• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.439-448
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• 2006

Kohonen SOM(Self-Organizing Map)이나 MLP(Multi-Layer Perceptron), SVM(Support Vector Machine)과 같은 기존의 인식 및 클러스터링 알고리즘들은 새로운 입력 패턴에 대한 적응성이 떨어지고 학습 패턴 자체의 복잡도에 대한 학습률의 의존도가 크게 나타나는 등 여러 가지 단점이 있다. 이러한 학습 알고리즘의 단점은 문제의 학습 패턴자체의 특성을 잃지 않고 문제의 복잡도를 낮출 수 있다면 보완할 수 있다. 패턴 자체의 특성을 유지하며 복잡도를 낮추는 방법론은 여러 가지가 있으며, 본 논문에서는 커널 공간 해석 기법을 접근 방법으로 한다. 본 논문에서 제안하는 kSOM(kernel based SOM)은 원 공간의 데이터가 갖는 복잡도를 무한대에 가까운 초 고차원의 공간으로 대응시킴으로써 데이터의 분포가 원 공간의 분포에 비해 상대적으로 성긴(spase) 구조적 특정을 지니게 하여 클러스터링 및 인식률의 상승을 보장하는 메커니즘 을 제안한다. 클러스터링 및 인식률의 산출은 본 논문에서 제안한 새로운 유사성 탐색 및 갱신 기법에 근거하여 수행한다. CEDAR DB를 이용한 필기체 문자 클러스터링 및 인식 실험을 통해 기존의 SOM과 본 논문에서 제안한 kSOM과 성능을 비교한다.

• 생태와환경
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• 제39권1호통권115호
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• pp.52-61
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• 2006

본 연구는 지난 10여년간의 (1994 ${\sim}$ 2003) 주간격의 자료를 이용한 자가조직화 지도 (SOM) 방법으로 낙동강 하류역 (물금: 낙동강 하구언으로부터 27 km 상류지점)에서 동물플랑크톤 군집 동태에 대한 계절별 유형화 분석을 하는데 목적이 있다. 담수생태계내의 먹이망에서 동물플랑크톤 군집의 역할은 매우 중요하나, 다른 군집 구성원들과의 비교 연구는 다소 미진하게 진행되었다. 비선형 모형 알고리즘인 SOM을 동물플랑크톤 군집 역동성과 강 환경 인자들과의 상관관계 파악을 위하여 적용하였다. 육수학적 환경 인자 (수온, 용존산소, pH, 세키투명도, 탁도, 클로로필 a 농도, 유량 등) 들을 동물플랑크톤 군집 구조(윤충류, 지각류 및 요각류)의 계절적 변화 유형파악을 위하여 사용하였다. 학습된 SOM 모형은 육수학적 환경인자와 연관 지어 지도상에 동물플랑크톤을 배치되었다. 동물플랑크톤의 주요 세 군집들은 계절별 변화 유형에 있어서 높은 유사성을 가지고 있었다. 다양한 육수학적 환경인자 중, 수온은 동물플랑크톤 군집 역동성과 매우 높은 연관관계를 나타내었다(특히, 지각류). SOM 모형은 여름기간 증가된 강 유량에 의해서 동물플랑크톤을 매우 저해하는 요인으로 표현되었다. 클로로필 a 농도는 우점한 초식성 동물플랑크톤 활성도에 의해 지도상에서 구획되었다. 본 연구는 비선형 방법을 이용한 육수학적 환경요인과 동물플랑크톤 역동성을 연관 지어 소개하였으며, 이러한 정보는 먹이망이라는 관점에서 볼 때, 강 생태계 관리에 유용한 정보로 활용될 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.117-127
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• 2020

최근 보험사기는 의료인, 정비업체, 보험설계사 등 분야별 전문가와 보험가입자가 공모하여 조직화, 지능화되는 형태로 계획적이고 은밀하게 이루어지고 있어 그 혐의를 입증하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 자동차사고의 경우 고의를 입증하기가 쉽지 않으며 특히 수사권이 없는 보험사가 혐의를 입증하기는 현실적으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 공모형 보험사기 적발을 위한 Social Network Analysis(SNA), 혐의그룹 개체간 관계 시각화 기법 등 공모형 보험사기 혐의자 적발 기법을 통해 기존에는 알아내기 어려웠던 조직형, 공모형 보험사기 파악이 획기적으로 개선될 수 있다는 점을 살펴보고 조직적 공모형 보험사기 적발을 위한 데이터 분석기법의 발전적 연구 방향을 모색해 보고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.235-245
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• 2005

네트워크 기술의 발달에 힘입어 인터넷이 국가와 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡고 있으며, 이를 통한 범죄적 동기를 갖는 해킹 사고의 증가 추세로 인해, 우리 사회 전반적으로 정보에 대한 보호가 시급한 문제로 대두되고 있다. 최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격 도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 기반의 침입자 역 추적 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 연구의 시스템은 우선, 알려지지 않은 다양한 공격을 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위하여 SOM(Self-Organizing Maps)을 적용하였고, 침입 분석 단계에서는 공격 도구들의 패턴을 지식베이스로 정형화하였다. 이를 기반으로 에이전트 기반의 역 추적 시스템이 활성화 되고, 피 침입 시스템으로부터의 침입 흔적을 발견하여 이전 침입 경유 시스템으로의 경로를 자동으로 역 추적 하게 된다.

• 생태와환경
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• 제46권4호
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• pp.581-587
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• 2013

국내 주요 강 생태계 (한강, 금강, 영산강, 섬진강)에서 지난 2004년부터 2008년까지 총 동물플랑크톤의 탄소(C), 질소(N) 및 인(P) 함량에 대해 평가하였다. 동물플랑크톤의 건중량 당 C, N P-함량은 강 시스템별로 변화가 뚜렷하였다. 조사지점별 평균 C, N, 그리고 P-함량의 범위는 $70{\sim}620mgC\;mg^{-1}$ D.W., $7.1{\sim}85.5{\mu}gN\;mg^{-1}$ D.W. 그리고 $2.5{\sim}7.4{\mu}gP\;mg^{-1}$ D.W.인 것으로 파악되었다. 평균 탄소: 질소: 인 비율은 지점별 상이한 차이를 보였으며 전 지점의 평균은 200 : 29 : 1인 것으로 파악되었다. 전 조사지점에서의 동물플랑크톤 군집의 탄소: 인 그리고 질소: 인 비율의 범위는 각 각 38에서 392 : 1과 4에서 65 : 1이었다. 자가조직화지도(SOM)을 활용한 평면상 지점들의 배치 양상과 화학양론 자료들 간의 주요그룹 분석 결과 크게 세 클러스터로 구분되었다. 클러스터링 결과 동물플랑크톤의 C, N, P-함량은 공간적 이질성에 의해 영향을 받았으며, 화학량론 자료는 강 생태계의 환경 특성 해석에 활용성이 높은 것으로 사료되었다.