• 대한조선학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.136-141
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• 1995

용접작업시 적정용접조건의 설정과 용접결과의 개선을 위한 용접변수의 최적화는 용접품질 및 생산성과 직결되는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 복잡한 용접변수 및 용접결과의 상호관계를 관련이론식의 분석과 실험결과의 통계적 분식 및 경험적 지식의 분석을 통하여 체계적으로 조사하였고 조사된 결과는 경험식과 퍼지룰 및 인공지능적 지식의 형태로 표현되어 지식베이스로 구축되었다. 또한 퍼지 전문가시스템의 근접추론기법을 활용하여 지식베이스에 포함된 정보로부터 적절한 용접조건의 제안과 주어진 용접결과에 대한 사용자의 평가에 기초하여 보다 개선된 용접결과를 얻기 위한 용접변수의 최적화 과정을 실현하였다.

• 디자인학연구
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• 제20권3호
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• pp.203-214
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• 2007

본 논문은 이동(Navigation)지원을 목적으로 하는 정보기기 콘텐츠를 개발하기 위하여 보행자의 감성이 반영된 감성정보처리법을 퍼지이론에 기초하여 제안하였다. 먼저, 가상의 목적지로 설정한 상업공간의 감성평가를 실시하고, 시각적 특징과 감성적 특징 사이의 인과관계를 규명하여 내비게이션 지식베이스로 구축하는 방법을 제안하였다. 지식베이스는 감성적 특징 사이의 상관관계모델, 시각적 특징량과 감성적 특징량 사이의 인과관계모델, 그리고 시각적 특징량과 물리적 특징량 사이의 변환모델로 구축된다. 다음으로, 보행자의 목적지에 대한 감성적 취향과 내비게이션에 주어지는 시간적 제약조건에 따라 목적지 탐색을 4가지 유형으로 분류하고 각각의 유형에 적합한 목적지 탐색방법을 제시하였다. 마지막으로, 구축된 지식베이스와 감성검색 알고리즘을 이용하여 내비게이션 유형별로 목적지 탐색을 시뮬레이션 하여 보행자의 감성을 고려한 정보탐색방법으로서의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 감성정보처리법은 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠를 개발함에 있어 사용자의 감성기능을 적용하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권5호
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• pp.267-281
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• 2006

단백질-단백질 상호작용(PPI : Protein-Protein Interaction) 데이타는 생물체가 어떠한 메커니즘으로 생명을 유지하는지에 대한 정보를 담고 있다. 질병 연구나 신약 연구를 위해서 PPI 데이타를 이용한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 이러한 PPI 데이타의 크기는 Yeast-two-hybrid, Mass spectrometry과 Correlated mRNh expression과 같은 방법들로 인하여 점차 그 증가량이 커지고 있다. 따라서 단백질-단백질 상호작용 데이타의 방대한 양과 복잡한 구조로 인하여 사람이 직접 분석하는 것은 불가능하다. 다행히도 PPI 데이타는 단백질은 노드로, 상호작용은 에지로 표현함으로써 전산학의 그래프 구조로 추상화될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 단백질-단백질 상호작용 데이타를 연구자가 다양한 방법으로 손쉽게 분석할 수 있는 워크벤치(workbench) 시스템인 Proteinca (PROTEin INteraction CAbaret)에 대하여 소개한다. Proteinca는 다앙한 데이타베이스의 PPI 데이타를 그래프이론 기반의 분석 기능들을 제공하며, 그래프로 가시화하여 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 도와준다. 또한, 중력 모델 기반의 간략화 방법을 제공하여 사용자에게 중요 단백질 중심의 가시화를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.641-649
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• 2004

약물의 화학적 구조와 그 약물의 약리작용간의 연관성은, 'Medicinal Chemistry' 분야에서 활발히 연구된다. 이는 화학구조를 기반으로 하여 신약을 설계하려는 시도로서, 약학자는 신약 개발 시 만들고자 하는 약물과 비슷한 화학구조를 가지고 있는 기존 약물들에는 어떠한 것들이 있는지 조사하며, 특정 화학구조가 어떤 약물들에서 나타나는지 신속히 검색하기를 원한다. 이처럼 어떤 화차구조에서, 특정한 부분구조가 존재하는지를 검사하는 것을 부분구조검색(Substructure Searching)이라 하며, 이는 그래프 이론에서 NP-complete인 동형성 판정(Subgraph Isomorphism) 문제로 귀결된다. 검색 시간을 단축시키고자 여러 다른 전근방법들이 연구되었는데, 1990년대에는 구조에 대한 인덱스를 미리 만들어 RDBMS에 저장한 후, 검색시 이론 이용하여 성능을 높이는 방법으로 미국 특허를 획득한 RS3 시스템(http://www.acelrys.com/rs3)이 현재 상용화되어 쓰이고 있다. 본 논문에서는 RS3 시스템의 문제점을 규명하고, 이의 개선방안으로서 새로운 인덱스를 제안한다 RS3 시스템은 각 원자를 중심으로 다른 원자와의 구조를 문자연로 표현하고, 부분구조검색 쿼리를 부분문자열 검색을 실행함으로써 수행하는데, 이의 화학구조를 기술하는 인덱스에는 동일 원자, 동릴 결합에 대한 정렬이 불가능하여 재현율(Recall)과 정도(Precision)가 낮다. 이론 개선하기 위하여 본 논문에서는 2차원의 화학구조를 나누어 1차원의 구조 단편으로 만들고 이를 문자열로 기술하는 방안을 제시하며 구체적인 방법으로 한 인자를 중심으로 최소비용신장트리를 구성한 다음 레벨별로 경로를 나누어 기술하는 방안을 제안하며, 이와 같은 방법의 새로운 인덱스로 재현율과 정도가 급격히 향상됨을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.223-229
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• 2014

대용량의 지식베이스 시스템에서 유용한 정보를 추출하여 효율적인 의사결정을 수행하기 위해서는 정제된 특징추출이 필수적이고 중요한 부분이다. 러프집합이론에 있어서 최적의 리덕트의 추출과 효율적인 객체의 분류에 대한 문제점을 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성의 효율적인 특징추출을 위한 러프엔트로피 기반 퀵리덕트 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬에 의해 유용한 특징을 추출하기 위한 조건부 정보엔트로피를 정의하여 중요한 특징들을 분류하는 과정을 기술한다. 또한 본 연구의 적용사례로써 실제로 UCI의 5개의 데이터에 적용하여 특징을 추출하는 시뮬레이션을 통하여 본 연구의 모델링이 기존의 방법과 비교결과, 제안된 방법이 효율성이 있음을 보인다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.735-739
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• 2001

This paper describes a research work of developing computer-aided design of a product with bending and piercing for progressive working. An approach to the system for progressive working os based on the knowledge-based rules. Knowledge for the system is formulated from plasticity theorise, experimental results and the empirical knowledge of field experts. the system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer and is composed of three main modules, which are input and shape treatment, flat pattern layout and strip layout modules. Strip layout of the system is designed by using fuzzy set theory. Process planning is determinated by fuzzy value according to several rules. Strip layout drawing generated in strip layout module is presented in 3-D graphic forms, including bending sequences and piercing processes with punch profiles divided into for external area. Results obtained using the modules enable the manufacturer for progressive working of electric products to be more efficient in this field.

• 디자인학연구
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• 제14권2호
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• pp.107-116
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• 2001

급변하는 시장환경은 기업으로 하여금 국가의 경계를 넘어 글로벌 시장에서 그들의 제품디자인의 경쟁우위를 확보하기 위한 글로벌경쟁을 요구하고 있다. 따라서 기업은 소비자들의 핵심 가치와 니즈를 철저히 이해하고 거기에 적절히 부응하지 않으면 글로벌 소비자 시장에서 경쟁우위를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구는 소비자 중심의 글로벌 시장 공략을 위한 쌍방향 온-라인 디자인 조사·분석 프로그램 개발 및 디자인 데이터 베이스화를 통하여 글로벌 시장에서 경쟁우위를 확보할 수 있는 새로운 디자인 개발 프로세스 구축을 그 목적으로 하고 있다. 이를 위해 수단-목표 사슬이론과 래더링 방법의 이론적 고찰을 통해 가치관-혜택-속성의 연계성으로 연구 프레임웍을 구축하였고, 그 프레임웍을 여러 실증 연구를 통해 Global Design Process라는 프로그램을 개발하였다. 본 연구는 급변하는 디지털 시대에 부응하는 한층 업-그레이드된 시스템이라 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제3권1호
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• pp.59-78
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• 1990

지난 30여년간 급격히 발전해 온 다중결정이론 중 부분집합선택론은 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 특히 여러가지 형태의 부분집합선택절차론 중에서 최초로 소개된 Gupta형 선택절차론은 모든 절차론들의 기본이 되어 오고 있음으로 그 중요성은 널리 인식되고 있다. 더우기 응용부문에 있어서도 가장 많이 사용되고 있는 선택절차론들 중의 하나이기도 하다. 따라서 Gupta형 선책절차론에 대한 일반적인 성질들도 많이 규명되어 왔다. 특히 결정론적 측면에서나 베이스 이론적 측면에서의 최적성 및 점근적 효율성에 있어서는 Gupta와 Hsu(1978), Bj$\phi$rnstad(1980), 그리고 Bickel과 Yahav(1982)가 성질 들을 규명내지는 다른 형의 부분집합선택절차론들과 특정분포에 대해 비교 검토하였다. 또한 수집된 자료가 선택절차론의 근본 가정들을 위반할 경우가 실제로 다반사로 일어난다. 따라서 근본가정이 위배될 경우 선택절차론의 강건력에 대해서도 연구가 부분적으로 진행되었다. Gupta형 선택절차론과 중앙값 선택절차론과의 비교도 Gupta와 Singh(1980)과 Sohn(1985)에 의해 진행되었으며, 특히 스피리지 배치에서 점근적 효율성을 연구하였다. 하지만 부분집합선택절차론이 차지하는 중요성에 비해 그 자체에 대한 여러 측면에 있어서의 성질 및 운용특성에 대한 포괄적이고 일반적인 연구는 미흡한 편이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.39-43
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• 2002

모달법을 사용하는 주파수 응답해석에서, 주파수 응답함수 계산에 포함할 모드의 수를 결정하는 것이 매우 중요하다 대부분의 전문가들은 자신의 경험에 의해 모드 축약을 수행한다. 그러나, 비전문가의 입장에서 다양한 문제에 대하여 모드 축약을 합리적으로 수행하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 퍼지이론을 이용하여 경험적인 모드 축약법을 표준화하여 전문가뿐만 아니라, 비전문가도 적절한 모드 축약을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 퍼지 룰 베이스는 유한요소법 프로그램을 이용한 시뮬레이션 결과를 바탕으로 작성되었다. 시뮬레이션 결과 퍼지이론을 이용한 모드 축약법이 해석에 포함할 모드의 수를 결정하는데 있어서 매우 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2010

본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.