• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1-4
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• 2004

가까운 미래에는 보이지 않는 수많은 장치들과 소프트웨어들이 서로 연결되어 각각의 사용자들에게 편리한 서비스를 제공할 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 목표는 상이하며 유동적인 사용자들의 요구를 달성하기 위해 많은 서비스들 중 적절한 것들을 선택하고, 그것을 알맞게 구성하여 제공하는 것이다. 동적 서비스 구성을 위하여 본 연구에서는 다음을 제시하고 있다. 첫째, 서비스 구성에 필요한 요소를 파악한 후, 각 요소의 역할, 관계, 계층구조 그리고 속성을 표현하는 온톨로지를 기술한다. 둘째, 서비스 구성을 위한 필요한 규칙들을 기술한다. 셋째, 위의 두 가지를 이용하여 사용자의 목적에 따르는 서비스를 구성하기 위한 체계적인 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 본 연구의 결과를 예제 시나리오에 적용하여 동적 서비스 구성 가능성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1303-1306
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• 2001

이 논문에서는 네트워크 모니터링을 위해 기존의 기법들과는 달리 네트워크 토폴로지를 기반으로 한 접근 방법을 통해 보다 효율적으로 폴링 트래픽에 대한 오버헤드를 제어하는 동적 폴링 기법을 제시하였다. 제안된 기법에서는 폴링트래픽에 대한 오버헤드를 제어하기 위해 관리 도메인의 네트워크 토폴로지 정보를 이용한다. 네트워크 토폴로지 정보를 이용하여 폴링을 위한 노드 리스트에서 각 노드들 간의 연결 관계를 표현한다면 토폴로지 순서에 의해 빠르고 정확하게 실시간 네트워크 정보를 파악할 수 있다. 따라서 이러한 방법을 통해 기존의 제안된 기법들 보다 폴링 처리율을 높임으로써 보다 효율적인 동적 폴링 기법을 제안하였으며, 다른 기법들과의 비교를 통해 제안된 기법의 효율성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1227-1234
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• 2006

최근 의료 서비스의 질적 향상을 위해 지식 기반의 의사결정지원 시스템 (Decision Support System)의 도입이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이의 대표적 예로 임상실행지침(CPG : Clinical Practice Guideline) 중심의 진료 시스템이 있다. 임상실행지침은 환자가 병원에서 거치는 프로세스를 표현한 것으로, 질환에 대한 환자의 표준화된 진료 프로세스 지식이다. 본 연구에서는 임상실행지침, 의료 지식, 환자의 실시간 데이터를 연결시켜 환자가 병원에서 받아야할 진료 과정을 동적으로 생성하는 의사결정지원 시스템을 제시한다. 본 시스템은 임상실행지침과 의료지식을 바탕으로 추상화된 진료 프로세스 템플릿을 생성하고, 이 템플릿의 인스턴스에 해당하는 환자의 실시간 데이터를 반영하여 이후의 진료 프로세스를 동적으로 생성한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.1E
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• pp.20-24
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• 1994

A new speech recognition model, DLSMM(Dynamically Localized Self-organizing Map Model) and its effective training algorithm are proposed in this paper. In DLSMM, temporal and spatial distortions of speech are efficiently normalized by dynamic programming technique and localized self-organizing maps, respectively. Experiments on Korean digits recognition have been carried out. DLSMM has smaller Experiments on Korean digits recognition have been carried out. DLSMM has smaller connections than predictive neural network models, but it has scored a little high recognition rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.693-695
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• 2000

WBI는 시간과 공간의 제약 없이 다양한 교수 전략의 구사와 실감나는 교육매체의 활용을 가능하게 하여, 교사-학습자 또는 학습자-학습자 상호간의 교육 교육효과를 증진시킬 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 WBI는 하이퍼텍스트의 링크로 연결된 일차원적 가상공간에 실시되므로 학습자의 인지적 부하를 가중시키고 학습방향 상실의 문제점을 야기시킨다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 동적 학습공간 모델을 제시하고 이를 구현하였다. 동적 학습공간 모델은 전체 학습공간이 투명하게 지도(Hpyper-Map)형태로 나타나고 공간 노드간의 관계가 명확하여, 학습 위치와 내용을 확실하게 파악할 수 있다. 또한 학습공간이 학습자에 의해 자발적으로 구성됨에 따라, 학습자 수준별 열린 학습이 가능하고, 학습 구성 능력을 신장시켜 학습의 주도권을 주체적으로 행사할 수 있도록 하는 창조적 학습 분위기를 조성할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.67-68
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• 2013

초대 이승만 대통령으로부터 제18대 박근혜 대통령 취임사를 네트워크 기반으로 분석하였다. 연합뉴스에서 제공하는 데이터베이스는 역대 대통령 취임사 단어구름으로 보여줌으로써 키워드를 파악할 수 있도록 하였다. 이 경우 특정 단어의 등장 횟수에 비례하여 중심 단어를 찾아주기 때문에 취임사 전체에 흐르는 문맥이나 대통령의 의중을 반영하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서 18개 대통령 취임사에 등장하는 키워드 네트워크를 구축하였다. 네트워크상에서 허브(hub)에 해당하는 단어를 연결하면 대통령의 의도나 통치 방향을 파악할 수 있다. 대한민국의 18개 대통령 취임사는 네트워크의 동적 변화를 분석할 수 있는 좋은 자료다. 초대 취임사 네트워크에 두 번째 취임사 네트워크를 추가하여 점진적으로 확장되는 네트워크를 구축하여 동적변화를 분석하였다. 네트워크 동적 분석 결과는 시대의 흐름에 따른 대통령 통치 방향과 변화가 담겨져 있기에 대한민국 현대사 흐름을 파악하는데 기여하는 것으로 나타났다. 이제 복잡계를 이해하는 방법의 하나인 네트워크에 관한 연구는 사회현상, 자연현상, 생명현상을 넘어서 대통령 취임사에 이르기까지 다양한 영역에 함축된 복잡한 현상을 이해하려는 시도에 방법론적 실마리를 제공하고 있다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.84-87
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• 2011

본 연구에서는 버페팅 해석을 통해 현수교 캣워크에 작용하는 풍하중에 대한 정적 및 동적 응답을 알아 보고 진동 억제 대책을 제시하였다. 캣워크는 영구구조물이 아닌 임시구조물이기 때문에 그동안 절적한 평가가 수행되지 못하였다. 따라서 본 연구는 풍하중에 의한 캣워크의 동적 응답을 해석적인 방법을 통해 알아보았으며, 동적 변위를 산정하기 위해 시간이력 해석 방법을 통해 버페팅 해석을 수행하였다. 그 결과로 부터 캣워크의 수평변위를 억제하기 위해 주케이블을 시공중에 연결하는 방법과 스테이 로프를 설치하는 방법을 제시하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.58-69
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• 1998

본 기사에서는 진동을 유발하는 기계장치의 지지 형태에 따른 해석 모델링 기법을 소개하는데 중점을 두었다. 다양한 해석 모델등 중 어느 것을 사용할 것인가는 주어진 조건이나 정보, 요구되는 정확도, 효율성 등을 고려하여 설계 엔지니어가 판단하여야 한다. 또한 진동 하중을 받는 구조물에 대한 설계 및 해석을 하기 위해서는 기계장치에 대한 사양 및 요구사항, 지반의 물리적 성질, 외부 환경적 요인 등을 파악하여야 한다. 종합적인 판단하에 구조물을 모델링하여 얻어진 결과들을 가지고 실제 설계 요구 조건과 비교, 검토를 하여야 하며, 이러한 설계 조건들은 다음과 같은 사항들을 포함한다. 1) 지반이나 구조물의 파괴, 과도한 처짐 등에 대한 정적 강도를 검토한다. 2) 진동 응답에 대한 최대 변위, 최대 속도, 최대 가속도를 검토한다. 3) 최대 확대계수, 최대 동적하중 계수, 공명조건, 최대 전달계수 등을 포함한 동적 거동을 검토한다. 4) 실제 구조물에서 일어날 수 있는 모든 모드들에 대한 검토를 한다. 5) 기계, 구조물, 연결부 등에 대한 파괴 가능성을 고려한다. 6) 사람이나 기계장치의 작동 등에 대한 환경적 요구조건의 만족 여부를 검토한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.4 no.1
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• pp.50-63
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• 1994

기존의 지식 기반 시스템들은 그 지식의 형태를 대부분 규책을 통해서 처리하고 있다. 그리고 이런 규책들은 일반적으로 사람에 의해서 외부에서 주어진며 주어진 규칙은 학습이 진행됨에 따라 그 형태가 바뀌게 된다. 그러나 실생활에서 일어나는 대부분의 일들은 주어진 한정된 수의 규칙에 의해서만 수행되기보다는 반복수행 또는 점진적인 학습에 의해서 동적으로 그 수와 적용범위가 바뀌게 된다. 본 논문에서는 외부로부터 얻어지는 데이터를 통해서 그들 사이의 관계를 알아내고, 이를 통해 새로운 규칙을 생성하며, 계속적으로 학습이 진행됨에 따라서 능동적으로 규칙의 수와 적용범위가 변화하는 시스템을 제안한다. 동적 규칙 생성시스템의 유용성을 검증하기 위해서, 세 선분이 연결된 막대기의 한쪽 끝을 고정시킨 상태에서, 다른 쪽 끝이 원하는 위치에 도달하게 하는 문제에 적용하여 로보트 팔의 자동 조절 및 기계 학습의 자동화에 기여할 수 있음을 보여준다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.327-334
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• 2001

본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.