• Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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• 2006.11a
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• pp.49-69
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• 2006

본 논문은 선행연구인 정회성${\cdot}$전대욱 (2005)의 모형을 중심으로 선행연구에서 미처 다루지 못한 체계 변화 및 모형 확장 등에 대해 다루고 있다. 선행연구에서는 우리나라의 참게 복원사업에 대한 개체수 동태모형(population dynamics)과 자원 경제학적 이론모형을 근거로 생태${\cdot}$경제 통합시스템에 대한 동태모형을 도출하고 이를 통해 실증분석을 수행하였는데, 본 논문에서는 이 통합 모형에 있어서 밀도 제약(density restriction)과 공식 행위(cannibalistic behavior), 주민참여에 의한 환경개선 등 일련의 가정들에 대한 확장을 통해 보다 일반화된 통합체계 및 시스템 다이내믹스 분석을 제시한다. 이와 같은 모형 확장 및 파라메터의 내생화 등은 관련 피드백 루프들의 변형과 추가 등을 의미하며, 이와 같은 변화를 포함한 확장 모델을 제시하고 분석함으로써 참게 복원사업에 대한 보다 폭넓은 논의를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.100-103
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• 2011

최근 스마트폰의 보급이 일반화되면서 보다 개인화된(Personalized) 서비스를 제공하려는 시도가 다각도로 이루어지고 있다. 이러한 시도 중 하나가 사용자의 감성을 인식하여 보다 효과적인 서비스를 제공하려는 것이다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 얻어낸 위치인식정보와 사용자 정보를 베이지안 네트워크를 활용하여 상황정보를 도출한다. 이 상황정보와 사용자의 선호도 정보를 퍼지 추론을 이용하여 얻은 결과 값을 수정된 Valence-Arousal 모델에 매핑하여 사용자의 감성정보를 추출하는 감성 추출 엔진을 제안한다. 유용성 평가를 위해 현재 상용 중인 스마트폰에 제안하는 감성 추출 엔진을 이용, 사용자 감성을 인식하고 적절한 서비스를 추천하는 애플리케이션을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.307-309
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• 2001

분류문제에서 유용한 학습패턴은 클래스들간의 분류경계에 근접한 정상패턴들을 말한다. 본 연구에서는 다양한 구조와 학습 파라미터를 가진 신경망 앙상블을 구성하고 그 출력값의 편기와 분산에 기초한 패턴절수를 정의한다. 전체 학습패턴 중 일정한 임계값 이상의 패턴점수를 가진 패턴들만이 학습패턴으로 선정된다. 제안한 방법은 두 개의 인공문제와 두 개의 실제문제 (UCI Repository)에 적응, 검증되었다. 그 결과 선택된 패턴만으로 학습한 경우, 메모리 공간 절약 및 계산시간 단축의 효과뿐만 아니라 복잡도가 큰 모델이라도 과적합을 하지 않았고 실험적으로 안정된 결과를 산출했으며, 적은 수의 학습패턴만으로도 일반화 성능을 향상시키거나 적어도 저하시키지 않았다는 것을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05b
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• pp.1133-1136
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• 2003

인터넷의 급속한 발전과 해킹사고의 발생율이 증가함에 따라 방화벽의 사용이 일반화되고 있다. 과도한 트래픽이 방화벽을 지나게 되면 방화벽 자체 성능에 따라 처리되지 않은 패킷을 잃어버리거나 패킷을 재전송 해야 하므로 추가 트래픽이 발생한다. 이에 대한 방안으로 소프트웨어 또는 하드웨어적으로 방화벽의 성능을 높이는 방법이 있지만, 높은 비용 및 호환성 문제가 있다 이의 다른 대안으로 방화벽 가속을 하는 방법이 있는데 기존의 연구 모델에서는 특정 방화벽과 연동하거나 기기 설정을 해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서는 어떤 방화벽과도 서로 연동될 수 있고 관리자의 관리 추가 설정 없이도 동작하도록 방화벽의 세션을 스스로 학습하여 방화벽 성능을 높이는 방식의 방화벽 가속기를 제안하고 패킷 처리 성능을 올릴 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.12-15
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• 2012

본 논문은 한국어 형태소 분할 및 품사 태깅을 위해 조건부 랜덤 필드 (CRF: conditional random field)에 기반한 방식을 제안한다. 제안 방법은 1) 형태소 분할 단계 2) 품사 태깅 단계 3) 복합형태소 분할 및 태깅 단계의 세 단계로 이루어진다. 처음 두 단계는 CRF방법에 기반을 두고, 세 번째 단계에서는 일반화된 HMM (lattice-HMM)을 활용한다. 제안 방법은 세종 말뭉치 코퍼스에서 5-fold cross-validation로 평가한 결과, 약 96%의 품사 태깅 성능을 보여주었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.13 no.3
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• pp.270-276
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• 1988

The problem of detecting weak random signals is addressed in a generalized observation model incorporating multiplicative noised which has recently been introduced. It is shown that the locally optimum random-signal detectors in the multiplicative-noise model are interseting generalizations of those which would be obtained in the purely-additive noise model. Examples of explicits results for the locally optimum detector test statistics are given for two typical cases of well-known pdfs.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.434-437
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• 2004

본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks： SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.377-380
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• 2004

본 논문에서는 기존의 교통 상황 검지 장비들이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해 실제 통행속도 데이터의 해당 도로 속성들을 이용하여 데이터 마이닝을 통한 합리적인 오차범위 내에서의 실시간 교통 정보 예측 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 데이터 파이닝의 분석 기법중 하나인 신경망(Neural Network)분석을 통하여 통행 속도 예측 근사 모델을 개발하는 것이며, 기존의 교통 상황 판단 알고리즘과의 결과 비교를 통해 비용 절감 효과와 속도 정보가 없는 도로까지의 합리적인 통행 속도 예측, 그리고 Off line상에서의 시간대별 교통 정보 제공이 가능함을 보인다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.21 no.6
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• pp.813-821
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• 1997

Three-dimensional turbulent incompressible flow through the tip clearance of a linear turbine rotor cascade with high turning angle has been analyzed numerically. As a preliminary study to predict the tip clearance loss realistically, a generalized k-.epsilon. model derived by RNG (renormalized group) method is used for the modeling of Reynolds stresses to account for the strain rate of turbulent flow. The effects of the tip clearance flow on the passage vortex, the total pressure loss are considered qualitatively. The existences of vena contract and tip clearance vortex have been confirmed and it has been shown that as the size of the tip clearance increases, the accumulated flow through the tip clearance and the total pressure loss downstream of the cascade increase.

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.83-91
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• 1995

이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.