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변경수,강대원,Hudzaifah Eddy Nursantio,Davide Passaniti,권준호,박현도 한국정보과학회 2020 데이타베이스 연구 Vol.36 No.3
According to the 2019 National Statistical Office data, the number of suicides in South Korea is a serious problem, with 26.6 suicides per 100,000 people. As a result, various studies have been conducted for suicide analysis and prediction, but there is a lack of systems to systematically store and manage suicide data. In this paper, we design and implement suicide data storage and analysis systems. The proposed system consists of four modules. Data quality improvement modules solve common errors in collected raw suicide data and store data inserts in a database. External data mapping modules are responsible for the ability to fuse with different types of data to provide different analytical perspectives. The data analysis module provides functions such as statistical analysis of collected data, and analysis through association with external data. The visualization module functions as a visualization of the analysis results. Using the Excel-type raw suicide data collected in Busan for seven years, the proposed system was checked by performing the storage, analysis, and visualization of high-quality suicide data. 2019년도 통계청 자료에 따르면 대한민국의 자살자 수는 10만 명 당 26.6명으로 심각한 문제이다. 이에 따라자살 분석 및 예측을 위한 다양한 연구가 수행되었지만, 자살 데이터를 체계적으로 저장 및 관리하는 시스템은부족하다. 이 논문에서는 자살 데이터 저장 및 분석 시스템의 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 4개의 모듈로구성된다. 데이터 품질 개선 모듈은 수집된 원시 자살 데이터에서 일반적인 오류를 해결하고, 데이터 삽입기를데이터베이스에 저장한다. 외부데이터 연계 모듈은 여러 유형의 데이터와 융합하여 다양한 분석 관점을 제공하는기능을 담당한다. 데이터 분석 모듈은 수집된 데이터의 통계 분석, 외부데이터와 연계를 통한 분석 등의 기능을제공한다. 가시화 모듈은 분석 결과의 시각화 기능을 한다. 6년간 부산 지역에서 수집된 엑셀 형태의 원시 자살데이터를 이용하여, 고품질 자살 데이터의 저장, 분석, 가시화를 수행하여 제안한 시스템 가능성을 확인하였다.
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변경수,김선아 한국조형교육학회 2015 造形敎育 Vol.0 No.56
The purpose of this study was to expand the research scope of art criticism based on this critical mind and simultaneously to seek significant applicability of intertextuality in art criticism. Accordingly, a teaching·learning guidance plan was devised that leads the criticism to being able to be significant experience in own life through expanding diverse elements and texts, to which the text dubbed animation is related, into a sense of the broader scope. As for a specific method of criticism for this, the attention was paid to intertextuality. This method, which forms a meaning through correlation with diversely external texts including a user with paying attention to many objects relevant to criticizing one object, can be considered to have reflected a characteristic of language that is addressed importantly in criticism today. In other words, the criticism with the application of intertextuality has a significance as a method that will supplement a formal and direct method, which had literally analyzed and accepted the object, and that will design a cyclic criticism class to which is added a correlation with diverse elements. Accordingly, the guidance plan, which was suggested in this study, is expected to be possibly utilized as a specific method for a criticism class centering on learners in the field of art education. 본 연구에서는 상호텍스트성을 활용한 비평의 특징은 무엇이며 미술교육과의 연계성은 무엇인지 또한 미술비평 활동에 있어 이를 활용할 수 있는 구체적인 방안은 무엇인지에 대하여연구하였다. 전통적인 비평교육의 개념이 가지는 한계점에 주목하여 이에 대한 대안으로 상호텍스트성의 미술 교육적 의미에 대하여 고찰한 것이다. 상호텍스트성은 복합적이고 다면적인 비평을 촉진할 수 있는 하나의 대안적 개념으로서, 이를 통해 단일 대상에 대한 의미를이해하는 데에 상호 관계된 여러 대상 혹은 관련이 없어 보이는 방대한 외적 요소들을 함께살펴볼 수 있다. 따라서 보편성과 객관성에 기초한 고정된 관점에서의 비평이 아닌 관계적인시각에서 의미를 해체, 조합, 재구성하는 가운데 학생들이 주도적으로 대상을 해석하고 비평할 수 있도록 하는 데에 유용한 개념이라 할 수 있다. 이를 위해 현대 비평론의 맥락 안에서상호텍스트성에 대하여 고찰하고, 상호텍스트성의 특성을 반영한 비평 수업의 방향과 의의를명료화하고자 하였다. 이러한 상호텍스트성의 적극적 활용은 미술비평 방법의 확장이라는 측면에서 그 의미가 있을 것이다.
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이진 분류 데이터 세트 내 편향 제거를 위한 다차원 서브셋 기반 시스템
변경수(KyeongSu Byun),김구(Goo Kim),권준호(Joonho Kwon) 한국정보과학회 2023 정보과학회논문지 Vol.50 No.5
인공지능 기술이 발전함에 따라 인공지능 관련 공정성 문제가 주목받고 있다. 이에 따라 관련 연구가 많이 진행되었으나 모델 및 학습 방법 연구가 주를 이루고 있으며 근본적인 원인인 학습에 쓰이는 데이터 내에 존재하는 편향을 제거하기 위한 연구는 아직 미흡하다. 따라서 이 논문에서는 데이터 내에 존재하는 편향을 레이블 편향과 서브 그룹 편향으로 구분하고 편향을 제거함으로써 공정성이 향상된 데이터셋을 생성하는 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 서브셋 생성 단계와 편향 제거 단계로 구성된다. 먼저 서브셋 생성기는 기존 데이터 세트 내 각 값의 조합이 형성하는 고윳값들에 따라 단일 값만을 가지는 서브셋으로 나눈다. 이후 검증 데이터셋을 기반으로 기존 데이터셋을 검증하여 얻은 공정성 지표값을 기준으로 우세그룹과 약세그룹으로 서브셋을 구분한다. 다음으로 편향 제거기는 각 서브셋의 우세그룹을 대상으로 순차 추출 및 검증을 병행하여 약세그룹과의 차이를 줄이는 과정을 반복하여 서브셋에서 나타난 편향을 줄인다. 이후 편향이 제거된 서브셋들을 병합하며 공정한 데이터셋을 반환한다. 검증에 사용된 공정성 지표는 F1 score와 균등 확률(equalized odd)을 사용한다. 실제 Census income 데이터, COMPAS 데이터 및 Bank marketing 데이터를 검증 데이터로 사용한 포괄적인 실험을 통해 제안된 시스템이 더 나은 공정성 개선율을 산출하고 대부분의 기계 학습 알고리즘에서 더 높은 정확성을 제공함으로써 기존 기술을 능가한다는 것을 보여준다. As artificial intelligence technology develops, artificial intelligence-related fairness issues are drawing attention. As a result, many related studies have been conducted on this issue, but most of the research has focused on developing models and training methods. Research on removing bias existing in data used for learning, which is a fundamental cause, is still insufficient. Therefore, in this paper, we designed and implemented a system that divides the biases existing within the data into label biases and subgroup biases and removes the biases to generate datasets with improved fairness. The proposed system consists of two steps: (1) subset generation and (2) bias removal. First, the subset generator divides the existing data into subsets on formed by a combination of values in an datasets. Subsequently, the subset is divided into dominant and weak groups based on the fairness indicator values obtained by validating the existing datasets based on the validation datasets. Next, the bias remover reduces the bias shown in the subset by repeating the process of sequentially extracting and verifying the dominant group of each subset to reduce the difference from the weak group. Afterwards, the biased subsets are merged and a fair data set is returned. The fairness indicators used for the verification use the F1 score and the equalized odd. Comprehensive experiments with real-world Census incoming data, COMPAS data, and bank marketing data as verification data demonstrated that our proposed system outperformed the existing technique by yielding a better fairness improvement rate and providing more accuracy in most machine learning algorithms.
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최명욱,홍기봉,변경수,김환수,김광필,최성욱 한국항공우주학회 2012 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2012 No.11
국내 자동차/건설기계 분야에서의 동력 전달 장치인 드라이브 시스템은 널리 알려진 기술이지만, 국내 항공 분야에서는 경험이 전혀 없는 기술 분야 중의 하나이다. 엔진으로부터 로터 시스템까지 동력을 전달하는 드라이브 시스템은 매우 정밀한 기술을 요구하는 고 난이도의 시스템이다. 본 논문에서는 기어 설계 및 해석 전용 프로그램인 RomaxDesigner 를 사용하여 스마트무인기 드라이브시스템 내에 장착된 스파이럴 베벨기어의 굽힘응력 및 접촉응력 해석을 수행하여, 국내에서 가장 널리 사용되고 타당성을 인정받고 있는 ANSI/AGMA 2003 B97 Standard 와 비교하여 스마트무인기 드라이브시스템의 강도를 분석하여 검증하고자 한다. The power transmission device of cars/construction machinery parts in the Korea, the drive system is a widely known technology. But the applied technologies for development of the system had not ever experienced in the Korea aerospace parts. The drive system of SUAV transmitting power from Engine to rotor system that require very precise and advanced equipments. In this paper, by using RomaxDesigner program which dedicated for gear design and analysis, it would like to verify by analyzing the strength of the smart UAV drive system comparison with ANSI/AGMA2003 B97 Standard which is most widely used and recognized the validity in nation by performing the spiral bevel gear bending stress and contact stress analysis that is installed in smart UAV drive system.
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김해진(Kim Hae Jin),변경수(Byun Gyung Su) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 5G 대역을 이용한 생체이식용 안테나를 제안한다. 제안된 안테나는 생체 이식을 위하여 인체에 무해한 물질인 SU-8을 사용하여 설계되었다. 제안된 안테나는 사각 패치 구조로 20GHz에서 동작하고 -15dB의 반사손실과 -0.07dBi의 안테나 이득 특성을 가진다. 제안된 소형 폼 팩터 패치 안테나는 기존 의료분야의 사용 주파수에 비하여 높은 주파수 대역을 사용하여 더 작은 크기를 차지하지만 더 높은 방사 이득의 장점을 가져 향후 생체의학 응용 분야에 적합하다.
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