• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.3
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• pp.67-75
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• 2016

This paper investigates how artificial individuals with behavioral memory circuits adaptively evolve with respect to given environments on a cell-level simulation framework simulating artificial individuals. This makes it possible for us to analyse the advantages of artificial individuals with behavioral memory circuits against the simple artificial individuals that can do only simple reactions with respect to the environments and to know which advanced reactions are possible. In order to do this analysis, we experimented various tests on a specific prey pattern and examined the results. As a first experiment, we tested that artificial individuals with four memory steps competed against from those without memory step to those with three memory steps. Experimental results showed that the artificial individuals with four memory steps were superior to most others. However, artificial individuals with two memory steps were better than those with four memory steps. This was caused that the artificial individuals with two memory steps could evolve faster than those of four memory steps. In a second experiment that all types of artificial individuals are simultaneously evolved, the artificial individuals with two memory steps also showed the best result in the experiment. We could conclude that the artificial individuals with memory was better than those without memory and the best memory steps of artificial individuals were depended on the complexity of prey patterns.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.505-509
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• 2023

개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.22-28
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• 2015

In this paper, we studied the evolution of behavioral logic of artificial individuals using cell-level evolution framework. We first implemented cell-level evolution framework and then investigated the evolution of behavioral logic that artificial individuals ate foods on the framework. A logic frame for behavioral decisions of artificial individuals was devised and applied to the framework. From extensive tests, we found that most artificial individuals could evolve the behavioral logic that they could eat food in a short generation. It was also confirmed that most behavioral logics showed nearly same behaviors of artificial individuals in most tests. Our method has the differences from existing algorithms using evolutionary algorithms and evolvable hardwares in that it is a basically different approach. These results showed that our framework could be a good tool for investigating the evolution of artificial individuals in a cell-level.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.251-256
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• 2021

개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.41-44
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• 2003

인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.

• Korean journal of applied entomology
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• v.29 no.3
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• pp.180-183
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• 1990

Simple mass-rearing methods for Spodoptera exigua Hubner with an artificial diet were done in th laboratory. Hatchability of egg and its survival rates upto 3rd instar lava were 97.9 and 83.3 ercent, respectively. The pupation rates in individual rearing, mass-rearing, mass-rearing with sawdust were 48.5%, 37.5%, and 82.5%, respectively. The emergence rates in those methods were 85.2%, 86.7%, 90.9%, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2003.05a
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• pp.264-265
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• 2003

인공어초 주변에 집어된 어업생물의 종류나 생태습성을 파악하기 위하여 전통적으로 잠수와 원격무인잠수정(ROV)에 의해 방법이 이용되어 왔다. 그러나 이 기술은 해양환경이나 어류의 개체구별 어려움 때문에 제한을 받고 있다(Fabi and Sala,2001). 이러한 결점을 보완하기 위하여 최근 어군탐지기를 고정하여 어초에 군집하는 어류의 개체 조사에 사용하고 있다(Fabi and Sala, 2001; Thornee et al., 1989). (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.218-222
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• 2006

우수한 능력의 인공지능 개체로 구성된 게임은 그렇지 못한 게임에 비해 더 나은 흥미를 사용자에게 제공할 수 있다. 미국 Valve사의 Half-Life, Counter-Strike 및 한국 Dragonfly사의 Special-Force와 같은 실시간 FPS 전투게임에서 상대편에 대한 검색 및 목표 화하는(Targeting) 기법은 인공개체의 전투력에 중요한 하나의 요소이다. 하지만 이 같은 경우의Targeting은 정적인 대상에 대한 것이 아니라 동적인 대상에 대한 것이므로 단순한 산술 계산으로는 실용적인 효과를 내기 힘들다. 본 논문에서는 Neural Network를 이용한 학습기법을 사용하여 동적인 개체에 대한 효과적인 Targeting기법을 제안한다. 제안한 기법은 매 순간 변화하는 상황정보와 Virtual bullet이라는 가상 미사일 개념을 활용하여 학습 Data를 모델링한 후 Neural Network로 학습시켜 효과적인 Targeting이 가능하도록 구현하였다. 제안한 기법은 Java기반의 탱크전투 시뮬레이션 Framework인 Robocode에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 제안된 기법으로 제작된 Robot(Crystal 1.0)은 ‘2006 Robocode Korea Cup에서 우승을 차지하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1999.04a
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• pp.54-57
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• 1999

플러그묘의 생육과 밀접한 관계를 갖는 플러그묘 개체군(이하 '묘개체군'이라 칭함) 내외에서의 미기상 요소는 기류속도의 영향을 크게 받는다. 식물묘공장과 같이 인공광을 이용한 반폐쇄 생태계에서 품질이 균일한 플러그묘 생산 시스템 개발을 목적으로 수행된 기초 연구에서 김과 고재(1996a, 1996b, 1996c, 1997), Kim 등(1996)은 플러그묘 생산용 풍동 설계 및 공기역학적 특성의 구명, 기류속도가 묘개체군 내외에서 기온ㆍ상대습도ㆍ포차ㆍ$CO_2$ 농도 분포에 미치는 영향, 묘개체군의 순광합성 속도 측정 등에 관한 연구 결과를 보고한 바 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1997.05a
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• pp.74-79
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• 1997

플러그묘의 생육과 밀접한 관계를 갖는 플러그묘 개체군(이하 '묘개체군' 이라 칭함) 내외에서의 미기상 요소는 기류속도의 영향을 크게 받는다. 인공광을 이용한 반폐쇄생태계에서 품질이 균일한 플러그묘 생산 시스템 개발을 목적으로 실험을 수행한 금과 고재$^{(1)~(4)}$ , Kim등$^{(5)}$ 은 최근들어 플러그묘 생산용 풍동 설계 및 공기역학적 특성의 구명, 기류속도가 묘개체군내외에서 기온ㆍ상대습도ㆍ포차ㆍ$CO_2$ 농도의 분포에 미치는 영향, 묘개체군의 순광합성 속도 측정 등에 관한 연구 결과를 보고한 바 있다. (중략)