• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.19-24
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• 2000

색채에 따른 목표자극과 방해자극의 분리가 2차원 운동지각을 향상시킨다는 연구결과(Stoner & Albright, 1997)와 색채에 따른 목표자극과 방해자극의 분리가 2차원 운동지각을 향상시키지 못한다는 상반된 연구결과(Edwards & Badcock, 1996)의 모순을 해결하고, 선택적 주의에 따른 목표자극과 방해자극의 분리가 2차원 운동지각에 미치는 영향을 연구하기 위하여 일련의 실험이 수행되었다. 이러한 연구문제에 대한 이형철(1999)의 연구가 있었지만, 이형철의 연구는 단지 숙련된 2명의 피험자의 결과에 의존했다는 점, 그리고 선택적 주의에 사용된 자극에서 목표자극과 방해자극이 색채에 의해 완벽하게 분리되지 않을 때와 목표자극과 방해자극이 색채정보에 의해서만 분리되고 그 외의 다른 정보에 의하여 분리되지 않을 때와 목표자극과 방해자극이 그 어떤 정보에 의해서도 분리되지 않을 때, 피험자들의 2차원 운동지각 수행은 비슷하였다. 하지만, 목표자극과 방해자극이 색채정보에 의하여 분리되고 피험자들이 목표자극을 구성하는 색채에 선택적 주의를 기울일 때, 피험자들의 2차원 운동지각 수행은 향상되었다. 이러한 실험결과는 선택적 주의가 개입되지 않는 한 인간의 운동지각체계는 자극 구성요소들을 운동정보분석을 위해 색채에 따라 자동적으로 grouping 하지 않음을 의미한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.455-457
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• 2003

DNA microarray는 분자생물학에서 널리 사용되고 있는 실험 도구로써 크게 cDNA와 oligonucleotide microarray로 나뉘어진다. DNA microarray는 일련의 DNA 서열로 이루어진 probe들의 집합으로 구성되며 알려지지 않은 서열과의 hybridization 과정을 통해 특정 서열을 인식할 수 있게 된다. O1igonucieotide microarray는 cDNA 방법과는 다르게 probe를 구성하는 서열을 제작자가 임의로 구성할 수 있기 때문에 목표 서열이 가지는 고유한 부분만을 probe 서열로 사용함으로써 비용절감과 실험의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 현재 목표 유전자 서열에 대해 probe 집합을 생성하는 결정적인 방법은 존재하지 않으며, 따라서 넓은 해 공간에서 효과적으로 최적 해를 찾아 주는 진화 연산이 probe 선택을 위한 좋은 대안으로 사용될 수 있다［1.2］. 그러나 진화연산을 이용한 probe 선택방법에 있어서 인식하고자 하는 목표 서열의 개수가 많아질 경우, 해 공간의 크기가 커짐으로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 목표 유전자 서열을 대상으로 한 probe 선택 방법에 일어서 보다 효율적인 진화연산 접근 방법을 소개한다. 제시된 방법은 인식하고자 하는 목표 서얼의 일부를 선택해 이를 probe 집합의 후보로 사용하며. 유전 연산자를 이용한 진화과정을 통해 최적에 가까운 probe 집합을 찾는다. 본 논문은 GenBank로부터 유전자 서열을 대상으로 제안된 방법을 실험하였으며, 축소된 목표 서열만을 이용해 probe 집합을 선택하더라도 적합한 probe 집합을 찾을 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.6
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• pp.739-754
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• 2022

Usually, text data consists of many variables, and some of them are closely correlated. Such multi-collinearity often results in inefficient or inaccurate statistical analysis. For supervised learning, one can select features by examining the relationship between target variables and explanatory variables. On the other hand, for unsupervised learning, since target variables are absent, one cannot use such a feature selection procedure as in supervised learning. In this study, we propose a word selection procedure that employs topic models to find latent topics. We substitute topics for the target variables and select terms which show high relevance for each topic. Applying the procedure to real data, we found that the proposed word selection procedure can give clear topic interpretation by removing high-frequency words prevalent in various topics. In addition, we observed that, by applying the selected variables to the classifiers such as naïve Bayes classifiers and support vector machines, the proposed feature selection procedure gives results comparable to those obtained by using class label information.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.622-624
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• 2002

본 논문에서는 선택적 주의에 기반한 잡영 영상에서의 목표물 탐지 방법에 대해 기술한다. 특히 제안하는 방법은 목표물에 대한 아무런 지식을 사용하지 않고, 단지 입력되는 영상의 상향식 단서만을 사용하여 목표물을 탐지해냄으로써 여러 다양한 분야에 일반적으로 사용될 수 있다. 제안하는 시스템에서는 몇 가지 기본 특징들이 입력된 영상에서 바로 추출되며, 이러한 특징들이 서로 통합되어 가는 과정에서 목표물 탐지에 유용하지 않은 정보는 자연스럽게 걸러지며, 유용한 정보는 추가되고 부각되어진다. 간단한 영상부터 복잡한 자연영상에 이르는 다양한 잡영 영상을 대상으로 실험하여 제안하는 시스템의 성능을 평가하였다.

• The Journal of Information Systems
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• v.7 no.1
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• pp.23-36
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• 1998

본 연구는 특정 조직의 정보 인프라 개발을 위한 전략적 계획을 수립하기 위해 의 사결정 지원 도구로서 다수 목표 의사결정 모형 (Multiple Objective Decision-Making Model : MODEM), 구체적으로는 목표 계획법(Goal Programming : GP)의 응용을 제시하고 있다. 연구대상 조직은 3년 동안의 정보 인프라 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 이러한 특 별 프로젝트는 조직 전체에 궁극적인 통합 정보 기술 서비스를 제공하기 위하여 최고 의사 결정자의 전략적 계획 측면에서 추진되고 있다. 본 연구는 총 8개의 목표가 수립되었고 현 조직 환경하에서 이들 목포들에 대한 우선 순위가 설정되었다. Micro Manager가 본 연구 모형의 실행을 위하여 활용되었고 분석결과 6개의 정보 인프라 프로젝트 중 첫 5개가 실행 되기 위하여 선택되어 졌으며 4개의 네트? 대안 중에서 첫 번째 대안이 최적 대안으로 선 택되었다. 초기 설정 목표들에 대한 우선 순위를 변경시킴으로써 연구 모형의 가변성을 검 토하기 위해 민감도 분석이 실행되었다. 변경된 목표와 우선 순위하에서는 6개의 정보 인프 라 프로젝트 중 3개만이 실행을 위하여 선택되었고 네트? 대안은 첫 번째 대안이 역시 최 적 대안으로 선택되었다. 본 연구 모형은 다수의 서로 상층하는 목표를 가지는 조직 및 이 와 유사한 경영환경에 직면해 있는 전략적 의사결정 수립에 효과적인 방안을 제시할 것이다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.8 no.1
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• pp.79-90
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• 2008

This paper describes a motivation-based hierarchical behavior planning framework to allow autonomous agents to select adaptive actions in simulation game environments. The combined behavior planning system is formed by four levels of specification, which are motivation extraction, goal list generation, action list determination and optimization. Our model increases the complexity of virtual human behavior planning by adding motivation with sudden and cumulative attributes. The motivation selection by probability distribution allows NPC to make multiple decisions in certain situations in order to embody realistic virtual humans. Hierarchical goal tree enhances the effective reactivity. Optimizing for potential actions provides NPC with safe and satisfying actions to adapt to the virtual environment. A restaurant simulation game was used to elucidate the mechanism of the framework.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.9 no.2
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• pp.155-165
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• 2017

This study was conducted to explore differences of major selection regret and reasons by major selection motivation, and differences of college life, employment goal, first job satisfaction among groups by major selection motivation and regret of college graduates. For this study, '2013 Year Graduates Occupational Mobility Survey' of KEIS was examined by cross-tabulation analysis and one-way analysis of variance. The results were as follows: First, in the case of major selection by intrinsic motivation, less regrets were given than extrinsic motivation. Second, the biggest reason of regret was 'difficulty of unemployment' in case of intrinsic motivation and 'not fit in aptitude' in case of extrinsic motivation. Third, there were differences of college life, employment goal, first job satisfaction among four groups by major selection motivation and regret.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.496-498
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• 2002

이동 에이전트는 네트워크 내에서 스스로 이동하면서 사용자 또는 다른 개체 대신 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 말하며 이동 에이전트가 적용될 수 있는 응용 분야로는 전자 상거래, 정보 검색, 병렬 처리, 네트워크 관리 등이 있다. 이러한 응용 분야에서 이동 에이전트가 작업을 수행하기 위해 이동할 때 작업 시간을 고려한 후 적절한 방법으로 목표 노드를 선택한다면 전체적인 작업 처리 시간은 단축되어 시스템의 성능은 향상될 것이다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 목표 노드 선택 방법을 정적인 노드 선택법, 동적인 노드 선택법, 단순 순회 법으로 구분하고 이동 에이전트의 작업 시간에 따라 세 가지 방법을 적용하여 수행 성능을 측정하고 결과를 통해서 이동 에이전트의 작업 시간에 따라 적절한 노드 선택법을 사용할 때 전체적인 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.53-70
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• 1999

본 논문은 기업의 자본구조가 결정되어 있고 경영자에게 특정한 형태의 보상이 주어진 상태에서 경영자의 생산량 결정에 대하여 분석하였다. 생산물 시장이 쿠르노 경쟁상태에 있음을 가정할 때 스톡옵션과 상여금을 경영자 보상으로 갖는 경우 주식 가치 극대화를 위한 생산량과 다른 생산량을 선택하게 됨을 보여 주고 있다. 스톡옵션의 경우에는 옵션행사의 한계 경제상태와 기업 부실화의 한계 경제상태가 일치하지 않기 때문에 경영자는 주식 가치 극대화를 위한 생산량과는 다른 선택을 하게 되며 상여금의 경우에도 상여금 지급의 한계 경제상태에 따라서 주식 가치 극대화를 위한 생산량과는 다른 선택을 하게 된다. 또한 스톡옵션 행사가격과 상여금 지급의 목표이익이 증가하면 경영자의 최적 생산량은 증가한다. 반면에 스톡옵션 행사가격과 상여금 지급의 목표이익이 증가하면 경쟁기업 경영자의 최적 생산량은 감소한다. 그러나 상여금의 경우에는 경영자가 주주의 이해와 일치하는 의사결정을 내리도록 하여 주는 목표이익이 존재하지만 스톡옵션의 경우에는 이와 같은 보상체계가 존재하지 않는다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.903-908
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• 2007

휴대용 모바일 디바이스의 입력 장치로는 스타일러스나 터치 스크린의 채용이 가장 일반적이나, 이들 방식을 사용하기 위해서는 사용자는 두 손을 모두 사용해야 하는 불편함이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 가속도나 자이로 센서를 이용한 tilt navigation이 많은 관심을 받고 있다. Tilt navigation은 한 손으로 모바일 디바이스를 잡고 기울임으로써 원하는 기능이나 항목을 선택할 수 있는 장점이 있으나, 사용자에게 익숙하지 않아 아직 보편화 되지 않고 있다. 본 연구는 tilt navigation에서 사용자가 원하는 메뉴나 항목을 보다 쉽게 찾아 갈 수 있도록 메뉴 또는 항목 간의 이동 속도를 제어하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 목표 항목을 찾아 가는 과정에서 과거의 기울임 정보를 바탕으로 목표 아이템이 존재하는 범위를 설정하고, 항목 간의 이동 속도를 범위의 크기에 비례하도록 설정하여 사용자가 목표 아이템을 보다 편리하게 찾고 선택할 수 있도록 한다. 또한 본 연구에서는 가속도 센서를 장착한 PDA를 이용하여 기존의 tilt navigation과 제안하는 알고리즘이 적용된 tilt navigation과의 목표 아이템을 찾아가는데 걸리는 소요 시간을 비교하여, 제안하는 알고리즘의 효과를 보이고자 한다.