• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.119-128
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• 2011

최근 사용자 정보와 주변 환경의 정보를 수집할 수 있는 센서의 기술과 휴대 디바이스의 성능이 매우 발달되어 왔다. 이러한 기술 발달로 인해 사용자는 매우 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 사용자가 휴대한 디바이스의 특성에 따라 이용할 수 있는 콘텐츠가 제한적이다. 이것을 해결하기 위해 하나의 콘텐츠를 여러 디바이스에서 사용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 사용자 주변의 센서를 통한 다양한 정보를 수집하여 사용자의 상황에 맞는 특정 콘텐츠를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 사용자가 휴대한 디바이스 특성에 맞게 변환하여 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.

• 과학기술학연구
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• 제1권2호
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• pp.371-398
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• 2001

과학과 기술로 우리 인류는 오늘날의 발달된 문명과 문화의 모습을 이루었고 삶의 질을 높여 왔지만, 환경 위기의 주요 원인으로 과학과 기술이 지목되고, 인간 중심주의 또는 기술 중심주의에 대한 비판도 많이 제기되어 왔다. 그럼에도 우리가 더 높은 질의 삶을 영위하려 한다면, 우리는 생명 유지에 유익한 환경 기술, 특히 정보 기술을 더욱 발전시켜야 하며, 정보 기술을 환경 문제를 해결하는 의사 결정에서 종합적으로 활용해야 한다. 환경 의사 결정 이론을 정초하기 위한 논의에서, 논자는 우선 과학 기술과 사회의 관계에 관해 Barbour의 맥락적 상호 작용론의 관점을 고찰한다. 그 관점에 따르면, 사회의 시대적 필요성의 맥락에 따라 과학 기술은 개발되고 사회 내에서 자율성을 갖게 되기 때문에, 지식 정보 기반 사회에서 다양하게 나타나는 정보 기술의 지위를 우호적으로 확립시킬 수 있다. 다음으로 다양한 정보 기술-지리 정보 시스템, 의사 결정 지원 시스템, 지식 기반전문가 시스템, 그리고 인공 신경 망-의 출현이 환경 정보를 처리하는 데 도움이 되고 궁극적으로 과학 기술자가 환경 의사 결정에서 정보 기술의 활용 가능성이 예시적으로 논증된다. 따라서 이러한 제안이 성공적으로 활용된다면, 환경의 여러 구성요소들 간의 가장 적합한 상태가 발현되는 방향으로 환경 시스템을 설계하고 구현하여 가장 적합한 삶의 환경 시스템을 만들 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.393-413
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• 2021

디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.337-340
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• 2004

한국어 문-음성 합성 시스템(TTS: Text-To-Speech)은 합성음의 자연스러움을 증가시키기 위해 운율 발생 알고리듬을 만들어 시스템에 적용하고 있다. 운율 법칙은 각국의 언어에 대한 언어학적 정보나 자연음에서 구한 운율에 대한 지식을 기반으로 음성 합성 시스템에 적용하고 있다. 그러나 이렇게 구한 운율 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운율 법칙을 포함할 수도 없고, 또 추출한 운율 법칙이 틀린 법칙이라면, 합성음의 자연감이나 이해도는 떨어질 것이므로, TTS의 실용화에 장애가 될 수 있다. 이러한 점을 감안하여 본 논문에서는 자연음에 내재하는 운율을 학습할 수 있는 인공 신경망을 이용한 운율발생 신경망을 제안하였다. 훈련단계에서 인공 신경망의 입력 단에 한국어 문장의 음소 열을 차례로 이동시켜 인가하면 입력 단의 중앙에 해당하는 음소의 운율 정보가 출력되도록 훈련시킬 때, 목표 패턴을 이용한 감독학습을 통해, 자연음에 내재하는 운율을 학습하도록 하였다. 평가 단계에서 문장의 음소 열을 입력하고, 추정율을 측정하여 인공 신경망이 한국어 문장에 내재하는 운율을 학습하여 발생시킬 수 있음을 살펴보았다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.69-80
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• 2004

본 논문에서는 일반적인 대전 액션 게임에서 신경망을 이용하여 구현한 지능 캐릭터가 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하는 방법을 제안한다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하기 위하여 상대방 캐릭터의 현재 행동은 물론 과거 행동도 입력받아 학습하게 함으로써, 행동 패턴을 학습하지 않은 경우보다 더 적절한 대응이 가능해진다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴의 학습과 더불어 행동의 적절성을 판단하기 어려운 이동에 대한 학습 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 게임과 매우 유사한 게임 환경에서 네 가지 행동 패턴을 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 모든 행동 패턴에 대하여 지능 캐릭터가 최적 행동을 학습했고, 또한 무작위로 행동하는 캐릭터에 대해서도 이전 방법보다 우수한 성능을 보였다. 이와 같은 결과는 제안한 방법이 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 적절히 학습하여 대응할 수 있음을 보여준다. 제안한 알고리즘은 온라인게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 쉽게 응용될 수 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권1호
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• pp.50-70
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• 2013

창조경제 새로운 패러다임의 변화는 사회적 관계의 변화에 영향을 끼치고 있으며, 소셜 네트워크 서비스 등의 발전에 따라 나타나는 새로운 관계의 공간적 특성에도 영향을 끼치고 있다. 본 논문에서는 이러한 변화에 영향을 미치는 동력을 '소셜 네트워크 리소스(social network resource)'로 명명하고, 그에 따라 나타나는 제반 특징과 경제지리학적 관점에서의 공간적 특성을 설명하고자 하였다. '소셜 네트워크 리소스'는 개방성과 공유, 참여, 협력의 특징을 보여주는 동시에, 공간적으로는 로컬과 글로벌의 특징을 모두 아우르는 소위 '트랜스 로컬리티'의 특성을 보이고 있는데, 서울시의 사회적 지식공유 웹 플랫폼인 '위키서울닷컴'의 사례를 통해 그러한 특성을 확인할 수 있었다. 특히, 물리적자원, 인적자원, 정보자원의 특성과 함께 관계자원으로서의 특징이 모두 나타나고 있으며, 이러한 특징에 공간이 투영되어, 사회적 관계가 공간에 표출되는 질적 공간의 특성 또한 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.817-822
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• 2005

최근 실내 환경에서 로봇의 서비스를륵 위해 영상 정보를 사용하기 인한 인구가 활발하다. 과거의 영상 처리 전근 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반 하기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체 인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의서 가려져 있는 경우 대상물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 물체간이 관계를 모델링하여 발견된 물체를 통해 대상 물체를 추론할 수 있게 하였다. 이를 위해 작은 규모의 베이지안 네트워크(프리미티브 베이지안 네트워크)를 위한 설계 방법을 정의하고 이를을 다시 상황에 맞게 결합하였다. 실험은 설계된 모델의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 $82.8\%$의 정확도를 보여주었다.

• International Journal of Fluid Machinery and Systems
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• 제8권4호
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• pp.264-273
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• 2015

This presentation describes an experimental approach for the detection of cavitation in hydraulic machines by use of ultrasonic signal analysis. Instead of using the high frequency pulses (typically 1MHz) only for transit time measurement different other signal characteristics are extracted from the individual signals and its correlation function with reference signals in order to gain knowledge of the water conditions. As the pulse repetition rate is high (typically 100Hz), statistical parameters can be extracted of the signals. The idea is to find patterns in the parameters by a classifier that can distinguish between the different water states. This classification scheme has been applied to different cavitation sections: a sphere in a water flow in circular tube at the HSLU in Lucerne, a NACA profile in a cavitation tunnel and two Francis model test turbines all at LMH in Lausanne. From the signal raw data several statistical parameters in the time and frequency domain as well as from the correlation function with reference signals have been determined. As classifiers two methods were used: neural feed forward networks and decision trees. For both classification methods realizations with lowest complexity as possible are of special interest. It is shown that two to three signal characteristics, two from the signal itself and one from the correlation function are in many cases sufficient for the detection capability. The final goal is to combine these results with operating point, vibration, acoustic emission and dynamic pressure information such that a distinction between dangerous and not dangerous cavitation is possible.

• 한국농공학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.101-112
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• 2013

Shuttle Radar Topography Mission Digital Elevation Model (SRTM DEM) offers opportunities to make advances in many research areas including hydrology by providing near-global scale elevation measurements at a uniform resolution. Its wide coverage and complimentary online access especially benefits researchers requiring topographic information of hard-to-access areas. However, SRTM DEM also contains inherent errors, which are subject to propagation with its manipulation into analysis outputs. Sensitivity of hydrologic analysis to the errors has not been fully understood yet. This study investigated their impact on estimation of hydrologic derivatives such as slope, stream network, and watershed boundary using Monte Carlo simulation and spatial moving average techniques. Different amount of the errors and their spatial auto-correlation structure were considered in the study. Two sub-watersheds of Geum and Deadong River areas located in South and North Korea, respectively, were selected as the study areas. The results demonstrated that the spatial presentations of stream networks and watershed boundaries and their length and area estimations could be greatly affected by the SRTM DEM errors, in particular relatively flat areas. In the Deadong River area, artifacts of the SRTM DEM created sinks even after the filling process and then closed drainage basin and short stream lines, which are not the case in the reality. These findings provided an evidence that SRTM DEM alone may not enough to accurately figure out the hydrologic feature of a watershed, suggesting need of local knowledge and complementary data.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소론 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.