• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.257-259
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• 2000

VOD나 영상회의 등과 같은 실시간 서비스를 이용하는 사용자가 급속도로 증가함에 따라 QoS 보장이라는 새로운 요구사항이 등장하였지만 현재 인터넷의 Best-effort 방법으로는 QoS 보장을 완전히 지원하지 않고 있다. 이를 해결하기 위한 방법에는 망 차원의 QoS 아키텍처 이외에도 사용자가 원하는 QoS 보장을 위한 애플리케이션 레벨 QoS 정의와 DiffServ와 같은 새로운 망에서의 QoS 지원을 위한 체계적 정보가 필요하며 이러한 정보를 저장하고 관리할 실시간 서비스에 맞는 정보 저장소가 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 실시간 서비스인 VOD 서비스의 QoS 보장을 위해 필요한 정보들을 추출하여 디렉토리 객체로 정의하고, 효율적인 탐색이 가능한 확장된 디렉토리 시스템을 설계한다. LEAP(Lightweight Directory Access Protocol)을 이용하여 정보를 액세스하는 디렉토리 시스템은 저장소의 물리적 위치에 대한 제약 없이 정보의 분산 및 접근을 용이하게 하며, 논리적인 트리 구조에 따르는 빠른 검색을 가능하게 한다.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.18-24
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• 2010

The performance of the speech recognition mainly depends on uncertain factors such as speaker's conditions and environmental effects. The present study deals with the speech recognition of a number of multi-syllable isolated Korean words using soft computing techniques such as back-propagation neural network, fuzzy inference system, and fuzzy neural network. Feature patterns for the speech recognition are analyzed with 12th order thirty frames that are normalized by the linear predictive coding and Cepstrums. Using four models of speech recognizer, actual experiments for both single-speakers and multiple-speakers are conducted. Through this study, the recognizers of combined fuzzy logic and back-propagation neural network and fuzzy neural network show the better performance in identifying the speech recognition.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.479-486
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• 2013

항공기의 제어 시스템 설계에 있어 두 가지 어려움이 있다. 즉 항공기의 동적 특성이 비선형 특성을 갖고 있고 그 파라미터 값들이 시간 혹은 비행 조건에 따라 변화하는 시변 특성을 갖고 있다는 점이다. 그럼에도 불구하고 고전적인 제어 이론을 활용한 신뢰성 높고 효율적인 제어 기법들이 계속 개발되어 왔으나 정확한 이론적 분석이 수반되지 않으면 항공기의 성능, 강건성, 그리고 안전성조차도 확보하기 어려운 문제점을 갖는다. 이에 최근에는 퍼지 논리, 신경망, 유전자 알고리즘으로 대표되는 지능 제어 기법을 활용한 항공기 제어 시스템 개발이 시도 되고 있다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리가 갖고 있는 불확실성에 대한 취약점들을 크게 감소시킬 수 있는 Interval Type-2 퍼지 논리 이론을 기반으로 고속 항공기의 지능형 비행 횡 제어 시스템을 개발하고 컴퓨터 모의실험에 의해 그 효용성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.421-428
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• 2006

Intelligent Tutoring System(ITS)이 다양한 학습자 변인을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하여 영역 전문가를 대신할 효율적인 대안으로 인식되어짐에 따라, Learning Companion System(LCS)에 대한 연구도 긍정적으로 검토되어지고 있다. 하지만 LCS에서의 원활한 상호작용을 위해서는 동일한 역할을 하는 복수 LC의 결합이 필요하고, 이는 개별적 지식베이스의 확보를 선행 조건으로 요구한다. 따라서 본 연구에서는 인지구조의 연결주의적 관점을 근거로, 지식베이스 자체의 자기 학습(self learning)이 가능하고, 지식베이스 객체의 소유자에 의해 적응적으로 성장 가능한 지식베이스 객체 모형을 설계하고, 이를 검증하였다. 이 지식베이스 객체 모형은 개별적 지식베이스의 구축을 가능하게 하여, 지식베이스 객체를 이용한 적응적 ITS 개발의 기회를 제공한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.31-39
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• 2006

지식정보 사회로의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하고, 이에 따라 지능형 학습과 원격 교육은 지속적인 연구 주제로서 관심을 모으고 있다. 이러한 연구 분야에서의 교수 학습 방법은 학습의 개별성, 즉, 개별 학습자의 특성에 의존하는 학습 요소 및 경로의 추출을 전제로 하며, 이는 '개별화된 추론 전략'에 대한 논의로 이어진다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 확장 개념인 X-Neuronet(eXtended Neuronet)을 근거로, 학습 내용을 위계적 표상과 자체의 자기 학습(self-learning)이 가능한 학습자 인지구조체로 표현하고, 이 구조체를 이용하여 개별 학습자의 지식상태에 의존하는 추론의 개별화 전략을 설계하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권11호
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• pp.934-940
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• 1991

The multi-layer neural network that has broadly been utilized in designing the controller of robot manipulator possesses the desirable characteristics of learning capacity, by which the uncertain variation of the dynamic parameters of robot can be handled adaptively, and parallel distributed processing that makes it possible to control on real-time. However the error back propagation algorithm that has been utilized popularly in the learning of the multi-layer neural network has the problem of its slow convergencs speed. In this paper, an approach to improve the convergence speed is proposed using fuzzy logic that can effectively handle the uncertain and fuzzy informations by linguistic level. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulation of PUMA 560 robot manipulator.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.379-381
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• 2006

본 연구는 디스플레이 제품의 OSD(On Screen Display) 메뉴의 문자 오류 검사 과정을 자동화하는 방법과 FMM 신경망을 이용한 실시간 문자인식 방법을 제안한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케줄링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 디스플레이 제품의 OSD 메뉴와 같이 특수한 구조를 갖는 문서영상에 대한 논리적인 구조분석을 통해서 연속적인 문서영상을 발생시켜서 검증과정을 자동화하는 작업스케줄링 방법을 제안하고 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM신경망을 적용한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 시스템의 유용성을 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1247-1249
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• 2023

스마트 컨트랙트는 블록체인 상에서 실행되는 프로그램으로 복잡한 비즈니스 논리를 처리할 수 있다. 그러나 블록체인의 무결성과 조건에 따라 실행되는 특성을 이용한 악의적 사용으로 인하여 블록체인 보안에서 시급한 문제가 되고있다. 따라서 스마트 컨트랙트 취약성 탐지문제는 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구의 대부분이 단일 유형의 취약성 여부에 대한 탐지에만 초점이 맞춰져 있어 여러 유형의 취약성에 대한 동시 식별이 어렵다. 이 문제를 해결하고자 본 연구에서는 스마트 컨트랙트 소스코드 제어 흐름 그래프를 기반으로 그래프의 forward edge와 backward edge를 고려한 신경망으로 그래프 구조를 학습한 후 그래프 multi-label classification을 진행하여 다중 취약성을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.285-290
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• 2018

논지가 높은 설득력을 갖기 위해서는 충분한 지지 근거가 필요하다. 논지 내의 주장을 논리적으로 지지할 수 있는 근거 자료 추출의 자동화는 자동 토론 시스템, 정책 투표에 대한 의사 결정 보조 등 여러 어플리케이션의 개발 및 상용화를 위해 필수적으로 해결되어야 한다. 하지만 웹문서로부터 지지 근거를 추출하는 시스템을 위해서는 다음과 같은 두 가지 연구가 선행되어야 하고, 이는 높은 성능의 시스템 구현을 어렵게 한다: 1) 논지의 주제와 직접적인 관련성은 낮지만 지지 근거로 사용될 수 있는 정보를 확보하기 위한 넓은 검색 범위, 2) 수집한 정보 내에서 논지의 주장을 명확하게 지지할 수 있는 근거를 식별할 수 있는 인지 능력. 본 연구는 높은 정밀도와 확장 가능성을 가진 지지 근거 추출을 위해 다음과 같은 단계적 지지 근거 추출 시스템을 제안한다: 1) TF-IDF 유사도 기반 관련 문서 선별, 2) 의미적 유사도를 통한 지지 근거 1차 추출, 3) 신경망 분류기를 통한 지지 근거 2차 추출. 제안하는 시스템의 유효성을 검증하기 위해 사설 4008개 내의 주장에 대해 웹 상에 있는 845675개의 뉴스에서 지지 근거를 추출하는 실험을 수행하였다. 주장과 지지 근거를 주석한 정보에 대하여 성능 평가를 진행한 결과 본 연구에서 제안한 단계적 시스템은 1,2차 추출 과정에서 각각 0.41, 0.70의 정밀도를 보였다. 이후 시스템이 추출한 지지 근거를 분석하여, 논지에 대한 적절한 이해를 바탕으로 한 지지 근거 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.1-8
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• 2011

멀티미디어 핑거프린팅 분야에서 반공모에 강한 탄력성을 갖는 BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 기반의 코드가 많이 사용된다. BIBD 기반의 코드를 논리적 XOR연산으로 공모공격 코드를 생성할 때, 공모된 코드가 비공모자의 원 핑거프린팅 코드와 동일하게 생성이 된 경우가 발생할 수 있다. 이에 따라 비공모자가 공모자로 판정이 되며, 반면에 공모자가 비공모자로 판정되어 공모자 추적에서 제외될 수 있다. 본 논문에서는 심각한 오판정의 공모자추적 문제를 해결하기 위하여, 상관계수 측정에 의한 (AND, OR, XOR and Averaging)-ACC(Anti-Collusion Code)에서 XOR-ACC를 다층 퍼셉트론의 신경망을 이용한 알고리즘을 구현한다. 실험을 통하여, BIBD 기반의 {7,3,1} 멀티미디어 핑거프린팅 코드의 XOR-ACC의 효율성이 기존의 41.18%에서 88.24%로 향상되어 공모자 추적율도 기존의 53%에서 100%로 향상되었음을 확인하였다. 그 결과 공모공격에 대한 공모자와 비공모자의 구분을 완전하게 추적과 판정을 할 수 있다.