• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.31-34
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• 2009

본 연구에서는 공공자전거 코스 개발 및 국내외 공공자전거 시스템 조사를 통해 자전거 활성화 방안을 조사하였다. 대상지역 선정은 전주시의 관광 자원 개발을 위해 자전거 코스가 관광 코스와 연계될 수 있는 기존의 자전거 전용도로를 선정하였고, 각 코스의 구간별 현황을 분석하여 지역에 맞는 자전거 네트워크 시스템의 적응 가능성을 검토하였다. 실험에서는 지역 공공자전거 개발을 위해 전주시 자전거 코스의 문제점을 조사한 결과, 대상지까지 이동에 있어서 자전거 전용 도로와 인도 그리고 자전거 도로가 없는 구간들이 많아 실제로 이용하는데 한계가 있으며 구간별로 장애물과 좁은 도로 등으로 사고의 위험이 들은 것으로 조사되었다. 또한 국내외의 자전거 시스템을 종합 비교해 보면 RFID 및 PDA등이 적응된 유비쿼터스형 공공자전거 시스템 도입이 필요하고 이용자의 안전을 최우선으로 고려한 디자인 설계 및 공공자전거 그리고 각 지자체 자전거와 호환이 가능한 시스템 개발이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.316-319
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• 2011

본 논문에서는 공공자격처리시스템의 관리 효율성을 극대화하기 위한 지침서의 신개발 사양으로 다양한 이론에 근거한 IT 거버넌스 체계를 적용하여 모델을 개발하고 실제 운영시스템에 적용한다. 모델의 개발은 정보기술자원과 정보를 공공자격처리시스템 개발 전략과 목표를 기준으로 일반적 사항인 계획, 조직, 도입에 대한 사항의 상위개념으로서 구축, 운영, 지원, 모니터링 등에 대하여 시스템 관리자와 함께 일반 행정처리 중심의 사용자를 바탕으로 한 기술 분야의 세부사항을 자세하게 중점적으로 적용하는 방법론을 도입한다. 개발자와 관리자 및 행정사용자가 중심체계가 되는 방법론을 적용하여 관리자 지침서를 모델링하는 본 논문은 공공자격처리시스템 프로젝트를 2개의 대규모 개발 시스템으로 분류하고 각각 7가지의 분야에 대하여 세부사항을 도출하고 운영책임 관리자와 일반 행정처리 사용자에게 적용하여 결과를 평가한다. 국가정보화 IT 거버넌스 혁신을 통하여 8가지 영역의 표준 지침서 제작의 필요성이 대두되어지는 관점에서 본 연구가 국가가 시행하는 공공자격 처리시스템의 특수 분야에서 확장되어진 기술적 공유를 추구할 수 있다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권3호
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• pp.79-96
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• 1994

인공신경회로망을 이용하여 터널굴착설계를 위한 전문가 시스템 NESTED를 개발하였다. 이를 위하여 지하 암반의 안정성을 평가할 수 있는 신경회로망 모델과 대표적인 암반분류법인 RMR과 Q 시스템 사이의 상관관계를 결정할 수 있는 신경회로망 모델을 사용하였다. 또한 사용된 모델과 전산화된 암반분류법 프로그램이 동일한 사용자 환경을 통해 운용될 수 있도록 통합 시스템을 구성하였다. NESTED에 사용된 신경회로망의 구조는 역전파 학습 알고리즘을 채용한 다층 역전파 신경 회로망이다. 전문가 시스템에 필요한 지식기반을 구축하기 위해 이전의 현장 시공사례로 학습과정을 수행함으로써 불완전하거나 오류가 포함된 정보를 처리할 수 있는 공학 데이터베이스를 개발하였다. 일련의 실험을 통해 전문가 시스템을 현장사례에 적용해보고 여기서 출력된 결과를 문헌에 보고된 자료와 비교하였다. 이 결과 암반의 파괴거동을 추정하고 이에 따른 보강시기의 변화를 정확히 예측하는 신경회로망의 추론능력을 확인할 수 있었다. 이처럼 본 연구를 통해 개발된 신경회로망 전문가 시스템을 암반터널에 적용할 경우 부족한 지질자료에 대해 합리적인 기준을 제공하고 터널의 예비설계에 필요한 보강설계를 제시할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.19-30
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• 2000

정보통신기술의 비약적인 발전은 온라인으로 생성되는 전자문서의 양을 폭발적으로 증가시키고 있다. 따라서 수동으로 문서를 분류하던 종래의 방법 대신 문서의 자동분유 기술 개발이 특별히 요구되고 있다. 본 논문에서는 베이지안 학습 기법을 이용하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 연구하고, 20개의 유즈넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 사용한 알고리즘은 Naive Bayes Classifier이며, 구현한 시스템을 이용해 유즈넷 문서를 대상으로 자동분류를 실험한 결과 분류의 정확률이 약 77%로 나타났다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 국제컨퍼런스 디지털컨텐츠 활용을 통한 지식경영의 확산
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• pp.143-152
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• 1999

세계 소프트웨어 시장의 급속한 성장과 함께 선진국들은 자국에 유리한 소프트웨어 품질표준을 만들어 이를 국제 표준에 반영하고, 외국 소프트웨어에 대한 진입 규제의 수단으로 활용하고 있다. 또한 전자상거래의 발달로 인해 디지털 상품인 소프트웨어는 전자상거래를 통한 거래가 쉬운 이점을 가지고 있는 상황에서 아직 우리나라에서는 패키지 소프트웨어에 관한 품질모형 개발에 관한 연구가 다소 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기존 국내외 소프트웨어 품질평가모형을 도출하고, 그 평가모형을 바탕으로 전자상거래에서 활용 가능한 패키지 소프트웨어만을 대상으로 품질평가모형을 개발하였다. 그리고 평가모형을 적용하기에 앞서 소프트웨어 개발 업체를 대상으로 설문조사를 실시하여 품질평가모형에 대한 실증분석을 하였다. 실증분석은 현재 개발업체가 취급하고 있는 제품에 대한 종류와 개발업체에서 평가받기를 원하는 제품의 종류, 그리고 평가대상이 될 수 있는 패키지 소프트웨어 제품의 경쟁력 수준과 관련하여 선진국의 제품과 비교하여 5점 척도로 조사하였다. 그리고 소프트웨어 개발자 입장에서 품질평가 항목별로 중요도를 조사하였으며 분석결과를 토대로 품질평가모형의 적용 대상을 선정하였다. 적용대상 제품은 모두 14개로 각각의 제품들을 게임, OA, 통신, ERP, 4GL, OS 소프트웨어로 분류하고 제품에 대한 평가는 개발자(개발경력 3년 이상)와 일반사용자로 분류하여 평가를 실시하였다. 그리고 각 제품분야별로 평가항목에 대한 가중치를 전문가 집단에 의뢰하여 적용하였다. 평가방법은 각각의 제품에 대한 평가점수를 1점부터 5점까지 나누어 평가결과를 평균값으로 나타냈으며, 평가결과에 대해 여러 가지 방법으로 분석하였다. 첫째, 동종제품간 평가분석을 통하여 각각의 제품을 비교하였으며, 둘째 소프트웨어 종류별 평가로 제품을 응용소프트웨어, 응용개발도구, 시스템 소프트웨어로 분류하여 평균값으로 비교하였다. 셋째, 국내외 제품별 평가분석으로 전체 제품을 국내제품과 국외제품으로 분류하여 비교하였으며, 마지막으로 총괄분석을 통해 가중치를 적용하여 전 제품의 점수를 비교하였다. 여기에서는 각 제품의 평균점수에 대한 차이를 95%의 유의수준으로 T-Test를 실시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.41-49
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• 2007

BCI시스템은 뇌 자체에서 발생하는 전기적인 신호를 측정하여 콘트롤 또는 통신 시스템에 접목시키는 것이다. 이 시스템은 뇌파의 움직임을 실시간으로 검출하고 이를 통해 발생된 신호를 사용하여 전자장비 또는 소프트웨어에 바탕을 둔 프로세서 등을 조정할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 정신 상태에서 발생한 뇌전위 신호를 분석하고 인식하는 뇌-컴퓨터간 인터페이스 시스템을 개발할 때 뇌파 측정시 혼합되는 잡음제거 및 분리에 관한 것을 다루고자 한다. BCI시스템 구현을 위한 뇌파 분류과정에서 이분법의 수리적 모델을 사용하여 뇌파를 분류하고 잡음구간을 추출하는 방법을 제안하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-70
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• 2019

최근 딥 러닝(Deep leaning)을 이용한 이미지 인식 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 육안으로 관찰하여 분류하기 어려운 암석을 이미지만으로 분류하기 위해 딥 러닝 오픈 소스 프레임워크인 Tensorflow 기반의 CNN모델을 사용하여 고등학교 교육과정에서 다루는 암석 18종(화성암 6종, 변성암 6종, 퇴적암 6종)의 이미지를 통해 암석을 분류하는 시스템을 제안한다. 암석의 이미지를 학습시켜 암석을 구별하는 분류기를 개발하여 분류 성능을 확인하였으며 최종적으로 구현한 모바일 어플리케이션을 통해 교실 내 학습 또는 현장체험학습 등에서 학생들의 학습 보조도구로서 사용할 수 있다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.712-714
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• 2017

미병의 예방과 관리의 중요성이 거론되고 있으나, 미병에 대한 분류나 진단을 위한 확고한 근거가 미약한 상황으로서 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과 및 유용성이 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다. 인공지능 계산은 3층으로 구성된 네트워크를 이용하였으며 각 층은 30개의 neuron들로 구성하였다. 인공지능망의 입력 값은 나이, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심박수 값 (입력 값 4개)이고 출력 값은 혈관 저항값인 Ra이다. 머신러닝 차수를 높이면서 인공지능을 사용하지 않은 생리적 모델로부터 도출된 결과와 인공지능을 통하여 계산된 결과를 비교하였다. 개발된 인공지능계산을 이용한 생리시스템 모델은 대량의 표본집단에서 임상 검증에 기여할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.549-554
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• 2008

Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식의 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 전리층 레이더 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존에 세시 되었던 분류기와 비교한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.82-85
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• 2007

현재 가정을 비롯한 여러 분야에서 서비스 로봇(청소 로봇, 애완용 로봇, 멀티미디어 로봇 둥)의 사용이 증가하고 있는 시장상황을 보이고 있다. 개인용 서비스 로봇은 인간 친화적 특성을 가져야 그 선호도가 높아질 수 있는데 이를 위해서 사용자의 감정 인식 및 표현 기술은 필수적인 요소이다. 사람들의 감정 인식을 위해 많은 연구자들은 음성, 사람의 얼굴 표정, 생체신호, 제스쳐를 통해서 사람들의 감정 인식을 하고 있다. 특히, 음성을 인식하고 적용하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 감정 인식 시스템을 두 가지 방법으로 제안하였다. 현재 많이 개발 되어지고 있는 음성인식 모듈을 사용하여 단어별 감정을 분류하여 감정 표현 시스템에 적용하는 것과 마이크로폰을 통해 습득된 음성신호로부터 특정들을 검출하여 Bayesian Learning(BL)을 적용시켜 normal, happy, sad, surprise, anger 등 5가지의 감정 상태로 패턴 분류를 한 후 이것을 동적 감정 표현 알고리즘의 입력값으로 하여 dynamic emotion space에 사람의 감정을 표현할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 인식 및 감정 표현 시스템 제안한 것이다.