• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권5호
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• pp.485-499
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• 2023

This study aimed to predict the number of meals served in a group cafeteria using machine learning methodology. Features of the menu were created through the Word2Vec methodology and clustering, and a stacking ensemble model was constructed using Random Forest, Gradient Boosting, and CatBoost as sub-models. Results showed that CatBoost had the best performance with the ensemble model showing an 8% improvement in performance. The study also found that the date variable had the greatest influence on the number of diners in a cafeteria, followed by menu characteristics and other variables. The implications of the study include the potential for machine learning methodology to improve predictive performance and reduce food waste, as well as the removal of subjective elements in menu classification. Limitations of the research include limited data cases and a weak model structure when new menus or foreign words are not included in the learning data. Future studies should aim to address these limitations.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권3호
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• pp.28-34
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• 2002

본 논문에서는 영상을 구성하는 픽셀 정보의 비선형 분포 특성을 이용하여 공간 영역에서 워터마크를 삽입하는 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 기본 원리는 원 영상을 일정한 단위의 블록으로 분할하면 분할된 블록 내 픽셀들은 서로 상관성이 없이 비선형적 특성를 가진다는 것을 이용하는 것이다. 즉 비선형 특성이 강한 블록은 영상 정보의 변화가 많기 때문에 정보의 변화에 따른 인간의 시각적 차이는 크지 않고, 비선형 특성이 약한 블록은 영상 정보의 변화가 적지만 미소한 정보의 변화는 시각적 차이를 쉽게 느끼게 된다. 따라서 원 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 분할된 블록 내 픽셀 변화량이 많으면 워터마크를 강하게 삽입하고, 반면에 픽셀 변화량이 적으면 워터마크를 약하게 삽입하여 비선형적으로 워터마크킹을 하였다. 실험적 결과를 통해 워터마크가 삽입된 영상은 다양한 영상 처리의 공격에 대해 강인성을 유지시킬 수 있어 소유권 주장을 보다 명확히 할 수 있음을 증명하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권2호
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• pp.124-133
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• 2007

본 연구에서는 섬유 광학의 감지 장치 중 하나인 FBG 센서 및 시스템에 관하여 검토하였다. FBG 센서의 문제는 매우 가늘고 약하다는 것이다. 이를 위해 충격과 같은 외부의 요인으로부터 FBG 센서를 보호할 수 있는 방법을 다각적으로 모색하였다. 철근을 대체할 수 있는 FRP 복합재에 FBG 센서를 삽입하여 실험을 실시하여 그 결과를 검토하였으며, 삽입되기 전의 자연스러운 Fiber 상태와 비교 분석하였다. 이 연구에서 철근 대용 복합재료에 삽입된 FBG 센서는 기존의 삽입되지 않은 일반 광섬유센서와 비교 시, 복합재료의 보강효과에 의해 최대 변형률이 기존보다 크게 나타났으며, 내구성 측면에서도 좋은 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Composites Research
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• 제30권4호
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• pp.247-253
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• 2017

본 연구에서는 분자동역학 전산모사와 이중 입자 모델을 이용하여 질화붕소 나노튜브-폴리메틸메타크릴레이트 나노복합재의 기계적 물성과 계면특성을 규명하였다. 단일 벽 나노튜브가 고분자 기지에 함침된 가로등방성 나노복합재 단위 셀 구조를 모델링한 후, 각 방향으로의 일축인장 및 전단 전산모사를 통해 나노복합재의 강성행렬을 예측하였다. 또한 강성행렬의 방향 평균을 취해 나노튜브가 기지 내에 랜덤 분포하는 경우의 등방성 탄성계수를 도출하였다. 분자동역학 해석 결과를 계면의 완전 결합을 가정한 이중 입자 모델 예측해와 비교한 결과, 질화붕소 나노튜브와 고분자 기지간의 계면이 불완전한 것으로 확인되었다. 나노튜브 주위에 형성되는 흡착계면의 물성을 예측하기 위해 2단계 영역 분할 기법을 도입하였고 계면의 불완전 결합을 선형 스프링으로 묘사하였다. 그 결과 다양한 스프링 컴플라이언스 값에 따른 흡착계면의 물성을 역 해석을 통해 확인할 수 있었다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권3호
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• pp.77-89
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• 2011

소프트웨어 제품라인 공학은 제품라인의 공통적인 부분과 차이점을 핵심 자산으로 관리하여 품질을 높이고, 핵심 자산을 계획된 제품들에 재사용함으로써 소프트웨어의 생산성을 높이는데 효과적인 방법이다. 제품라인 아키텍처에는 제품에 따라서 포함되거나 포함되지 않는 가변적인 부분이 있기 때문에, 기존 단일 소프트웨어를 대상으로 한 아키텍처 모델과는 달리, 제품라인 아키텍처는 제품 간의 차이점인 가변성을 나타낼 수 있어야 한다. 기존에 여러 연구자가 제품라인 아키텍처 모델에 가변성을 표현하는 방법을 제안하였지만, 이들이 제시한 표현 방법들의 강약점을 분석하고 차이점을 비교하는 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 현재까지 제안된 제품라인 아키텍처 모델에서의 가변성 표현 방법을 분석하고 비교하여, 적합한 표현 방법을 선택하는데 가이드가 되고자 한다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제20권1호
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• pp.85-96
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• 2003

Objectives : We were studied the retaining needle to offer basic materials for the study of it. methods: To study the retaining needle, we were reviewed the ancient, the present text and the thesis. Results: 1. There are many ways form general acupuncture technique to needle-embedding therapy by the spending time of the retaining needle. 2. The method retaining needle is divided into Active method of the retaining needle(動留針法) and Passive methoid of the retaining needle(靜留針法) by the existence of Qi-promoting. 3. In case of Deficiency Syndrome, protracted discase, dolorific disorder, convulsive disorder, and Cold Syndrome, the spending time of the retaining needle takes longer, in case of Heat Syndrome and exterior Syndrome, the spending time of the retaining needle takes shorter. 4. In case of acute disease and attack of chronic disease, we can use Active methoid of the retaining needle(動留鍼法) with retaining needle for a long time, in case of chronic disease, we can use Passive methoid of the retaining needle(靜留針法). 5. In case of Young people, a man in the prime of life, and a people who can stand the stimulation of needle, we can make the spending time of the retaining needle be longer and use Active methoid of the retaining needle(動留針法), but in case of a baby and a weak people, we had better shorten the spending time of the retaining needle or not do it. 6. The spending time of the retaining needle must be shorter in spring and summer, must be longer in fall and winter. 7. The spending time of the retaining needle is various by acupuncture point. 8. When the spending time of the retaining needle is too longer, we can injure Vital-qi of a patient, otherwise in opposite situation, Pathogenic is stagnated so pathogenic stage is repeated.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권1_2호
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• pp.79-91
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• 2006

지능형 디스크는 이전에 호스트 프로세서에서 수행되던 입출력 관련 연산 작업을 디스크 상에서 수행함으로써 전체적인 입출력 성능을 향상시킬 수 있다. 하지만, 현 시점에서 입출력 시스템이 가지는 한계와 하위 호환성 문제로 인하여 지능형 디스크를 직접적으로 현실화시키기는 어려워 보인다. 본 논문에서는 기존의 입출력 시스템과 하위 호환성을 유지할 수 있도록 물리적인 섹터 정보만을 이용하여 멀티미디어 부하를 판별하고 이를 기반으로 디스크의 동작을 멀티미디어 재생에 동적으로 최적화시키는 방법을 제안한다. 다양한 입출력 부하로부터 멀티미디어 부하를 지능적으로 분류하기 위해 기계 학습 분야에서 사용되고 있는 부스팅 알고리즘을 사용하였다 부스팅 알고리즘을 통해 구축된 최종 학습기를 이용하여 최근에 발생한 입출력 부하가 멀티미디어 부하라면, 디스크는 보다 많은 섹터를 미리 읽음으로써 멀티미디어 부하에 대한 디스크 활용율을 극대화한다. 이러한 지능형 입출력 서브 시스템을 차후에 멀티미디어 기기에 탑재되는 디스크 드라이브의 내부에 존재시킴으로써 호스트에 부가되는 부하없이 멀티미디어 데이타 재생에 대해 보다 효율적으로 디스크를 구동시킬 수 있다. 또한, 이러한 결과로 저자원 모바일 기기에서 보다 고화질의 멀티미디어를 재생할 수 있게 된다.

• Applied Microscopy
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• 제38권2호
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• pp.141-148
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• 2008

Nitric oxide는 콩팥에서 혈류의 조절, 사구체 혈액역동학 및 요세관의 운반에 중요한 역할을 하는 인자로서 최근 세포의 주기조절, 유사분열에도 관여하는 것으로 알려져 있다. 최근 연구 결과에 의하면 발생중인 콩팥에서의 nNOS의 발현은 성체와는 다른 것으로 알려져 있으나, 발생중인 콩팥에서의 발현 양상 및 발현시기 등에 대해서 알려진 바 없다. 따라서 본 연구에서는 발생중인 콩팥을 이용하여 분화중인 요세관에서 nNOS의 발현양상을 관찰하고자 하였다. 성체에서 nNOS의 면역반응성은 사구체 보우만주머니의 벽측상피와 치밀반, 내림가는부분 및 수질집합관에 발현되었다. 발생중인 콩팥에서는 임신 15일에 처음 발현하기 시작하였으며, 그 부위는 원위세관의 굵은오름부분이었다. 임신 20일에서 출산후 14일까지 새로이 형성되는 요세관의 굵은오름부분에서 관찰되었으나, 분화를 마친 요세관에서는 그 발현 양상이 감소하였다. 출생후 21일경에는 최종적으로 치밀반에만 국한되어 발현되었다. 속수질에서는 내림가는 부분과 속수질 집합관에서 발현되었으며 그 양상은 수질 중간부위에서 강하게 발현되었으며 시작부위와 말단부위에서는 약하게 발현되었다. 이상의 결과로 보아 굵은오름부분에서의 nNOS의 발현은 요세관의 분화정도와 일치하며 특히 그 발현양상이 분화가 활발한 시기에 강하게 발현되고 분화가 저하된 후에는 발현이 감소하는 것으로 보아 발생중인 콩팥의 성장에 중요한 역할을 할 것으로 생각된다.