• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1077-1094
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• 2011

마이크로어레이 유전자 발현 데이터인 yeast cdc15에 대해 시계열 데이터의 특성을 반영한 푸리에 계수를 이용한 검정통계량과 FDR 다중비교법을 이용하여 차별화된 유전자를 선별한 후 선별된 유전자들에 대해 모형기반 군집방법, K-평균법, PAM, SOM, 계층적 Ward 군집방법과 Fuzzy 군집방법을 실시하였다. 군집방법에 따른 특성을 알아보고 군집화 결과와 내부유효성 측도로 연결성 측도, Dunn 지수와 실루엣 값을 살펴본다. 또한 GO분석을 통한 생물학적 의미도 파악해본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.50-56
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• 2011

본 연구는 복합지식 객체를 기반으로 다차원적인 관계를 쉽게 식별하고 검색할 수 있도록 복합지식의 3D 가시화방법을 제안한다. 이를 위해 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, 3D 공간상에서 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 정보검색의 기회를 제공하기 위해서 객체 유사도를 이용한 복합지식의 3D 클러스터링 방법을 제안하였다. SOM을 이용한 복합지식의 3D 가시화와 클러스터링은 복합지식의 맥락과 연계성을 시공간에 가시화하는데 최적의 방법이 될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.183-193
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• 2020

본 연구는 오프쇼어링과 리쇼어링의 원인을 해석하고 이를 촉진시키는 요인과 발생 분야에 대해 검증하고자 한다. 자기조직화 현상과 프로스펙트 이론 관점 하, 미국 리쇼어링 협회의 실측 데이터를 활용하여 미국의 리쇼어링과 오프쇼어링의 실질적인 효과를 계량분석 방법으로 실증 분석 하였다. 연구결과 미국으로의 오프쇼어링은 미국 내 시장력과 투자국가의 혁신성에 양의 상관관계를 보이고, 미국기업의 미국 본국으로의 리쇼어링은 미국 내 시장력에 양의 상관관계이지만, 혁신성과는 상관관계가 미미하였다. 미국기업의 리쇼어링은 해외기업의 오프쇼어링을 이끌며 강한 상관관계를 보이고 있고, 아시아 등 경제 신흥국은 추격 사이클이 짧은 IT분야에 오프쇼어링을 집중하는 경향이 나타났다. 본 연구는 국가의 기업 투자지원 정책 방향성 수립과 경영자의 생산기반 투자 의사 결정에 기여할 것으로 본다. 향후 연구는 리쇼어링과 오프쇼어링의 영향 인자를 보강하여 경제적 후생 평가 모형을 완성하고자 한다.

• 한국물환경학회지
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• 제24권5호
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• pp.611-617
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• 2008

It is necessary to analysis the data characteristics of discharge and water quality for efficient water resources management, aggressive alternatives to inundation by flood and various water pollution accidents, the basic information to manage water quality in lakes and to make environmental policy. Therefore, the present study applied Self-Organizing Map (SOM) showing excellent performance in classifying patterns with weights estimated by self-organization. The result revealed five patterns and TOC versus rainfall-storage data according to the respective patterns were depicted in two-dimensional plots. The visualization presented better understanding of data distribution pattern. The result in the present study might be expected to contribute to the modeling procedure for data prediction in the future.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권5호
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• pp.1366-1377
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• 2020

본 연구의 목적은 하브루타 기반 교수학습방법이 간호대학생의 학업적 자기효능감, 비판적 사고성향, 학습만족도, 학업스트레스에 미치는 효과를 확인하기 위해 시도되었다. 본 연구는 단일군 사전-사후설계로 간호학과 2학년 90명을 대상으로 실시되었다. 하브루타 기반 수업설계는 5단계이며 1단계는 사전학습단계, 2단계는 도입 및 전개단계, 3단계는 수업 내용의 조직화 단계, 4단계는 질문하고 가르치는 단계, 5단계는 정리 및 통합단계로 구성되어있다. 4주간의 하브루타 기반 교수학습방법을 적용하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0으로 분석하였고 대상자의 일반적 특성은 빈도와 백분율로, 실험처치의 효과측정을 위한 종속변수의 검증은 paired t-test로 실시하였다. 연구결과 하브루타 기반 교수학습방법의 적용이 학업적 자기효능감(t=-3.711, p<.000), 학습만족도(t=-2.580, p=.012), 학업스트레스에(t=6.500, p<.000) 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 하브루타 기반 교수학습방법은 대상자의 학업적 자기효능감과 학습만족도를 높이고 학업스트레스를 낮추는 효과적인 교수법임이 확인되어 추후 다른 전공교과목에서도 적용할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.233-237
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• 1993

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 cluster로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사사에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means 클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해, 먼저, 우리말 음소들을 모음, 파열음, 마찰음, 파찰음, 유음 및 비음, 종성의 6개 음소군으로 분류하고 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 labeler의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식실험 결과 87.2%의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.995-998
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• 2013

본 논문에서는 자기 조직화 기능을 갖는 Kohonen의 SOM(Self Organization Map) 신경회로망에 2단계의 학습과정을 활용하여 항공영상에서 물체를 인근의 물체와 효과적으로 구별하기 위한 접근방법을 제안하고 실제의 항공영상에 적용하여 기존의 고전적인 K-means 알고리즘 및 원래의 SOM 알고리즘보다 우수함을 보인다.

• 통합자연과학논문집
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• 제3권1호
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• pp.38-42
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• 2010

인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.

• 트랜스-
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• 제14권
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• pp.35-63
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• 2023

파킨슨병은 신체 움직임을 담당하는 도파민의 부족으로 신체 기능의 장애로 기본적인 일상생활까지 영향을 미치는 퇴행성 신경질환이다. 현재 의술로는 완치가 힘들어 병의 지연과 예방 차원으로 운동치료에 관심을 모으고 있다. 이에 본 연구에서는 펠든크라이스 기법®을 파킨슨병 환자에게 적용하여 심신의 상태를 스스로 돌볼 수 있는 신체 움직임 프로그램을 설계하고 보급하는데 목적을 갖는다. 펠든크라이스 기법®은 신체 움직임을 이용한 심신 자각 학습 방법으로 신경가소성의 기능인 뇌와 행동을 연결하여 신경계를 재교육하는 방법론이다. 본 연구에서는 연구자가 개발하고 검증한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법®의 자각(⾃覺)에 초점을 맞추어 수정·보완하였다. 24회기의 신체 움직임 프로그램은 파킨슨병 환자의 자기관리능력을 향상하기 위해 5단계로 구성하였다. 첫 번째 단계는 자기 인식이고 두 번째 단계는 자기 관찰이다. 셋째, 자기조직화, 넷째, 자기 통제. 그리고 다섯 번째 단계는 자기 관리다. 전반적인 변화는 자신의 상태를 인식하고 내적 감각과 외적 환경의 변화를 감지하는 능력을 향상시킨다. 결론적으로 파킨슨병 환자에게 심신 기능의 향상과 자기관리가 가능한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법을 적용하여 설계하였다. 앞으로 설계된 프로그램을 현장 적용 가능성 여부는 후속과제로 남긴다. 나아가 노년층의 웰니스를 위한 움직임의 참고자료로 메타버스를 적용한 과학분야와의 융합적 협력을 통해 보다 폭넓게 확산될 수 있도록 체계적 구조를 구축할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.