• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1995.08a
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• pp.97-100
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• 1995

복잡한 학술 연구에서 과학 정보의 이용 목적은 다양할 것이다. 이러한 이용 목적은 정보검색의 관점에서 바라본 이용자의 행동과 많은 연관을 가질 것이며 그러한 이용자의 행동을 이해하는데 많은 도움을 줄 것이다. 만약 이용 목적을 미리 파악할 수 있다면 이것은 이용자의 문제의 한 부분으로서 다루어질 수 있을 것이다. 정보의 다른 이용 목적은 다른 정보검색 과정을 필요로 할 수 있기 때문에 이러한 목적은 효과적인 정보검색을 위해 중요한 의미를 지닐 수 있다. 이 연구를 통하여 12개의 과학 정보의 이용 목적과 이들의 구조가 발견되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.241-243
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• 2004

실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.20 no.3
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• pp.947-966
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• 2010

This study was to examine whether musically talented adolescents' passion and achievement goals influence their deliberate practice. Of the musically talented adolescents surveyed from two arts high schools in Seoul, Korea, 597 completed and returned the questionnaires. Their average age was 17.4 years. Paired t-test on musically talented adolescents' passion(i.e., harmonious passion, and obsessive passion) and achievement goals(i.e., mastery goals, performance-approach goals, and performance-avoidance goals) indicated that harmonious passion were higher than obsessive passion. Mastery goals were higher than performance-approach goals. And performance-approach goals were higher than performance-avoidance goals. Independent t-tests were measured between high and low deliberate practice(DP) groups. High DP group showed higher harmonious and obsessive passion, and mastery and performance goals than low DP group. It was also found that two types of passion(i.e., harmonious and obsessive) positively influenced on deliberate practice via mastery goals.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.27-31
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• 2011

차량의 대형화 및 고속화, 그리고 기존 교량의 노후화를 고려하였을 때, 교량의 건전성 평가는 매우 중요해지고 있다. 거동을 예측하는데 사용되는 유한요소 모델의 신뢰도는 이상적인 가정과 모델링 오차, 교량의 노후화 등에 의해 실제 거동을 반영하지 못하는 경우가 많다. 유한요소 모델의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 교량의 거동을 계측하여, 이를 기반으로 물리적 의미를 가지는 변수들과 지점의 조건을 수정하는 모델의 개선이 주로 행해진다. 이러한 모델 개선은 최적화 기법을 통해 수행된다. 본 연구에서는 목적함수간 가중치에 의한 모델 개선 결과의 영향과 다중 목적 함수 최적화 기법을 통해, 가중치의 영향을 줄이고, 다양한 개선 모델들을 구하는데 적용하였다. 팔곡 3교의 실제 계측 데이터를 이용하여 단일 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 수행하였다. 단일 목적 함수의 경우, 정의되는 목적함수는 주로 고유진동수와 모드 형상에 관한 차이의 가중치 합으로 표현되어 지며, 이러한 가중치에 따라, 모델 개선의 결과에 영향을 가함을 확인하였다. 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 통해, 구해진 모델 개선 결과를 단일 목적 함수 기반 모델 개선의 결과들과 비교하였으며, 모델 개선에 대한 다중 목적 함수 최적화 적용을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.279-283
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• 2012

유역 유출 연속모의 모형은 수자원 계획과 효율적인 물 관리 정책 수립에 중요한 도구가 된다. 유역 유출 연속모의 모형에는 다수의 매개변수가 있으며, 이러한 매개변수는 모형 보정을 통해 추정된다. 연구에서 사용한 모형은 SWMM이며 집합체 혼합 진화 알고리즘으로 자동 보정하였다. 자동 보정에 사용되는 최적화 알고리즘은 목적함수에 따라 상이한 결과를 도출하기도 한다. 이에 따라 본 연구에서는 유역 유출 모형의 자동보정에 적합한 목적함수를 선정하기 위하여 4개의 목적함수를 구성하였고, 밀양댐 유역에 적용하였다. 그리고 목적함수에 따른 자동 보정의 결과를 평가하기 위해 5가지의 평가지표를 활용하였다. 보정의 결과, 모든 목적함수에서 공통적으로 첨두유량의 오차는 다소 크게 발생하였다. 그리고 잔차 절대값의 합이 최소가 되도록 구성한 목적함수가 다른 목적함수에 비해 상대적으로 양호한 결과를 도출하였지만, 목적함수에 따른 큰 차이는 없었다. 또한, 유역 유출 연속모의에서는 유역의 물수지가 중요한 요소이므로 향후, 보다 정확도 높은 유역 유출 연속모의 모형의 자동 보정을 위해서는 첨두유량과 물수지와 관련된 오차를 제어할 수 있는 추가적인 기법이 요구된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.271-273
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• 2000

일반적으로, 지능형 에이전트는 사용자의 목적과 주위 환경으로부터 최적의 행동을 스스로 찾아낼 수 있어야 한다. 만약 에이전트의 목적이나 주위 환경이 불확실성을 포함하는 경우, 에이전트는 적절한 행동을 선택하기 어렵다. 그러나, 사용자의 목적이 인간 지식의 불확실성을 포함하는 언어값으로 표현되었을 경우, 이를 처리하려는 연구는 없었다. 본 논문에서는 모호한 사용자의 의도를 퍼지 목적으로 나타내고, 에이전트가 인지하는 불확실한 환경을 퍼지 상태로 표현하는 방법을 제안한다. 또, 퍼지 목적과 상태를 이용하여 확장한 펴지 강화 함수와를 이용하여, 기존 강화 학습 알고리즘 중 하나인 Q-Learning을 FuzzyQ-Learning으로 확장하고, 이에 대한 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.417-420
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• 2001

목적지향 접근제어는 자율적 접근제어에 목적이라는 개념을 부가하여 강제적 접근제어의 기능을 추가할 수 있다. 본 논문에서는 주체와 객체 사이의 접근제어를 특정 목적에 부합한 경우에 접근이 가능하도록 하는 목적지향 접근제어 기능을 제공하도록 한다. 또한 분산 객체 기반의 접근제어를 제공하며 객체들 사이에 발생하는 복잡한 보안 요구사항들을 보안규칙으로 제공함으로서 객체들의 무결성이 유지되도록 하였다. 마지막으로 목적지향의 불리언 표연과 연산을 정의하고, 이를 이용한 PBEAC 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1033-1036
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• 2001

컴파일러 후단부 개발시 중간 코드로부터 목적기계 코드를 생성하기 위해서는 각각의 중간 코드 명령어를 목적기계 코드로 치환하는 방법과 다양한 중간 코드 패턴에 대한 목적기계 코드 생성 규칙을 기술하는 방법으로 구분된다. 특히, 컴파일러 후단부 전체를 재구성하지 않고 중간 코드로부터 목적기계 코드를 생성하는 정형화된 규칙을 이용하면 다양한 목적기계 코드를 효율적으로 생성할 수 있다. 본 논문은 Bytecode로부터 정형화된 코드 생성 규칙을 이용하여 Pentium기계에 대한 코드 생성이 가능하도록 코드 생성 규칙 기술 모델을 제시하며 실질적으로 목적기계 코드 생성시에 참조 가능한 정보를 생성하는 코드-생성기 생성기를 연구한다 본 연구를 통해서 Bytecode로부더 다양한 목적기계 코드를 생성할 수 있는 정형화된 코드 생성 규칙 기술 방법을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.307-310
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• 2002

인공지능 로봇 계획 문제는 초기상태, 동작, 목적상태로 구성되며, 초기상태를 목적상태로 변화시키는 일련의 동작을 찾는 문제로서, 지수 복잡도 문제이다. 이러한 문제에 대한 접근 방법으로 인공지능 탐색이 널리 쓰인다. 본 논문에서는 아일랜드 탐색을 사용하는 방법을 소개한다. 아일랜드 탐색을 적용하려면 초기상태에서 목적상태로 변환하는 도중 꼭 거쳐야 하는 아일랜드를 제공해야 한다. 그러나 그러한 아일랜드를 찾는 것은 불가능한 일이다. 그러므로, 본 논문에서는 선취관계를 이용하여 적당한 아일랜드를 생성하여 사용한다. 로봇 계획 문제의 목적 상태를 구성하는 부분목적 사이에 어떤 부분 목적이 반드시 다른 어떤 부분 목적 보다 먼저 성취되어져야 하는 관계를 선취관계라 한다. 아일랜드를 프로세서 수만큼 생성하여, 각 프로세서에 하나의 아일랜드를 원래의 계획 문제와 함께 할당한다. 각 프로세서는 초기상태에서 아일랜드까지 가는 문제를 휴리스틱 방법으로 풀고, 아일랜드에서 목적 상태로 도달하는 문제를 또한 휴리스틱 방법으로 풀어 결합함으로써 원래의 문제에 대한 해를 구하여 주 프로세서에게 되돌려 준다. 주 프로세서는 되돌아 온 해 중에서 가장 효율적인 해를 선택하여 최적해를 찾는다.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.116
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• pp.371-387
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• 2010

On the one hand Aristotle seems to insist that practical acts are intrinsically good. On the other hand his doctrine of certain connected concepts is such that as a consequence practical acts must be considered good due to their being means to eudaimonia. This Aristotelian dilemma challenged by commenters. Cooper bases his attack on a consideration of Aristotle's account of deliberations. Deliberation is not just concerned with means in a strictly causal sense, but with things that contribute to the end. And these may also be constituent parts of complex ends or particular things that a given end may be seen to consist in. The difference between energeia and kinesis implies the distinction between praxis and poiesis. In kinesis such as 'building a house' and 'trying to save a child from drowning' we cannot sever, logically, 'the act' from the intended act-result, since no act will be left once that logical operation has been performed. The definition of poiesis relies on the possibility of such severance. But the fact that an act is kinesis has no implications whatever for the question whether it is a praxis or poiesis.