• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.305-308
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• 2002

This paper proposes a control board that includes PNP function with extensibility and effective allocation of allocation. The object of study is to overcome limited extensity of old systems and it is to reuse the system. The system recognizes automatic subsystem from application of main system with board level that is using hardware and software co-design method. The system has both function of main-board and sub-board. So one system can operate simultaneously such as module of alien system. This system has advantages that are fast execution, according as process functional partition to hardware/ software co-design and board size is reduced as well as offer extensity of development system. We obtained good result with control board for existent Z-80 training kit.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.960-962
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• 2017

본 논문에서는 군사 훈련 및 교육에 사용될 수 있는 시뮬레이션에 사용될 수 있는 음원 파일들을 주파수 별로 분리하고 각 대역 별로 필터링해 사용하는 방법을 제안한다. 주파수 별 분리를 위해 Wavelet 분석을 통하여 주파수를 단계별로 분리하고 변환하여 각 분리된 주파수별 잡음제거를 한다. 이와 같은 작업이 이루어 질 수 있는 관련 저작도구를 구현 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.133-134
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• 2008

Usability study of the CU Medical "i-PAD" AED was conducted to validate the usability of the device, primarily focused on the trained user as well as the utility of the training material. Comparing these results of the trained participants to those obtained by Callejas et al. (2004), who studied video-trained users of two commercially available Philips AEDs (FR2 and HS1) using a male manikin only, the participants in this study were more successful (100% vs. 85.7%-FR2 vs. 88.9%-HS1) and faster to shock (58.5s-i-PADvs. 91s-FR2 vs. 90s- HS1). While the focus of this study was on validating ease of use for trained bystanders, the results of the untrained condition showed that, from a usability perspective, these devices perform as well as any other AEDs already approved and available for purchase for untrained bystander use, as evidenced by the comparison to various published research results

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.205-213
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• 2010

본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.125-139
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• 2014

본 논문에서는 준지도 지지 벡터 회귀 모델(semi-supervised support vector regression)을 이용한 반응 모델링(response modeling)을 제안한다. 반응 모델링의 성능 및 수익성을 높이기 위해, 고객 데이터 셋의 대부분을 차지하는 레이블이 존재하지 않는 데이터를 기존 레이블이 존재하는 데이터와 함께 학습에 이용한다. 제안하는 알고리즘은 학습 복잡도를 낮은 수준으로 유지하기 위해 일괄 학습(batch learning) 방식을 사용한다. 레이블 없는 데이터의 레이블 추정에서 불확실성(uncertainty)을 고려하기 위해, 분포추정(distribution estimation)을 하여 레이블이 존재할 수 있는 영역을 정의한다. 그리고 추정된 레이블 영역으로부터 오버샘플링(oversampling)을 통해 각 레이블이 없는 데이터에 대한 레이블을 복수 개 추출하여 학습 데이터 셋을 구성한다. 이 때, 불확실성의 정도에 따라 샘플링 비율을 다르게 함으로써, 불확실한 영역에 대해 더 많은 정보를 발생시킨다. 마지막으로 지능적 학습 데이터 선택 기법을 적용하여 학습 복잡도를 최종적으로 감소시킨다. 제안된 반응 모델링의 성능 평가를 위해, 실제 마케팅 데이터 셋에 대해 다양한 레이블 데이터 비율로 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 준지도 지지 벡터 회귀 모델을 이용한 반응 모델이 기존 모델에 비해 더 높은 정확도 및 수익을 가질 수 있다는 점을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권1호
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• pp.15-29
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• 2022

한국 물류산업은 양적인 측면에서 물류전문인력의 부족과 질적인 측면에서 산업계 요구에 부응한 실무 전문가를 양성해야 하는 이중고에 처해 있다. 본 연구는 국내와 해외 물류인력 양성교육을 상호 비교해 보고 디지털 시대에 필요한 물류인력의 역량과 기술들을 제시함으로써 국내 물류인력 양성정책에 대한 시사점을 도출하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 먼저 국내 대학의 물류교육과정 전수조사를 통해 물류인력의 수급상황을 검토하였고, 해외의 성공적인 물류분야 교육훈련 프로그램에 대한 사례분석을 시도하였으며, 심도있는 문헌연구를 통해 물류인력에 요구되는 기술과 역량을 종합적으로 제시하였다. 향후 효과적인 물류인력 양성을 위해서는 첫째, 국가표준물류역량지도의 작성과 이를 토대로 국가물류 역량개발 통합플랫폼 구축, 둘째, 물류인력양성을 위한 산학교육훈련 생태계 조성, 셋째, 디지털전환과 COVID-19 팬데믹에 대응한 신규 물류인력을 육성을 위한 교육프로그램 등이 필요하다.

• 대한물리의학회지
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• 제18권3호
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• pp.55-64
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• 2023

PURPOSE: Examine the effects of auditory feedback and functional electrical stimulation on balance, walking ability, and lower extremity function of subacute stroke patients. METHODS: Twenty-seven subjects diagnosed with subacute stroke within six months were randomly divided into three groups: test group 1, which performed walking exercises with auditory feedback and functional electrical stimulation; test group 2, which performed walking exercises only with functional electrical stimulation; control group applied only functional electrical stimulation, with nine subjects each. RESULTS: There were significant pre- to post-intervention differences in BBS in the gait training group with auditory feedback and functional electrical stimulation treatment, and significant pre- to post-intervention differences in BBS, sit-to-stand time, and average step speed in the gait training group with functional electrical stimulation, but no statistically significant differences in between-group comparisons. CONCLUSION: Gait training with auditory feedback and functional electrical stimulation can improve the balance and gait performance in stroke patients. Therefore, in the future, gait training with auditory feedback and functional electrical stimulation therapy may be suggested as a gait rehabilitation training tool for stroke patients.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권6호
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• pp.735-742
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• 2019

증가하는 기관 손상으로 발생하는 해양사고를 예방하기 위해 기관 정비에 대한 교육 및 훈련의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 장비의 크기 및 장소의 제약 등으로 실제 장비를 통한 실습교육은 현실적으로 어렵다. 이러한 해결책으로 가상현실(VR)을 이용한 선박주기관 교육훈련 시스템 개발의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문의 목적은 기존의 VR 프로그램과 장비를 이용하여 선박주기관 교육과 훈련에 최적화된 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 수업용으로 적합한 선박주기관과 교육대상을 선정하여 모델링하고 VR 개발 소프트웨어를 사용하여 시스템을 개발하였다. 개발된 VR 교육·훈련 시스템은 교육과정에서 훈련이나 실습하기 어려운 내용들을 가상현실을 통해 실제와 유사하게 체험할 수 있도록 구성하였다. 본 연구에서는 개발된 VR 교육 장비를 활용하여 한국해양대학교 4학년 학생들을 대상으로 주기관 교육을 실시하였으며, 적은 표본 수이긴 하지만 교육 효과가 있음을 확인하였다. 향 후 기관분야에서 VR를 활용한 교육·훈련 시스템이 도입된다면 선박주기관에 대한 유지·보수 능력이 향상되고 해양사고 저감에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제27권2호
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• pp.289-297
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• 2009

본 논문은 감독분류 기법을 활용한 도로 네트워크 추출의 기본 과정인 트레이닝 자료의 추출과정을 자동화함으로써 감독분류를 활용한 도로 네트워크 추출 과정의 자동화에 기여할 수 있는 방법론의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 상호 기하보정 된 항공사진과 LIDAR 자료로부터 정사영상과 LIDAR 반사강도 영상을 제작하고, 기 구축된 수치지도를 활용하여 초기 트레이닝 자료를 자동으로 추출하였다. 하지만 위의 과정을 통하여 추출된 초기 트레이닝 자료는 기하보정과정에서 수반되는 기하학적 오차 및 다양한 개체들로 구성된 도로의 특성에 영향을 받아 다양한 분광특성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 추출된 초기 트레이닝 자료에서 도로 추출의 기본이 되는 도로노면의 분광특성을 통계학적 기법인 기대최대화 알고리즘에 기초하여 효과적으로 결정하기 위한 방법론을 제안하였다. 또한 개발된 방법론의 평가를 위하여 동일지역에 대해 수동으로 취득한 트레이닝 자료와 본 연구에서 자동으로 추출한 자료를 비교 평가하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 대한 통계검증결과 본 논문에서 제안한 도로노면 트레이닝 자료 자동추출기법의 효용성을 증명하였다.