• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.347-356
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• 2008

마이크로어레이는 분자 생물학 실험에 있어 중요한 도구로 사용되고 있으며, 마이크로어레이 데이타 분석을 위한 다양한 계산학적 방법이 개발되어 왔다. 그러나, 기존 분석방법은 주어진 조건에 영향을 주는 개별 유전자를 추출하는 데 강한 방면, 유전자 간의 복합작용에 의한 영향을 분석하기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 하이퍼망 모델은 생물학적인 네트워크 작용을 모방한 구조이며, 계산과정에서 요소간의 복합작용을 직접 고려하기 때문에 기존 방법에서 다루기 힘들었던 요소간 상호작용 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이타를 기반으로 microRNA(miRNA) 프로파일 분석을 위한 하이퍼망 분류 기법을 소개한다. 하이퍼망 분류기는 miRNA 쌍을 기본 요소로 하여 진화 과정을 통해 miRNA 분류 데이타를 학습한다. 학습된 하이퍼망으로부터 유의하다.고 판단되는 miRNA 모듈을 쉽게 추출할 수 있으며, 사용자는 추출된 모듈의 유치미성을 직접 판단할 수 있다. 하이퍼망 분류기는 암 관련 miRNA 발현 데이타 분류 실험을 통해 91.46%의 정확도를 보임으로써 기존 기계학습 방법에 비해 뛰어난 성능을 보여주었으며, 하이퍼망 분석을 통해 생물학적으로 유의한 miRNA 모듈을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.47-52
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• 2020

도래각추정은 표적으로부터 생성, 혹은 반사된 신호를 분석하여 표적의 방향을 추정하는 것으로 다양한 분야에 활용되고 있다. 인공신경망은 생물의 신경망을 모방한 기계학습의 한 분야로 패턴인식에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 인공신경망을 도래각 추정에 활용하는 연구가 진행되어왔으나, 다양한 신호대잡음비 환경에 대응하는데에 제한이 있는 상황이다. 본 논문에서는 도래각 추정을 위한 3단계 인공신경망 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 잡음제거과정을 통해 단일 신호대잡음비 환경에서 학습한 모델을 다양한 환경에 적용해도 성능감소를 최소화할 수 있다. 또한 도래각 시프트 과정을 통해 학습 난이도를 낮출 수 있고 효율적인 추정이 가능하다. 우리는, 제안하는 알고리듬과 다른 부공간 기법, Cramer-Rao bound (CRB)와의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리듬이 낮은 신호대잡음비 환경, 표적들의 도래각이 가까운 환경 등 특정한 열악한 관측환경에서 타 기법에 비해 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.197-206
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• 2019

본 연구는 일반 목적의 한국어교육에서 쓰기 능력을 배양하기 위해 제시되는 쓰기 과제가 학습자들이 성공적으로 수행할 수 있도록 구성되어 있는지를 통합형 한국어교재를 분석함으로써 논의하고자 하였다. 우선, 선행 연구에서 언급한 쓰기 과제의 개념 및 구성요소를 바탕으로 쓰기 과제의 구성요소를 정립하고 이 설정한 쓰기 과제의 구성요소를 가지고 연구 대상인 통합형 한국어교재를 분석하였다. 분석 결과, 쓰기과제의 유형에서 '자유 작문'과 '모방해서 쓰기'가 가장 높은 분포를 보였고 교재에서 공통적으로 다루는 주제는 21개 정도였다. 지시 내용의 대다수가 한 두 문장의 지시문으로 지시사항을 진술하는데 대부분이 주제 및 장르만을 제공하고 있으며 글의 목적, 형식, 분량, 시간 등은 제시되어 있지 않았다. 읽기 텍스트의 유형은 정보 전달의 목적을 가지는 설명문의 텍스트가 가장 많았고 평가 준거와 기타 요소에서 채점 기준과 시간은 전혀 제시되지 않고 있었다. 고급수준의 쓰기 과제에서는 글의 분량, 형식 등이 그나마 제시되는 편이나 초급과 중급에서는 이것조차 거의 나타나지 않았다. 이처럼 통합형 한국어교재에는 쓰기 과제의 구성요소가 고루 갖추어지지 않은 채 학습자들에게 제시되고 있음을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-55
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• 2024

본 논문은 물고기 양식 전문가의 먹이 배급을 모방하는 신경망 모델인 PredFeed Net을 제안한다. PredFeed Net은 기존의 먹이 배급 자동화 시스템과 달리, 전문가의 먹이 배급 패턴을 학습하는 방식으로 먹이 배급량을 예측한다. 이는 실제 수조에서 환경에 따른 먹이 배급 변수를 바꾸며 실험할 필요 없이, 기존의 환경 데이터와 먹이 배급 전문가의 먹이 배급 기록만으로 학습이 가능하다는 이점이 있다. 학습이 완료된 PredFeed Net은 현재 환경이나 어류의 상태를 통해 다음 먹이 배급량을 예측한다. 먹이 배급량 예측은 먹이 배급 자동화에 필요한 요소이며, 먹이 배급 자동화는 스마트 양식업이나 아쿠아포닉스 시스템 같은 최신 양식어업에 발전에 기여한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.165-172
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• 2015

본 연구의 목적은 로봇학습에 기반한 제니보 프로그램이 유아의 정서에 미치는 효과를 밝히는 데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 Y시 소재 유치원 2개 학급(교사 2명, 유아 44명)을 각각 실험집단과 비교집단으로 나눈 후, 실험집단을 대상으로 제니보를 이용하여, 5개의 메인메뉴로 구성된 20개의 하위 콘텐츠를 적용하였다. 두 집단을 대상으로 정서지능 평가검사를 사전 사후로 실시한 후, SPSS 18.0 통계분석프로그램을 이용한 t-검증과 관찰이 이루어졌다. 연구결과 첫째, 제니보는 유아의 정서에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 정서지능의 4가지 영역(정서인식 및 표현, 사고 촉진, 지식의 활용, 반영적 조절)에서 모두 유의미한 변화를 보였다. 둘째, 생체모방형 로봇은 동물이 수업에 친근하게 사용되는 것과 같이 유아에게 친근하게 다가갈 수 있었다. 셋째, 남아가 여아보다 로봇을 선호하는 경향이 강하다는 기존의 연구들과는 달리 제니보는 남녀유아 모두의 정서에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 연구결과는 유아를 위한 새로운 교육방법으로서 로봇의 도입을 긍정적으로 검토를 할 수 있고, 친숙한 동물형태의 생체모방형 로봇이 효과적으로 활용될 수 있으며, 로봇의 활용은 유아의 성별보다 개인적인 성향과 발달수준 등에 의해 고려되어야 함을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.315-320
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• 2014

작곡은 작곡가의 경험을 바탕으로 표현하고자 하는 감정을 멜로디로 나타내는 창작활동이다. 따라서 작곡가의 작곡 과정을 그대로 본따서 자동작곡프로그램을 만드는 것은 매우 어렵다. 우리는 '창작은 모방을 통하여 가능하다'는 전제하에 본 논문에서 인공신경망의 학습기능을 이용하여 자동작곡시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 기존 곡을 인공신경망이 학습할 수 있는 시계열 데이터로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 곡의 특성상 반복되는 시계열 데이터를 제대로 학습하기 위하여 곡의 마디를 함께 학습하는 방법을 고안하였다. 학습된 인공신경망에 새로운 곡의 도입부 시계열 데이터를 만들어 넣어주면 인공신경망이 나머지 시계열 데이터를 만들어준다. 이를 음표와 박자로 변환하면 새로운 곡이 완성된다. 다만, 인공신경망의 출력은 음악이론과 다른 박자와 다른 화성의 음표를 출력할 수 있기 때문에 이를 후처리로 보정해 주어야 한다. 본 논문에서는 박자 후처리 프로그램만 구현하여 적용하였으며, 화성 후처리는 사람이 직접 하였다. 화성 후처리는 복잡하여 추후연구에서 구현할 예정이다.

• 기업가정신과 벤처연구
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• 제19권2호
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• pp.53-68
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• 2016

기술 학습, 기업가정신, 혁신, 창의성에 대한 동기 및 관련 활동은 아시아 국가들의 경제 발전의 원동력이었다. 기술 발전의 초기에는 기술 학습과 기업가정신이 선진국들을 효과적으로 따라잡을 수 있는 방안으로 작용하였다. 왜냐하면 이를 통하여 기업들은 상대적으로 낮은 리스크를 가지고 기술과 지식을 빠르게 축적할 수 있었기 때문이다. 그러나 기술 발전의 후기에는 혁신과 창의성이 보다 중요하게 작용하였다. 본 연구의 목적은 1) 기술 학습 성과에 영향을 미치는 요소들 (학습 역량)과 2) 창의적인 조직 및 경제 환경 구축을 위한 혁신 역량 강화에 필요한 과제들을 규명하는 것이다. 본 연구의 핵심 내용은 탈추격 시대에서의 학습 역량과 연관되어 있다. 문헌 연구 및 한국의 경제발전 사례를 바탕으로 본 연구에서는 기술 학습에 영향을 미치는 다양한 요소들로 구성된 기술 학습 모형을 제시하였다. 이와 관련하여 세 가지 가설을 설정하였고, 한국의 공작기계 제조업체들로부터 데이터를 수집하였다. 또한 해당 업체들의 CEO들과 R&D 책임자들을 대상으로 구조화된 설문을 수행하였다. 이를 바탕으로 상관 분석과 ANOVA를 수행하여 가설을 검증하였다. 추가로 사례 분석과 정책 분석을 수행하여 혁신 활성인자와 방해인자들을 규명하였고, 이를 근거로 혁신 역량 강화를 위한 방안을 제시하였다. 실증 분석 결과를 기반으로 1) 기술 축적정도 2) 기술인력들의 잠재력 3) 확고한 기술적 노력 4) 학습에 대한 의지 5) 최고 경영층의 지원 6) 공식적인 기술 학습 시스템 7) 높은 학습 동기 8) 적절한 기술 선택 9) 명백한 목표 설정과 같은 기업의 학습 잠재력과 활동(학습 역량)을 규명하였다. 이와 같은 학습 역량은 경제 발전 초기 기업의 학습 성과를 결정하였다. 또한 기술발전 단계별로 기술학습을 위해 필요한 핵심 요소들이 상이하였다. 통계 및 정책 분석을 통하여 기술학습은 기술발전 과정의 본질적인 원칙으로 이해될 수 있음을 입증하였다. 선제적이고 창의적인 학습은 후기에, 대응적이고 모방적인 학습은 초기에 활성화 되었다. 추가로 본 연구에서는 탈추격 시대에서의 혁신역량 및 혁신활동 강화의 원동력 또는 촉진 요소를 탐색하였다. 예비 사례분석 결과는 1) CEO의 전략적 의지와 기업 문화 2) 리더십과 변화 주도 챔피언의 존재 3) 디자인 원칙과 방식 4) 에코시스템과 협력체계, 5) 지속적 R&D 투자가 혁신역량 및 혁신활동 강화의 촉진 요소로 작용함을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1360-1365
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• 2019

본 논문은 모바일 로봇과 자동제어 시스템에 적용될 수 있는 음원 위치 추적 시스템(Sound Source Localization, SSL)을 보여준다. 대부분 SSL의 기법은 음원 도달 시간차(Interaural Time Difference, ITD)와 음압 레벨의 차이(Interaural Level Difference, ILD)를 구하고, 마이크로폰 배열의 기하학적 원리를 이용하여 위치를 찾게 된다. 하지만 본 논문에서는 음원의 수평 각도를 구하기 위해 깊은 인공 신경망을 기반으로 한 다른 접근법은 제안한다. 인간의 귀를 모방한 로봇의 양쪽 마이크로폰에서 음원의 신호를 채집하여 연구에 사용했다. Network를 학습시키기 위해 양쪽 마이크로폰에서 얻어진 음원의 스펙트럼 분포 차이를 이용하였다. 각 10도 마다 채집한 데이터로 네트워크를 학습시켰고 임의의 각도에서 얻어진 데이터로 결과를 확인했다. 실험 결과 제안한 SSL의 접근 방식은 상당히 가능성이 있는 결과를 보여주었다.

• 전자공학회지
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• 제18권10호
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• pp.29-38
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• 1991

제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 두뇌 기능을 모방한다. 인간의 두뇌는 시각 인식, 음성인식, 촉각 감지등 패턴 인식뿐 아니라 인간의 복잡한 신체구조를 시각, 촉각 같은 감각기관의 도움을 얻어 움직이는 중요한 역할도 한다. 바로 이 모터제어(motor control)역시 신경회로가 담당하기 때문에 이를 기계적 신체에 해당하는 로봇 또는 광범위하게 기계, 비행기, 산업공정에 응용하는 것은 매우 자연스럽게 보인다. 이처럼 신경회로가 제어에 응용되는 것을 신경제어(neurocontrol)라 하고 이를 이용한 기계를 지능기계(intelligent machinery)라 한다. 지능기계는 기본적으로 인간처럼 경험축적, 학습, 불확실한 환경에서의 적응, 자기진단 등의 장점을 가지고 있다. 신경회로의 지극히 광범위한 응용분야중 신경제어는 가장 먼저 실현될 가능성이 높다. 실제로 로봇나 공정제어(process control)처럼 복잡한 비선형 시스템의 제어는 다량의 센서 정보에 기초한 실시한 제어를 필수로 하며 이는 신경회로를 사용함으로써 가장 효율적, 경제적으로 구현할 수 있다. 실제로 신경제어는 전세계적으로 이미 시스템 제어에 응용되어 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로봇나 자동화 응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어(intelligent control)문제에 대한 신선한 해결책을 마련해줄 뿐 아니라 산업자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 이론에서 실제에 걸쳐 가장 광범위한 파급효과를 가지는 최첨단 기술로 보여진다. 고부가가치 상품을 통한 국제경쟁력 제고의 차원에서도 정부, 기업 등의 과감한 연구 개발투자가 선행되어야 한다. 특히 이 분야의 연구는 선진국도 최근에 시작한 점으로 보아 정부, 기업이 이에 대한 연구개발 투자를 현명하게 할 경우에 세계적 기술 경쟁력도 확보할 수 있을 것이다. 본 해설에서는 로봇 및 시스템 제어에 관한 기초 이론과 신경회로 적용기술을 소개하고 기존방법과 비교했을 때의 우월성, 전세계적인 응용연구, 국내외 연구개발 현황, 상업화 가능성, 산업계 응용례, 기술상의 문제점, 향후 전망 등을 다루기로 한다.

• 정보와 통신
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• 제9권11호
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• pp.70-79
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• 1992

제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 두뇌 기능을 모방한다. 인간의 두뇌는 시각인식, 음성인식, 촉각감지 등 패턴인식뿐 아니라 인간의 복잡한 신체구조를 시각, 촉각 같은 감각기관의 도움을 얻어 움직이는 중요한 역할도 한다. 바로 이 모터제어(motor control) 역시 신경회로가 담당하기 때문에 이를 기계적 신체에 해당하는 로보트 또는 광범위하게 기계, 비행기, 산업공정에 응용하는 것은 매우 자연스럽게 보인다. 이처럼 신경회로가 제어에 응용되는 것을 신경제어 (neurocontrol)라 하고 이를 이용한 기계를 지능기계(intelligent machinery)라 한다. 지능기계는 기본적으로 인간처럼 경험축적 학습 불확실한 환경에서의 적응 자기진단 등의 장점을 가지고 있다. 신경회로의 지극히 광범위한 응용분야중 신경제어는 가장 먼저 실현될 가능성이 높다. 실제로 로보트나 공정제어(process control)처럼 복잡한 비선형 시스템의 제어는 다량의 센서 정보에 기초한 실시간 제어를 필수로 하며 이는 신경회로를 사용함으로써 가장 효율적, 경제적으로 구현할 수 있다. 실제로 신경제어는 전세계적으로 이미 시스템 제어에 응용되어 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로보트나 자동화 응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어 (intelligent control)문제에 대한 신선한 해결책을 마련해줄 뿐 아니라 산업자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 이론에서 실제에 걸쳐 가장 광범위한 파급효과를 가지는 최첨단 기술로 보여진다. 고부가가치 상품을 통한 국제 경쟁력 제고의 차원에서도 정부, 기업 등의 과감한 연구 개발투자가 선행되어야 한다. 특히 이 분야의 연구는 선진국도 최근에 시작한 점으로 보아 정부, 기업이 이에 대한 연구 개발투자를 현명하게 할 경우에 세계적 기술 경쟁력도 확보할 수 있을 것이다. 본 해설에서는 로보트 및 시스템 제어에 관한 기초 이론을 설명하고 신경회로 적용기술을 소개하고 기존 방법과 비교 했을 때의 우월성, 전세계적인 응용연구, 국내외 연구개발 현황, 상업화 가능성, 산업계 응용례, 기술상의 문제점, 향후 전망 등을 다루기로 한다.