• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.285-291
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• 2000

필수적/수의적 논항의 이분법적 구분과 이에 따라 정문/비문을 논하는 것이 언어학과 자연어처리학에서 정설로 인정되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 논항의 생략 현상과 왜 이러한 생략이 발생하는지에 대해 인지적인 관점에서 살펴봄으로써 기존의 이분적 개념들이 구문분석에 적합치 않음을 지적하였다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위해 원형이론(prototype theory)을 도입하여 '필수적 논항도'와 '확률적 격구조'란 개념을 제안하였다. 이러한 개념들이 자연어처리의 구문분석에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.495-503
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• 2011

데이터 마이닝에서의 연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 방법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 향상도는 그 값에 의해 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지, 즉 연관성의 방향을 알 수 있는 반면에 지지도와 신뢰도는 그 방향을 알 수가 없다. 이를 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나 이들 또한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 여러 형태의 신뢰도가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 이분형 예측 유사성 측도 중에서 -1과 1 사이의 값을 가지는 Yule의 Y 및 Q 측도를 연관성 평가 기준으로 제안하였다. 또한 기존의 순수 신뢰도 및 기여 순수 신뢰도의 문제점을 파악한 후, 예제를 통하여 이분형 예측 유사성 측도의 유용성에 관해 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 기존의 측도들이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있어서 본 논문에서 제안한 이분형 예측 유사성 측도가 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권1호
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• pp.66-71
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• 2012

본 연구에서는 크기가 다른 두 종류의 단단한 구형 입자들로 충전된 이분산(二分散) 충전층을 지나는 비압축성 유체 흐름의 투과도를 실험적으로 측정하고 이론적으로 예측하는 문제를 다룬다. 작은 입자에 대한 큰 입자의 크기 비 ${\lambda}$가 1.25와 2인 두 가지 경우에 대해 여러 가지 입자 혼합 비율로 충전층을 만들고 그 공극률과 유체 흐름의 투과도를 측정하였다. 이분산 충전은 입자 크기가 일정한 단분산 충전에 비해 공극률이 감소하고 투과율이 감소하나 입자들의 크기 비 ${\lambda}$나 혼합 비율 ${\gamma}$에 따라 다르게 나타난다. 두 가지 입자의 혼합 비율에 따른 공극률의 변화와 투과율의 변화 형태는 서로 일치하지 않는다. 개별 충전 입자에 걸리는 항력 계산에 기초한 모델을 고안하여 투과도를 예측하는 간단한 이론식을 유도하였고 이 식을 이용한 예측값을 실험 결과 및 선행 연구 결과들과 비교한 결과, 이 이론식에 의한 투과도 예측값이나 입자 혼합 비율에 따른 투과도 변화 경향이 실험값에 가장 근사하였다. 이 이론식을 이용해 이분산 충전층을 지나는 유체 흐름의 투과도를 간단하고 정확하게 예측할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권1호
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• pp.105-113
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• 2001

최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.25-34
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• 2013

본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.391-395
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• 1997

한국어 문법 연구에서 뿐만 아니라, 현대 언어학에서는 일반적으로 대명사들은 재귀적 대명사와 비재귀적 대명사라는 두 개의 구분된 통사 범주로 분류된다는 대명사의 이분법적 통사 분류 가설이 지배적이다. 그러나 최근 [Hertz 92ab]가 제시한 조응성의 등급(anaphoric scale)이라는 개념에 의거한 본 연구에서는 한국어 대명사들을 두 개의 구분된 통사 범주로 이분하지 않으며 오직 서로 다른 조응도(anaphoric degree)에 의해서만 구분하는 스칼라식 관점을 제안하였다. 한국어 대명사들의 조응도를 기술하기 위해 본 연구에서는 몇 가지 통사 의미적 준거 항목들을 제시하였다. 본 연구의 접근 방법은 그간 많은 연구들에 의해 밝혀진 바와 같은 대명사들의 다양하고도 이질적인 통사 의미 특성들을 자연스럽게 설명하여 줄 수 있다는 장점이 있다. 반면, 이와 같은 대명사들의 통사 의미적 다양성은 전통적인 이분법적 분류의 관점에서는 풀기 어려운 숙제로 남게 된다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.154-156
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• 2017

종래에는 등분산 가정을 기반으로 가속열화시험 데이터로부터 저장수명을 예측하는 방식이 일반적이었다. 그러나, 실제로는 대부분의 탄약류의 특성치 데이터는 시간의 경과에 따라 산포가 증가한다. 따라서, 본 연구에서는 등분산과 이분산을 가정한 경우에 저장수명 예측 결과의 차이를 확인하고 향후 이분산 가정을 기반으로 데이터 분석을 수행함이 타당함을 제안한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.499-506
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• 2005

최근에 하이퍼큐브의 망비용을 개선한 하이퍼-스타 연결망 HS(m,k)이 제안되었다. 본 논문에서는 정규연결망 하이퍼-스타 HS(2n,n)의 이분할 에지수가 최대(2n-2,n-1)임을 보이고, 병렬경로 집합을 이용하여 k-광역지름이 dist(u, v)+4이하이고, HS(2n,n)의 고장지름이 D(HS(2n+n))+2 이하임을 보인다. dist(u,v)는 임의의 두 노드 u와 v 사이의 최단 거리를 나타내고, D(HS(2n,n))는 HS(2n,n)의 지름을 나타낸다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권8호
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• pp.426-431
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• 2005

그래프 G의 다대다 k-서로소인 경로 커버(k-DPC)는 k개의 서로 다른 소스 정점과 싱크 정점 쌍을 연결하며 그래프에 있는 모든 정점을 지나는 k개의 서로소인 경로 집합을 말한다. 이 논문에서는 이중 루프 네트워크 G(mn;1,m)에서 다대다 2-DPC를 고찰하여, 이분 그래프가 아닌 모든 G(mn;l,m), $m{\geq}3$은 임의의 두 소스-싱크 쌍을 연결하는 다대다 2-DPC가 존재하고 이분 그래프인 G(mn;1,m)은 두 흰색-검정 소스-싱크 쌍이거나 혹은 검정-검정, 흰색-흰색 쌍을 연결하는 2-DPC가 존재함을 보인다. G(mn;1,m)은 m이 홀수이고 n이 짝수일 경우에만 이분 그래프이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권4호
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• pp.343-354
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• 2018

본 연구는 수영전념치료(ACT)의 6가지 핵심 치료 과정이 평가염려 완벽주의의 자기비난과 이분법적 사고를 감소시키고, 최종적으로 우울까지 감소시킬 수 있다는 가설을 세우고 이를 검증하고자 하였다. 4년제 대학에 다니고 있는 대학생 400명 중 평가염려 완벽주의와 우울이 높고 사전면담을 통해 프로그램 참여에 동의한 22명을 최종적으로 선별하였다. 참가자들은 무작위로 수용전념치료 집단과 통제집단에 각각 11명씩 할당되었다. 수용전념치료 집단에는 총 8회기의 수용전념치료 프로그램을 진행 하였으며, 통제집단에는 어떠한 처치도 행해지지 않았다. 수용전념치료 집단과 통제집단은 프로그램 전, 프로그램이 종료되는 시점 및 프로그램 종결 6주 후에 평가염려 완벽주의, 자기비난, 이분법적 사고, 우울, 수용행동에 대한 질문지에 응답하였다. 그 결과, 수용전념치료(ACT) 프로그램에 참여한 참가자는 통제 집단보다 프로그램 후 평가염려 완벽주의, 자기비난, 이분법적 사고 및 우울 수준이 유의하게 더 감소하였고, 수용 행동은 유의하게 더 증가하였으며, 이것이 추적까지 유지되었다. 반면에 통제 집단에서는 사전, 사후, 추적에서 유의한 변화가 없었다. 본 논문의 마지막에 연구의 의의, 제한점 및 후속 연구에 대한 제언이 논의되었다.