• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.53-56
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• 2003

유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1311-1318
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• 2003

최근 흡한 속건성은 사이언스 소재로 가장 보편적으로 이용되고 있는 소재 성능이다. 하지만 아직 제대로 된 측정 평가법이 존재하고 있지 않고, 몇몇 의류업체에서는 단순히 객관적 속성만을 측정하고 있다. 본 연구에서는 객관적 속성인지들의 연속적이 값들이 실제 인체에서는 얼마만큼의 변별력으로 인식되는지 정신물리학적 측정법으로 최소 자극치(PSE)를 구하여 등급을 나누어 보았다. 시료는 흡한속건성 직물로 가장 많이 이용되고 있는 Coolmax(R), Coolever(R), 친수성 이중직물의 3개 그룹으로 나누었고, 측정 인자로 객관적 속성인자는 cling force, drying time을, 이와 대응하는 주관적 속성인자는 clinginess, dampness를 측정하고 각각의 PSE값을 구하였다. 그룹에 따라 객관적 속성인자 값들이 이라고 느끼는 PSE 구간까지 도달하는 시간과 속력을 측정하여 그룹마다의 흡한속건 등급을 정하였다. 또한 설계된 소재의 성능을 간접적으로 알 수 있는 transmissibility라는 인자도 도입하여 수분 전달성도 객관적으로 살펴볼 수 있었다. Clinginess, Dampness, Transmissibility 각 인자들을 평가해본 결과 Coolmax(R) 가 가장 우수함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.117-137
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• 2002

사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.67-69
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• 2011

데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.822-825
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• 2017

본 연구는 키넥트를 통해 사람의 걸음걸이를 측정하고 의사결정트리(Decision Tree)를 통해 분석함으로써 현재의 걸음걸이를 통해 측정자의 허리 또는 무릎에서 발생할 가능성이 높은 문제 또는 질병들을 예측하고 해당결과를 측정자에게 알린다. 본 연구를 진행하며 첫 번째 단계에서는 관련 논문이나 병원 자료 결과들을 통해 판별할 속성들을 정하였다. 두 번째 단계에서는 키넥트를 통해 측정한 실제 데이터를 적용하기에 앞서 첫 번째 단계에서 정한 속성들이 측정자의 문제 또는 질병들을 판단해내는 연관 정도가 높은지 테스트 데이터를 이용하였고 의사결정나무를 통해 분석하였다. 그 결과 7개의 속성 중 6개로 약 85.7%정도의 연관이 있었다. 마지막 세 번째 단계에서는 판별식을 세우고 실제 데이터들을 쌓아나가며 69명의 측정한 데이터를 분석한 결과 6개의 속성 중 5개의 속성이 허리와 연관정도가 높았고 이는 두 번째 단계에서 나왔던 결과인 약85.7%에 가까운 약83%의 결과가 도출되었다. 이를 기반으로 시스템을 개발해 나가며 판별 정확도를 향상시키기 위해 계속 측정해 데이터를 쌓아가고 관련된 식들의 문제점을 보완하며 또한 어떤 환경에서 키넥트의 측정값의 정확도가 올라가는지 연구할 예정이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.146-154
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• 2001

본 논문에서는 개념망 구축을 위해 사전 뜻풀이말에서 추출 가능한 의미속성의 분포 정보를 기반으로 어휘 연관도를 측정하고자 한다. 먼저 112,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미속성을 추출한다. 추출 가능한 의미속성은 체언류, 부사류, 용언류 등이 있는데 본 논문에서는 일차적으로 명사류와 수식 관계에 있는 용언류 중 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부착된 것을 대상으로 한다. 추출된 공기쌍 45,000여 개를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(MI)을 이용하여 명사류와 용언류의 연관도를 측정한다. 한편, 자료의 희귀성을 완화하기 위해 수식 관계의 명사류와 용언류는 기초어휘를 중심으로 유사어 집합으로 묶어서 작업을 하였다. 이러한 의미속성의 분포 정보를 통해 측정된 어휘 연관도는 의미속성의 공유 정도를 계산하여 개념들간에 계층구조를 구축하는 데 이용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.433-435
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• 2004

소프트웨어 분석은 어떠한 관점을 가지고 소프트웨어 산출물의 속성을 평가하고 평가결과에 대한 원인을 밝히는 행위를 말한다. 이 논문에서는 분석의 체계를 정립하기 위하여 다음을 수행하였다. 첫째 분석의 정의를 내리고, 종합과 비교되는 분석의 일반직 개념, 평가, 측정, 측정법과의 관계를 밝혔다. 둘째, 분석의 관점이 되는 속성을 이해하고자. 속성들을 특징에 따라 분류하였다 마지막으로 속성별, 산출물별로 기존의 분석 방법을 조사하고 기존의 분석 방법을 평가하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.445-467
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• 2018

본 연구는 한국과 일본, 싱가포르, 미국 수학 교과서에서 원주율의 속성과 원의 넓이 측정의 기본 개념들이 어떻게 다루어지고 있는지를 비교 분석하였다. 이를 위해 원주율 개념과 원의 넓이 측정 개념에 대한 이론적 논의를 분석하여 분석틀을 설정하였으며, 이에 따라 각국 교과서를 분석하였다. 분석 결과로부터 도출한 교수학적 시사점은 다음과 같다. 원주율의 비율 속성의 개념적 이해를 도울 수 있도록 원주율 정의 재고하기, 도입하는 측정 활동을 측도 속성이 부각되도록 재구성하기, 모든 원에서 일정하다는 상수 속성 부각시키기, '원주${\div}$지름=원주율'의 몫 속성을 의도적으로 유예하기, 무한 속성에 따른 근삿값을 상황에 따라 적절하게 선택할 수 있는 활동 제공하기 등을 제안하였다. 또한 원의 넓이 측정차원에서 좀 더 정밀한 원의 넓이 탐구하기, 원의 재배열 도형 구성을 위한 전략 탐구하기, 실무한을 토대로 재배열 도형 표현하기 등을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.311-314
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• 2000

컴포넌트의 재사용도 측정은 컴포넌트가 재사용되는 시점에서 컴포넌트의 이해와 적용을 위해 소요되는 노력의 정도를 측정한다. 여러 연구들이 컴포넌트의 재사용도 측정 방법을 제시하였지만 측정 속성(척도)들과 컴포넌트들의 삽입 삭제의 어려움, 가정된 지식의 요구, 각 측정 속성들에 대한 중요도 제시의 부재 등의 문제점들이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 실제로 재사용되고 있는 객체지향 컴포넌트들과 여러 연구에서 제시되고 있는 메트릭스들을 종합하고, 퍼지 적분과 러프 집합을 이용하여 클래스의 재사용도를 측정한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.260-266
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• 2018

고객의 기술 채택에 영향을 미치는 고객효용도의 개념에 대한 이해는 다세대 기술의 확산 및 대체 과정을 이해하는데 중요하다. 본 연구에서는 다세대 기술의 속성 기반 고객효용도의 개념에 대해 정의하고, 고객효용도를 측정할 수 있는 모형을 개발하였다. 문헌리뷰 및 모형화를 바탕으로 다세대 기술의 속성 기반 고객효용도에 대해 정의 및 측정 모형을 제시하였고, 도출한 모형의 정합성을 반도체 산업 사례를 바탕으로 검증하였다. 다세대 기술에서 속성 기반 고객효용도는 세대별로 또는 같은 세대 내에서 시간별 변화를 고려해야하고, 기술적 속성과 경제적 속성에 대해 가중치를 고려한 모든 효용도들의 합으로 정의된다. 또한 속성 기반 고객효용도는 효용도 변환표를 통해 속성들의 값을 효용도로 전환한 후 가중치를 고려한 모든 속성들의 효용도의 합으로 모형화 가능하다. 본 연구를 통해 다세대 기술이 확산 및 대체되는 과정에서 고객의 기술 채택의 근본 동인으로서 영향을 미치는 고객효용도에 대해 이해 가능하고, 고객효용도를 바탕으로 확산 및 대체 경로를 예측하여 기술전략을 수립하는데 유용할 것이다.