• Korean Journal of Biological Psychiatry
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• v.6 no.2
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• pp.153-160
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• 1999

Animal models can provide a useful tool for the study of some aspects of psychiatric disorders and their treatment. The four criteria for the evaluation of animal models of psychiatric disorders are as following : 1) similarity of inducing conditions 2) similarity of behavioral state 3) common underlying neurobiological mechanisms 4) reversal by clinically effective treatment techniques. Several animal models have been proposed for schizophrenia : phenylethylamine model, L-dopa model, hallucinogen model, cocaine model, amphetamine model, phencyclidine model, noradrenergic reward system lesion model, reticular stimulation model, social isolation model, conditioned avoidance reaction, catalepsy test, paw test, self-stimulation paradigms, latent inhibition paradigms, blocking paradigms, prepulse inhibition of the startle reflex, rodent interaction, social behavior in monkeys, hippocampal damage, high ambient pressure, and models using selective breeding. Among them, animals with bilateral lesion of the hippocampus may provide an adequate animal model for several symptoms of schizophrenia, and ketamine model can reproduce negative symptoms and cognitive deficits as well as positive symptoms of schizophrenia. In conclusion, no model of schizophrenia is entirely representative of the disease, and findings gleaned from model systems must be cautiously interpreted. Furthermore, the process of developing and validating animal models must work in concert with the process to identify reliable measures of human phenomenology.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1363-1373
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• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.12
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• pp.499-506
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• 2019

An intelligent robot should decide its behavior accordingly to the dynamic changes in the environment and user's requirements by evaluating options to choose the best one for the current situation. Many intelligent robot systems that use the Procedural Reasoning System (PRS) accomplishes such task management functions by defining the priority functions in the task model and evaluating the priority functions of the applicable tasks in the current situation. The priority functions, however, are defined locally inside of the plan, which exhibits limitation for the tasks for multi-domain services because global contexts for overall prioritization are hard to be expressed in the local priority functions. Furthermore, since the prioritization functions are not defined as an explicit module, reuse or extension of the them for general context is limited. In order to remove such limitations, we propose a policy-based meta-planning for general task management for multi-domain services, which provides the ability to explicitly define the utility of a task in the meta-planning process and thus the ability to evaluate task priorities for general context combining the modular priority functions. The ontological specification of the model also enhances the scalability of the policy model. In the experiments, adaptive behavior of a robot according to the policy model are confirmed by observing the appropriate tasks are selected in dynamic service environments.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.4
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• pp.839-848
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• 2012

In this paper, we propose a robust control scheme of AC servo motors to suppress disturbance torques effectively. The proposed controller consists of both a model based feed-forward controller and a stabilizing feedback controller. The feed-forward controller is designed such that the output of the nominal plant tracks perfectly the reference velocity command with desired dynamic characteristics. The feedback controller stabilizes the overall closed loop system. Furthermore, the feedback controller contains a free function that can be chosen arbitrarily. The free function can be designed so as to achieve both suppression of disturbances and robustness to model uncertainties. In order to illuminate the superior performance of the proposed control scheme to the conventional ones, we present some simulation results.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.1
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• pp.37-42
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• 2012

The pseudo relevance feedback suggests that frequent words at the top documents are related to initial query. However, the main drawback associated with the term frequency method is the fact that it relies on feature independence, and disregards any dependencies that may exist between words in the text. In this paper, we propose query expansion based on word graph using term proximity. It supplements term frequency method. On TREC WT10g test collection, experimental results in MAP(Mean Average Precision) show that the proposed method achieved 6.4% improvement over language model.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.6
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• pp.1575-1582
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• 1998

In this paper. we design and evaluate a cooperating model that increase problem solving ability by selecting proper cooperating partners under changing situation. In this model, to decide cooperation direction and extent, we have used a payoff function and then divided the group into two parts, cooperation part and non-cooperation part. To control these reconfigured groups at group level, group intention is used as a control media instead of existing data and goal. Group intention is abstractive and comprehensive and represents collection of strategies. Group intention is changed based on resources, information, and cooperation situation on group intention hierarchy. Two layered control is possible : first constraint with group intentions(group level) and then select a strategy under the constraint. These approaches are tested and evaluated on pursuit game testbed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.82-89
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• 1999

미국의 전파항법정책(FRP Federal Radionavigation Plan)은 여전히 SA정책(미국방성에서 GPS 위성 궤도에 오차를 실어 전파발사를 하는 정책)을 유지하고 있고, P(Y)코드 접속에 의한 고정밀 위치정보 사용 역시 미군 및 NATO군 등 미 국방성에서 인가한 사용자에게만 허용되고 있는 관계로 그 외의 사용자는 3차원 고정밀 위치정보가 요구되는 항공기 이착륙 유도시스템, 해ㆍ육상 정밀 구조/탐색 및 육ㆍ해ㆍ공 특수목적 등에 군사용 P(Y)코드대신 DGPS를 사용하고 있다. 본 연구는 한반도 남해안 및 동해안 일부까지를 유효거리로 하고 있는 일본 Marine Radiobeaeon/DGPS 시스템에 대한 한반도 연근해에서의 위치정보 사용 가능성을 확인하기 위해 한반도 남해안에서 측정 가능한 일본 DGPS국을 선택 모델로 하여 DGPS Data 측정실험 및 위치정보 정밀도 분석을 하였다. 연구결과 군사용 P(Y) 코드수준의 정밀도를 유지하고 있어 곧 구축 예정인 한국형 DGPS 국가망과 함께 선택적으로 사용할 수 있음을 확인하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.5
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• pp.146-153
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• 2011

2011년 7월 초 기준 전 세계적으로 218개의 이동통신사업자들이 LTE(Long Term Evolution) 투자를 진행하고 있으며 24개 사업자들이 상용 LTE 서비스를 제공 중에 있다. 상용 LTE 서비스를 제공하고 있는 통신사업자에 있어 수익원천은 통신요금에 국한되고 있다. 해외의 LTE 요금제는 데이터 전송의 처리량 및 이용제한에 따른 QoS(Quality of Service) 요금 모델이라고 할 수 있다. LTE 서비스를 제공하고 있는 이동통신사들은 서비스 기능이나 품질별로 다양한 계층화된 요금제를 제공하여 사용자들이 선택할 수 있도록 하고 있다. 결국 이러한 요금체계에서는 이동통신사업자들이 LTE의 특성을 가장 잘 반영하고 있는 서비스를 개발해 이용자들이 상위 요금수준을 선택할 수 있도록 하는가가 LTE 활성화의 핵심과제가 되고 있다. 본 고에서는 해외 주요 이동통신사업자의 LTE 서비스 요금제 동향을 분석하고 시사점을 제시하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10C
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• pp.965-974
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• 2007

In this paper, we proposed the feature selection algorithm for multi-class genre classification. In our proposed algorithm, we developed GMM separation score based on Gaussian mixture model for measuring separability between two genres. Additionally, we improved feature subset selection algorithm based on sequential forward selection for multi-class genre classification. Instead of setting criterion as entire genre separability measures, we set criterion as worst genre separability measure for each sequential selection step. In order to assess the performance proposed algorithm, we extracted various features which represent characteristics such as timbre, rhythm, pitch and so on. Then, we investigate classification performance by GMM classifier and k-NN classifier for selected features using conventional algorithm and proposed algorithm. Proposed algorithm showed improved performance in classification accuracy up to 10 percent for classification experiments of low dimension feature vector especially.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.1
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• pp.161-166
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• 2020

This paper suggests an extension of the unified Bayesian Tikhonov regularization method. The unified method establishes the relationship between Tikhonov regularization parameter and Bayesian hyper-parameters, and presents a formula for obtaining the regularization parameter using the maximum posterior probability and the evidence framework. When the dimension of the data matrix is m by n (m >= n), we derive that the total misfit has the range of m ± n instead of m. Thus the search range is extended from one to 2n + 1 integer points. Golden section search rather than linear one is applied to reduce the time. A new benchmark for optimizing relative error and new model selection criteria to target it are suggested. The experimental results show the effectiveness of the proposed method in the image restoration problem.