• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.195-200
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• 2012

한국어는 교착어이어서 형태소 분석 없이 품사 부착이 어려울 뿐 아니라 형태소를 분석할 때 다양한 어형 변화가 복원되어야 한다. 이것은 한국어 형태소 분석의 고질적인 문제 중 하나이며, 주로 규칙을 이용해서 해결한다. 규칙을 이용할 경우 주어진 문맥에 가장 적합한 복원을 어려워 여러 형태의 모호성을 생성하며, 이는 품사 부착에 의해서 해결된다. 본 논문에서는 이 문제를 기계학습 방법(Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델)을 이용하여 해결한다. 기계학습 모델의 입력 자질은 어형 변화가 발생하는 주변 음절이며 출력 범주는 복원된 음절이다. ETRI 구문 말뭉치를 이용한 실험에서 제안된 형태소 복원 모델을 사용한 형태소 단위의 품사 부착 성능은 97.5%의 $F_1$점수를 보였으며 이 모델이 형태소 복원에 매우 유용함을 알 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.140-146
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• 2011

본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제30권6호
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• pp.79-97
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• 2003

The purpose of this paper is to analyze a causal model determining social carrying capacity(SCC) in natural parks, to answer the research question: What is the mechanism for determining SCC in natural parks (NP)\ulcorner After reviewing the literature on SCC and recreation activities in Korean natural parks, we constructed a conceptual framework and formulated the hypothesis of this research. We obtained data through a questionnaire which surveyed 487 visitors at 6 of the 73 NP in Korea during 2001, based on a stratified sampling method. We analyzed the data using descriptive statistical methods, the mean difference test, Pearson's correlation analysis, and path analysis method. We found that 1) The direct effect of resources, activity space(AS), visitor's expectation(VE), encounter, crowding, damage of resources(DR), maintenance condition of resources and facility(MCRF) to SCC are 3.45, 3.62, 2.75, 2.72, 1.32, and 4.77 times more important than that of crowding, respectively, while the indirect effect of resources, AS, VE, encounter, and DR to SCC is 13.03, 11.19, 3.34, 1.3, 2.05, 1.10, 0.05 and 2.30 times more important then that of crowding, respectively, 2) Causal effects of resources, facility, AS, VE, number of visitors(NV), encounter, crowding, VM, DR, and MCRF to SCC turned out to have 0.3523, 0.3321, 0.1751, 0.1465, 0.0307, 0.0762, 0.0604, -0.0510, -0.1177 and 0.2165, respectively, and 3) The causal effect of activity base(AB) and activity atmosphere(AA) to SCC turned out to have 2.57 and 1.1 times higher than that of MCRF, respectively. The research results suggest that 1) this conceptual framework is highly useful for the development of substantive theory and methodology; 2) management issues of AA and MCRF turned out to have 0.81 times in SCC that of AB, i.e, SCC can be significantly improved from control of AA and MCRF; and 3) supply of excellent resources and convenient facilities is needed to increase social carrying capacity. It is recommended that more empirical studies be performed in the future according to the season, visitor characteristics, and AS by NP.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.39-49
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• 2017

인터넷 기술이 발전함에 따라 온라인상의 데이터는 급격하게 증가하고 있고, 증가하는 데이터에 대해 점진적인 기계학습 기법을 통해 효율적으로 학습하기 위한 연구가 진행되고 있다. 온라인상의 문서는 대부분 게시일, 출판일과 같은 시계열적 정보를 포함하고 있고, 이를 분류에 반영한다면 효율적인 분류가 가능할 것이다. 본 연구에서는 웹 문서상에서 나타나는 어휘의 시계열적 변화를 분석하였고, 분석한 시계열 정보를 기반으로 데이터 집합을 분할하여 효율적인 분류 학습 기법을 제안한다. 실험 및 검증을 위해 온라인상의 뉴스 기사 100만 건을 시계열 정보를 포함하여 수집하였다. 수집된 데이터를 바탕으로 데이터 집합을 분할하여 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 및 SVM 분류기를 사용하여 실험을 진행하였고, 각 모델에서 전체 데이터 집합 학습 대비 최대 2.02% 포인트, 2.32% 포인트의 성능 향상을 확인하였다. 본 연구를 통해 시계열적 어휘의 변화를 분류에 반영하여 분류의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.182-192
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• 2008

BTL 사업은 공공시설물에서 민간의 자본과 기술력을 통해 높은 성과를 낼 것으로 기대되고 있지만, VE의 최적 설계안을 선정하고 건물의 유지관리 비용 예측에 사용되는 LCC 분석은 다수의 복잡한 문제점을 가지고 있어 제한적으로 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 국내의 BTL 사업에서 LCC 분석의 문제점을 분석하고 그 해결방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 BTL 사업에서 주요 사업대상인 교육시설을 중심으로 LCC 분석을 두 가지 수준(대안선정 LCC와 건축 LCC)으로 구분하고, 이들의 주요 특징을 고찰하였다. 그리고 6가지 측면(비용분류체계, 수선정보, 생애주기, 비용의 시간적 가치, 수선정보 데이터베이스, LCC 분석모델)에서 사례연구를 통해 4가지 주요 문제점과 해결방안을 도출하였다. 이 연구의 결과는 민간과 공공분야 참여주체들의 중장기적인 계획과 실행에 의해 해결될 수 있을 것이다.

• 국제학술발표논문집
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• The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.347-352
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• 2005

This paper presents an evaluation model for the performance of Value Engineering Study (VES) for construction projects. The proposed model consists of 6 PEGs and 32 PEIs. The expertise of the proposed model was collected from VE experts in Taiwan using two-phase questionnaire survey. One real-life VES of construction projects was used to demonstrate how the proposed model works. The proposed model not only can be used by project owners to appraise the performance of VES team but also be used by the VES teams to conduct self-diagnosis, improvement, and motivation for achieving better performance. Additionally, the proposed model is capable of: (1) clarifying the defects of VES and avoiding committing same mistakes, (2) assisting inexperience team members to implement VES and catch the critical issues of a VES.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.44-51
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• 2008

근래에 지식경영이라는 용어는 일종의 캠페인과 같이 다양한 분야에서 다양한 범위와 방법으로 사용되고 있다. 지식경영은 좁게는 지식을 갖춘 개인으로부터 넓게는 조직 내외부를 잇는 네트워크의 개념까지 다루기도 하며, 현재의 특정문제 해결을 위한 특정지식부터 기업이나 조직의 과거성과를 재는 잣대와 미래전략 수립을 위한 키로 활용하기도 한다. 본 연구는 지식, 지식경영, 지식경영 기업에 관한 포괄적인 연구조사를 바탕으로 건설관리 기업을 위한 지식경영모델을 제시하고, 그 중 일부에 해당하는 VE 전문가시스템을 소개하였다. 본 연구의 결과는 현재 지식경영 체제를 위해 노력을 경주중인 건설기업에게는 현재의 지식경영 정책과 방향을 되돌아보며 부족하거나 놓친 부분을 검토할 수 있도록 할 것이며, 지식경영을 도입하려고 준비중인 기업에게는 지식경영 전략을 수립하는데 있어 참고할 수 있는 하나의 대안이 될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1809-1816
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• 2021

국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.99-104
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• 2006

This paper presents an analysis of heating energy for apartment houses in apartment building, paying special attention on the effect of pilotis which is increasing recently. A four-zone model composed of one conditioned and three unconditioned space is developed in this study. IES VE is adopted to estimate heating energy. Especially, we used Apache module for a heating energy calculated. The predicted result shows fairly good agreements with the available measured data and simulation data. Heating energy needed for an apartment located on the pilotis floors is far greater compared with the case of intermediate floors. Insulation thickness of walls, floors and underground structure appears to be a dominant factor affecting heating energy, which leads to needs of revision of the related regulation. It is finally concluded that the location dependent, severe imbalance in heating energy should be improved and reflected in the policy making process and the design standards.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.491-499
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• 2017

The Information & Communication Technology (ICT) and the Internet of Things (IoT) have become the major issues in Republic of Korea recently. While RS-232, Zigbee, and WiFi-related technologies are used in the ICT-based systems, we focus on the Power Line Communication (PLC) in this paper. By carrying out OPNET simulations, we've implemented the PLC Router Node Model, PLC Terminal Node Model, PLC Link Model, and PLC Palette Model and executed the simulations arranging 20 holds within the range of 400m (20m apart). As a result, we confirmed that the slient node problem had occurred at the point of 200m-2000m (as of 2016) distance preventing further communications. However, the control group, by contrast, was able to carry out the communications by installing a router. We expect that this paper will contribute to the development of a foundation technology which will saves costs by performing the simulation prior to building actual large-scale ICT Complex in the future work.