• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.465-474
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• 2001

미래의 시스템은 보다 동적이고 복잡한 환경에서 작동될 것으로 예측된다. 이러한 환경에서는 학습, 적응, 진화, 퍼지, 추론, 계획, 보안, 자기 조직화, 감성 등 소위 지능적 능력들이 필수적으로 요청된다. 본 논문에서는 생명체 패러다임 SAL(System As a Life)을 제안한다. SAL은 생명체 고유의 창발적 속성에 기반을 둔 시스템 설계 방법론으로 객체 패러다임을 확장한 구조를 갖는다. SAL 기반으로 시스템을 설계할 경우 상기의 지능적 능력들이 자연스럽게 구현될 수 있다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제9권1호
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• pp.11-20
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• 2011

목적 : 본 연구에서는 자기-평가 방법을 이용하여 Ayres의 감각통합중재 중심 원리를 바탕으로 한 치료사의 치료적 수행 정도를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 연구기간은 2010년 5월부터 6월까지이었고, 연구대상은 감각통합중재를 하고 있는 치료사 66명이었다. 자기 기입식 설문지를 이용하여 Ayres의 감각통합중재 중심원리에 따라 치료를 수행하는 정도를 자기-평가하도록 하였다. 설문지는 감각의 기회제공, 적절한 도전의 과제 제공, 활동을 선택할 기회 제공 등 Ayres의 감각통합중재 중심 원리에 대한 10가지 항목으로 구성하였다. 총 66부의 수거된 설문지는 기술통계를 이용하여 분석하였고, T 값을 통해 퍼센타일을 알아보았다. 결과 : 모든 치료사들은 Ayres의 감각통합중재 중심 원리의 10가지를 모두 고려하여 치료하는 것으로 나타났다. 10가지 Ayres의 감각통합중재 중심 원리 중 자기 조직화 가이드 중심 원리를 제외하고 90%이상에서 종종, 자주, 항상 고려하여 치료하고 있었다. 감각의 기회제공, 적절한 과제제공, 활동 선택 기회제공, 아동의 성공을 최대화, 신체적 안전성 보장, 치료적 존중의 감정 조성은 T 값 50점 이상을 나타냈다. 자기 조직화 가이드, 적절한 각성 유지, 놀이 환경의 조성, 아동이 치료실 정리에 참여는 T 값 50점 이하를 나타냈다. 결론 : 지속적인 Ayres의 감각통합중재 중심 원리에 따른 치료사의 자기 수행에 대한 평가를 통해 치료의 질을 점검하고 높이는 것이 필요하다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권5호
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• pp.649-658
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• 2005

네트워크 기반의 공격은 그 위험성과 피해의 규모가 크기 때문에 공격 초기에 빨리 탐지하는 것이 중요하다. 그러나 지도학습 데이터 마이닝을 이용한 네트워크상의 비정상 트래픽을 탐지하는 방법은 방대한 양의 데이터 전처리와 관리자의 분석이 요구되며 관리자의 분석이 정확하다는 보장이 없을 뿐만 아니라 각 네트워크의 실시간 특성을 고려하지 못하기 때문에 탐지의 어려움이 크다. 본 논문에서는 실시간 침입 탐지와 점진적 학습을 위해 비지도학습의 데이터마이닝 기법중 하나인 자기 조직화 지도를 기반으로 트래픽 속성 상관관계 메커니즘을 제안한다. 이는 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 초기 학습이 이루어지는 단계로 비지도 학습을 통하여 성격이 비슷한 트래픽끼리 클러스터링 한 맵을 생성시킨다. 두 번째 단계는 맵의 각 클러스터가 정상과 비정상 트래픽의 클러스터로 구분되기 위해 각 공격별로 추출된 규칙(rule)을 적용하여 맵을 분석한다. 이 규칙은 지도 학습을 통한 규칙 기반의 방법으로, 각 데이터 항목마다 SOM을 이용한 속성별 맵의 상관관계(correlation) 분석을 통해 생성되었다. 마지막으로 분석된 맵을 이용하여 실시간 탐지와 함께 점진적 학습이 이루어지게 된다. 여러 실험을 통하여 비지도 학습과 지도 학습을 결합한 SOM 기반 트래픽 속성 상관관계 메커니즘이 지도 학습에 비해 실시간 탐지에 우수함을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.179-182
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• 2006

현재 감정을 인식할 수 있는 방법으로는 음성, 뇌파, 심박, 표정 등 많은 방법들이 존재한다. 본 논문은 이러한 방법 중 음성 신호를 이용한 방법으로써 특징들은 크게 피치, 에너지, 포만트 3가지 특징 점을 고려하였으며 이렇게 다양한 특징들을 사용하는 이유는 아직 획기적인 특징점이 정립되지 않았기 때문이며 이러한 선택의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 특징 선택 방법 중 Multi Feature Selection(MFS) 방법을 사용하였으며 학습 알고리즘은 Self Organizing Map 알고리즘을 이용하여 음성 신호의 감정 특징 패턴을 분류하는 방법을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.83-98
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• 2005

다변량 자료를 분석하는 데 있어서 관측 개체들의 분포적 양태를 파악하는 것은 자료 특성의 이해에 도움이 될 뿐만 아니라 이후 모형화 과정에도 큰 도움을 준다. 이를 위하여 다변량자료의 저차원 시각화에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그 중 하나가 코호넨(T. Kohonen)의 자기조직화지도(Self-Organizing Map; SOM)이다. SOM은 저차원 그리드 공간에 고차원 다변량 자료를 축약하여 시각적으로 나타내는 비지도 학습법의 일종으로 최근 들어 통계 분석자들이 많은 관심을 가지고 있는 분야이다. 그러나 SOM은 개체공간의 연속형으로 표현되는 개체를 저차원 그리드 공간에 승자노드에 의해 비연속적으로 표현한다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 SOM을 통계적 목적으로 사용하기 위해 요구되는 그리드 공간에 개체를 연속적으로 표현하는 방법들을 제안하고 환용 예를 제시 하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.311-320
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• 2003

고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.77-80
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• 2002

이상치를 포함한 학습 데이터의 군집화 전략은 일반적으로 이상치를 포함하여 학습하거나, 이상치를 제거하는 두 가지 선택이 가능하다. 이상치를 제거하지 않고 학습에 반영시켜야 할 경우 한 개 또는 소수의 이상치가 독자적인 군집을 형성하거나 객관적인 군집화를 방해하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 주어진 학습 데이터의 군집 결과가 이상치의 영향으로부터 벗어나기 위해 원래의 학습 데이터에 대한 변환 작업을 거친 후 군집화를 수행할 수 있다. 이러한 변환 방법으로서 본 논문에서는 차원 축소의 기법으로 알려진 인자 분석의 점수를 사용하였다. 인자 점수로 변환된 학습 데이터에 대해 계층적 군집화, K-means 그리고 자기조직화 지도 등과 같은 군집화 알고리즘을 적용하면 이상치가 자신만의 군집을 별도로 형성하지 않고 다른 학습 데이터의 군집에 소속되면서 이상회의 영향으로부터 벗어남을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.182-185
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• 2009

특정분야의 기술에 대한 중요도를 평가할 경우 일반적으로 해당 분야 기술의 전문가들의 의견을 델파이 방법을 이용하여 수렴하고 AHP 분석을 통해 기술의 우선순위를 결정하곤 한다. 그러나 전문가들의 직관적 판단에 의존하는 델파이 기법과 AHP 분석은 전문가 집단을 어떻게 선정하느냐에 따라 다른 결과를 초래하거나 항상 최적의 대안을 제시한다는 보장을 하지 못하므로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 연구는 해당 기술 분야의 객관적인 자료인 특허 문서를 분석하여 델파이를 통해 도출된 전문가들의 기술 평가 결과의 타당성을 확인하도록 특허맵 분석을 활용할 것과 많은 대상 기술과 다양한 기술 평가 기준을 한꺼번에 고려하여 기술간 우선순위, 기술간 유사성, 기술군간 관련성을 쉽게 확인할 수 있는 SOM 신경망 분석을 활용할 것을 제안한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.542-547
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• 2015

본 연구는 복잡다단한 환경변화에 효과적으로 대응하기 위하여 오늘날 여러 학문 분야에서 주로 이용되고 있는 복잡계 이론(Complex System Theory)의 사고와 방법론을 기반으로 테러대응을 위한 분야별 제 접근에 대하여 논하는데 그 목적이 있다. 그 결과 초기조건의 민감성, 프랙탈과 자기유사성, 자기 조직화, 창발, 공진화, 혼돈의 가장자리의 복잡계 이론을 통하여 테러대응 분야의 적용가능성을 은유적으로 탐색할 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.305-306
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• 2015

본 논문은 복잡다단한 환경변화에 효과적으로 대응하기 위하여 오늘날 여러 학문 분야에서 주로 이용되고 있는 복잡계 이론의 사고와 방법론을 기반으로 테러대응을 위한 분야별 제 접근에 대하여 논하는데 그 목적이 있다. 우리는 수많은 테러조직 및 테러환경 요인들과 연결된 복잡한 시스템 속에서 활동하고 있기 때문에 이 모든 것을 이해하고 통제하며 예측하면서 대응한다는 것은 사실상 애초부터 불가능한 일일지도 모른다. 테러대응 역시 테러대응 관계 기관간, 관계 기관 전담 부서 내의 구성원들의 상호작용뿐만 아니라 넓게는 정부, 민간단체, 산업체, 학계, 언론 등 나아가서는 국가간의 이해 관계자, 국제기구 등 테러대응 분야의 다양한 조직들의 참여하에 이들의 상호작용으로 공식적, 비공식적 의사 결정을 통한 방안들을 모색하는 것이 필요할 것이다. 이에 따라 초기조건의 민감성, 프랙탈과 자기유사성, 자기 조직화, 창발, 공진화, 혼돈의 가장자리의 복잡계 이론을 통하여 테러대응 분야의 적용가능성을 은유적으로 탐색할 수 있을 것이다.