Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.06a
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pp.465-474
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2001
미래의 시스템은 보다 동적이고 복잡한 환경에서 작동될 것으로 예측된다. 이러한 환경에서는 학습, 적응, 진화, 퍼지, 추론, 계획, 보안, 자기 조직화, 감성 등 소위 지능적 능력들이 필수적으로 요청된다. 본 논문에서는 생명체 패러다임 SAL(System As a Life)을 제안한다. SAL은 생명체 고유의 창발적 속성에 기반을 둔 시스템 설계 방법론으로 객체 패러다임을 확장한 구조를 갖는다. SAL 기반으로 시스템을 설계할 경우 상기의 지능적 능력들이 자연스럽게 구현될 수 있다.
The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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v.9
no.1
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pp.11-20
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2011
Purpose : In this study, we tried to know that how the occupational therapists applied the core principles of Ayres's sensory integration(ASI) intervention for clients by using the method of self-assessment. Methods : The study period was from May 2010 to June 2010. The subjects were therapists who use a sensory integration intervention. We letted them to do self-assessment about degree of performing the treatment according to the core principles of ASI by using a questionnaire. Total 66 questionnaires were collected. SPSS for Windows version 15.0 was statistically analyzed. Results : There wasn't anybody without considering the 10 core principles of ASI interventions for children. Therapist's answer(more than 90%) was sometimes, often, always except for the guide self-organization in the 10 core principles of ASI intervention. On the basis of total average score of raw score of 10 core principles of ASI intervention, provide sensory opportunities, provide just-right challenges, collaborate on activity choice, maximize child's success, ensure physical safety, and foster therapeutic alliance showed more than 50 points(T value). The guide self-organization, support optimal arousal, create play context, and arrange room to engage child showed less than 50 points T value. Conclusion : The most effective interventions for sensory integration is the treatment based on the core principles of ASI intervention. According to core principle of ASI intervention, checking the quality of care and increasing the quality of care is needed through performing self-assessment.
Since the Network based attack Is extensive in the real state of damage, It is very important to detect intrusion quickly at the beginning. But the intrusion detection using supervised learning needs either the preprocessing enormous data or the manager's analysis. Also it has two difficulties to detect abnormal traffic that the manager's analysis might be incorrect and would miss the real time detection. In this paper, we propose a traffic attributes correlation analysis mechanism based on self-organizing maps(SOM) for the real-time intrusion detection. The proposed mechanism has three steps. First, with unsupervised learning build a map cluster composed of similar traffic. Second, label each map cluster to divide the map into normal traffic and abnormal traffic. In this step there is a rule which is created through the correlation analysis with SOM. At last, the mechanism would the process real-time detecting and updating gradually. During a lot of experiments the proposed mechanism has good performance in real-time intrusion to combine of unsupervised learning and supervised learning than that of supervised learning.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.179-182
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2006
현재 감정을 인식할 수 있는 방법으로는 음성, 뇌파, 심박, 표정 등 많은 방법들이 존재한다. 본 논문은 이러한 방법 중 음성 신호를 이용한 방법으로써 특징들은 크게 피치, 에너지, 포만트 3가지 특징 점을 고려하였으며 이렇게 다양한 특징들을 사용하는 이유는 아직 획기적인 특징점이 정립되지 않았기 때문이며 이러한 선택의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 특징 선택 방법 중 Multi Feature Selection(MFS) 방법을 사용하였으며 학습 알고리즘은 Self Organizing Map 알고리즘을 이용하여 음성 신호의 감정 특징 패턴을 분류하는 방법을 제안한다.
Exploring distributional patterns of multivariate data is very essential in understanding the characteristics of given data set, as well as in building plausible models for the data. For that purpose, low-dimensional visualization methods have been developed by many researchers along various directions. As one of methods, Kohonen's SOM (Self-Organizing Map) is prominent. SOM compresses the volume of the data, yields abstraction from the data and offers visual display on low-dimensional grids. Although it is proven quite effective, it has one undesirable property: SOM's display is discrete. In this study, we propose two techniques for enhancing quality of SOM's display, so that SOM's display becomes continuous. The proposed methods are demonstrated in two numerical examples.
The Optimal filter yielding optimal texture feature separation is a most effective technique for extracting the texture objects from multiple textures images. But, most optimal filter design approaches are restricted to the issue of supervised problems. No full-unsupervised method is based on the recognition of texture objects in image. We propose a novel approach that uses unsupervised learning schemes for efficient texture image analysis, and the band-pass feature of Gabor-filter is used for the optimal filter design. In our approach, the self-organizing neural network for multiple texture image identification is based on block-based clustering. The optimal frequency of Gabor-filter is turned to the optimal frequency of the distinct texture in frequency domain by analyzing the spatial frequency. In order to show the performance of the designed filters, after we have attempted to build a various texture images. The texture objects extraction is achieved by using the designed Gabor-filter. Our experimental results show that the performance of the system is very successful.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.77-80
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2002
이상치를 포함한 학습 데이터의 군집화 전략은 일반적으로 이상치를 포함하여 학습하거나, 이상치를 제거하는 두 가지 선택이 가능하다. 이상치를 제거하지 않고 학습에 반영시켜야 할 경우 한 개 또는 소수의 이상치가 독자적인 군집을 형성하거나 객관적인 군집화를 방해하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 주어진 학습 데이터의 군집 결과가 이상치의 영향으로부터 벗어나기 위해 원래의 학습 데이터에 대한 변환 작업을 거친 후 군집화를 수행할 수 있다. 이러한 변환 방법으로서 본 논문에서는 차원 축소의 기법으로 알려진 인자 분석의 점수를 사용하였다. 인자 점수로 변환된 학습 데이터에 대해 계층적 군집화, K-means 그리고 자기조직화 지도 등과 같은 군집화 알고리즘을 적용하면 이상치가 자신만의 군집을 별도로 형성하지 않고 다른 학습 데이터의 군집에 소속되면서 이상회의 영향으로부터 벗어남을 실험을 통하여 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2009.10a
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pp.182-185
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2009
특정분야의 기술에 대한 중요도를 평가할 경우 일반적으로 해당 분야 기술의 전문가들의 의견을 델파이 방법을 이용하여 수렴하고 AHP 분석을 통해 기술의 우선순위를 결정하곤 한다. 그러나 전문가들의 직관적 판단에 의존하는 델파이 기법과 AHP 분석은 전문가 집단을 어떻게 선정하느냐에 따라 다른 결과를 초래하거나 항상 최적의 대안을 제시한다는 보장을 하지 못하므로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 연구는 해당 기술 분야의 객관적인 자료인 특허 문서를 분석하여 델파이를 통해 도출된 전문가들의 기술 평가 결과의 타당성을 확인하도록 특허맵 분석을 활용할 것과 많은 대상 기술과 다양한 기술 평가 기준을 한꺼번에 고려하여 기술간 우선순위, 기술간 유사성, 기술군간 관련성을 쉽게 확인할 수 있는 SOM 신경망 분석을 활용할 것을 제안한다.
This study is discussing with respect to the access sector for terrorism response based on the thinking and methodology of complex systems theory, which is mainly used in many disciplines today to effectively respond to complex multi-environment change its purpose there. As a result, Butterfly Effect, fractal & self-similarity, self-organization, emergence, coevolution, edge of chaos the applicability of the corresponding field of terrorism through the complex system theory as metaphorical will be able to navigate.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2015.11a
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pp.305-306
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2015
본 논문은 복잡다단한 환경변화에 효과적으로 대응하기 위하여 오늘날 여러 학문 분야에서 주로 이용되고 있는 복잡계 이론의 사고와 방법론을 기반으로 테러대응을 위한 분야별 제 접근에 대하여 논하는데 그 목적이 있다. 우리는 수많은 테러조직 및 테러환경 요인들과 연결된 복잡한 시스템 속에서 활동하고 있기 때문에 이 모든 것을 이해하고 통제하며 예측하면서 대응한다는 것은 사실상 애초부터 불가능한 일일지도 모른다. 테러대응 역시 테러대응 관계 기관간, 관계 기관 전담 부서 내의 구성원들의 상호작용뿐만 아니라 넓게는 정부, 민간단체, 산업체, 학계, 언론 등 나아가서는 국가간의 이해 관계자, 국제기구 등 테러대응 분야의 다양한 조직들의 참여하에 이들의 상호작용으로 공식적, 비공식적 의사 결정을 통한 방안들을 모색하는 것이 필요할 것이다. 이에 따라 초기조건의 민감성, 프랙탈과 자기유사성, 자기 조직화, 창발, 공진화, 혼돈의 가장자리의 복잡계 이론을 통하여 테러대응 분야의 적용가능성을 은유적으로 탐색할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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