• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.

• 영어어문교육
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• 제12권4호
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• pp.235-251
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• 2006

This study aims to analyze what Saul Bellow wants to define "Love" in his recent work, More Die of Heartbreak. As a humanist, Saul Bellow is concerned about materialism in Post-modern age through his works. Today there are so many people that are hurt by the failure of love or experience heartbreak. We need to sense invisible danger all around us. We can find Bellovian love in More Die of Heartbreak. Bellow suggests that there should be "true love" between people, especially between men and women. But Kenneth Trachtenberg and Benn Crader have selfish and materialistic love. Kenneth had only a sensual desire for Treckie who is his daughter's mother. He cannot persuade Treckie to marry him. Benn, a middle-aged widower, peremptorily marries Matilda Layamon who is much younger than he. Unfortunately, the marriage brings him neither peace nor love. Benn recognizes his wrong conception of love through the death of Mrs. Bedell and Villitzer, and breaking off a marriage with Matilda. He decides to go to Antarctica. This is not an escape. This is his determination to save himself. At the North Pole he sets out to recover his gift of vision and redeem his fall from grace. He will desert his materialistic and absurd self. After the expedition, he will experience rebirth as an authentic human being who has acceptable eyes. Kenneth and Benn learn to conceive of love as one of man's strongest inner energies, for it is through love that you can penetrate to the essence of human being. In this study I try to define Bellovian love. In More Die of Heartbreak, love is a spiritual power that may even transfigure man.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권1호
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• pp.143-152
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• 2003

이기종 플랫폼간의 데이터 교환과 통합을 위한 표준 기술로 XML과 웹 서비스 기술이 각광을 받고 있다. 이러한 기술을 지원하는 XML/A는 클라이언트 응용과 데이터 분석 엔진이 인터넷 상에서 데이터를 교환할 수 있도록 하는 SOAP 기반의 XML 통신 API이다. 데이터가 XML 문서 형태로 교환된다는 점에서 XML/A는 플랫폼 독립적이지만, 클라이언트 응용 개발자들은 서버에 데이터를 요청할 때마다 XML 문서를 생성해야 하고, 서버가 보내는 XML 데이터 검색을 위해 별도의 XML 쿼리 언어를 사용해야 하는 단점이 있다. 본 연구에서는 윈도우즈 환경의 클라이언트 응용 개발자들이 XML/A의 OLAP 관련 서비스를 편리하게 사용할 수 있도록 하는 상위 수준의 클라이너트 OLAP API인 XMLMD를 설계하고 구현하였다. XML/A와 XML/A의 관계는 OLEDB for OLAP과 ADOMD의 응용 사례로써 데이터의 다차원적 분석결과를 인터넷을 통해 제공하는 웹 OLAP 큐브 브라우저도 개발하였다. 이 브라우저는 전송된 데이터를 XML, HTML, 엑셀, 그래프 등의 다양한 형태로 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.168-177
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• 2019

영화에 있어서 몽타쥬란 것은 시간화 라고 말할 수 있다. 그 방법을 뒤집으면 시간의 공간화라는 결과가 나오는 것을 알 수 있다. 영화는 미래이든 과거든 마음대로 갈 수 있으며, 분리된 사건을 함께 볼 수 있고, 동시에 일어나는 일을 분리해서 볼 수도 있다. 그래서 한편으로는 시간이 공간화 되고, 또 한편으로는 공간이 시간화가 되는 것이다. 결론적으로 영화 속의 공간은 필연적으로 시간을 표현한다. 영화 <써니>가 단순한 고등학교 때 이야기를 현재로 끌고 와서 700만이 넘는 관객을 동원 하는 데는 시간과 공간의 배치가 큰 역할을 했다고 보여 진다. 강형철 감독은 그가 가진 특유 영화 연출 언어를 배합함으로 식상함을 유쾌함으로 진부함을 통쾌함으로 바꾸어 냈고, 과거 청소년 시절 마음의 상처를 치유하는 효과를 관객들에게 만들어 줬다. 그는 "영화 연출에서 가장 중요한 것이 시각적 이야기 창작이며 그 시각적 이야기의 배경은 시간과 공간이다."라고 말한다. 영화 <써니>에 나타난 감독의 창의적 시공간 연출을 분석하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.649-657
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• 2017

미야자키 하야오는 고유의 미학적 표현 형식을 통해 관객과 소통할 수 있는 범문화적인 신화적 공간을 구현함으로써 문화와 언어의 장벽을 뛰어넘는 즐거움을 제공한다. 그의 애니메이션 스토리텔링에는 일본 고유의 전통문화를 기반으로 하는 유무형의 다양한 기호적 요소들이 적극적으로 활용되고 있다. 그리고 그러한 기호들을 통해 함축적 의미작용의 체계를 구성함으로써 관객에게 자의적 해석과 고찰의 미학적 즐거움을 제공하고 있다. 그와 같은 과정 속에서 대립과 공존이라는 보편적 경험 기반의 미학적 형식을 통해 작품 속 함축적 의미의 신화적 메시지를 분명하게 전달시키는 의미체계의 가치를 창출하고 있다. 그것은 바로 하야오가 추구하는 애니메이션 스토리텔링의 소통적 가치라고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.639-648
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• 1997

컴퓨터의 응용 영역이 확대됨에 따라 일정 이내에 자료를 신속히 처리해야 하는 실시간 응용들이 대두되기 시작했다 기존의 디스크 기반 데이타베이스 시스템윤 디스크 입출력으로 인한 성능 저하로 마감시간을 지닌 실시간 트랜잭션 처리에는 부적당 하다. 또한, 최근 마감시간 우선 기법을 사용하는 실시간 트랜잭션 스케줄링 기법은 트랜잭션이 과다하게 적제되는 경우 연쇄적인 마감시간 초과로 인하여 성능이 저하 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 첫째, 주기억 데이터베이스 환경하 에서 우선순위를 기반으로한 이중 록킹 기법을 제안하여 실시간 트랜잭션 스케쥴링 기법 의 성능을 향상시켰다. 그리고, 본 연구에서는 제안한 우선순위를 기반으로한 이중 록킹, 기법의 성능을 평가하기 위해 모델링하고, 주기억 데이터베이스 환경하에서 이산적 사건 모델을 지원하는 SLAM II로 시뮬레이션하여 타 연구와의 성능을 비교 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.319-328
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• 2013

소프트웨어 유지 보수 담당자는 코드 식별자를 중심으로 소프트웨어의 소스 코드를 이해한다. 그렇기 때문에 코드의 식별자를 비 일관적으로 사용하게 되면 소프트웨어를 이해하는데 어려움을 격게 되어 결국 소프트웨어의 유지보수 비용이 증가하게 된다. 이러한 비 일관적인 식별자 사용의 문제를 해결하기 위하여 개발자가 상호 검토하는 방법이 있으나 코드의 양이 많은 경우에 전체 코드를 확인하는 것은 불가능할 수 있다. 본 논문에서는 자연어 처리 기법을 사용하여 자동으로 Java 코드 내의 비 일관적인 식별자를 검출하기 위한 기법을 소개한다. 이 기법에서는 프로젝트 내의 모든 식별자를 추출 및 구문 분석하고, 구조상 유사어와 의미상 유사어를 분류한 후 최종적으로 제안된 규칙을 기반으로 비 일관적인 식별자를 검출한다. 본 논문에서는 지원 도구인 CodeAmigo를 개발하여 제안된 방법을 지원하였다. 우리는 지원 도구를 두 가지의 널리 알려진 Java기반 오픈 소스 프로젝트에 적용하고, 검출 결과의 정확도를 계산하여 제안된 접근 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2061-2066
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• 2016

현재 클라우드 시스템은 사업자가 각자의 방식으로 클라우드 환경을 구축함에 따라 클라우드 시스템 간 상호운용성이 떨어져 호환이 되지 않는다. 예를 들어 Google 클라우드를 사용하는 사용자는 별도의 추가적인 로그인하는 과정을 거치지 않으면 MS(마이크로소프트) 클라우드 시스템을 사용할 수 없다. Google 클라우드 사용자가 MS 클라우드 서비스를 이용하기 위해 Google 클라우드 시스템 로그아웃 이후 다시 MS 클라우드에 로그인 하는 과정을 거쳐야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CSB(Cloud Service Broker) 기술이 등장하여 클라우드 시스템간의 상호 호환 문제를 해결하고 있으나, 아직도 많은 연구와 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 이종 분산 클라우드 환경의 서비스 중재 기술로 등장하고 있는 CSB(Cloud Service Broker) 기술 중에서 클라우드 사용자의 상호운용성의 근본적인 해결 과제인 사용자 통합 인증 시스템을 설계한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.267-291
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• 2021

2020년 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 인한 전 세계적인 팬데믹으로 교육 현장에도 큰 변화가 있었다. 대학에서는 보조 교육 수단으로 생각했던 원격수업을 전면 도입하였고 비대면 수업이 일상화되어 교수자와 학생들은 새로운 교육환경에 적응하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화 속에서 비대면 강의의 질적 향상을 위하여 강의 만족도 영향요인에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 코로나 전과 후로 변화된 대학 강의 만족도 영향요인을 파악하기 위해 빅데이터를 활용한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 토픽 모델링을 활용하여 코로나 전과 후의 강의평을 분석하고 이를 통해 강의 만족도 영향요인을 파악하여 대학교육이 나아가야 할 방향성을 제언하였다. 또한, 딥러닝 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 0.84의 F1-score를 보이는 토픽 분류 모델을 구축함으로써 강의의 만족, 불만족 요인을 다각도로 파악할 수 있으며 이를 통해 강의 만족도의 지속적인 질적 향상에 기여할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-86
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• 2019

본 논문은 머신 러닝 기술을 이용하여 과거의 수집된 문서를 분석하고 이를 바탕으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 특정 도메인과 관련된 키워드를 기반으로 데이터를 수집하고, 특수문자와 같은 불용어를 제거한다. 그리고 한글 형태소 분석기를 사용하여 수집한 문서의 각 단어에 명사, 동사, 형용사와 같은 품사를 태깅한다. 문서를 벡터로 변환하는 Doc2Vec 모델을 이용해 문서를 임베딩한다. 임베딩 모델을 통하여 문서 간 유사도를 측정하고 머신 러닝 기술을 이용하여 문서 분류기를 학습한다. 학습한 분류 모델 간 성능을 비교하였다. 실험 결과, 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수했으며 F1 점수는 0.83이 도출되었다.