• 정보보호학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.133-138
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• 2010

본 논문은 얼굴과 음성 정보를 사용한 다중 바이오 인증에서, 특정 단계의 융합과 결정 단계의 융합을 동시에 수행하는 다단계 융합 방법을 제안한다. 얼굴과 음성 특징을 1차 융합한 얼굴 음성 융합특징에 대해 Support Vector Machines(SVM)을 생성한 후, 이 융합특징 SVM 인증기의 결정과 얼굴 SVM 인증기의 결정, 음성 SVM 인증기의 결정들을 다시 2차 융합하여 최종 인증 여부를 결정한다. XM2VTS 멀티모달 데이터베이스를 사용하여 특징 단계 융합, 결정 단계 융합, 다단계 융합 인증을 비교 실험한 결과, 제안한 다단계 융합에 의한 인증이 가장 우수한 성능을 보였다.

• 공업화학전망
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• 제24권5호
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• pp.30-46
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• 2021

페로브스카이트 나노결정의 뛰어난 광전기적 특성과 표면 개질 용이성, 그리고 다양한 용액 공정 응용 가능성을 바탕으로 나노결정을 활용한 태양전지 응용 기술에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 나노결정의 표면 및 결점 제어에 대한 화학적 이해와 공학적 제어 기술을 적용하여 다양한 광전소자의 효율을 향상시켜 왔으며, 최근 16.6% 광전효율의 페로브스카이트 나노결정 태양전지가 발표되었다. 나노결정을 태양전지에 활용하기 위해서는 광전특성 뿐만 아니라 연속적인 구동 안정성이 확보되어야 하며, 이를 위해서는 나노결정의 반응성이 높은 표면을 효율적으로 개질해야 한다. 이 총설에서는 페로브스카이트 나노결정의 표면 화학에 대한 기본 이해와 이를 제어하기 위한 리간드 치환 방법, 그리고 나노결정을 태양전지에 적용하기 위한 공학적 접근법에 대한 다양한 연구를 소개하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-9
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• 2007

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 비 가우시안 채널 환경에서, 결정 융합 검출 규칙에 관한 연구를 수행하였다. 결정 융합에 대한 잡음 분포의 테일 특성이 갖는 영향을 고려하기 위하여 exponentially-tailed 분포를 사용하였다. 페이딩과 잡음 채널로 구성된 병렬 결정 융합 모델로부터 우도비율 기반 융합 규칙을 Neyman-Pearson 평가 하에서 최적화 규칙으로 고려하였으며, 이 최적화 규칙으로부터 높은 신호대 잡음비와 낮은 신호대 잡음비 근사를 통하여 몇 가지 준 최적화 규칙들을 구하였다. 또한 최소한의 사전 정보를 가지고 강인한 검파 성능을 제공하기 위하여 리미터 형태의 간략화 된 준 최적화 검출 규칙을 제안하였다. 모의실험을 통하여 결정 융합 규칙들의 성능을 비교 분석 하였으며 실험 결과들로부터 제안된 리미터 형태의 결정 융합 규칙의 강인성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.11-14
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 상호교류 하는데 있어서 감정 인식은 필수라 하겠다. 그래서 본 논문에서는 음성 신호 및 얼굴 영상을 BL(Bayesian Learning)과 PCA(Principal Component Analysis)에 적용하여 5가지 감정 (Normal, Happy, Sad, Anger, Surprise) 으로 패턴 분류하였다. 그리고 각각 신호의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 이용하여 감정융합을 실행하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 융합하였으며, 특정 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection)특정 선택 방법을 통해 우수한 특정들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 융합을 실행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.227-228
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• 2023

정부의 인공지능 국가전략을 통해 인공지능 교육은 초등학교에서도 필수교육으로 대두되고 있다. 또한 인공지능 소양을 습득하기 위해 타 교과와 융합한 인공지능 융합 교육의 필요성이 증가하고 있고, 인공지능 발달에 대한 수학의 역할을 고려하여 수학 교과를 통해 인공지능의 이해를 기르는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수학 교과와 인공지능 교과가 융합한 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하기 위해 초등학교 3~4학년 수학 교과의 도형 분류를 의사 결정 나무 모델을 활용하여 가르치는 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 초등학생의 인공지능 개념학습을 통한 인공지능 기초소양 함양뿐만 아니라 수학 교과의 이해 및 성취도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-118
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• 2011

본 논문에서는 무선센서네트워크에서 이루어지는 협동적 센서융합을 이용한 화자성별분류를 제안하였다. 센서노드들은 BER(Band Energy Ratio) 기반 음성활동검출을 수행함으로써 불필요한 입력 데이터는 제거하고 관련성이 높은 데이터만을 처리 및 경판정한다. 개별적 센서노드에서 생성된 경판정 값들은 융합센터로 송신되고 전역적 결정 융합을 구축하기 때문에 전력 소모를 줄이고 네크워크 자원을 절약한다. 화자성별분류를 위한 센서융합기법으로써 베이시안(Bayesian) 센서융합 및 전역적 가중결정융합가법들이 제안되었다. 베이시안 센서융합의 경우, 배치되는 센서노드 수 변화에 따른 ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브의 동작점을 통해 개별 센서노드 레벨에서 얻어진 경판정 값들을 처리하고 최적의 분류 융합을 결정한다. 전역적 결정을 위한 가중치로써 BER 및 MCL(Mutual Confidence Level)을 채택하여 개별적 지역 경판정 값들을 효율적으로 결합 및 융합시킨다. 센서 노드의 수가 증가함에 따라 분류화 성능이 개선되어졌으며 특히 낮은 SNH(Signal to Noise Ratio) 환경에서 성능 개선폭이 더 높게 나타남을 실험적으로 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.1257-1268
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• 1993

본 논문에서는 퍼지보상(compensative) 연산자를 이용하는 정보융합(information fusion) 방법을 제안하였다. 제안된 정보융합 방법에서는 보상적인 성질을 갖는 퍼지 총체화(aggregation) 연산자를 역오류전파(back-propagation)신경회로망의 활성화함수(activation function)로 간주하고, 이들 연산자에 수반된 파라메터들을 학습에 의해 결정한다. 결정된 연산자의 파라메터들은 학습자료에 나타난 의사 결정에 수반된 보상도를 표현할 수 있으며, 평가에 불필요한 정보원을 제거하는 성질도 가지고 있다. 제안된 정보융합 구조는 평가지수(sub-criterion)들의 만족도를 입력으로 학습에 의해 결정된 보상연산자에 의해 총체화된 만족도를 제공한다. 제안된 방법은 패턴 인식 문제와 칼라영상의 분할과 인식등 컴퓨터비죤 문제에 적용하여 그 정당성을 입증하였다.

• 기계저널
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• 제53권3호
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• pp.46-50
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• 2013

이 글에서는 국내에 아직 연구가 활성화되지 못한 의사결정기반 설계 알고리즘 및 융합설계 최적화 분야에서의 최근 연구 동향을 소개하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.265-273
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• 2017

본 연구의 목적은 골프전공 대학생의 사회적 지지, 진로결정 자기효능감, 진로결정수준 간의 관계를 검증하는데 있다. 이런 목적을 위해 편의표집방법을 이용하여 서울과 수도권에 소재한 215명의 골프전공 대학생을 표본으로 추출하였고 기술통계, 상관관계 분석, 그리고 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 골프전공 대학생의 사회적 지지는 진로결정 자기효능감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 골프전공 대학생의 사회적 지지는 진로결정수준에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 골프전공 대학생의 진로결정 자기효능감은 진로결정수준에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 골프전공 학생들의 진로결정에 필요한 사회적 지지와 진로결정 자기효능감의 역할에 대한 실증적 자료를 제공했다는데 그 의의가 있다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.275-280
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• 2018

기업은 현재 'Now Economy'라는 실시간 경제의 영역으로 빠르게 진입하고 있다. 'Now Economy'는 비즈니스에 대한 측정, 평가, 의사결정의 속도가 가속화되는 것을 특징으로 하고 있다. 이에 따라, 기업은 보다 빠르고, 정확하게 정보를 취합하고, 이를 가공하여, 신속하고 정확한 의사결정이 가능해 질 수 있도록 기업 내의 체질을 변화시키고자 하고 있다. ICT의 활용은 기업의 새로운 의사결정체계로의 전환을 가능하게 한다. 본 논문에서는 BPMS, Mobile, Cloud Service, Hadoop, BI, AI의 융합을 통한 새로운 의사결정체계를 제시하고 있다. 이는 가장 효율적으로 관리되어지는 프로세스와 이를 통해 얻어지는 기업 내부의 정형적이고, 비정형적인 모든 정보를 취합하며, 기업 외부의 현상과 변화와 융합하여, 보다 빠르고 정확한 의사결정이 가능하도록 할 것이다.