• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.667-680
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• 2007

생체데이타 프로세싱이란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체 신호를 이용하여 다양한 목적으로 사용하는 것으로, 최근 이에 대한 요구가 높아지고 있다. 생체데이타는 도메인의 특성상, 클래스의 수는 많고 해당 클래스 내의 데이타는 상당히 제한적일 수 있어서 그만큼 데이타 내에 포함된 노이즈에 민감하게 된다. 따라서 기존의 패턴 인식과 분류 방법을 그대로 적용하여 개발된 시스템의 경우는 높은 일반화 성능을 기대하기 힘들다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 생체데이타가 가지는 특성을 고려하여 각 클래스 고유의 특성에 영향을 미치는 클래스 요인과 노이즈와 같이 전체 데이타에 영향을 미치는 환경 요인으로 구성된 변형된 팩터 분석 모델로 생체데이타 생성 모델을 정의한다. 이를 바탕으로 분류에 필요한 데이타간 이격(inter-data discrepancy) 정보를 추출하고 새로운 유사도 함수를 정의하여 분류기에 적용한다. 제안하는 방법은 분류 대상이 되는 클래스의 정보 팔용을 극대화 하여 적은 수의 데이터로부터 노이즈에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 실제 생체데이타를 적용한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권11호
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• pp.1001-1010
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• 2007

HMM은 파라미터의 수가 많을수록 모델링 성능이 향상되어 해당 클래스 데이타는 뿐만 아니라 혼동되는 다른 클래스 데이타에 대해서도 높은 확률을 출력하는 경향이 있다. 그러므로 단순히 파라미터 수를 증가 시키는 것은 변별력 향상에 도움이 되지 않는다. 본 논문에서는 혼동되는 클래스 데이터의 확률을 이용한 혼동 확률 선택 기준CMC(Confusion Model Selection Criterion)과 혼동 클래스 데이터를 구성하여 혼동 모델을 만들고 이것을 이용한 새로운 인식 방법인 RCM(Recognition using Confusion Models)을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 혼동되는 클래스 데이타의 구성으로 혼동 데이타 집합을 만들고 이것을 이용하여 별도의 혼동 모델을 훈련한 후, 혼동 모델의 확률을 해당 표준 모델의 확률에서 차감하여 해당 클래스 데이타의 오인식 가능성을 억제한다. 모델 선택 기준 CMC를 온라인 필기 숫자 데이타를 대상으로 실험하여 기존 모델 선택 기준인 ML, ALC2, BIC와 비교 분석한 결과, 제안한 방법인 CMC가 적은 파라미터로 좋은 결과를 보였으며, 제안한 혼동 모델 인식 방법인 RCM은 93.08%의 인식률을 보여 표준 모델만을 사용한 인식한 방법보다 정인식률이 약 1.5%향상되었고, 이는 오류의 17.4%가 감소된 결과이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.45-50
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• 2021

코로나19가 초래한 비대면 시대에 SW교육이 자리 잡기 위해서는, 대면 및 비대면 수업방식에 따른 SW교육의 효율성에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 2020년 전국 30개 SW 영재학급의 교육과정 운영현황을 수업 방식(대면, 비대면, 혼용)에 따라 구분하였다. 그후 계획 대비 수업시수 및 1인당 산출물 제작 결과를 양적 분석을 통해 비교·분석하였다. 연구 결과 계획한 시수 대비 가장 많은 수업을 소화한 수업의 종류는 비대면 수업(90.9%)이었으며, 다음은 대면 수업(84.2%)이었고, 가장 적은 것은 혼용 수업(80.5%)이었다. 학생 1인당 산출물 평균 개수는 대면수업(0.504개) 그룹이 가장 많았으며 혼용수업(0.421개) 그룹과 비대면수업(0.42개) 그룹은 이에 미치지 못했다. 본 연구 결과를 통해 비대면 중심의 수업을 진행한 영재학급은 가장 많은 수업시수를 확보함을 확인할 수 있었다. 하지만 비대면 수업방식에서는 영재학급의 1인당 산출물 개수가 부족했다. 즉 비대면 방식은 시수 확보에는 유리하나, 산출물을 지도하는 것을 교사나 학생들이 어려워하기 때문에 이를 해결할 수 있는 다양한 방안이 마련되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.500-506
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• 2007

Type Object 디자인 패턴은 하나의 클래스가 수많은 하위 클래스를 갖거나, 그 하위 클래스의 개수를 소프트웨어 개발시에 예측할 수 없는 상황을 해결하고자 제시된 패턴이다. 그러나, 이 패턴은 적용력과 여러 장점에도 불구하고 인스턴스를 생성하는 클래스와 그 인스턴스의 실제적 클래스가 분리되어 있고 또한 객체 레퍼런스에 의해서 서로 연관되어 있으므로 이에 대한 관리를 위한 메커니즘과 패턴의 이해에 있어서 많은 복잡성을 갖는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 Type Object Class의 설계와 구현을 제시한다. 즉, Type Object 패턴의 Type Class와 Object Class로부터 Type Object Class를 설정하고, 이를 런타임에 생성되고 사용되게 함으로써, 인스턴스들이 객체 지향프로그래밍 언어에서 제공하는 고유의 클래스를 참조하게 되어 별도의 클래스 참조 메커니즘을 가질 필요가 없도록 하였다. 따라서, 별도의 클래스 참조 메커니즘을 개발하는 부담과 이 메커니즘의 동작으로 인한 실행 상의 성능 저하의 문제가 개선되는 효과가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1-9
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• 2022

UML(Unified Modeling Language) 클래스 다이어그램은 시스템의 정적인 측면을 표현하며 분석 및 설계부터 문서화, 테스팅까지 사용된다. 클래스 다이어그램을 이용한 모델링이 소프트웨어 개발에 있어 필수적이지만, 경험이 많지 않은 모델러에게 쉽지 않은 작업이다. 도메인 카테고리별로 분류된 클래스 다이어그램 데이터 세트가 제공된다면, 모델링 작업의 생산성을 높일 수 있을 것이다. 본 논문은 클래스 다이어그램 이미지 데이터를 구축하기 위한 자동 분류 기술을 제공한다. 추가 정보 없이 단지 UML 클래스 다이어그램 이미지를 식별하고 도메인 카테고리에 따라 자동 분류한다. 먼저, 웹상에서 수집된 이미지들이 UML 클래스 다이어그램 이미지인지 여부를 판단한다. 그리고, 식별된 클래스 다이어그램 이미지에서 클래스 이름을 추출하여 도메인 카테고리에 따라 분류한다. 제안된 분류 모델은 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도에서 각각 100.00%, 95.59%, 97.74%, 97.77%를 달성했으며, 카테고리별 분류에 대한 정확도는 81.1%와 95.2% 사이에 분포한다. 해당 실험에 사용된 클래스 다이어그램 이미지 개수가 충분히 크지 않지만, 도출된 실험 결과는 제안된 자동 분류 방식이 고려할 만한 가치가 있음을 나타낸다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제12권
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• pp.7-37
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• 1985

In most of the modern libraries throughout the world, it is popular to adopt the author number which arranges the books or entries in alphabetical order of their author's names within the same ultimate class. However, viewed historically, that was the Western practice never used in the East before. Traditionally chronological order was followed in the East. Book number not only individualizes the books within the same class but also makes it easy for the user to choose and find out the relevant materials. In this respect, chronological book number is decidedly superior to all kinds of book number systems ever have been existed. Especially in these days of rapid obsolescence of documents and with serious problems of storage of documents, the chronological order seems to be the most modern and future-oriented of all other book number systems because it distinguishes clearly new materials from aged materials by the date of publication and controls the stack spaces mechanically and effectively. This writer devised New Chronological Book Numbers adaptable to both the Eastern and Western materials, and the system has been adopted at Yonsei University Library. The features of the system are as follows: (1) It is easy to type the call number in cataloging the Eastern and Western materials. That is because the structure of the chronological number is pure numerical notation by taking the last two figures of the year within twentieth century(e.g. 85 for AD 1985), that is 1900s, and the last three figures of the year from twenty-first century to thirtieth century, that is 2000s. (2) It does not make all classes have chronological number uniformly. Within the classes for individual biographies, genealogies and collections of biography of specific family, books about individual organization, individual literary and artistic works, philosophical works of the famous philosophers, books and its facsmile editions published before 1900, new editions, translations, commentaries, serials, chronological number is assigned to the author number as in the past. (3) It separates the Eastern materials from the Western materials and makes the typing easy in cataloging. That is because the subarrangement within the same chronological book number is made by the accession order which uses 'panjol-ponmun' or the characters of basic syllabic table of Korean alphabet in case of the Eastern materials and Roman alphabet in case of the Western materials.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제13권1호
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• pp.11-18
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• 2006

Let f : (X, A) ${\rightarrow}$ (Y, B) be a map of pairs of compact polyhedra. A surplus Nielsen root number $SN(f;X\;{\backslash}\;A,\;c)$ is defined which is lower bound for the number of roots on X \ A for all maps in the homotopy class of f. It is shown that for many pairs this lower bound is the best possible one, as $SN(f;X\;{\backslash}\;A,\;c)$ can be realized without by-passing condition.

• 대한수학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.245-252
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• 1996

The relative Nielsen number N(f;X,A) was introduced in 1986. It gives us a better, and ideally sharp, lower bound for the minimum number MF[f;X,A] of fixed points in the homotopy class of the map $f;(X,A) \to (X,A)$. Similarly, we also can think about the Nielsen map $f:(X,A) \to (X,A)$. Similarly, we also can be think about the Nielsen root theory. In this paper, we introduce a relative root Nielsen number N(f;X,A,c) of $f:(X,A) \to (Y,B)$ and show some basic properties.

• 지역사회간호학회지
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• 제30권4호
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• pp.449-459
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• 2019

Purpose: The aim of this study is to explore different types of self-rated health trajectories among one-person households in Korea. Methods: We used five time-point data derived from Korea Health Panel (2011~2015). A latent growth curve modeling was used to assess the overall feature of self-rated health trajectory in one-person households, and a latent class growth modeling was used to determine the number and shape of trajectories. We then applied multinomial logistic regression on each class to explore the predicting variables. Results: We found that the overall slope of self-rated health in one-person households decreases. In addition, latent class analysis demonstrated three classes: 1) High-Decreasing class (i.e., high intercept, significantly decreasing slope), 2) Moderate-Decreasing class (i.e., average intercept, significantly decreasing slope), and 3) Low-Stable class (i.e., low intercept, flat and nonsignificant slope). The multinomial logistic regression analysis showed that the predictors of each class were different. Especially, one-person households with poor health condition early were at greater risk of being Low-Stable class compared with High-Decreasing class group. Conclusion: The findings of this study demonstrate that more attentions to one-person households are needed to promote their health status. Policymakers may develop different health and welfare programs depending on different characteristics of one-person household trajectory groups in Korea.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권7호
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• pp.311-316
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• 2019

분류 문제는 주어진 입력 데이터에 대해 해당 데이터의 클래스를 예측하는 문제로, 자주 쓰이는 방법 중의 하나는 주어진 데이터셋을 사용하여 기계학습 알고리즘을 학습시키는 것이다. 이런 경우 분류하고자 하는 클래스에 따른 데이터의 분포가 균일한 데이터셋이 이상적이지만, 불균형한 분포를 가지고 경우 제대로 분류하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN)을 활용하여 데이터 수의 균형을 맞추는 오버샘플링 기법을 제안한다. CGAN은 Generative Adversarial Networks(GAN)에서 파생된 생성 모델로, 데이터의 특징을 학습하여 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성할 수 있다. 따라서 CGAN이 데이터 수가 적은 클래스의 데이터를 학습하고 생성함으로써 불균형한 클래스 비율을 맞추어 줄 수 있으며, 그에 따라 분류 성능을 높일 수 있다. 실제 수집된 데이터를 이용한 실험을 통해 CGAN을 활용한 오버샘플링 기법이 효과가 있음을 보이고 기존 오버샘플링 기법들과 비교하여 기존 기법들보다 우수함을 입증하였다.