을 이용하여 미등록어의 위치와 개수에 관계없는 일반적인 방법의 미등록어 처리 방법을 개발하고 통계모델이 가지는 단점을 보완할 수 있는 오류 수정 규칙을 함께 이용하여 혼합형 품사 태깅 시스템인 $POSTAG^{i}$를 개발하였다. 미등록어를 추정하는 형태소 패턴 사전은 한국어 음절 정보와 용언의 불규칙 정보를 이용하여 구성하고 다어절어 사전을 이용하여 여러 어절에 걸쳐 나타나는 연어를 효과적으로 처리하면서 전체적인 태깅 정확도를 개선할 수 있다. 또 오류 수정 규칙은 Brill이 제안한 학습을 통하여 자동으로 얻어진다. 오류 수정 규칙의 자동 추출시에 몇 가지의 휴리스틱을 사용하여 보다 우수하고 일반적인 규clr을 추출할 수 있게 하였다. 10만의 형태소 품사 말뭉치로 학습하고 학습에 참여하지 않은 2만 5천여 형태소로 실험하여 97.28%의 정확도를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.697-705
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• 2009

본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.367-380
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• 2015

모바일 장치의 비약적 성능 향상을 바탕으로 스마트폰 게임 등 모바일 엔터테인먼트 애플리케이션들이 3차원 렌더링을 도입하여 사실적인 시각 효과를 제공하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 사진 수준의 고품질 시각 효과를 제공하기 위해서는 광선추적법 등의 광학 시뮬레이션이 필수적이지만, 모바일 장치의 애플리케이션 프로세서(AP)와 메모리, 배터리 성능의 한계로 인해 모바일 장치에서 그러한 계산집중적 렌더링 기법을 활용하는 것은 여전히 실용적이지 못하다. 본 논문에서는 사전 계산을 포함한 다양한 렌더링 기법을 혼합적으로 사용하여 모바일 장치에서도 실사 수준의 시각 효과를 생성해 낼 수 있는 혼합 렌더링 방법을 제안한다. 이 방법은 모바일 장치에서도 표준적으로 활용되고 있는 그래픽스 라이브러리인 OpenGL 쉐이더를 바탕으로 여러 기법을 혼합적으로 활용하므로 실제 개발에 바로 사용될 수 있다. 또한 사전 계산의 결과가 렌더링 시에는 단순히 계수의 사칙연산에 사용되므로 응답성을 거의 떨어뜨리지 않아 사용자와의 상호작용이 필수적인 모바일 게임 등에도 실제 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제3권2호
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• pp.27-37
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• 1990

조건을 나타내는 독립변수들을 어떻게 제어함으로써 우리가 관찰하는 값을 우리가 목적하고 있는 값에 가깝게 얻을 수 있는지를 연구하는 혼합모형의 통계적 제어문제를 처리하기 위한 방법에 대해서 고찰하였다. 기존 이론이 반응변수가 하나인 경우와 분산을 아는 것으로 가정한 경우를 해결한 것을 주목하고 미리 아는 것으로 가정한 분산을 사전분포를 따르는 변수로 보며, 반응변수를 두 개 이상으로 확장하여 다변량 선형모형을 설정하여 다변량 혼합모형에서의 베이지안 처리방법을 예와 함께 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.224-225
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• 2009

본 논문에서는 스마트폰 환경의 혼합현실 기반 인터페이스를 사용한 영어단어 학습 게임 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영어단어 학습 콘텐츠를 저작할 수 있는 저작도구와, 게임을 진행할 수 있게 해주는 스마트폰 인터페이스, 저작된 학습 콘텐츠를 실행하는 카드 매칭 게임 어플리케이션으로 구성되어있다. 이 시스템은 텍스트, 이미지, 비디오, 3D애니메이션 형식의 단어 카드를 제공하여 단순 이미지 형식을 사용한 방법보다 좀 더 구체적으로 단어를 묘사할 수 있다. 그리고 부모가 원활히 게임을 진행할 수 있도록 혼합현실 기반 인터페이스를 제공한다. 혼합현실 기반 인터페이스는 개인화된 정보를 부모에게 제공하여 부모가 사전 지식 없이 영어 단어 교육을 할 수 있도록 도움을 준다. 본 논문에서는 보급이 저조한 PDA와 UMPC대신, 최근 보급이 확산되고 있는 스마트폰에 혼합현실을 구현하여 인터페이스의 접근성을 높이고자 하였다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.161-175
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• 2001

메타분석(Meta-analysis)은 서로 독립적으로 연구되어진 결과들을 전체적인 하나의 결과로 도출하기 위해 사용되어지는 통계적 방법이다. 이러한 통계적 방법을 설명할 모형으로는 선택모형(selection model)을 포함한 계층적 모형(hierarchical model)을 사용하며, 이러한 모형들은 베이지안 메타분석에 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나, 메타분석의 자료들은 일반적으로 출판편의(publication bias)를 갖고 있으므로 이를 극복하고자 가중함수(weight function)를 이용하여 분포함수를 새롭게 정의하여 사용한다. 최근에 Silliman(1997)은 계층적 모형(hierarchical model)에 가중함수를 첨부한 계층적 선택모형(hierarchical selection model)을 정의하고 모수적 베이지안 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 미관측된 연구효과에 디리슈레 과정 사전분포(Dirichlet process prior)를 적용한 준모수적 계층적 선택모형(semiparametric hierarchical selection models)을 소개한다. 여기서 제시된 준모수적 계층적 선택모형을 베이지안 방법으로 추정하기 위하여 마코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo)방법을 이용한다. 제시된 방법을 적용하기 위하여 실제 자료(Johnson, 1993)인 충치를 예방하기 위한 두 가지의 예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구를 이용하여 메타분석을 한다.