• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.301-302
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• 2012

본 논문에서는 웹 서버에 사진을 등록(upload)하면 서버에서 자동으로 사진의 메타데이터(EXIF)의 GPS정보를 추출하여 미리 정이된 정보와 비교하여 사진이 촬영된 장소를 표시하고, 좌표 값을 활용하여 구글 지도(google map)과 연계되는 방법을 제안한다. 사진등록으로 사용되는 서버 웹페이지로는 php를 사용하여 그림을 등록하고, exif_read_data함수를 사용하여 메타데이터에 접근하고 메타데이터 안의 GPS의 값을 추출하여 정의된 분류표에 의해 사진을 분류하고, 구글지도와 연계하여 촬영된 위치를 지도상에서도 확인할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.107-112
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• 2023

라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.345-349
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• 2007

삽교천 홍수예보시스템은 1999년에 개발되어 현재까지 운영되고 있으나, 개발 이후 유역특성의 변화를 반영한 모형 개선이 이루어지지 않았고, 삽교천 하구둑의 영향을 고려한 모형은 개발되어 있지 않은 실정이다. 이 지역 중에서 특히 천안/아산지역은 급격한 인구증가와 산업화 및 도시화에 의해 면적당 자산의 고도화가 증가하며, 이에 따라 홍수시 피해잠재능은 점점 증가하고 있는 상황이다. 홍수예보 정확도 향상을 위하여 삽교천 유역내 수위관측소 증설에 따른 소유역을 재분할하여 유역특성변화에 따른 수문학적 모형을 재구축하였다. 따라서, 삽교천유역에 신설 및 T/M화된 수문관측소에 대한 소유역 분할과 저류함수법을 이용하기 위한 저류상수를 산정하기위해 기존의 일반 종이지도로 제작된 지형도(1:50,000), 녹지자연도, 지질도, 개략토양도 등을 이용하는 대신 수치지도를 이용하여 저류상수를 산정하였다. 변화된 유역 조건을 가지고 삽교천 유역의 전체 유역 및 하도유출계산을 수행한 후, 측정 결과가 있는 지점의 수문곡선과 비교하여 모형상수가 적절히 산정되었는지 검토하고, 개선된 모형상수를 제시하였다. 또한 홍수예보지점인 원평지점의 선행예보시간을 확보하기 위하여 원평지점 상류의 예당저수지 방류량과 원평지점 수위간의 통계학적모형을 구축하였고, 2시간 이상의 선행예보시간을 확보하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.747-770
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• 2012

본 연구에서는 수학교과서 중 함수 단원을 중심으로 수학적 모델링 지도 자료를 개발하고, 이에 알맞은 교수 학습 모형을 정립한다. 그리고 개발한 수학적 모델링 지도 자료를 활용한 수업이 고등학생의 학업성취도, 수학교과에 대한 학습태도와 불안도에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보는데 그 목적이 있다. 본 연구의 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 수학 모델링 자료를 사용한 수업집단과 전통적인 교과서 중심 수업을 한 수업집단 사이에 학업성취도에 있어 차이가 있는가? 둘째, 수학 모델링 자료를 사용한 수업집단과 전통적인 교과서 중심수업을 한 수업집단 사이에 수학교과에 대한 학습태도와 불안도 에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보는 것이다. 셋째, 수학적 모델링 자료를 사용한 수업에 대한 학생들의 반응은 어떠한 가이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.416-423
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• 2000

기존 Kohonen의 자기조직화 지도(self-organizing feature map)는 학습시 많은 입력 패턴이 필요하며 이에 따른 학습 시간 역시 증가하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 B. Bavarian은 위상학적 위치에 따라 각기 다른 학습률(learning rate)을 갖도록 하였으나 자기조직화가 정밀하게 되지 않는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 자기조직화 지도의 학습시 계산량이 많은 가우시안 함수를 근사곡선(approximate curve)으로 변형하여 수렴속도를 향상시켰고 학습 횟수에 따라 근사곡선의 폭을 동적으로 변화시킴으로써 자기조직화지도의 수렴도를 개선하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제24권2호
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• pp.205-225
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• 2014

본 연구는 초등학교 6학년 학생들이 기하 증가 패턴을 탐구하는 상황에서 함수적 관계를 어떻게 인식하고 일반화하며 표현하는지에 대해 분석하였다. 연구 결과, 처음에는 학생들이 그림에 의존하여 문제를 해결하는 경향을 보였으나, 후속 항들을 탐구하는 과정에서 일반화에 대한 시도가 자연스럽게 나타났다. 또한, 패턴 탐구의 결과를 어떤 방식으로 표현하는지는 개인에 따라 차이가 있었는데, 이 표현 방식은 패턴을 일반화하고 유사 상황에 적용하는 과정에도 영향을 끼쳤다. 본 연구는 이러한 결과들을 토대로, 초등학교에서의 함수적 사고의 지도 방안에 대한 시사점을 제공한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.402-408
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• 1997

일정 학습계수와 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망을 FPGA위에 하드웨어로 구현하였다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 학습계수가 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 학습계수가 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가하였다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현시 보다 쉽게 구현 가능한 특징이 있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형대가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA위에서도 다수의 뉴런을 구현 할 수 있으며 비교적 소수의 제어 신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다. 실험결과 각 구성부분은 모두 이상 없이 올바로 동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.769-771
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• 2005

데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.35-36
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• 2018

영화는 하나의 높은 부가가치의 문화상품이며 영화산업도 한 나라의 문화를 반영할 수 있는 전력적인 산업이다. 중국 영화는 1978년 개혁 개방 이후 빠르게 발전하여, 특히 2016년부터 중국 정부는 "중국 영화산업 촉진 법안"을 반포하여 중국 정부는 영화산업을 적극적으로 지지 및 촉진하여 미래에 대해 강한 성장세를 보일 수 있다. 그러나 중국 영화 산업의 제도가 선진국과 달라, 또한 중국의 영화 심사제도의 경직성과 영화산업 구조의 불균형성으로 인해 중국 영화공급 및 수요에 항상 불균형에 빠져있는 문제들이 있다. 이런 문제점을 극복하기 위해 본 논문은 중국 영화에 대한 수요함수를 추정함으로써 정부의 정책 수립 및 산업적 지도에 도움이 되거나 투자자에게 참고도 되는 목적이다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 본 논문은 Eviews 8.0 이용해 중국 통계국의 통계 데이터를 분석하여 중국 영화 상품에 대한 수요함수를 추정하는 중심으로 실시하였다. 향후 중국 영화 상품 수요함구가 좀 더 미시적인 소비자 선호별, 지역별 구분하여 엄밀한 분석을 필요하다.