• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권11호
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• pp.2452-2459
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• 2020

Neutron spectrum is essential to the safe operation of reactors. Traditional online neutron spectrum measurement methods still have room to improve accuracy for the application cases of wide energy range. From the application of artificial neural network (ANN) algorithm in spectrum unfolding, its accuracy is difficult to be improved for lacking of enough effective training data. In this paper, an adaptive deviation-resistant neutron spectrum unfolding method based on transfer learning was developed. The model of ANN was trained with thousands of neutron spectra generated with Monte Carlo transport calculation to construct a coarse-grained unfolded spectrum. In order to improve the accuracy of the unfolded spectrum, results of the previous ANN model combined with some specific eigenvalues of the current system were put into the dataset for training the deeper ANN model, and fine-grained unfolded spectrum could be achieved through the deeper ANN model. The method could realize accurate spectrum unfolding while maintaining universality, combined with detectors covering wide energy range, it could improve the accuracy of spectrum measurement methods for wide energy range. This method was verified with a fast neutron reactor BN-600. The mean square error (MSE), average relative deviation (ARD) and spectrum quality (Qs) were selected to evaluate the final results and they all demonstrated that the developed method was much more precise than traditional spectrum unfolding methods.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.161-177
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• 2015

인터넷 포털은 많은 양의 정보를 빠르고 쉽게 이용 할 수 있다는 특성 때문에 지속적으로 영향력이 커지고 있다. 웹 이용자들은 다양한 정보 습득, 네티즌 간의 정보 교환 등 다양한 목적을 위해 포털 사이트를 사용하고 있다. 문화콘텐츠 이용자들은 타인의 경험을 미리 알아보기 위해 포털 사이트에서 정보를 검색한 후 해당콘텐츠를 사용하고 개인적인 의견을 게시하기도 한다. 영화를 보고자 하는 이용자들은 관련 정보를 검색하고 얻는 과정에서 영화에 대한 다른 이용자들이 게시한 다양한 정보들을 접하게 된다. 영화 관련 포털사이트에서는 영화에 대한 제한된 글자수의 리뷰와 평점을 제공하는데 이와 같은 정보의 영향으로 영화에 대한 태도를 형성할 뿐 아니라, 영화 관람 여부를 결정하도록 만들 수 있다. 하지만 영화 리뷰는 사용자가 전체를 읽을 수 없기 때문에 일부 리뷰와 리뷰 개개의 평점보다는 전체 평점을 참고 하여 의사결정을 하는 정도가 대부분이다. 이처럼 전체 평점만을 참고하게 되면 편향적인 정보 습득으로 인하여 잘못된 판단을 할 수 있게 된다. 이러한 리뷰의 특성에도 불구하고 리뷰는 사용자의 의견을 풍부하게 드러내고 영화를 보지 않은 다른 이용자들의 선택에 영향을 미친다는 점에서 다양한 실용적 활용성을 갖는 데이터임은 분명하다. 본 연구에서는 리뷰 데이터를 활용하여 평점을 예측하기 위한 평점예측 연구를 수행하였다. 리뷰테이터를 형태소로 추출하고 형태소별로 극성값을 계산하여 리뷰에 대한 평점을 예측하는 모형으로서, 기존의 긍부정 값만을 근거로 하는 모형에 비해 정확도가 높아진 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.291-300
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• 2010

협동 학습은 학습자들을 소그룹으로 나누어 상호 협력하여 학습하게 함으로써 학습자의 학업 성취감을 향상시키는 것을 그 목적으로 한다. 그러므로 효과적인 소그룹 생성을 위한 몇몇 기존 연구들이 존재하며, 대부분 연구에서는 교과목, 교수자, 그리고 학습자의 정보로부터 변인 요소들을 추출하고 이를 기반으로 소그룹을 생성한다. 그러나 아직까지 많은 연구들은 특정 교과목에 의존적인 그룹 생성 방법을 제안하고 있을 뿐 다양한 교과목을 대상으로 그룹을 생성하기위한 방법을 제안한 연구는 많지 않다. 더욱이 그룹 생성을 위해 자동화된 시스템을 제안한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 다양한 교과목 상황에 따라 그에 맞는 소그룹을 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 교과목의 기본 정보만을 입력받아 자동으로 그룹을 생성하거나 사용자가 필요하다고 판단되면 추가로 변인 요소를 입력받아 자동으로 소그룹을 생성한다. 본 논문에서는 다양한 변인 요소를 반영하기 위하여 규칙(Rule)을 정의하고 규칙을 기반으로 소그룹을 생성하는 방법을 제안한다. 또한 본 논문은 제안한 그룹 생성 시스템의 사용성을 평가하여 다양한 교과목이 존재하는 대학교육을 대상으로 실제 응용에서 활용 가능함을 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.343-350
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• 2020

본 논문에서는 고고역사 공간정보 공유 플랫폼인 '실크로드피아(Silkroadpia)'의 개발과 고대 경로 및 영역권 복원 알고리듬(MEPTA)의 제작·실행을 통해 전라북도 지역을 통과한 고대 문명교류의 경로들을 복원하고자 한 연구의 결과물을 제시하였다. 이 작업을 통해 전라북도 지역의 역사적 정체성 및 한반도와 동아시아에서의 위상을 재조명하였고, 정부의 국토공간정책을 지원할 수 있는 이론적 근거 및 지역재생을 위한 적절한 문화컨텐츠를 제시하였다. 본 논문에서 필자는 고고학, 역사학, 지리학, 공학 분야의 융합연구에 기반한 고대 경로 복원의 대표적인 사례로서 기원후 660년 사비성 함락 이후 진행된 백제부흥운동의 길을 제시하였다. 즉 본 논문에서는 동진강하구를 백강으로, 부안 우금산성을 주류성으로 각각 상정하였으며, MEPTA를 이용하여 당시 왜군의 이동경로인 동진강입구에서 우금산성까지의 길을 추정하였다. 다음으로 백제부흥군이 우금산성에서 김제 성산성(피성)으로 본영을 옮긴 경로를 추정하고 그 가능성을 타진하였다. 마지막으로 본 논문에서는 이러한 경로추정 알고리듬의 적용을 통하여 새롭게 확보된 고대 문명교류의 길을 활용하여 스토리텔링, 관광상품 개발, 공간 조성 등 다양한 활용 방안을 모색할 수 있음을 밝혔다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권3A호
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• pp.232-239
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• 2011

IEEE 802.11n 표준은 새로운 방식의 전송속도 조절기법(Link adaptation)을 위한 기반을 제공한다. 802.11n에서 채널의 변화로부터 최대한의 이득을 얻기 위해, 한 단말은 다른 단말에게 Modulation and Coding Scheme (MCS) 피드백을 요청할 수 있다. 그러나 무선 채널의 상태는 시간에 따라 변한다. MCS 피드백 요청으로부터 피드백 받은 정보의 적용까지 걸린 시간이 특정 값보다 커지면 그 사이의 채널 상태 변화로 언해 피드백 받은 정보는 쓸모없어지게 된다. 단말이 무선채널 상태의 변화 정도를 추정할 수 있다면 전송속도 조절기법의 정확도를 개선할 수 있다. 이 논문은 크게 두 항목에 초점을 맞추고 있다. 첫째, NS-2 시뮬레이션을 통해 802.11n에서 coherence time이 MCS 피드백 기반 전송속도 조절기법의 성능에 어떤 영향을 마치는지 분석한다. 둘째로, 이 논문은 전송속도 조절기법의 성능에 큰 영향을 주는 채널의 coherence time을 추정하는 효율적인 방법을 제시한다. Allan variance 정보 통계를 활용하여 단말은 수신 링크의 coherence time을 추정할 수 있다. 추정한 coherence 기반의 Link adaptation에 적용할 경우 기존의 기법보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2907-2915
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• 2018

1998년에 창립한 한국자료분석 학회지는 자료분석에 기반한 다양한 전공분야를 위해 현재까지 응용학회지로서 역할을 해오고 있다. 본 연구에서는 이러한 한국자료분석 학회지의 본연의 목적을 잘 수행해오고 있는지 최근 10년간 학회지 요약문을 통해 분석하였다. 분석은 한국연구재단에서 제공한 온라인 저널 홈페이지를 통해 2006년부터 2016년까지의 영문 요약문 2680개를 웹크롤링하여 토픽모델을 적용하였다. 분석결과로 18개의 토픽이 선정되었으며 이에 대한 토픽을 해석한 결과 자료분석학회지는 간호학, 경영학(마케팅), 경제학 등 여러 분야를 다루고 있으며 분석방법으로 회귀분석, 가설검정, 데이터마이닝(연관성분석), 요인분석 등이 많이 이용되고 있음을 볼 수 있었다. 그리고 단어들의 연관성(association rule)분석을 통하여 통계적으로 유의한 연관성 규칙 10개를 제시하였다. 여기서 연관성규칙의 통계적 유의성검정은 피셔의 정확검정(Fisher's exact test)을 사용하였다. 또한 연구주제(토픽)의 변화를 살펴본 결과 전반기에는 조사연구가, 후반기에는 대조 연구가 많아졌음을 볼 수 있고 또한 회귀분석과 요인분석은 전, 후반기 구분 없이 자료분석에서 공통적으로 많이 사용하는 통계적 방법임을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.25-32
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• 2019

본 연구의 목적은 시장에서 ICO에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 조사하는 것이다. 이전에는 기업들이 자금조달을 위해서는 은행에서 차입하거나, VC(벤처 캐피탈)과 엔젤 투자자로 부터 출자를 받는 방법들을 주로 사용하였지만, 현재 ICO는 새로운 형태의 자금투자 및 조달 모델로 사용되고 있다. ICO는 블록체인을 기반으로 생성된 토큰 또는 코인을 온라인상에서 공개적으로 판매하여 필요한 자금을 조달하고, 투자자에게 투자금액에 따른 토큰 또는 코인을 지급하여 시장 가치를 제공한다. 본 연구 조사에 따르면, ICO 시장의 한계요인으로 (1) 해당 기업평가의 어려움, (2) 투자의 불확실성, (3) 법적 안전장치 결여, (4) 모집 후의 기업의 안정성 확보방안이 미흡이다. 현재 국내의 경우 ICO를 법적인 테두리에서 보호하지 않아 이를 제도적으로 대응 할 수 있는 방법은 없다. 그럼에도 불구하고 존재하고 있는 ICO 시장에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 제시하였다. ICO 투자 시, 투자자는 (1) 투자방법 및 수익성 고려, (2) 투자사기 여부를 다양한 채널로 검증 및 판단(ex. 홈페이지, 구성팀 프로필 등)하고 이를 기반으로 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 새롭게 등장한 ICO 시장에 대한 이해 도모와 이에 자금투자 시 검토사항에 대해 연구하여 올바른 투자자 양성에 기여하고 사기 등으로 인한 소비자 피해의 양산을 줄여 건강한 ICO 시장 형성에 기여 할 것이다. 본 연구의 한계는 아직 국내는 ICO를 법적인 테두리에서 검토되지 않고 있어 향후 정책적 변화가 발생할 때 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.93-100
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• 2022

본 연구는 이공계 대학 연구과제 특성(단계 및 성격)별 R&D 운영 현황을 파악하여 향후 대학 R&D 지원 체계와 연구정책에 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 본 연구는 2021년 10월 4일부터 약 5주간 국내 이공계 대학 R&D 수령인을 대상으로 온라인 설문을 진행한 후, Apriori 알고리즘을 활용하여 445명의 유효데이터를 분석하였다. 그 결과, 기초(원천)단계 연구 10개(일반적인 연구 6개, 도전적인 연구 4개), 응용단계 연구 6개(일반적인 연구 5개, 도전적인 연구 1개) 등 총 16개의 연관규칙이 도출되었다. 또한, 이공계 대학 R&D는 연구과제의 특성과 무관하게 정부(발주처) 혹은 공공기관(연구비결정권) 등의 주도로 운영되는 공통점이 나타났으며, 특히 응용연구의 특징(단계 및 성격)과 높은 연관성이 있었다. 기초(원천)단계연구의 경우, 연구자에게 연구주제에 대한 자율성을 제공하였으나 3년 차라는 짧은 연구 기간과 3년 이상의 단위로 연구가 평가되는 특징이 있었다. 이러한 연구 결과는 이공계 대학 연구과제 특성에 따른 운영 형태를 다양한 변인 간의 연관성을 드러내는 실증적 근거로써 활용될 수 있다. 아울러, 본 연구는 향후 이공계 대학 R&D 운영 지원을 위한 정책적·재정적·운영적 지원의 개선 방향을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.43-51
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• 2023

온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.