• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.144
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• pp.257-283
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• 2017

The purpose of this paper is primarily to examine models of collective decision-formation and decision-making. The goal is to propose a model of decision-formation and decision-making that is appropriate for a democratic society. Habermas distinguishes these models of decision-formation and decision-making by liberal, republican, and deliberative political models according to their justification types. Axel Honneth, on the other hand, is divided into three models of liberalism, proceduralism, and republicanism. I want to divide the model of possible decision-making in democratic society into three, that is, the model based on force, the model based on procedure, and the republican model. This distinction will identify the characteristics of each decision-making model and this confirmation will help us find the best decision-making model for a democratic society. In the end, I will combine the republican model with the procedural model. For this synthesis, I will also propose three conditions in modern society. I will argue that the three conditions of collective intelligence, active freedom, and horizontal networks are necessary.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1715-1721
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• 2006

기존의 탄도미사일 방어무기의 배치와 관련된 대부분의 연구들은 배치규모가 결정된 상태에서 후보지 중 최적위치를 구하는 것이 일반적이며, 방어확률이 최대가 되는 것을 목적으로 하는 확률적 부분담당모델의 개념을 적용한다. 본 연구에서는 무기의 도입 및 배치를 담당하는 의사결정자들에게 보다 많은 상황과 변수를 가정할 수 있도록 하는 의사결정모델을 제안한다. 모델에는 기존에 고려하지 않았던 후보지의 수준 및 방호시설의 최소방어요구수준 등이 포함되어 있으며, 모델은 의사결정자들이 결정하는 결정변수에 따라 각기 다른 방어무기의 위치와 규모 및 방어확률을 제시 하게 된다. 모델의 결과로 제시되는 내용은 무기체계의 최초소요제기 단계에서 필요규모와 위치를 결정하고 또한, 그 결과 값이 최초계획단계의 대략적 무기배치규모와 상이할 경우는 그 값이 필요성과 타당성을 가질 수 있는 수치적 분석을 제공해 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.166-168
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• 2006

현대전에서 보여지는 전쟁의 형태는 단기속결전으로 빠른 의사결정을 요구한다. 이러한 의사결정의 합리성과 객관성을 높이기 위해 선진국들은 의사결정 시스템을 제공하여 지휘관의 의사 결정을 돕고 있다. 본 논문은 이러한 임무수행 중 의사결정에 도움을 주기 위해 전문가 시스템을 이용한 의사결정지원 전문가시스템을 개념적으로 설계한다. 이를 위해 먼저 미군에서 널리 사용되고 있는 CPOF 의사결정 모델을 임무중심의 의사결정 모델로 전환하여 IDEFO 표기법을 사용하여 제시한다. 그리고 변경된 의사결정 모델 프로세스에 전문가시스템을 적용하여 의사결정지원 전문가시스템을 개념적으로 설계한다.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.4 no.1
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• pp.103-120
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• 1989

최근 도시교통계획분야에 있어서 교통수요의 예측모델 또는 교통정책의 평가 모델로서 비집계(非集計) 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 비집계모델은 개개의 의사결정단위에 있어서 선택행동을 영역마다 집계하는 것이 아니고 의사결정레벨의 데이터률 그대로 모델로 구성할 경우 이 데이터를 이용함으로써 의사결정단위의 선택행동을 모델화 할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 한편 비집계모델의 사용목적은 여러가지로 생각되나 이것을 교통수요의 목적이나 교통정잭의 평가를 위한 모델로 이용할 때는 파라미터의 추정값이나 선택비율의 추정값에 대한 안정성이 매우 중요한 문제가 되고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.276-279
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• 2019

의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.617-621
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• 2021

의미역 결정은 문장 속에서 서술어와 그 논항의 관계를 파악하며, '누가, 무엇을, 어떻게, 왜' 등과 같은 의미역 관계를 찾아내는 자연어 처리 기법이다. 최근 수행되고 있는 의미역 결정 연구는 주로 말뭉치를 활용하여 딥러닝 학습을 하는 방식으로 연구가 이루어지고 있다. 최근 구글에서 개발한 사전 훈련된 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 모델이 다양한 자연어 처리 분야에서 상당히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 성능 향상을 위해 한국어의 언어적 특징을 고려하며 사전 학습된 SNU KR-BERT를 사용하면서 한국어 의미역 결정 모델의 성능을 살펴보였다. 또한, 본 논문에서는 BERT 모델에서 과연 어떤 히든 레이어(hidden layer)에서 한국어 의미역 결정을 더 잘 수행하는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용하였을 때, 언어 모델의 성능은 66.4% 였다. 히든 레이어 별 언어 모델 성능을 비교한 결과, 마지막 4개의 히든 레이어를 이었을 때(concatenated), 언어 모델의 성능은 67.9% 이였으며, 11번째 히든 레이어를 사용했을 때는 68.1% 이였다. 즉, 마지막 히든 레이어를 선택했을 때보다 더 성능이 좋았다는 것을 알 수 있었다. 하지만 각 언어 모델 별 히트맵을 그려보았을 때는 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용한 언어 모델이 더 정확히 의미역 판단을 한다는 것을 알 수 있었다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 1993.10a
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• pp.9-9
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• 1993

GPS는 지구 중심으로부터 GPS 위성의 거리와 위성과 관측자사이의 의사거리(pseudorange)를 이용해서 위치를 결정하는 시스템이다. 1993년 6월 12일 연세대학교에서 3시간동안 관측하여 연세대학교의 위치를 구하였다. 이 위치는 WGS-84 타원체이므로 Bessel타원체로 좌표변환하였다. 위치를 결정하기 위해서는 정확한 위성의 위치와 의사거리에 미치는 잡음(noise)을 제거해야 한다. GPS 위성의 위치 결정에는 지구 비대칭중력항에 의한 섭동, 태양, 달에 의한 섭동, 태앙 복사압에 의한 섭동, 지각, 해양의 조석력에 의한 섭동, 태양빛의 지구 반사도(albedo)에 의한 섭동을 고려해야하며 이를 위해서 위성의 Telemetry를 분석하여 구해 보았다 의사거리의 잡음중 가장 큰 요소인 이온층, 대류층에 의한 지연(delay)에 대해 연구 하였고 각각 Kiobuchar모델, Hopfield모델을 써서 보정을 하였다. 자료 처리를 P모델, PV모델을 만들어 칼만 필터에 적용하였고 RV모델이 P모델보다 더 정확하였나, 위치 결정의 정확도를 알아 보기위해서 국립 천문대부설 GPS관측소에서 결정한 위치와 비교,분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.29-33
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• 2004

본 논문에서는 인간과 엔터테인먼트 로봇의 상호작용을 위해, 동기(motivation)와 계층화된 감정(hierarchical emotion)에 기반한 행동결정 모델을 설계하였다. 감정모델은 계층화되고 학습 가능하도록 하여, 인간의 행동결정과 유사하게 동작하도록 하였다. 감정모델을 통해 로봇의 행동에 대한 인간의 반응이 학습되는데, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 감정모델과 함께 동기가 행동결정에 영향을 주는데, 초기에는 외부에서 주어지는 동기가 주로 행동을 결정하고, 감정모델이 학습될수록 점차 감정의 영향이 증가하여 동기와 계층화된 감정을 함께 고려하여 행동을 결정하도록 하였다. 그럼으로써, 인간과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나갈 수 있게 하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.415-418
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• 2009

최근 서비스 지향 아키텍처 (Service Oriented Architecture SOA) 기반의 애플리케이션 개발에 맞게 비즈니스 프로세스의 유연성을 확보하고 재사용을 증진시키기 위하여 비즈니스 프로세스 패밀리 모델(Business Process Family Model: BPFM)이 제시되었다. BPFM은 소프트웨어 프로덕트 라인 방법의 가변성 분석 기법을 사용하여 비즈니스 프로세스 군 (family)에서 나타날 수 있는 가변성을 분석하여 이를 명시적으로 표현하고 있는 모델이다. BPFM으로부터 여러 개의 BPM (Business Process Model)을 개발하기 위해서는 가변성 결정 및 가지치기 (Decision and Pruning) 과정을 거쳐야 한다. 이 때 가변성 사이에는 서로 협력적 또는 배타적인 관계를 가질 수 있고 이는 가변성 결정과 가지치기에 영향을 미치게 되는데, 현재 제시된 BPFM에는 이러한 바인딩 정보에 대해서 아직 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스 군에서 식별될 수 있는 가변성들 사이의 의존관계의 유형을 분석하고 이 정보를 모델의 형태로 나타낼 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 BPFM에 포함된 가변성 정보를 독립된 의존관계 분석모델로 추출해 내고 각 가변성 결정유형에 따라 표현방법을 제시한다. 추출된 모델에서 의존관계를 표현하고 가변성 결정이 영향을 미치는 범위의 가변성들을 클러스터할 수 있는 방법을 제공한다. 본 방법을 이용함으로써 가변성 결정회수를 현저히 줄일 수 있음을 사례연구를 통해 보여준다. 또한 잘못된 가변성 결정으로 인한 BPM의 기능 불일치를 해소할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2004.06a
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• pp.237-248
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• 2004

투자성과평가에서 주요 이슈 중 하나는 최적의 투자규모, 즉 자원할당을 결정하는 것이다 기존연구에서는 서열모델, 평점모델, 경제성 모델, 포트폴리오 모델, 위험 분석 및 의사결정모델, 조직 의사결정모델 등 많은 모델들이 연구자들에 의해 제안되어 왔다. 시스템에서 성과측정은 시스템 설계와의 일치가 요구되므로, 자원할당도 시스템 설계와 연계되어 결정되어야 한다 그러나 자원할당방법에 대한 기존 연구는 대부분 자원할당모델의 개발에 중점을 두고 있으며, 모델 개발시에 시스템 설계에 대해 고려하고 있는 문헌은 거의 없다. 본 논문은 투자목표를 최대로 하기 위한 최적 자원할당방법에서 시스템 설계를 고려하기 위하여 시스템 설계분해개념에 기초한 자원할당방법의 절차와 유전자 알고리즘을 이용한 자원할당방법을 제안한다.