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최소제곱 서포터벡터기계 형태의 준지도분류 (Semi-supervised classification with LS-SVM formulation)

  • 석경하
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권3호
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    • pp.461-470
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    • 2010
  • 라벨 있는 자료가 분류규칙을 만들 만큼 충분하지 않거나, 라벨 없는 자료가 분류규칙을 만드는데 도움을 줄 수 있는 경우에는 라벨 있는 자료와 라벨 없는 자료를 모두 사용하는 준지도분류가 더 효과적이다. 준지도분류 중 그래프기반 다양체정칙법이 개발되어 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 통계적학습에서 좋은 성능을 보이는 최소제곱 서포터벡터기계를 준지도분류에 적용시키는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하는 것을 볼 수 있었다.

브랜드 커뮤니티 형성과정에 따른 커뮤니티의 특징, 구성원의 행태와 참여경험 및 관계의 질에 대한 분석 (Analyses of Brand Community Characteristics, Members' Behavioral Patterns & Participation Experiences, and Quality of Relationship according to Community Formation Orientation: Comparisons between Maker Oriented Community and Customer Oriented Community)

  • 유창조;정혜은
    • 한국조사연구학회:학술대회논문집
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    • 한국조사연구학회 2005년도 추계학술대회 발표논문집
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    • pp.187-220
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    • 2005
  • 본 연구의 목적은 프로축구 서포터스 커뮤니티의 형성동기, 형성과정, 소비경험 및 커뮤니티 특징을 분석하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 ethnographic 면접, 참여관찰, 참고자료의 수집 등으로 자료를 수집하였고 수집된 자료를 종합하여 주요주제를 심층적으로 기술하였다. 본 연구의 분석결과 서포터스의 형성과 확산과정은 개인적 특징(취미, 성격 등), 팀의 특징(팀의 성과, 스타선수, 시설, 볼거리 등) 및 외부요인(매체의 동향, 동료와 친구의 권유 등)에 의하여 영향을 받고 있었고 서포터스는 온라인과 오프라인에서의 다양한 활동들을 통하여 친밀감, 응집력, 자부심 등을 경험하게 되면서 커뮤니티가 확산되고 있었다. 한편, 서포터스 활동을 통하여 형성된 커뮤니티의 특징은 동류의식, 의례와 전통, 자발적 책임감으로 구분되어 분석되었는데, 동류의식은 기쁨, 즐거움, 재미, 흥분과 같은 감정차원에, 의례와 전통은 열정, 희망, 사랑, 활력과 같은 감정차원에, 자발적 책임감은 만족, 열의, 불안함, 후회와 같은 감정차원에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 서포터스들은 커뮤니티 활동을 통하여 커뮤니티에 대한 애착을 갖게 되고, 이러한 커뮤니티 애착은 팀 및 선수에 대한 애착을 증가시키고 있었고 각 팀이 판매하는 브랜드에 대한 평가에 미치는 영향은 팀 사정에 따라 다르게 나타나고 있었다.

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금연서포터즈를 활용한 흡연예방 및 금연프로그램이 간호대학생의 흡연 지식 및 신념, 금연 자기효능감에 미치는 효과 (The Effect of Smoking Prevention and Smoking Cessation Program using Smoking Cessation Supporters on the Smoking Knowledge and Beliefs and Self-efficacy of Smoking Cessation of Nursing Students)

  • 김혜숙;최은영
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권4호
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    • pp.305-312
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    • 2021
  • 본 연구는 금연서포터즈를 활용한 흡연예방 및 금연프로그램이 간호대학생의 흡연지식 및 신념, 금연 자기효능감에 미치는 효과를 평가하기 위해 실시되었다. 본 연구를 위해 개발된 흡연예방 및 금연프로그램은 흡연관련 일반적인 교육(1회 30분씩 8회)과 대학생 금연서포터즈의 활동으로 구성되었다. 30명으로 구성된 대학생 금연서포터즈는 팀당 6명, 총 5팀으로 구성하여, 팀별 온라인 동영상 홍보, 금연 홍보 및 캠페인 활동, 금연 도전자 모집 및 멘토링 등을 진행하였다. 연구결과, 금연서포터즈를 활용한 흡연예방 및 금연프로그램은 간호대학생의 흡연 지식을 높이고, 흡연에 대한 신념을 부정적으로 변화시키는데 효과적이었다. 특히 간호대학생을 대상으로 흡연에 관한 인식과 전반적인 실태를 파악하고 흡연예방 및 금연프로그램을 운영함으로써 비흡연학생의 흡연예방과 간접흡연으로 인해 타인의 건강까지 위협하고 있다는 사실을 인식하게 하였고, 흡연 학생에게는 금연동기부여와 금연 성공유지를 위한 방법을 제공하는 등 대학 내 금연문화 확산에 기여하였다.

필러겸용 스포터로 지지되는 전구간 알루미늄 슬래브 거푸집의 저소음 안전낙하 공법개발 및 적용연구 (Development and Implementation of a Low-noise and Safe Dismantling Method for Full-Span Aluminum Slab Formwork Supported by Filler Supports)

  • 임남기
    • 한국건축시공학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.261-271
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    • 2024
  • 국내외 건설현장에서 사용빈도가 급격히 증가하고 있는 슬래브용 알루미늄 폼은 탈형시 바닥으로 그대로 떨어뜨리는 경우가 많아 소음으로 인한 주변 민원이 발생하고, 높은 위치에서 떨어지면서 형틀이 변형되거나 바닥에서 튀어 오로면서 주변 인부들에게 상해를 입히기도 하여 중대재해처벌법이 강화되는 현실에서 개선이 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 공동주택의 1세대 슬래브 거푸집 전체가 동시에 작업자가 펼친 손이 닿는 위치까지 안전하게 낙하되면 자유롭게 분해하여 다음 층으로 인양할 수 있게 함으로써 안전성, 품질, 경제성, 공정이 개선된 필러서포터 존치형 공법으로써 슬래브의 처짐문제 해결 등의 장점을 확인되고 건설신기술을 획득하였으므로 적극적인 시장개척을 통한 적용 활성화가 가능할 것으로 판단된다.

금속 벨로우즈 용접의 결점 탐지를 위한 서포터 벡터 머신의 이용 (Use of Support Vector Machines for Defect Detection of Metal Bellows Welding)

  • 박민철;변영태;김동원
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.11-20
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    • 2015
  • 기존 벨로우즈의 용접 불량은 현미경을 이용한 작업자의 수작업과 육안확인으로 진행되고 있어 효율과 능률면에서 많은 부작용이 있다. 본 논문에서 이러한 문제점을 해결하고자 서포트 벡터 머신을 이용한다. 제안된 시스템은 서포트 벡터 머신을 이용하여 작업자의 경험적인 방법을 대체하고, 이미지 처리 과정에서 작업자로부터 발생하는 불규칙성을 극복할 수 있다. 또한 현미경과 3D 디스플레이 시스템을 통하여 제품불량을 쉽게 확인할 수 있다. 자동화 측정 장치로부터 얻어진 실험결과를 통하여 용접불량은 허용되는 에러 범위 아래로 개선됐음을 알 수 있다.

강인한 움직임 영역 검출과 화재의 효과적인 텍스처 특징을 이용한 화재 감지 방법 (Fire Detection Approach using Robust Moving-Region Detection and Effective Texture Features of Fire)

  • 트룩 뉘엔;강명수;김철홍;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.21-28
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    • 2013
  • 본 논문은 그레이레벨히스토그램을 이용한 움직임 영역검출, 퍼지 클러스터링을 이용한 칼라 분할, 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용한 특징 추출 및 서포터 벡터 머신을 이용한 화재 분류 등과 같은 다중 이종 알고리즘을 포함하고 있는 효과적인 화재 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 움직임 영역을 검출하기 위해그레이레벨히스토그램에 기초한 최적의 임계값을 결정하고 난 후, CIE LAB 칼라 공간에서 퍼지 클러스터링을 적용하여 칼라 분할을 수행한다. 이러한 두 단계는 화재의 후보 영역을 기술하는데 도움이 된다. 다음으로 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용하여 화재의 특징을 추출하고, 이러한 특징들은 화재인지 아닌지를 분류하기 위해 서포터 벡터 머신의 입력으로 사용된다. 제안한 방법을 평가하기위해 기존의 두 알고리즘과 화재 검출율 및 오류 화재 검출율에서 비교하였다. 모의실험결과, 제안한 방법은 97.94%의 화재 검출율 및 4.63%의 오류 화재 검출율을 보임으로써 기존의 화재 감지 알고리즘보다 우수성을 보였다.