• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.47-50
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• 2008

CBSE(Component-Based Software Engineering)는 현재 많은 연구를 통해 소프트웨어 컴포넌트 모델에 관한 상당한 성과를 이루었다. 하지만 기존의 모델들은 각각이 제안한 프레임웍이 존재하고 그와 관련된 컴포넌트 명세들을 요구한다. 그리고 이를 사용하기 위한 방법을 학습해야한다. 이런 이유로 시장에서 바라는 소프트웨어 컴포넌트의 재사용이 쉽게 이루어지지 않았다. 따라서 컴포넌트의 재사용을 위한 많은 연구들의 공통점들을 연구하여 이상적인 컴포넌트 생명주기가 제안되었고 이를 따르는 모델 또한 제안되었다. 그러나 이 모델은 간접 메시지 전달 방법을 사용한 Exogenous 커넥터를 사용하여 컴포넌트를 조합한다. 이는 커넥터 수의 증가를 피할 수 없어 컴포넌트 간의 의사소통이 비효율 적으로 이루어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 계층적 메시지 전달 방식을 제안하고 이를 사용한 조합 방법을 통해 이상적인 컴포넌트 생명 주기를 따르는 새로운 소프트웨어 컴포넌트 모델인 트리 아키텍처 컴포넌트 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델의 적용을 통해서 컴포넌트 사이를 중재하는 객체를 사용하지 않고도 쉽게 재사용가능할 뿐만 아니라 의사소통도 효율적으로 가능함을 발견할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.274-277
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• 2011

최근 많은 연구들이 사람들의 삶을 예측하기 위해 개인의 일상적인 패턴을 표현하는 구조를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목표를 위해 사용되는 데이터 중에서 핸드폰을 통해 수집된 데이터는 사용자가 항상 소지하고 있다는 점에서 그 가치가 높다. 그 중에서도 GPS 데이터는 다른 로그 데이터에 비해 가시적이기 때문에 개인의 일상을 표현하는데 더 효율적이다. 본 연구는 핸드폰에서 수집한 GPS 데이터를 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 적용하여 사용자의 행동을 분석하는 주제를 다루려고 한다. 특히 이 논문에서는 개인의 현재 장소가 행동에 영향을 크게 미치는 요소라 가정하고 사용자가 특정 지역을 찾아갔을 때 방문 목적을 찾는 것으로 행동 분석을 구체화하였다. 아래의 내용에서 인사동에서 수집한 GPS 데이터를 이 모델에 적용하여 사용자에게 중요한 위치들로 이루어진 '주제들'을 발견하고, 인사동 방문 목적을 추론하는 실험을 설명할 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.886-890
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• 1995

최근 몇년사이에 산업 전분야에서 로보트의 이용이 증가하고 있는데, 로보트 시스템의 주요목적은 작업영역내에서 작업물을 빠르고 정확하게 다른 장소로 이동시키는 것이다. 이러한 로보트의 이용에 있어서의 어려움 중 하나는 로보트가 목표점으로 움직이는 동안에 작업장내에 있는 장애물, 즉 각종 공구, 시설등의 물체와의 충돌을 피할 수 있도록 프로그램 되어야 하며, 이를 위해서 많은 시간이 소요된다는 것이다. 본 연구에서는 SOM 네트워크를 이용하여 장애물이 존재하는 작업 공간에서 로보트가 장애물과 충돌없이 움직일 수 있는 경로를 구하기 위한 SOM의 응용방안을 소개한다. 본 연구에서는 SOM의 최적 size, 학습계수 요인을 고려하여 2관절 로보트의 충돌회피 경로 발견을 위한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.373-376
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• 2004

최근에 뇌파를 이용하여 컴퓨터와 통신하거나 기기를 제어할 수 있는 이른바 뇌-컴퓨터 인터페이스BCI(Brain-Computer Interface)에 대한 연구가 대두되고 있다. 이러한 BCI 연구의 궁극적 목표는 다양한 정신상태에 따른 뇌파의 특성을 파악하여 컴퓨터나 기기 등을 제어하는 것이다. 본 논문에서는 움직임과 관련 있는 10～12Hz의 mu파 영역에서의 ERD/ERS를 계산하였고, 그 결과 왼쪽과 오른쪽 손의 움직임을 상상할 때에 운동과 관련된 기능이 집중되어 있는 일차운동영역(primary motor area)의 mu파에서 ERD/ERS의 차이가 나타남을 발견하였다 또한, RLS방법을 사용한 Adaptive Autoregressive Model 계수의 특징을 추출을 하였으며, 이를 신경망으로 학습시켜 인식률을 비교하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제21권2호
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• pp.108-116
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• 1997

유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1667-1676
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• 2006

다른 산업과 달리 병원/의료 산업에서는 건강 보험료 심사 평가라는 독특한 검증 과정이 필수적으로 있게 된다. 건강 보험료 심사 평가는 병원의 수익 문제 뿐 아니라 적정한 진료행위를 하는 병원이라는 이미지와도 맞물려 매우 중요한 분야이며, 특히 대형 종합병원일수록 이 부분에 많은 심사관련 인력들을 투입하여, 병원의 수익과 명예를 위해서 업무를 수행하고 있다. 본 논문은 이러한 건강보험료 청구 심사 과정에서, 사전에 수많은 진료 청구 건 중 심사 평가에서 삭감이 될 수 있는 진료 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 발견하여, 사전의 대비를 철저히 하고자 하는 한 국내의 대형 종합병원의 사례를 소개하고자 한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어, 주요한 문제점 중의 하나는 바로 지도학습 기법을 적용하기에 곤란한 데이터 불균형 문제가 발생하는 것이다. 이런 불균형 문제를 해소하고, 비교 조건 중에 가장 효율적인 삭감 예상 진료 건 탐지 모형을 만들어 내기 위하여 데이터 불균형 문제의 기본 해법인 과, Sampling 오분류 비용의 다양하고 혼합적인 적용을 통하여, 적합한 조건을 가지는 의사결정 나무 모형을 도출하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.67-79
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• 2004

교육/학습의 질이 실질적으로 향상되려면 연구가 교육 현장과 밀접하게 연계되어 실천 가능한 지식, 도구, 기술 등을 제공하여 주어야 한다. 실천적인 활용을 최우선으로 하는 설계-실험 연구의 다양한 연구 방법, 원칙, 주제 , 활동 내용 그리고 주요한 특징, 연구 사례 등을 소개한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.295-302
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• 2001

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.22-24
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• 2006

마이크로어레이는 전체 유전체 수준의 mRNA 발현 여부에 대한 측정이 가능하다는 점에서 분자생물학의 실험 도구로서 가장 강력한 도구 중에 하나로 부각되어 있다. 현재까지 마이크로어래이의 결과로부터 유사한 발현 패턴을 찾기 위한 여러 가지 바이클러스터링 알고리즘들이 개발되어 왔다. 하지만 대다수의 알고리즘들이 최적의 바이클러스터들을 찾기보다는 일정 수준의 가능한 바이클러스터의 결과만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 다른 개체집단들과 상호 진화하는 공진화적 학습에 의한 진화연산 기법을 통하여 유전자-조건의 매트릭스로부터 열과 행을 동시에 클러스터링하는 공진화적 바이클러스터링 알고리즘(co-evolutionary biclustering algorithm: CBA)을 제안하고자 한다. CBA는 유전자발현 데이터에서 유전자-조건의 상호의존적인 부성분들로 구성된 최적화 문제에 적합한 계산방식이라고 할 수 있다. 인간 유전자 발현 데이터에 대한 실험 결과. 제시한 알고리즘은 이전의 알고리즘에 비해 발견한 바이클러스터의 패턴 유사도에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다.

• 한국수학교육학회:학술대회논문집
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• 한국수학교육학회 2009년도 제43회 전국수학교육연구대회 프로시딩
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• pp.17-20
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• 2009

수학적인 사고에는 여러 가지 유형이 있는데 그 중에서 가장 기본이 되는 사고유형 중의 하나가 일반화이다. 수학에서 일반화는 지식을 발견 및 발명할 뿐만 아니라 새로운 수학 이론을 확립해 나가는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 이러한 일반화를 경험적 일반화와 이론적 일반화로 구분하였고, 일반화에 대한 선행연구를 바탕으로 이 두 유형의 일반화에 대해 고찰한다. 또한, 두 유형의 일반화에 대한 학교수학에서의 다양한 예를 찾아 제시할 뿐 아니라 새로운 예를 제시함으로써 경험적 일반화와 이론적 일반화의 개념이 정립될 수 있도록 한다. 마지막으로 중학교 및 고등학교에서 다루는 한 가지 학습내용을 통해 경험적 일반화와 이론적 일반화에 대한 체계적인 분석을 실시하고 교육적인 시사점을 제시한다.