• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.333-335
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• 1999

일반적으로 자기구성 지도에서는 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날때까지 변하기 않기 때문에 각 문제에 대한 구조를 반복된 실험을 통해서 최적화시켜야 한다. 그러나, 지도의 구조가 학습중에 적절하게 변경된다면, 해당 문제에 가장 알맞은 구조의 지도를 생성할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존의 적응형 자기 구성 지도의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기 구성 지도 모델을 제안한다. 이 방법은 일반적인 자기구성 지도 알고리즘보다 작은 수의 노드를 가지고 높은 성능을 보일 뿐만 아니라, 자기 구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어진다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.223-230
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• 2001

자기구성 지도는 주어진 입력에 대해 올바른 출력 값이 제공되지 않는 비교사 방식으로 학습된다. 또한, 반응하는 순서나 위치를 통해 위상이 보존(topology preserving)되는 특성을 가지고 있어 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나, 자기 구성지도는 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 구조 적응형 자기구성 지도는 자기구성 지도의 고정된 구조 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 또한 중요한 문제이다. 이 논문에서는 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도보다 다소 높은 인식률을 보였고, 숫자 별 인식률 편차를 줄일 수 있었다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.371-373
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• 2003

웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.61-70
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• 2004

폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill ＆ Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.298-300
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• 2001

본 논문에서는 구조적응 자기구성 지도 모델을 사용하여 인간 행동의 성별을 분류하는 인식기를 제안하였다. 26명의 사람이 '화난 상태' 혹은 '보통 상태'의 두가지 정서 하에서 '문 두드리기', '손 흔들기', '물건 들어올리기'의 세가지 동작을 수행하는 동안, 행위자 관절점의 속도나 위치 정보로부터 성별을 분류하였다. 또한 SASOM의 성능 비교 분석을 위하여 전통적인 SOM, 다층 퍼셉트론과 거의 두 가지 결합 모델, SASOM와 의사결정트리 결합 모델, 단일 의사 결정트리, $textsc{k}$-최근접 이웃 등의 인식기를 구현하여 성능을 비교분석 하였다. 실험 결과 SASOM 분류기가 가장 높은 이식률을 보였으며 분류기로서 유용함을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.113-126
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• 2016

본 연구는 간호학과에 재학 중인 남학생들을 대상으로 학과 적응 경험의 구성요소와 도움을 주는 요인을 밝혀냄으로써 지도적 중재에 필요한 자료를 제공하고자 하였다. 본 연구의 참여자는 간호학과에 재학 중인 남학생 7명이다. 심층면담을 통하여 수집된 자료는 Giorgi의 현상학적 분석 절차에 따라 분석하였다. 참여자의 학과 적응 경험의 핵심 구성요소는 '미래 진로에 대한 희망과 기대', '현실적 문제에 따른 갈등과 방황', '타협과 마음 다스림', '자기 성장을 위한 노력'으로 축약되었다. 이 구성요소들 간에는 인과적, 촉진적, 순환적 특성을 보여주었고, 학과 적응과정은 시간적 맥락에 따라 구조화 하고 있다. 이들이 원만한 학과 적응을 위해서는 자신의 의지력 강화, 확고한 진로의식 고취, 적응 전략의 채택 등 자신의 내적 통제가 중요하였으며, 가족과 친지, 선배 및 학과 교수의 지지가 학과 적응에 도움이 되는 요인으로 드러났다. 연구 결과를 토대로 제언하면, 간호학과 남학생들의 학과 생활 부적응으로 인한 탈락률을 파악하고 그 요인을 분석하는 후속연구가 필요하다. 또한 이들이 학과 생활 적응에 필요한 다양한 대처방식과 실천적 지지체계의 구축 및 지도 프로그램을 개발하여 적용하는 것이 필요하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2001

최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.600-611
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• 1996

최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.

• 한국학교보건학회지
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• 제5권1호
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• pp.36-63
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• 1992

우리나라의 경우, 현 교육과정내에 보건지도 내용이 없는 것은 아니다. 그러나 학생들이 예방측면의 건강행위에 미숙하며, 자기관리능력의 중요성 인지도가 낮고, 응급상황에 대처하지 못한다는 점은 그들의 건강관리요구를 보건교육에서 충족시키지 못하고 있음을 나타내 주고 있다. 또한 만성질환이 점차 많아지는 점에 비추어 건강습관 형성을 위해서는 보건교육을 반드시 기본교육의 한 부분으로 포함시켜야 한다는 필연성에서 보건교육과정 개선의 문제가 대두되고 있다. 그러나 기존의 교과과정이 이러한 체계를 갖추지 못했다 하더라도 납득할만한 방안이 마련되어 있지 못하면 기존의 교육과정을 변화시키는 것은 쉬운 일이 아니다. 교육과정을 개선하기 위한 전략은 1차적으로 학교책임자와 담당교사의 인식과 기술을 변화시켜야 한다. 그러므로 이를 위한 대단위 캠페인(Campaign)을 벌인다거나 보건교과에 대한 바른지침을 제시하거나 보수교육의 기회를 만들어 교사에 대한 재교육을 실시하는 것도 한 방안이다(Stanly, 1980). 그후 기존 교과내에서 보건관련 내용을 체계적으로 정리한 후, 건강행위와 질환관리에 관한 내용은 별도로 묶어 독립된 과목으로 구성하며 담임교사와 전담교사와의 협력하에 진행할 수 있는 점진적인 체계를 구성하는 것이다. 이러한 계획을 추진하는 가운데 주의할 점은 반드시 보건교육의 목표가 전체 국민학교의 교육과정 목표와 일치해야 하며, 현재 자원으로 운영이 가능한 안을 구성해야 한다는 점, 전담인력의 자질을 개발시켜야 한다는 점 등을 고려해야 한다. 현재 우리나라의 보건교육과정을 변화시키는 의미는 보건교육을 체계적으로 시키고자 하는데 있으며, 더불어 건강관리에 대한 자기책임이 강화되도록 동기를 부여하며 긍정적인 생활방식을 선택할 수 있는 의지력과 기술을 제공하는 데에도 있다. 이러한 관점에서 현행 보건교육과정을 검토하고 개선방안을 모색하고자 본 연구를 실시하였으며, 결과는 아래와 갈다. 1. 현재 우리나라 보건교육과정의 운영방식은 아래와 같다. 1) 각 학년내에서 다루어지고 있는 보건교육 내용은 학생들의 성숙정도에 따라 심화되어가는 체계성을 보이지 못하고 있으며, 같은 학년내에서 다루어지는 내용도 연계성을 갖고 있지 못하다. 2) 내용에서는 정서 정신적인 면, 사회적 건강의 면을 거의 다루고 있지 않다. 3) 질환관리를 다루는 경우로 건강습관형성이나 예방행위를 익힐 수 있는 내용은 한정적이다. 4) 예시의 경우 생활환경 차이에서 오는 건강문제의 다름을 전혀 인식하고 있지 않기 때문에 현실감이 없거나 실생활에 적용가능하지 않은 것이 많다. 5) 주요 취급내용은 신체청결, 영양, 신체적 성장, 해부구조 및 기능, 안전사고 예방등이다. 그러나 이 부분에서도 응급처치의 부분은 취급하고 있지 않다. 만성질환과 위험요인 관리, 정신보건과 사회적응, 소비자로서의 의료행위 결정은 필수로 삽입되어야 할 주제이며, 지역사회에 대한 이해, 지역의료기관의 이용, 신체단련과 휴식 프로그램, 환경보전과 성교육은 일부 다루어지고 있으나 강화되어야 할 주제이다. 6) 교과서에 명시된 문구는 주로 이상적인 상황을 강요하는 지침 형태이다. 지도내용은 학생들 수준에서 발생가능한 일반적 상황을 제시하여 해결방안을 스스로 결정하는 접근법을 사용해야 한다. 2. 교육과정의 개선방안은 아래와 같다. 1) 교육내용을 포괄적으로 구성하기 위하여 건강유지에 영향을 미치는 요인을 8개의 영역으로 구분하였다. 2) 지도주제는 복잡하고 추상적인 개념은 고학년군에 그리고 구체적이고, 간단히 이해될 수 있으며 실행가능한 것은 저학년군에 삽입하였다. 예방행위는 저/중간학년에서, 치료행위와 재활행위는 고학년에서 다루며, 같은 학년군에서 취급하는 것은 내용상 관련성을 고려하였다. 3) 변경된 교육과정을 운영하는 경우 성장발달과 자연환경은 자연과목에서 생활환경과 사회환경, 의료환경은 현재와 갈이 사회과목에서 다루어 준다. 그러나 기존 교육과정을 능가한 건강관리 내용과 건강행위 관련 주제는 보건과목으로 구분하여 보건교과 전담교사가 다루도록 한다. 4) 행위변화를 위해서는 긍정적 자아인식과 생활태도를 형성하도록 유도하고, 바른 의사 결정과 스스로 건강관리할 수 있도록 동기를 부여해야 한다. 그러므로 수업방식은 현재의 전달식 교수법이 아닌 토론, 게임, 실습, 견학, 역할극 등의 다양한 방법을 모색한다.