• Title/Summary/Keyword: 조직지능

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Neural Nets and Brain Computing (뉴럴 네트워크의 브레인 컴퓨팅)

  • 김응수
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1996.10a
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    • pp.24-26
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    • 1996
  • 뇌는 신경세포로 이루어진 거대한 시스템이다. 이러한 뇌의 특징은 자기조직 시스템이면서 외계의 정보구조에 맞추어서 자신의 능력을 높일 수 있다는 것이다. 또한 뇌는 병렬정보처리 방식을 대폭적으로 채용한 시스템으로서 제어기구가 전체적으로 분산되어 있다. 이러한 뇌의 동작은 구조적으로 안정적이며 그 구성소자가 어느 정도 파괴되더라도 우수한 동작특성을 유지할 수 있다. 이것은 뇌에 있어서 정보가 거시화 및 분산화 되어 있다는 증거이며, 연상기억과 내용 어드레스 기억 등과 같은 탁월한 기억방식을 실현할 뿐만 아니라 망각능력도 가지고 있다. 현실의 뇌 그 자체를 조사하는 것이 어려운 상황에서는 뇌에 관한 여러 가지 모델을 만들고 이 모델을 구체적으로 상세히 조사함으로써 현실의 뇌를 이해하고자하는 방법이 중요시 된다. 본 강연에서는 이러한 구성적 방법론의 필요성 및 뇌의 생리학적 측면, 뇌의 모델로서의 측면 그리고 신경회로망의 발전단계와 뇌 과학의 세계적 연구동향에 관하여 살펴본다.

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Data Clustering using a Neural Network for Anomaly Detection (비정상 행위 탐지를 위한 신경망 기반의 데이터 클러스터링)

  • 김인영;장병탁
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.31-34
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    • 2000
  • 코호넨 자기조직 신경망을 사용하면 클러스터링뿐만 아니라 그 데이터가 할당된 클러스터의 대표값(Centroid)과의 거리 차이(Quantization Error)를 알아볼 수 있다 이를 이용하면 어떤 데이터가 정상적인 분포를 따르는지 정상적인 분포에서 벗어나는 비정상적인 데이터인지 알 수 있고, 유닉스 시스템 사용자의 명령어 사용 패턴에 적용하여 어떤 사용자의 명령어 사용 패턴이 정상적인 것인지 비정상적인 것인지 알 수 있다. 본 논문에서는 유닉스 시스템 사용자 8명의 명령어 패턴을 클러스터링한 후 Quantization Error를 이용하여 비정상 패턴을 탐지하는 오프라인에서의 비정상 행위를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 그리고 통계적인 학습 방법을 적용한 비정상 패턴 탐지와의 비교를 통하여 두 가지 비정상 패턴 탐지 결과가 동일함을 확인하였다.

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A Study on the Development of Knowledge Management System for Biotechnology Laboratory (Biotechnology 연구실을 위한 지식 경영시스템의 개발에 관한 연구)

  • Bae, Jin;Yang, Yeo-Joo;Rho, Jae-Jeung
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.273-283
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    • 2002
  • 2000년 7월 인간게놈프로젝트 (Human Genome Project)가 완성되면서 Biotechnology(BT)산업에 대하여 많은 관심이 집중되고 있다. BT산업은 기술집약적·지식집약적인 산업 특성을 가지고 있고 R&D 활동의 중요성이 두드러진다. 이에 따라 방대한 데이터와 지식에 대한 효율적인 관리 등 R&D 전 과정에 걸쳐 생성되는 지식들에 대한 체계적인 관리가 요구된다 본 연구에서는 BT산업의 기초 조직인 BT연구실의 효과적이며 효율적인 업무 수행을 지원하기 위하여 기존의 지식경영시스템(Knowledge Management System, KMS)에 실험실정보관리시스템(Laboratory Information Management System, LIMS)이 통합된 BT실험실의 지식경영시스템 모델을 제시하였다. 이를 위해 BT연구실에서 생성되는 지식들의 체계를 분류하고 지식경영시스템 구축에 있어서의 핵심성공요인을 분석하였으며, 분석 결과를 바탕으로 모델을 개발하여 대학교 유전자 연구실에 실제 적용하였다.

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An exploratory study on the evaluation methodology for the e-transformized information system (e-transformation 화 되는 정보시스템의 효과평가를 위한 탐색적 연구)

  • Lim, Gyoo-Gun;Lee, Dae-Chul
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.437-441
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    • 2005
  • 수많은 정보시스템들이 기업 및 조직에 도입되고 있다. 이러한 정보시스템들의 도입 효과 분석에는 많은 어려움이 따르는데, 특히 기존의 시스템을 e-business화 하는 e-transformation화 되고 있는 진행중인 시스템에 대한 평가는 난해면이 많다. 이에 본 논문에서는 이러한 경우의 정보시스템 효과평가를 위한 모델 수립을 위한 탐색적 연구 결과를 소개하고자 한다. 본 논문에서는 기존문헌 고찰을 통해 정보시스템 성과평가를 위한 모델과 방법론의 한계 및 이슈를 도출하고, 이를 극복하기 위해 EEM(E-transformation Evaluation Model) 모델과 방법론 구축의 필요성을 도출한다. EEM모델에서는 정보시스템도입의 현재 효과평가뿐만 아니라 현재에는 IT 효과가 일어나지 않지만 향후 정보시스템을 통한 IT효과측정이 가능하므로 측정대상에 따라 다각적인 적용이 가능하여 기업의 정책수립에 큰 도움이 되리라 사료된다.

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침입탐지시스템의 비대칭 오류비용을 이용한 데이터마이닝의 적용전략

  • Hong, Tae-Ho;Kim, Jin-Wan
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.251-257
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    • 2005
  • 최근 들어 네트워크 침입탐지시스템은 정보시스템 보안에서 매우 중요하게 인식되고 있다. 네트워크침입시스템에 데이터마이닝 기법들을 활용하는 연구들이 활발하게 그동안 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 단순한 데이터마이닝 기법의 적용만으로는 침입탐지시스템의 효과를 극대화 할 수 없다. 침입탐지시스템은 오류의 종류에 따라 조직에 미치는 영향이 매우 상이한 특징을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 침입탐지시스템의 오류의 특징에 따른 각기 다른 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 국내에서 사용된 실제 네트워크를 통한 침입공격에 관한 데이터를 수집하고, 신경망, 귀잡적 학습법, 러프집합을 적용하여 국내 데이터 특성을 고려한 네트워크 침입탐지모형을 제시하였다.

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국제 개인정보보호 표준화 동향 분석(2024년 4월 SC27 WG5 회의 결과를 중심으로)

  • Sungchae Park;Junhyung Park;Heung Youl Youm
    • Review of KIISC
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    • v.34 no.4
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    • pp.45-53
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    • 2024
  • 최근 생성형 인공지능, 메타버스 기반의 신규 ICT 서비스가 도입되면서 이러한 서비스에서 발생할 수 있는 프라이버시 위험의 적절한 관리는 매우 중요하게 부각되고 있다. 특히 챗GPT를 시작으로 한 생성형 인공지능의 급격한 발전과 활용은 데이터 수집, 처리, 분석 과정에서 개인정보보호에 대한 우려를 가중시킨다. 이와 관련하여 개인정보보호 국제표준은 국가나 조직의 관행과 기술을 글로벌 차원의 표준으로 개발하여 상호 연동이 가능한 서비스를 제공함으로써, 제품이나 서비스의 경쟁력을 강화 하는데 활용될 수 있다. 개인정보보호 국제 표준화를 주도적으로 추진하고 있는 대표적인 국제 표준화 그룹으로는 국제표준화위원회/전기위원회 합동위원회 1/서브위원회 27/작업그룹 5 (ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 5)가있으며, 독일 쾨테대학의 카이 라넨버그(Kai Rannenberg) 교수가 이 그룹의 의장을 맡고 있다. 본 고에서는 2024년4월 SC 27/WG 5 회의를 중심으로 개발 및 채택된 개인정보보호 국제표준과 동향을 살펴보고, 이와 관련된 주요 이슈와 표준화 대응 방안을 제시한다.

A Study on Security Policy Violations of Organization Members (조직 구성원들의 보안정책 위반에 관한 연구)

  • Kim, Jong-Ki;Oh, Da-Woon
    • Informatization Policy
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    • v.25 no.3
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    • pp.95-115
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    • 2018
  • This study aims to examine organization members' intention to violate security policies based on the Person-Environment Fit Model. This study investigated the effect of the relationship between organizational security environment and the individual security value on the intention of organizational security policy violation. The security environments are classified into the organizational information security culture and peers' behavior of security compliance, while the personal values are classified into reconstructing the conduct, distorting the consequence, and devaluing the organization as presented in the moral disengagement theory. Based on the concept of the moral disengagement theory, we measured the individual security values as a second order factor. This study found that the information security culture had a statistically significant impact on devaluing the organization, but did not have as much impact on reconstructing the conduct and distorting the consequence. Peers' behavior of security compliance had a significant impact on reconstructing the conduct, distorting the consequence and devaluing the organization, all of which also had relevant impact on the organizational members' intention of security policy violation.This study measured a persons' perception on security policy breach by presenting scenarios of password sharing that is common in many organizations. This study is expected to make practical contributions, as it deals with challenges that many organizations are actually faced with.

Hotel employee's perceptions of artificial intelligence concierge robots effect on switching cost, resistance, turnover intention (호텔 종업원의 인공지능 컨시어지로봇에 대한 인식이 전환비용, 저항 및 이직의도에 미치는 영향)

  • Wang, Danping;Chung, Namho
    • Journal of Service Research and Studies
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    • v.13 no.4
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    • pp.206-223
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    • 2023
  • The introduction of Smart technologies such as Artificial Intelligence(AI) systems are have a powerful impact in a variety of industry fields. Some experts predict that smart technology will completely change people's daily life and work styles, causing technological innovation, productivity improvement, and discovery and emergence of new fields. On the one hand, this vision cannot ignore negative views and concerns. Despite many social debates about employment, such as job loss and rising unemployment, there have not been many studies based on employee experience that provide a fundamental solution to the conflict between AI and employment. Therefore, this study finds out the effects and related factors of AI concierge robots for hotel employees, focusing on the hotel industry, and how employees' perceptions of AI concierge robots affect user resistance and turnover intention. This study, conducted a questionnaire survey of 322 hotel employees who had experience working with AI concierge robots in China, and used SPSS and SmartPLS statistical analysis programs to draw conclusions. We found that hotel employees' perceptions of AI concierge robots were significantly related to user resistance and turnover intention, and this association was related to employee self-efficacy, perceived organizational support, quality of AI services and new tasks. In addition, it was found that the quality of AI concierge robots directly or indirectly had the greatest influence on user resistance and turnover intention. The findings of this study provide theoretical implications for academia and practical implications for industry practitioners.

The Identification of Digitally Modulated Signal Formats using a Self-Organized Neural Network (자율조직 신경망을 이용한 디지털 변조형식 식별)

  • 김진구;홍의석
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.19 no.10
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    • pp.1894-1899
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    • 1994
  • In this paper, a new identification method is proposed for unknown digitally modulated input signals. The proposed identification method is implemented using a self-organized neural network which is based on the characteristic features of the symbol magnitude; the number of symbol magnitude levels, amplitude probability density and adjacent symbol magnitude ratio. The proposed method was performed for 5 QAM signals. The simulation results show that the self-organized neural network can accurately recognize all kinds of patterns even at SNR 8dB. The proposed method can be applied to the intelligent communication system on ISDN and multi-point polling networks.

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An intelligent system for semiconductor yield classification with soft computing techniques (소프트컴퓨팅 기법을 활용하는 지능적인 반도체 수율 분류 시스템)

  • Lee, Jang-Hee;Ha, Sung-Ho
    • The Journal of Information Systems
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    • v.19 no.1
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    • pp.19-33
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    • 2010
  • 생산 수율은 비선형관계를 지닌 여러 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 반도체 생산의 경우 예측이 어렵다. 본 논문에서 저자들은 사례기반추론과 자기조직화신경망 기반의 데이터마이닝 기법을 활용하여 수율의 높고 낮음을 밝히는 지능화된 수율예측시스템을 제시한다. 이 시스템은 자기조직회신경망을 사용하여 생산 로트의 공정파라미터 패턴을 파악하고 속성가중치 기반의 사례기반추론을 통해 신규 로트의 수율 수준을 예측한다. 이때 속성가중치는 역전파인공신경망을 통해 계산된다. 웹기반 시스템이 개발되고, 반도체 생산 기업의 실제 자료를 적용하여 본 시스템의 효율을 검증하고 평가한다.