• 한국항만경제학회지
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• 제28권4호
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• pp.257-274
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• 2012

글로벌공급사슬간 경쟁이 격화됨에 따라 항만서비스도 항만의 존속과 경쟁력제고를 위한 시장지향적인 가격산정이 크게 필요하다. 협조적 게임이론의 오웬밸류는 선사주체의 시장지향적 항만서비스가격 산정에 활용될 수 있다. 이를 우리나라 광양항의 사례에 적용하여 그 유용성을 확인해보았다. 본 연구결과 부두용 특성함수를 사용하여 선석별 비용배분 문제를 해결하고, Budescu(1993)방법을 통해 안벽사용지수를 구하기 위한 관련요인의 상대적 가중치를 합리적으로 산정하였다. 또한 주요 선사에 대한 사용료 우대방안과 선사간 전략적 제휴에 의한 항만서비스 가격할인방안을 구축하였다. 본 연구를 결과를 활용하여 대형선박을 자주 운항하는 주요 선사에 대한 체계적인 요금할인을 통해 항만서비스요금을 전략적으로 책정 할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.39-47
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• 1999

본 논문에서는 포항제철의 열연 권취 온도 공정을 제어하기 위한 방법으로 온라인 재학습 가능한 RBF 네트워크(Radial Basis Function network)를 제안한다. 새로 제안된 신경회로망 모델을 이용해 권취 온도 제어 시스템의 열전달 계수를 생성해주는 기조의 규칙 기반 계수표를 대체할 수 있다. 열연 공정 작업의 시간에 따른 변화를 고려하도록 지존의 RBF 네트워크에 부가적인 온라인 재학습용 시냅스 가중치를 도입한다. 부가적인 가중치들로 인해 이미 학습된 전체 데이터들의 특성 정보를 유지하면서 새로 들어오는 데이터들에 대해 온라인 재학습이 이루어진다. 따라서, 제안된 RBF 네트워크는 파국적 간섭(catastrophic interference)효과를 상당히 감소시킬 수 있다. 그리고 거부 네트워크을 도입하여 제어기의 신뢰도을 높일 수 있었고, 실제 현장에 적용한 실험 결과는 기존의 방법보다 평균 2.2퍼센트이상 향상된 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.289-294
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• 2015

본 연구는 비교사학습의 대표적인 방법 중 하나인 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 BCI(Brain-Computer Interface)에 적용 가능한 자율적 기계학습방법을 제안한다. 이를 위해 상호작용 함수를 이용한 학습영역조정방법과 자율적 기계학습규칙을 제안하였다. 학습영역조정과 기계학습은 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 한 상호작용 함수에 의한 측면제어효과를 이용하였다. 승자 뉴런을 결정하고 난 후 학습 규칙에 따라 뉴런의 연결강도를 조정하고 학습 횟수가 증가함에 따라 학습영역이 점차 감소하여 출력층 뉴런 가중치들의 입력을 향한 유동을 완화시켜 네트워크가 평형 상태(equilibrium state)에 도달하여 학습을 마칠 수 있는 자율적 기계학습을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.540-549
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• 2003

협력적 추천에서는 일반적으로 사용자 모델과 항목 모델이 사용되어진다. 사용자 모델은 사용자들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 추천하고자 하는 항목에 대한 다른 사용자들의 선호도를 기반으로 그 항목을 추천한다. 이와 유사한 방식으로 항목 모델은 항목들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 다른 항목들간의 선호도를 기반으로 추천 받는 사용자에게 항목을 추천한다. 본 논문에서는 추천 성능의 향상을 위해서 사용자 모델과 항목 모델간의 다양한 통합 방법을 제안한다. 제안하는 통합 방법으로는 순차적, 병렬적 통합 방법, 퍼셉트론 또는 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법, 퍼지 규칙을 이용한 통합 방법 그리고 BKS를 적용한 방법이다. 본 실험에서는 통합 모델을 위해서 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자와 항목 모델을 각각 학습한다. 다층 퍼셉트론은 최근접 이웃방법이나 연관 규칙을 이용한 방법과 같은 기존의 추천 방법보다 연관된 항목들간의 가중치를 학습할 수 있고, 기호 데이타와 수치 데이타를 쉽게 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 통합된 모델이 어떠한 단일 모델보다도 우수하고, 실험을 통하여 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법이 다른 통합 방법보다 효율적인 통합 방법임을 보여주고 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.992-1005
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• 2014

상호참조해결은 문서 내에서 선행하는 명사구와 현재 등장한 명사구 간에 같은 개체를 의미하는 지를 결정하는 문제로 정보 추출, 문서분류 및 요약, 질의응답 등에 적용된다. 본 논문은 상호참조해결의 규칙기반 방법 중 가장 성능이 좋은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 시스템을 한국어에 적용한다. 본 논문에서는 모든 명사구를 멘션(mention)으로 다루고 있으며, Stanford의 다 단계 시브 시스템과는 달리 멘션 추출을 위해 의존 구문 트리를 이용하고, 동적으로 한국어 약어 리스트를 구축한다. 또한 한국어 대명사를 참조하는데 있어 중심화 이론 중 중심의 전이적인 특성을 적용하여 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과 F1 값은 MUC 59.0%, B3 59.5%, Ceafe 63.5%, CoNLL(평균) 60.7%의 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.247-259
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• 2003

우리나라 조사업계에서는 전화조사의 방법론으로 성과 나이, 지역에 표본 수를 사전 지정하는 방식의 할당표집 (quota sampling)을 주로 쓰고 있다. 이러한 할당표집은 조사비용과 기간의 단축이라는 이점을 갖지만 이론적 타당성이 결여되어 있어 학문적으로는 받아들이기 어렵다. 때문에, 학계에서는 그 동안 수차례 임의표집(random sampling)에 근거한 전화조사를 조사업계에 요구해 왔다. 이에 응하여, (주)리서치 앤 리서치가 2002년 울산시장 선거예측 조사에 임의표집에 의한 전화조사를 실시하였다 본 사례연구는 이 자료를 심층적으로 재분석하여 임의표집에서의 재통화 및 응답자 임의선정 절차가 자료 질 및 최종 예측치에 주는 영향에 대하여 살펴볼 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.200-204
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• 2008

검색엔진을 사용해 질의를 입력 후 사용자가 원하는 정보를 얻을 때까지의 검색 결과정보의 탐색 범위에 대해 설문한 연구 보고서에 검색 결과정보의 첫 페이지만 보는 사용자가 설문인원의 41%를 차지했고, 상위 3페이지만 사용하는 사용자는 88%에 달한다고 하였다. 따라서 검색결과의 상위순위는 사용자의 정보 존재여부를 판단하는 중요한 척도가 된다. 또한 인터넷의 방대한 정보로 인해 정보 홍수에 빠진 사람들은 정보에 대한 까다로운 요구를 하고 있다. 이를 테면 개인화 또는 맞춤화된 정보를 제공 받기를 원하고 있다. 정보검색시 대다수의 사용자들은 질의의 길이를 2단어 이하의 키워드를 사용하여 질의가 특정한 토픽을 지향하도록 하고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관규칙을 적용 사용자 프로파일 DB내 질의에 대한 사용자 질의패턴을 분석하여 '분석 Agent' 통한 연관 질의 리스트를 생성하고 '추천 Agent'는 사용자들의 취향변화 즉 시간에 따라 변하는 관심영역 또는 사용자 질의 변화에 대해서 날짜별 가중치를 부여하여 사용자와 상호교류를 통해 사용자에게 맞춤형 질의를 추천하는 방안을 제시하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권1호
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• pp.40-49
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• 2010

A rule weight -based fuzzy classification model is proposed to analyze the patterns of admission-discharge of patients as a previous research for differential diagnosis of dyspnea. The proposed model is automatically generated from a labeled data set, supervised learning strategy, using three procedure methodology: i) select fuzzy partition regions from spatial distribution of data; ii) generate fuzzy membership functions from the selected partition regions; and iii) extract a set of candidate rules and resolve a conflict problem among the candidate rules. The effectiveness of the proposed fuzzy classification model was demonstrated by comparing the experimental results for the dyspnea patients' data set with 11 features selected from 55 features by clinicians with those obtained using the conventional classification methods, such as standard fuzzy classifier without rule weights, C4.5, QDA, kNN, and SVMs.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1064-1069
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• 2008

본 논문은 인터프레임 확률분포에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현에 관한 것이다. 시스템은 비디오 분석 알고리즘과 표준 JPEG 압축 알고리즘을 처리하기 위해 고성능 DSP 프로세서 기반으로 구현된다. 비디오 분석은 가중치, 평균, 분산의 3변량정규분포에 의한 인터프레임 확률분포 분석을 이용하여 특정 영역에 물체를 검출하는 알고리즘을 사용한다. 실험 결과, 시스템 처리시간이 D1$(720{\times}480)$ 영상 프레임 당 85ms 소요되었고 초당 12프레임 정도 처리한다. 규칙에 따른 특정영역 물체감시는 움직임 빠르지 않는 물체에 대해 100% 검출되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.892-895
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• 2010

무선 기기의 소형화와 무선 통신 기술의 발달, 그리고 센서의 환경 정보 측정 기술 및 센서 네트워크의 확산으로 홍수, 태풍, 지진, 환경 오염, 등 재난의 피해를 줄이고자 재해 방지 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그리고 이러한 재해는 특정한 시간에 특정 지점에만 발생하는 특징이 있으며, 이 발생 시간을 제외한 나머지 시간대에서는 정상적인 상황을 유지한다. 이와 같은 특성은 센서 네트워크 응용에서 센서의 배터리 전력 유지 및 환경 정보 획득 방법을 설계할 때, 주요한 사안으로 고려되고 있다. 이 논문에서는 센서의 전력소비를 줄이고 대기 오염에 대한 정보를 오염 발생 시간에 따라 적절히 획득하기 위하여, 대기 오염 방지 시스템에서의 센서 샘플링 주기 조정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대기 오염의 현재와 가까운 미래의 상태를 기반으로 센서의 샘플링 주기가 변화하는 규칙과 경계, 가중치를 설정한다. 그리고 매 샘플링 주기마다 센서 데이터 값과 이전에 저장된 오염 레벨을 고려하여 다음 샘플링 주기를 갱신한다. 이렇게 변화하는 샘플링 주기로 인해 대기 오염 감지 시스템은 측정 데이터의 정확도와 센서의 배터리 전력 소비의 균현을 적절히 유지할 수 있다. 제안된 샘플링 주기 기법은 다양한 환경 감시 응용에 활용될 수 있다.