• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 1999.11c
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• pp.379-398
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• 1999

본 연구는 창의적 문제해결과정에 대한 개념을 신제품 개발 프로젝트에 적용하여 문제해결 관점에서의 신제품개발 성과 모델을 제시하고 있다. 연구개발 프로젝트 팀과 관련한 연구논문들이 그 동안 많이 있었으며, 각각의 이론들은 상호 이질적이고 다른 관점을 취해 연구자와 실무자들에게 다소의 혼란을 야기하여 왔다. 대표적으로 살펴보면 합리적 계획, 의사소통 망, 훈련된 문제해결의 세 개의 차원으로 나누어진다. 이러한 이유로 국내외 학자들은 통합모델을 제시하려고 노력하여 왔다. 그러나 그러한 접근은 신제품 개발의 본질적 성격을 반영하는 새로운 깊이 있는 차원으로서의 모델 통합이 아니라 단순히 영향 요인들의 나열 또는 종합하는 특징을 지니고 있다. 본 연구는 신제품 개발 R&D 팀이 본질적으로 문제해결 집단이라는 전제하에 창의적 문제해결을 위한 구성원들의 문제해결 몰입과 해결안의 질적 수준의 향상을 높이기 위하여 R&D 팀의 인지적 다양성과 R&D팀의 위상과 관련하여 R&D 환경 성숙도라는 새로운 변수를 추가하였다. 여기서 제시하는 창의적 문제해결과정으로서의 R&D팀 성과와 관련된 연구모델은 본질적인 것을 다루면서 단순화 된 모델로서 그 동안 여러 관점에서 다루어져 온 개념들을 통합할 뿐만 아니라, 새로운 차원에서 R&D 성과를 높이는데 개념으로 많은 도움을 줄 것이다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.19 no.2
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• pp.109-120
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• 1994

A method for estimating the effectiveness of each protective action against a nuclear accident has been proposed using the fuzzy set theory. In most of the existing countermeasure models in actions under radiological emergencies, the large variety of possible features is simplified by a number of rough assumptions. During this simplification procedure, a lot of information is lost which results in much uncertainty concerning the output of the countermeasure model. Furthermore, different assumptions should be used for different sites to consider the site specific conditions. Tn this study, the diversity of each variable related to protective action has been modelled by the linguistic variable. The effectiveness of sheltering and evacuation has been estimated using the proposed method. The potential advantage of the proposed method is in reducing the loss of information by incorporating the opinions of experts and by introducing the linguistic variables which represent the site specific conditions.

• IE interfaces
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• v.7 no.3
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• pp.31-37
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• 1994

제조업의 경영환경을 중심으로 CIM의 개념을 정의하고 개발, 생산, 및 영업 측면에서 구체화 하였다. CIM의 요소를 영업정보, 기술정보 및 생산정보로 구분하여 각각에 대한 실현방안을 개괄적으로 단순화 하였다. 영업정보는 궁극적으로 정확한 수요예측을 위한 것이며 기술정보는 엔지니어링 데이터베이스로 체계화되면 생산정보는 양질의 구매와 원활한 생산 활 동을 위한 시스템의 구성을 목표로 한다. 기업 활동을 시스템 모델화하여 고찰하면 자본에 대한 손익을 자율적으로 규제하고 조정하는 역할로 규정한다. 여기서 투자자는 투자액에 대한 이익배당을 얻거나 손실을 보게 도며 기업 활동은 확장 혹은 축소된다. CIM은 궁극적으로 기업 활동의 순환주기를 단축시키고 기업 활동의 결과예측의 정확도를 높이는 컴퓨터를 이용한 수단이라고 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.265-267
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• 2002

본 논문에서는 적응적 정규화 자연기울기 학습법과 자연 프루닝(pruning) 방법의 결합을 통하여 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하고자 한다. 먼저 적응적 정규화 자연기울기 학습을 통하여 신경망의 가중치를 최적화 시키고, 자연 프루닝에 의하여 신경망의 구조를 단순화 시킨다. 이러한 모델들 중 최적의 모델은 베이시안 정보 기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하는 방법을 제안한다 벤치마크 (benchmark) 데이터로 제안하는 방법과 유클리디안(Euclidean) 거리에 기반한 결합 방법과 자연 프루닝만을 적용한 방법을 비교함으로써 우수성을 검증한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.273-281
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• 1997

In the structural analysis, artificial neural networks as a parallel computational model that is similar to the human brain and can self-organize complex nonlinear relationships without making assumptions is introduced. The purpose of this paper is to develop the Neural Network for Approximate Structural Analysis(NNASA) to predict the behaviour of the stub-girder system. As an initial stage, the paper presents the development of the prototype of NNASA based on the problem related to the deflection of a simple beam, and shows the verification of this model by two examples.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.4
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• pp.147-152
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• 2016

One of major issues in machine learning that extracts and acquires knowledge implicit in data is to find an appropriate way of representing it. Knowledge can be represented by a number of structures such as networks, trees, lists, and rules. The differences among these exist not only in their structures but also in effectiveness of the models for their problem solving capability. In this paper, we propose partition utility as a criterion function for clustering that can lead to simplification of the model and thus avoid overfitting problem. In addition, a heuristic is proposed as a way to construct balanced hierarchical models.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.15 no.5
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• pp.1611-1619
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• 1991

본 연구에서는 Hilton과 Sih의 경우를 확장 적용하여 Fig. 1(b)와 같이 탄성 층 내부에 존재하는 중앙균열선단의 응력확대계수 산출을 위하여 균열부위를 제외하고 는 섬유층과 레진층이 완전히 접착되었다고 가정한 모델을 다음과 같이 설정하였다. 중앙균열을 내재하고 있는 복합재료의 역학적 거동을 해석하기 위하여, 접착레진을 주 로하는 층(resin rich layer)을 중심으로 하여 상하 각1개의 섬유 (fiber)층과 균질한 특성을 갖는 복합재료의 층으로 단순화 하였으며, 이러한 단순화는 적층재에서의 균열 주위의 국부응력을 해석하기 위한 것으로서 복합재료는 레진층이나 섬유층에 비하여 매우 두꺼우므로 반무한체로 이상화 하였다. 선형탄성 이론에 의하여 혼합 경계조건 문제(mixed boundary value problem)로 부터 제2종 Fredholm적분방정식(fredholm int- egral equation of a second kind)을 유도하였으며 수치해석적인 방법에 의하여 응력 확대계수를 구하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.257-265
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• 2006

다양한 정보기기들의 복합화 형태로 진화하는 차세대 텔레매틱스 시스템에서는 운전자의 안정성 확보와 workload 감소가 중요한 이슈로 대두되어 Interface의 단순화, GUI Interaction의 극복 등의 대한 문제해결이 중요시 되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 사용자의 mental model를 고려한 운전자의 자유로운 navigation을 지원할 eyes-free 기술인 haptic interface를 지원하는 모델 개발을 목표로 기존 haptic interface를 지원하는 기기들의 문제점을 도출하고 차세대 텔레매틱스 시스템의 분석을 통해 기능적 요구사항을 정의하였다. 이를 기반으로 사용자에게 haptic interface를 통한 interaction을 제공함으로써 차세대 텔레매틱스 시스템을 지원하는 conceptual model을 개발하였다. 또한 haptic device design시에 고려되는 평가지표들을 선별하여 평가지표의 계층적 구조도를 작성한 후 AHP평가 모델을 개발하여 haptic device design 시의 중요 고려사항을 도출하고 중요도를 산정하여 초기 design 단계에서의 prototype에 대한 객관적이고 정량적인 평가를 제공하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.