• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-129
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• 2010

본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.142-145
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• 2012

모바일 환경에서의 상황인지는 사용자 현재의 상황, 의도 등을 고려하여 사용자 중심의 적합한 정보를 추천하는 것이다. 이러한 정보는 불확실성을 내포하기 때문에 단순한 규칙기반 모델로는 정확한 추론이 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 상황에 따른 선호도를 추론하고 사용자에게 적합한 정보를 제공해 줄 수 있는 모바일 소셜 네트워크 기반의 선호도 추천 시스템을 제안한다. 이 때 사용자의 선호정보를 추론하기 위해 기존의 나이브 베이지안에서 개선된 가중치가 부여된 나이브 베이지안을 새롭게 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1092-1100
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• 2004

최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(E-Mail)은 통신 및 정보, 의사교환의 필수적인 매체로 사용되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 않는 장점을 이용해 엄청난 양의 스팸 메일이 매일같이 쏟아져 오고, 그 문제의 심각성에 정보통신부는 ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호등에 관한 개정안’이라는 새로운 법률까지 만들었다. 본 논문에서는 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(naive Bayesian classifier)보다 개선된 가중치가 부여된 베이지안 분류자 (weighted Bayesian classifier)와 정보통신부의 개정안을 준수하는 매일을 분류하기 위한 전처리 단계, 그리고 사용자의 행동을 학습하여 보다 정확한 분류를 가능하게 지능형 에이젼트(intelligent agent)가 결합된 형태의 스팸 메일 필터링 시스템(spam mail filtering system)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 넣을 필요 없이 학습한 데이타를 가지고 자동적으로 스팸 메일을 분류할 수가 있는데, 특히 이메일의 특징 추출(feature extraction)을 이용하여 상대적으로 스팸/논스팸 판별에 비중이 큰 단어들에 대해 가중치를 부여함으로서 필터링의 성능향상을 도모하였다. 실험에서는 제안된 시스템의 최적의 성능 평가를 위해서 일반 나이브 베이지안 필터링시의 성능과 이메일 헤더정보, 특정 Tag들 그리고 하이퍼링크 부분에 가중치를 준 베이지안 필터링, 마지막으로 4가지를 결합한 상태의 필터링 성능을 각각 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 시스템이 나이브 베이지안 분류자를 이용한 시스템보다 정확도에서는 5.7% 저조한 성능을 보였으나, 재현율에서 33.3%, F-measure에서 31.2% 우수한 성능향상을 보였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.368-385
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• 2006

본 연구는 효율적인 공급사슬관리(SCM)을 위한 전략 정보시스템 구축에 그 목적이 있다. 이러한 효율적 공급사슬관리를 위한 전략정보시스템 구축에 영향을 주는 요인들을 파워 프로세스의 관점에서 파악하고 이를 실증 연구를 통해 보다 효율적인 전략정보시스템으로서의 SCM 전략의 대안을 제시하고자 한다. 따라서 공급사슬관리의 효율적 운영에 영향을 주는 요인에 관한 영향요인들에 관한 기존 연구와 함께 파워 프로세스의 요소와의 연계를 통해 전략정보시스템으로서의 SCM 전략 유형을 제시하고 이의 특징을 연구의 범위로 설정하고 있다. 이러한 연구의 목적과 연구범위를 위해, 먼저 선행 연구된 파워 프로세스의 권력 주체가 권력요소, 가치 욕구, 환경, 관계성이라는 기본적인 다섯가지 권력 결정변수들간의 동적 상호작용을 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 살펴보며, 이러한 파워프로세스에 의한 전략이 권력 결정변수에 대한 가중치에 의해 전략의 유형이 결정되며, 이 유형에 따르는 전략 효과는 그 가중치와 결정 변수들간의 상호작용에 크게 의존되고 있음을 밝혀내고자 한다. 또한, 공급기업과 공급받는 기업들간의 이러한 관계는 기업이 사용하고 있는 전략적 정보시스템(SIS)으로서의 SCM 전략 유형과 일반적으로 높은 상호작용을 하고 있는 것으로 판단되어지며, 더욱이 기업의 정보가치에 대한 높은 인식으로 인한 디지털 경제하에서의 상호간 전략적 형성을 위해서는 더욱 파워프로세스적 관점하에서 SCM 전략 유형과 전략적 정보시스템간의 통합적으로 고찰함으로써 그 유용성을 살펴볼 수 있고 그러한 결과는 기업성과에 밀접한 영향을 주고 있음을 본 논문에서 밝히고 있다.더십을 행사할 때 이러한 리더십은 경영성과에 긍정적인 결과를 유발하는 것으로 나타났다. 그러므로, 리더십 성과 향상을 위한 지식경영정보시스템은 파워결정요소적 측면에서 고려되어야 할 것이다. 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다. 진행하였다. 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.151-158
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• 2023

NP-난제로 다항시간으로 최적 해를 찾는 알고리즘이 제안되지 않고 있는 일반화된 배정 문제에 대해 기존에는 전적으로 메타휴리스틱 기법들에 치중하여 연구가 진행되었다. 반면에, 본 논문에서는 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, m대의 기계(용기)에 n개의 작업(물품)을 담을 수 있도록 l = n/m개가 되도록 각 기계의 용량 b_i에 대해 가중치 w_ij ≤ b_i/l 데이터로 축소시킨다. 축소된 데이터들을 대상으로 각 작업의 최대 이득 작업을 해당 기계에 배정하였다. 두 번째로, 각 기계에 배정된 가중치 합이 기계 용량을 초과하지 않도록 배정을 조정하였다. 마지막으로 이득을 최대화시키기 위해 k-opt 교환 최적화를 수행하였다. 제안된 알고리즘을 50개 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 약 1/3 데이터에 대해서는 알려진 최적 해를 찾을 수 있었으며, 나머지 2/3 데이터에 대해서는 메타휴리스틱 기법들과 견줄만한 결과를 보였다. 따라서 제안된 알고리즘은 GAP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙이 존재할 가능성을 보여 NP-난제에서 P-문제로 될 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.1-9
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• 2008

최근 토지이용 변화에 관한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 그 중에서 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, CA)를 이용한 연구방법이 도시성장에 많이 활용되고 있다. CA는 셀 상태가 전이규칙에 따라 새로운 시점의 상태로 변하는 연산을 반복한다. 또한 퍼지-AHP를 이용하여 정보 손실을 최소화하고, 유연한 도시성장 모델링을 유도할 수 있다. 그러나 AHP의 경우 가중치 도출까지 의사수렴 작업이 반복되어야 하는 어려움이 있다. 그리고 셀룰라 오토마타를 이용한 시뮬레이션은 많은 연산 모델링이 필요하고, 도출된 데이터 관리 및 일정 기준 시점마다 일치성을 검증하여야 한다. 이에 본 연구는 변수에 상대적 가중치를 부여하는 AHP 단계부터 셀룰라 오토마타를 이용한 도시성장 및 검증과정을 자동화하여 부산시 도시성장을 분석하고 예측하였다. 이를 통하여 도시성장 모델링의 복잡성과 반복성 문제를 개선할 수 있다. 또한 검증과정 부분을 통해 유용성 높은 모델링을 할 수 있으며, 작성된 모듈을 사용하여 이와 유사한 사례 연구에 적용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.862-866
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• 2003

조합 최적화 문제인 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic［1］을 이용하여 접근하는 것은 최적 해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP 문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로 ACS(Ant Colony system) 알고리즘을 소개하고 새로운 페로몬 갱신 방법을 제시하고자 한다. ACS 알고리즘은 다수의 개미들이 경로를 만들어 가는 과정에서 각 에지상의 페로몬 정보를 이용하며, 이러한 반복적인 경로 생성 과정을 통해 최적 해를 발견하는 방법이다. ACS 기법의 전역 갱신 단계에서는 생성된 모든 경로들 중 전역 최적 경로에 속한 에지들에 대하여 페로몬을 갱신한다. 그러나 본 논문에서는 전역 갱신 규칙이 적용되기 전에 생성된 모든 에지에 대하여 페로몬을 한번 더 갱신한다. 이 때 페로몬 갱신을 위해 각 에지들의 발생 빈도수를 이용한다. 개미들이 생성한 전체 에지들의 발생 빈도수를 페로몬 정보에 대한 가중치(weight)로 부여함으로써 각 에지들에 대하여 통계적 수치를 페로몬 정보로 제공할 수 있었다. 또한 기존의 ACS 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적 해를 찾아내며 더 많은 에지들이 다음 번 탐색에 활용될 수 있게 함으로써 지역 최적화에 빠지는 것을 방지할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1171-1179
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• 2004

본 논문에서는 음성인식의 전처리 단계로서 음성 영역과 비음성 영역 사이의 경계를 검출하는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 음성경계 추출을 위해 두 가지의 특징벡터를 사용한다. 첫 번째는 백색잡음(white noise)에 강건한 시간 영역의 정보인 정규화된 RMS이고, 두 번째는 주파수 영역의 정보인 정규화된 멜주파수 대역 최대 에너지(met-frequency band maximum energy)이다. 본 논문에서 사용하는 음성경계 추출 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하고 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 순환 퍼지연상기억장치이다. 퍼지부의 가중치 학습은 헤비안 학습 방법을 사용하고, 순환부의 가중치 학습을 위해서는 오류 역전파(error back-propagation) 알고리즘을 사용한다. 실험에서는 KAIST에서 제공한 연령과 성별로 구분된 음성 자료를 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권5호
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• pp.341-351
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• 2009

유틸리티 패턴 마이닝은 데이터 항목에 대한 다른 가중치를 고려할 수 있는 장점으로 인하여 비즈니스 데이터를 분석하는 환경에서 효율적으로 이용되고 있다. 그러나 기존의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서의 Apriori 규칙을 그대로 적용하기 어려운 문제점으로 인하여 패턴 마이닝의 성능이 현저하게 떨어지고 있다. 본 연구는 Prefix-tree를 이용하여 지속적으로 증가하는 비즈니스 트랜잭션 데이터베이스에 대한 유틸리티 패턴 마이닝을 효과적으로 수행하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Prefix-tree의 각 항목 노드에 유틸리티 값을 저장하여 FP-Growth 알고리즘에서와 같이 트리의 상향 탐색을 통하여 높은 유틸리티 패턴을 빠르게 찾아낸다. 여러 형태의 실험을 통하여 이용할 수 있는 세가지 다른 Prefix-tree 구조들 간의 성능적 특징과 패턴 탐색의 방법들을 비교하였으며 실험 결과에 따라 제안하는 기법이 기존의 기법들에 비해 많은 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다.