• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.251-254
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• 2001

인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.6B
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• pp.559-568
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• 2002

In this paper, we studied on combining the control of transmission fates and power for the real system where a finite set of transmission rates are used. In [1], the combined control of transmission rates and power was first researched, and suggested the Selective Power Control (SPC) algorithm. However, it can't guarantee the minimum rate to each user and results in frequent changes of rate due to oscillation of the SIR (Signal to Interference Ratio) values. As a main purpose of this paper, we derive a formulation model and propose a distributed iteration algorithm to solve these problems. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we carried out numerical analysis and computational experiments. The results indicate that the proposed algorithm achieves better throughput than conventional one by keeping the low average transmission power.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.462-465
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• 2008

요구사항에 대한 우선순위는 요구공학에서 핵심적 활동으로 매우 중요하다. 추출된 요구사항을 소프트웨어 제품 개발의 목표와 조직에 적절하도록 우선순위 방법과 관점 등을 선택할 수 있는 연구가 미흡하고, 요구 분석 단계에서 우선순위 프로세스가 내재화되지 못하고 있다. 요구사항 우선순위는 프로세스 모델, 제품 종류, 우선순위 프로세스에 대한 경험을 바탕으로 주어진 요구사항에 대해 이해관계자들이 우선순위화하기 위한 방법과 관점 등을 선택하는 활동으로 시작된다. 따라서 본 논문에서는 개발 제품의 목표와 조직에 적합하도록 우선순위 방법과 관점 등을 선택할 수 있는 적응적 우선수위 기법을 제안하고, 핸드폰 소프트웨어 개발에 적용하여 그 효과성을 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 우선순위 기법의 유연성과 다양성을 통하여 요구 분석단계에서 우선순위 프로세스의 정착에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.386-388
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• 1999

본 논문은 이미지 데이터의 효율적인 코딩에 대한 새로운 방법을 나타낸다. 웨이블릿 변환을 기초로 한, 알고리즘은 서브밴드 간의 남아 있는 상관관계를 이용한다. 웨이블릿 계수들에 대한 성공적인 대략값은 계층적인 심볼 스트림을 초래하고, 그것은 PSD(의미있는 자손에 대한 예언)과 함께 매우 높게 압축된다. 코딩 알고리즘은 이미지 컨텐트에 대한 높은 적응성에 의해 그 자체를 구별한다. 초래하는 비트스트림은 그것들의 중요도에 대한 순서에 있어서 모든 이미지 정보를 구성한다. 그러므로 그것은 위험한 디코딩 과정 없이 어떤 지점에서 절단하는 것이 가능하다. 이러한 내장된 비트스트림의 이점은 공간적인 규모성(scalability)과 왜곡율이다. 좀 더 나은 향상은 웨이블릿 패킷으로 알려진 새로운 적응적인 웨이블릿 변환을 사용하여 획득된다. 초기의 기법들과 적합하지 않은 현재의 서브밴드에 대한 관련성있는 통계적인 특성들(특히 상관관계)은 처음으로 분석된다. 그것들에 의존하는, 서브밴드가 분해 유무에 관계없이 분해 결정이 만들어진다. 이러한 결과는 최고의 기본적인 선택이 아니고 최적에 가까운 분해 구조를 초래한다. 본 논문에서 제안한 모델의 가장 주요한 이점은 계산적인 비용의 축소이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.209-212
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• 2021

현재 IT 보안 관제 시스템을 구축하여 사용하고 있는 기업들은 여러 보안 솔루션을 도입하고 있어 각 솔루션에 따라 서로 다른 IT 이상징후 탐지 모델을 필요로 하고 있다. 이에 따라 솔루션별로 상이한 모델이 필요하며, 유지보수에 어려움이 대두되었다. 이러한 보안 관제 시장의 문제를 해결하기 위해 요구된 것이 이기종 보안 솔루션의 공통 정보 모델로의 표준화 및 탐지 모델 체계화이다. 현재 JCIM은 보안 관제 시장에서 데이터를 공통 정보 모델로 표준화하고, 선택한 솔루션의 시나리오를 보여주며 즉시 탐지까지 가능한 제품을 구현하였다. 이를 통해 AI 기반의 이상 탐지 시나리오를 구현할 수 있는 인력을 양성하고, 이를 기반으로 다양한 고객(산업군)사에 적응하는 것을 기대한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.97-103
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• 2020

Wireless sensor networks collect and analyze sensing data in a variety of environments without human intervention. The sensor network changes its lifetime depending on routing protocols initially installed. In addition, it is difficult to modify the routing path during operating the network because sensors must consume a lot of energy resource. It is important to measure the network performance through simulation before building the sensor network into the real field. This paper proposes a WSN model for a low-energy adaptive clustering hierarchy protocol using DEVS kernel models. The proposed model is implemented with the sub models (i.e. broadcast model and controlled model) of the kernel model. Experimental results indicate that the broadcast model based WSN model showed lower CPU resource usage and higher message delivery than the broadcast model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.29-33
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• 2004

본 논문에서는 인간과 엔터테인먼트 로봇의 상호작용을 위해, 동기(motivation)와 계층화된 감정(hierarchical emotion)에 기반한 행동결정 모델을 설계하였다. 감정모델은 계층화되고 학습 가능하도록 하여, 인간의 행동결정과 유사하게 동작하도록 하였다. 감정모델을 통해 로봇의 행동에 대한 인간의 반응이 학습되는데, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 감정모델과 함께 동기가 행동결정에 영향을 주는데, 초기에는 외부에서 주어지는 동기가 주로 행동을 결정하고, 감정모델이 학습될수록 점차 감정의 영향이 증가하여 동기와 계층화된 감정을 함께 고려하여 행동을 결정하도록 하였다. 그럼으로써, 인간과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나갈 수 있게 하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.335-338
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• 2005

로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.1
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• pp.136-147
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• 2003

To achieve an optimal performance for a given problem, we need an integrative process of the parameter optimization via learning and the structure optimization via model selection. In this paper, we propose an efficient optimization method for improving generalization performance by considering the property of each sub-method and by combining them with common theoretical properties. First, weight parameters are optimized by natural gradient teaming with adaptive regularization, which uses a diverse error function. Second, the network structure is optimized by eliminating unnecessary parameters with natural pruning. Through iterating these processes, candidate models are constructed and evaluated based on the Bayesian Information Criterion so that an optimal one is finally selected. Through computational experiments on benchmark problems, we confirm the weight parameter and structure optimization performance of the proposed method.

• Korean Journal of Social Welfare Studies
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• v.41 no.1
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• pp.175-201
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• 2010

The purpose of this study was to examine the mechanism through which youth school-based mentoring program impacts mentees' psychological and school-related outcomes such as self-esteem, self-efficacy, and attitudes toward school. The hypothetical model was assumed that mentors could improve their mentees' developmental outcomes through positive relationships with mentors as good role models and enhancement of help-seeking orientation. To investigate the mediating effect of process-related outcomes, structural equation modeling was used. The 97 adolescents were recruited through referral and random selection from middle schools in Seoul. The result showed that the effects of program participation were mediated by proximal changes in connectedness to role models and development of help-seeking orientation that, in turn, led to facilitate more positive attitudes toward school and academic activity, and improve psychological outcomes. Practice and policy implications as well as further research topics were discussed to aid the search for highly effective mentoring programs.