• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.37-41
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• 2010

본 논문에서는 Mathematical Markup Language(MathML) 형식으로 작성된 수학식 분류를 위해 필요한 자질과 성능 향상에 기여하는 자질 조합을 비교 평가한다. 이것은 MathML 형식의 수학식을 분석하기 위한 전처리 작업으로, 연산자의 모호성을 해소하기 위한 가장 기본적인 단계에 해당한다고 볼 수 있다. 실험에 사용되는 기본자질(Baseline)은 MathML 태그 정보와 연산자이고, 여기에 다른 자질들을 추가하며 가장 높은 분류 성능을 가지는 자질을 찾는 방식으로 진행하였다. 학습은 지지벡터기기(Support Vector Machine: SVM)를 사용하였고 분류하고자 하는 단원은 '수학의 정석' 책을 토대로 총 12개(집합, 명제, 미분, 적분 등)로 나누었다. 실험을 통해 MathML 문서 안에서 가장 유용한 자질이 '식별자&연산자 바이그램'인 것을 알 수 있었고, 여러 가지 자질들을 조합하여 수학식을 분류한 결과 92.5%의 성능으로 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.511-513
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• 2002

최근 가상현실과 Web 3D에 대한 관심이 고조되면서 관련 연구와 기술개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 Web 기반에서 3차원 그래픽을 표현하는 표준언어인 VRML을 이용하여, 원자력발전소에서 주기적으로 안정성 평가를 위해 수행하는 ISI(In-Service Inspection : 가동중검사) 업무에 적용하여 가상원전 3D ISI 시스템을 개발하고 그 구현방법을 제시한다. 검사대상 기기, 배관 및 각종 지지구조물에 대한 도면확보의 작업을 시작으로 하여, 3D 모델 구축, VR Data 작성, 그래픽 관리 시스템 개발 사례와 가상면실에 의해 구현된 Scene과 각종 DB글 연결하는 Interactive 3D Visualization Tool을 개발하여 기존의 2차원적 DB 운영을 3차원 가상공간에서 운영함으로써 보다 효과적이고 효율적인 DB 운용 방법에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2761-2763
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• 2002

원자력발전소에서는 건설완료 단계에서 기기, 배관 및 각종 지지구조물에 대하여 PSI(Pre-Service Inspection)를 실시하여 시공된 설비의 건전성을 점검하고, 운영중에는 주기적으로 시간의 경과에 따른 취약화 정도를 비과괴검사로 감시 및 평가하는 ISI (In-Service Inspection)를 실시하여 안전성 관련 설비의 건전성을 점검하고 있다. 이 과정에서 방대한 양의 검사데이터가 생산되며 원전 가동년수가 증가함에 따라 검사자원을 체계적으로 관리하고 자동화 할 수 있는 시스템 개발이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 PSI/ISI 검사결과 정보관리를 비롯하여 검사 기초자료 관리 및 검사계획 수립, 파괴역학 분식 기능 등을 포함한 Web 기반의 Application 개발 사례를 소개한다. 또한 가상현실 기법을 적용하여 기존의 2차원적 DB 운영을 3차원 가상공간에서 운영할 수 있는 'Touch & Tell' 기법을 개발하고 그 구현방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.883-885
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• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• International Commerce and Information Review
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• v.16 no.2
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• pp.69-88
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• 2014

This study examines the effect of external environments such as technological change and competitive intensity on standardization. It was empirically tested by a Korean sample to verify the validity of the research framework. The empirical result confirms that external environments increase the odds of marketing standardization and technology standardization. The result also indicates that technology change and global standardization are related. The data support that firms facing a high rate of technology change stress marketing and technology standardization. The result also confirms that competitive intensity directly influences marketing standardization.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.9 no.1
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• pp.1-23
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• 1992

The purpose of this study is to answer a question as to "How much does CD-ROM improve thefunction of library\ulcorner" and, then, to build up an analytical framework to analyze the above question.The hypothesis is statistically tested with the responses of 282(70.5%) librarians in the libraries whichare currently using CD-ROM. The hypothesis is positively or vigorously supported by four steps.Therefore, the researcher suggests strongly at a plan to utilize CD-ROM be forwarded to improvelibrary functions. library functions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.101-102
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• 2020

본 연구의 목적은 대학생의 학교생활만족이 자아탄력성에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고 대학생활적응의 기초자료 활용과 시사점의 제공에 목적을 두고자 하였다. 이를 위해 통계자료를 활용하여 요인분석은 Varimax에 의한 직교회전에 의하여 요인적재치를 산출하였고, 설문문항에 대한 측정은 크론바하 알파계수(Crobach's Alpha)를 이용하여 신뢰도 검증을 실시하였다. 실증분석 결과, 스트레스, 친구관계, 정서적지지는 학교생활만족에 따라 자아탄력성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전공수업, 대학환경은 학교생활만족에 따라 자아탄력성에 유의미한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.447-454
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• 1999

본 연구에서는 국어의 본용언과 보조용언이 어떠한 방식으로 처리되는지에 대해 알아보는 것이 목적이다. 영어와 달리 국어는 보조용언이 조동사의 역할을 담당하여 화자의 심리적인 상태나 상(想)을 나타내는 기능을 한다. 따라서 같은 어휘가 본용언으로 쓰일 때와 보조용언으로 쓰일 때 그 의미적 차이는 뚜렷하다. 특히 보조용언으로 쓰일 때는 어휘적 의미가 대부분 사라지고 추상적 의미만 남기 때문에 본용언과의 관련성을 따져보는 것도 중요한 연구과제이다. 또한 우리의 심성어휘집(mental lexicon)에서 본용언과 보조용언이 동일한 영역에서 처리되는지도 알아볼 필요가 있다. 만일 동일한 심성어휘집을 사용한다면 보조용언으로 쓰인 환경에서도 본용언의 어휘적 의미가 활성화될 것이다. 이에 대해 본 연구에서는 정상인 피험자와 실어증환자를 대상으로 실험을 하였다. 정상인 피험자를 대상으로는 SOA가 짧은 조건과 긴 조건에서 각각 보조용언을 어떻게 처리하는 지 살펴보았고, 실어증환자를 대상으로는 정상인 피험자와 비교해서 어떤 양상으로 보조용언을 처리하는 지 살펴보았다. 그 결과 정상인 피험자는 SOA가 짧은 조건에서는 본용언과 보조용언을 모두 동일한 방식으로 의미처리하였다. 즉 보조용언의 어휘적 의미가 본용언과 마찬가지로 SOA가 짧을 때는 활성화되었다. 그러나 SOA가 길어지면 보조용언은 문맥 정보로 인해 어휘적 의미가 억제되어 본용언과 다른 의미로 해석된다는 결론을 얻었다. 이런 정상인 피험자와 비교해 보았을 때, 실어증 환자는 두 가지 양상이 나타났다. 명칭성 실어증환자의 경우, 정상인과 비슷한 결과가 나왔으나 보조용언으로 쓰일 때, 본용언보다 어휘적 의미가 다소 불안정하게 활성화됨을 보였다. 그러나 이해성 실어증환자의 경우, 보조용언으로 쓰일 때 어휘적 의미가 전혀 활성화되지 않아 정상인과는 다른 언어처리를 하고 있음이 밝혀졌다.류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast ext

• Management & Information Systems Review
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• v.31 no.1
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• pp.89-116
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• 2012

This paper is an empirical study for the listed manufacturing companies in the Korea Stock Exchange during the sample period(2001-2010). The research is based on the target adjustment model(Shyam-Sunder and Myers(1999)) and the pecking order model(Frank and Goyal(2003)), and is aimed at reflecting the critical viewpoint of Chirinko and Singha(2000). An analysis in the model of Shyam-Sunder and Myers(1999) shows the value is too low to support the pecking order model in view of the following results. A target adjustment coefficient value is between 0 and 1, and is significant variable and explanatory power is very high, while deficit-in-funds coefficients close to 0. In addition, the result of an empirical test following the methodology used by Frank and Goyal(2003) does not support the pecking order theory.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.5 s.305
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• pp.123-136
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• 2005

We propose a recognition system for superimposed patterns based on selective attention model and SVM which produces better performance than artificial neural network. The proposed selective attention model includes attention layer prior to SVM which affects SVM's input parameters. It also behaves as selective filter. The philosophy behind selective attention model is to find the stopping criteria to stop training and also defines the confidence measure of the selective attention's outcome. Support vector represents the other surrounding sample vectors. The support vector closest to the initial input vector in consideration is chosen. Minimal euclidean distance between the modified input vector based on selective attention and the chosen support vector defines the stopping criteria. It is difficult to define the confidence measure of selective attention if we apply common selective attention model, A new way of doffing the confidence measure can be set under the constraint that each modified input pixel does not cross over the boundary of original input pixel, thus the range of applicable information get increased. This method uses the following information; the Euclidean distance between an input pattern and modified pattern, the output of SVM, the support vector output of hidden neuron that is the closest to the initial input pattern. For the recognition experiment, 45 different combinations of USPS digit data are used. Better recognition performance is seen when selective attention is applied along with SVM than SVM only. Also, the proposed selective attention shows better performance than common selective attention.