• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.31-33
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• 2005

GPS및 PDA의 발달로 인해서 위치 기반 서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간 데이터를 다루는 응용프로그램들이 급속하게 보급되었다. 이러한 응용프로그램은 높이 균등 색인 기법을 사용하여 원하는 데이터에 대한 색인을 제공하였다. 그러나 모든 공간 객체는 서로 상이한 접근 빈도를 가지고 있음에도 불구하고 기존의 공간색인 기법은 접근 빈도를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 또한 기존의 빈도수만을 고려한 공간 객체의 색인 방법은 접근 빈도에 따른 편향성(skewed)은 제공하지만 공간 객체에 대한 지역성을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 밀집되어 있는 공간 객체의 접근 빈도를 반영해서 편향된 색인 트리를 생성하는 기법을 제안한다. 이형 클러스터링으로 분포되어 있는 전체 영역에 대해서 Zahn의 클러스터링 알고리즘을 변형시켜서 다단계 세부영역을 구분한다. 이렇게 구간된 세부영역에 대해서 거리적 인접성과 접근 빈도수의 합을 이용해서 색인 트리를 생성한다. 다단계로 구성된 전체영역에 대해서 하향식 방식으로 편향된 색인 트리를 생성함으로써, 접근 빈도가 높은 공간 객체에 대해서 빠른 탐색이 가능하게 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1717-1722
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• 2008

스트레스 정도를 측정하기 위한 다양한 도구들이 많이 사용되고 있다. 스트레스 측정에는 심리측정과 생체측정이 있다. 어느 한쪽만을 고려하였을 경우 주관적이거나 객관적 결여가 발생한다. 그 문제점을 보완하기 위해 두 측정을 혼합한 새로운 스트레스 지수가 필요하다. 개인적 특성에 따라 측정 결과도 다양하게 나타나지만, 현재 사용되고 있는 측정도구를 바탕으로 한 일반적인 경우를 고려하여 연구하였다. 심리와 생체 측정 도구를 통해서 얻어지는 지수를 이용하여 통합적인 스트레스 지수를 얻는다. 그래서 임의로 4가지의 스트레스 측정도구를 사용한다. 각 측정도구에서 나온 결과에 대한 멀티지수가 나타나는데, 그 지수들을 각각 좌표평면에 나타내어 스트레스에 대한 균형성과 편향성을 분석하고 진단한다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.339-344
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• 2019

서열 정렬에 있어서 전체를 비교하여 두 서열 사이의 최대의 유사성 또는 상동성을 찾는 전역 정렬은 넓은 범위를 선호하게 되는 편향성을 갖게 된다. 비일치 부분을 과감히 제거하고 높은 일치도를 갖는 부분 영역을 정렬하게 되면 정렬점수를 높이는 효과를 갖게 된다. 여러 개의 부분 지역 정렬을 탐색하게 하는 다중 지역정렬 방법을 적용하여 다수의 지역정렬을 수행하는 알고리즘을 구현하고 결과를 분석해 본다. 지역 정렬에 일반적으로 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점 중 하나인 서열이 길어지는 것을 방지하고, sub-optimal sequence를 찾기 위한 방법을 응용하여 다중지역 정렬을 수행한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.481-486
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• 2021

기계학습 알고리즘은 기준 함수를 채택하여 데이터를 처리하고 학습 모델을 유도한다. 군집분석에서 사용하는 기준 함수는 어떤 형태로든지 선호성을 내포하게 되고 이를 통해 유사한 데이터끼리 묶어 준 후 이를 구성하는 변수와 값들을 특정하여 군집을 정의하게 된다. 군집분석에서 사용하는 카테고리 유용도와 분할 유용도 점수가 군집분석 결과물에 어떤 영향을 주는지를 파악하고 이들이 결과에 어떤 편향성으로 이어지는지를 분석한다. 본 연구는 군집분석에 사용되는 기준 함수의 특성에 따라 결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 여러 데이터 세트를 이용해 실험하고 결과를 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.393-396
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• 2022

본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.454-460
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• 2023

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 발전과 더불어 대량의 학습 데이터로부터 기인한 LLM의 편향성에 관심이 집중하고 있다. 최근 선행 연구들에서는 LLM이 이러한 경향성을 탈피하고 다양한 언어 패턴을 생성하게 하기 위하여 LLM에 여러가지 페르소나를 부여하는 방법을 제안하고 있다. 일부에서는 사람의 성격을 설명하는 성격 5 요인 이론(Big 5)을 이용하여 LLM에 다양한 성격 특성을 가진 페르소나를 부여하는 방법을 제안하였고, 페르소나 간의 성격의 차이가 다양한 양상의 언어 사용 패턴을 이끌어낼 수 있음을 보였다. 그러나 제한된 횟수의 입력만으로 목표하는 성격의 페르소나를 생성하려 한 기존 연구들은 세밀히 서로 다른 성격을 가진 페르소나를 생성하는 데에 한계가 있었다. 본 연구에서는 페르소나 부여 과정에서 피드백을 반복하여 제공함으로써 세세한 성격의 차이를 가진 페르소나를 생성하는 방법론을 제안한다. 본 연구의 실험과 분석을 통해, 제안하는 방법론으로 형성된 성격 페르소나가 다양한 언어 패턴을 효과적으로 만들어 낼 수 있음을 확인했다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.63-70
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• 2024

인공지능 기술의 발전으로 우리의 삶은 혁신적으로 변화하고 있지만, 동시에 윤리적 문제들도 새롭게 대두되고 있다. 특히 알고리즘 및 데이터 편향성에 의한 차별문제, 딥페이크 및 개인정보 유출 문제 등은 인공지능 서비스확대에 따라 사회적으로 해결해야 할 선결과제라 판단된다. 이를 위해 본 논문에서는 인공지능 윤리 측면에서 인공지능의 개념과 윤리적 이슈를 살펴보고 이를 예방하기 위한 각국의 윤리 가이드라인, 법률, 인공지능 영향평가제도, 인공지능 인증제도와 인공지능 알고리즘 투명성 관련 기술 현황 등을 살펴보고 인공지능 윤리 강화를 위한 제도적 개선방안을 제시하고자 한다.

• 한국광학회지
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• 제11권6호
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• pp.405-410
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• 2000

방향성 결합기의 성능개선을 위해 입사광과 결합기 도파모드와의 전이계수를 조절하여 $Cv_e$ 와 $Cv_o$ 의 차이, $Cv_e-Cv_o$ 를 줄임으로써 소멸비를 향상시키는 방안을 제안한다. 입력 도파로와 결합기의 접합부에서 입력 도파로를 수평 이동시키는 방식과 곡선형 입력 도파로의 도파모드 편향성을 이용한 방식을 혼합하여 적용해서 전이계수와 손실을 최적화하고 소멸비와 제작상의 허용오차를 월등히 개선한다. 주어진 도파로 구조의 경우 유효굴절률법과 MPA를 사용하여 분석한결과 곡률 반경이 $300\mu\textrm{m}$이고 접합위치의 수평이동이 $0.1\mu\textrm{m}$인 입력 도파로의 채택으로 최대 소멸비는 -39 dB로 낮출 수 있으며 -30dB 소멸비 기준에서의 방향성 결합기의 결합길이에 대한 제작 허용오차 폭은 $57.19\mu\textrm{m}$에 이르게 되었다. 이는 수평 이동을 고려하지 않는 직선형 입력 도파로에 비하여 최대 소멸비의 향상은 6dB 제작 허용오차 폭은 $13.9\mu\textrm{m}$ 향상시킨 결과이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권1호
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• pp.35-41
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• 2010

본 논문에서는 레이저 산란 영상을 이용하여 표면거칠기를 실험적으로 규명하였다. 우선, 레이저 산란 매개변수들과 표면형상에 따라 나타나는 광로의 편향성에 대해 고찰하였고, 이를 이용하여 레이저 산란 검사 시스템을 구성하였다. 연삭표면에서 획득한 레이저 산란 영상을 분석한 결과 영상에서 수직방향으로 나타나는 산란광 분포영역이 증가와 감소를 반복하는 특징이 나타났다. 이러한 차별적 특징을 표현하는 레이저 산란 영상을 획득하기 위해 실험계획법을 이용하여 레이저 산란변수들의 최적조건을 선정하였고, 연삭표면에서 표면거칠기가 증가함에 따라 레이저 산란 영상 내에서 수직방향으로 나타나는 산란광 분포 영역이 선형적으로 증가함을 알 수 있었다. 이러한 정보는 마이크로 표면의 평가 및 거칠기 측정 시 주요한 인자로 사용될 수 있을 것이다.