• 대한인간공학회지
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• 제36권3호
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• pp.245-254
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• 2017

Objective: This study aims to investigate the effects of organizational support, risk perception and job satisfaction on safety consciousness in confined space works. Background: Confined space works are rated as hazardous works with high injury frequency and fatalities. But there were few researches for the occupational injury of the confined space workers. Method: Questionnaire survey targeting 236 workers working in confined spaces were carried out to construct the structural equation model on safety consciousness. The participants were all male workers, and they install and maintain or clean facilities mainly in the confined spaces. Results: A structural equation model for safety consciousness was proposed, and validated based on perceived organizational support, risk perception and job satisfaction factors. Perceived 'organizational support' contributed significantly to 'worker's safety consciousness' both directly and indirectly. Also, perceived 'worker's safety consciousness' was also affected by perceived 'job satisfaction' and 'risk perception'. In terms of magnitude of relationships, the direct effect of perceived 'job satisfaction' on 'worker's safety consciousness' was the greatest among the interrelationships among latent factors. Conclusion: Workers' safety consciousness can function as a leading indicator for safety and hazard prevention of workers. Application: The results can be used in developing safety prevention programs for confined space workers.

• 인지과학
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• 제24권4호
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• pp.301-321
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• 2013

본 논문은 텍스트의 응집도 측정과 텍스트 자동생성 시스템을 위한 기초기술 중 하나인 문장정렬 과제에 대한 연구로, 개체기반적(entity-based) 접근의 한 유형인 개체격자 모형(Entity-Grid model)과 벡터공간 모형에 기반한 LSA(Latent Semantic Analysis)를 모두 시도하고 결과를 서로 비교하였다. 개체격자 모형에 대한 기존 연구들에서 논의된 명사들의 통사역(syntactic role) 정보가 한국어 텍스트 정렬과제에 미치는 영향을 실험하고자 하였으며, 기존 독일어권 응용연구 결과와는 달리 긍정적인 결과를 얻었다. 이 과정에서 한국어의 격조사를 활용하는 전략을 취했으며, 이는 한국어의 격표지 정보가 한국어 텍스트의 응집성을 측정하는 데에 유용할 수 있다는 점을 보인 것이다. 그리고 개체격자 모형을 통한 결과를 LSA 기반 모형결과와 비교하여 양 모형의 장단점과 향후 개선점을 아울러 논의하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.633-636
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• 2006

In order to determine new settings of key process variables optimally, a new rule induction method through a historical data is proposed without using an explicit functional model between process and quality variables. First, a partial least square is used to reduce the dimensionality of the process variables. Then new process settings that yield the best quality variable are identified by sequentially partitioning the reduced latent variable space using a patient rule induction method. The proposed method is illustrated with a case study obtained from steel-making processes. We also show, through simulation, that the proposed method gives more stable results than estimating an explicit function even when the form of the function is known in advance.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.140-149
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• 2018

Social data such as users' comments are unstructured in nature and up-to-date technologies for analyzing such data are constrained by the available storage space and processing time when fast storing and processing is required. On the other hand, it is even difficult in using a huge amount of dynamically generated social data to analyze the user features in a high speed. To solve this problem, we design and implement a topic association analysis system based on the latent Dirichlet allocation (LDA) model. The LDA does not require the training process and thus can analyze the social users' hourly interests on different topics in an easy way. The proposed system is constructed based on the Spark framework that is located on top of Hadoop cluster. It is advantageous of high-speed processing owing to that minimized access to hard disk is required and all the intermediately generated data are processed in the main memory. In the performance evaluation, it requires about 5 hours to analyze the topics for about 1 TB test social data (SNS comments). Moreover, through analyzing the association among topics, we can track the hourly change of social users' interests on different topics.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권1호
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• pp.5-10
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• 2009

Text data has always accounted for a major portion of the world's information. As the volume of information increases exponentially, the portion of text data also increases significantly. Text classification is therefore still an important area of research. LDA is an updated, probabilistic model which has been used in many applications in many other fields. As regards text data, LDA also has many applications, which has been applied various enhancements. However, it seems that no applications take care of the input for LDA. In this paper, we suggest a way to map the input space to a reduced space, which may avoid the unreliability, ambiguity and redundancy of individual terms as descriptors. The purpose of this paper is to show that LDA can be perfectly performed in a "clean and clear" space. Experiments are conducted on 20 News Groups data sets. The results show that the proposed method can boost the classification results when the appropriate choice of rank of the reduced space is determined.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제13권3호
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• pp.169-181
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• 2010

This paper presents a feasibility study of a fresh air load reduction system by using an underground double floor space. The fresh air is introduced into the double slab space and passes through the opening bored into the footing beam. The air is cooled by the heat exchange with the inside surface of the double slab space in summer, and heated in winter. This system not only reduces sensible heat load of the fresh air by heat exchange with earth but also reduces latent heat load of the fresh air by ad/de-sorption of underground double slab concrete. In this paper, we proposed a simplified presumption method for the prediction of cooling and heating performance in the system. In conclusion the proposed method has been verified by comparing with the calculated value of the numerical analysis model by using nonlinear two-dimension hygroscopic question.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.595-604
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• 2004

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.19-28
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• 2017

협업적 필터링(CF)은 사용자와 상품간의 관계를 해석하여 특정 사용자에게 상품을 추천 해주는 시스템이다. CF 모델은 컨텐츠 등 다른 추가 정보 없이 평점 데이터만으로 사용자에게 상품을 추천해 줄 수 있다는 장점이 있다. 하지만 사용자는 전체 상품의 극히 일부분만을 소비하고 상품을 소비한 후에도 평점을 부여하지 않는 경우가 매우 많다. 이는 관찰된 평점의 수가 매우 적으며 사용자 평점 행렬이 매우 희박함을 의미한다. 이러한 평점 데이터의 희박성은 CF의 성능을 끌어올리는데 문제를 야기한다. 본 논문에서는 CF 모델 중 하나인 잠재 요인 모델(특히 SVD)의 성능을 끌어올리는데 집중한다. SVD에 상품 유사도 정보와 상품 동시 발생(co occurrence) 정보를 포함시킨 새로운 모델을 제안한다. 평점 데이터로부터 얻어지는 유사도와 동시 발생 정보는 상품 잠재 요인에 대한 잠재 공간상의 표현력을 높여주어 기존방법보다 Recall은 약 16%, Precision과 NDCG는 각각 8%, 7% 상승하였다. 본 논문에서 제안하는 방법이 향후 다른 추천 시스템과 결합하면 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 보여줄 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.199-209
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• 2022

일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.