• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.316-321
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• 2007

본 연구에서는 베이지안 망 구조 학습에서, 학습 데이터의 특정 부분집합이 학습된 망의 각 연결 구조(edge)의 형성에 기여하는 정도를 정량화하는 방법을 제안한다. 생물학 정보의 분석 등에 베이지안 망 학습을 이용하는 경우, 제안된 방법은 망의 각 연결 구조의 형성에 특정 군집 데이터가 기여하는 정도의 정량화가 가능하다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해, 벤치마크 베이지안 망을 이용하여 제안된 방법이 망 연결 구조에 대한 데이터 군집별 기여도를 효과적으로 정량화 할 수 있음을 보인다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제6권4호
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• pp.180-187
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• 1999

일반적으로 비양수량은 쉽게 구해지지만 투수량계수를 구하려면 정규 양수시험을 시행하는데 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 비양수량 자료로부터 투수량계수를 추정하는 방법이 이용되기도 한다. 대개 Theis(1963). Brown (1963). Logan(1964)등이 유도한 해석적 방법이 이용되는데 이 방법들은 충적 대수층에서 영향반경 또는 저류계수등을 가정하여 대입하므로서 비양수량으로부터 투수량계수를 예측하는 것이 통상적이다. 그러나 암반 대수층이나 비균질 대수층에서 이렇게 구한 투수량계수는 실측된 투수량계수와 잘 맞지 않는다. Razack-Huntley(1991). Huntley-Steffey(1992). Mace(1997) 등은 비균질 충적대수층, 균열암반대수층. 용해성 석회암대수층 등에서 비양수량과 투수량계수의 관계식을 제시하였다. 본 연구에서는 제주도의 화산암 대수층에서 투수량계수와 비양수량 자료를 비교 분석한 바. 투수량계수의 대수값과 비양수량의 대수값 사이에 선형적인 관계가 성립(상관계수 0.951)하는 것을 확인 하였다. 또한 투수량계수의 $\pm$0.25 log cycle 범위내에 대부분의 자료가 포함되고 있다(96.6%).

• 한국지역지리학회지
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• 제16권5호
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• pp.590-609
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• 2010

본 연구의 목적은 연령별 인구이동의 구조와 공간적 패턴에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 다양한 탐색적 공간 데이터 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA) 기법들을 제시하는데 있다. ESDA 기법의 하나로 지역의 연령별 이동성향과 이동구조를 파악하기 위한 도구로 인구이동 피라미드를 고안하였다. 인구이동 피라미드는 연령별 전입, 전출, 순이동 정보를 이용하여 작성되는 그래픽 도구이다. 또한 연령별 인구이동의 공간적 패턴을 파악하기 위하여 다양한 국지적 연관성 측정 지표인 Local Moran's $I_i$, Getis-Ord's ${G_i}^*$와 이를 응용한 AMOEBA 기법을 이용하였다. 사례 분석 결과, 제시한 ESDA 기법들을 이용하여 연령별 인구이동 구조, 연령별 이동의 연관성, 연령별 순이동률의 공간 군집 패턴 등을 확인할 수 있었으며, 연령별 공간 군집 사이의 상응관계를 탐색할 수 있었다. 이러한 정보는 인구이동 현상에 대한 상세한 이해뿐만 아니라 인구이동을 유발하는 지역의 특성을 유추하는데 도움을 준다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제10권1호
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• pp.21-46
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• 2006

This study proposes a Word Sense Disambiguation (WSD) algorithm, based on concept learning with special emphasis on statistically meaningful lowest frequency words. Previous works on WSD typically make use of frequency of collocation and its probability. Such probability based WSD approaches tend to ignore the lowest frequency words which could be meaningful in the context. In this paper, we show an algorithm to extract and make use of the meaningful lowest frequency words in WSD. Learning method is adopted from the Find-Specific algorithm of Mitchell (1997), according to which the search proceeds from the specific predefined hypothetical spaces to the general ones. In our model, this algorithm is used to find contexts with the most specific classifiers and then moves to the more general ones. We build up small seed data and apply those data to the relatively large test data. Following the algorithm in Yarowsky (1995), the classified test data are exhaustively included in the seed data, thus expanding the seed data. However, this might result in lots of noise in the seed data. Thus we introduce the 'maximum a posterior hypothesis' based on the Bayes' assumption to validate the noise status of the new seed data. We use the Naive Bayes Classifier and prove that the application of Find-Specific algorithm enhances the correctness of WSD.

• 한국정밀공학회지
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• 제10권1호
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• pp.77-88
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• 1993

In this paper, we propose a stereo vision system to solve correspondence problem with large disparity and sudden change in environment which result from small distance between camera and working objects. First of all, a specific feature is divided by predfined elementary feature. And then these are combined to obtain coded data for solving correspondence problem. We use Neural Network to extract elementary features from specific feature and to have adaptability to noise and some change of the shape. Fourier transformation and Log-polar mapping are used for obtaining appropriate Neural Network input data which has a shift, scale, and rotation invariability. Finally, we use associative memory to obtain coded data of the specific feature from the combination of elementary features. In spite of specific feature with some variation in shapes, we could obtain satisfactory 3-dimensional data from corresponded codes.

• 에너지공학
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• 제13권4호
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• pp.259-266
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• 2004

세라믹핵연료의 비열기구는 격자 진동 비열, 팽창 비열, 전도전자 및 결함비열 그리고 과잉비열로 구성된다. 비열을 표현하는 모델은 정압비열 항과 팽창비열 항 그리고 결함비열 항으로 구성된다. 본 연구에서는 세라믹 핵연료의 실험자료 또는 발표된 자료들을 종합 분석하였으며, 가장 적합한 모델을 추천하였다. $UO_2$, (U, Pu)혼합핵연료 및 사용후 핵연료의 비열 자료들이 분석되었다. 사용 후 핵연료의 경우 모의 핵연료의 비열로 대신하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.17-24
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• 2013

In this paper, we present a multi-core processor including multimedia specific instructions to process multimedia data efficiently in the mobile environment. Multimedia specific instructions exploit subword level parallelism (SLP), while the multi-core processor exploits data level parallelism (DLP). These combined parallelisms improve the performance of multimedia processing applications. The proposed multi-core processor including multimedia specific instructions is implemented and tested using a Xilinx ISE 10.1 tool and SoCMaster3 testbed system including Vertex 4 FPGA. Experimental results using a fire detection algorithm show that multimedia specific instructions outperform baseline instructions in the same multi-core architecture in terms of performance (1.2x better), energy efficiency (1.37x better), and area efficiency (1.23x better).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.644-648
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• 2002

Though it was difficult of globally monitor latent heat flux aver the ocean for many years, the situation is rapidly changing by the use of satellite data. Since a bulk formula is used to estimate turbulent heat flux using satellite data, we need wind speed, sea surface temperature and specific humidity data. However, it is not easy to accurately estimate specific humidity using satellite data. Now several algorithms for estimating specific humidity have been proposed and applied to construct latent heat flux data sets. Latent heat flux data sets derived from satellite data such as J-OFURO, HOAPS and GSSTF are available at present. Since the algorithm and used satellite data are not the same between them. the characteristics of each data set may be different. Therefore, it is important to clarify the difference between each data set and investigate the cause of the difference in latent heat flux estimates. In this paper we summarize the present state of the art with regard to the turbulent heat flux estimation by using satellite data. Also we present the comparison results of latent heat flux fields including not only satellite-derived flux fields but also analysis fields.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.281-287
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• 1999

Decision class analysis (DCA) is viewed as a classification problem where a set of input data (situation-specific knowledge) and output data (a topological leveled influence diagram (ID)) is given. Situation-specific knowledge is usually given from a decision maker (DM) with the help of domain expert(s). But it is not easy for the DM to know the situation-specific knowledge of decision problem exactly. This paper presents a methodology fur sensitivity analysis of DCA under incomplete information. The purpose of sensitivity analysis in DCA is to identify the effects of incomplete situation-specific frames whose uncertainty affects the importance of each variable in the resulting model. For such a purpose, our suggested methodology consists of two procedures: generative procedure and adaptive procedure. An interactive procedure is also suggested based the sensitivity analysis to build a well-formed ID. These procedures are formally explained and illustrated with a raw material purchasing problem.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.899-910
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• 2016

근사검정은 종종 표본이 작은 순서척도의 범주를 갖는 분할표를 분석할 때 그 p값이 과대추정 되거나 과소추정 되기 때문에 적절하지 못한 것으로 여겨진다. 본 논문에서는 순서화된 범주를 갖는 $k{\times}k$ 분할표에서 특정 범주에 대한 가중 일치도에 대해 정확한 p값과 재표본 기법에 의해 p값을 구하는 퍼뮤테이션 방법을 제시한다. 이를 위해 두 명의 평가자가 특정의 범주에서 얼마나 일치된 평가를 하는 지를 측정하기 위해 $Kv{\dot{a}}lseth$가 제안한 특정 범주에 대한 가중 일치도 (weighted specific-category kappa)를 사용한다. 사례 데이터로서 $3{\times}3$ 분할표 형태의 실제 데이터와 가상데이터 그리고 $4{\times}4$ 분할표 형태의 가상데이터를 이용하며, 정확한 퍼뮤테이션 p값과 재표본 퍼뮤테이션 p값 그리고 근사검정의 p값을 계산하여 비교한다.