• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6260-6268
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• 2015

상이한 망이 공존하는 LTE-Advanced에서 기존 음성 서비스에 적용된 절차적이고 정적인 제어방식으로는 서비스 연속성을 효과적으로 지원하는 것은 현실적으로 어렵다고 여겨진다. 본 논문에서는 SON를 기반으로 서비스 연속성을 효과적으로 지원하기 위한 서비스 자기-조직화를 제시하고자 한다. SON을 통하여 가입자 단말기는 자신의 현재 상태 및 주변 기지국 정보를 수집하고, 기지국은 내부 및 인접한 기지국 모니터링으로 수집된 정보를 통하여, 관련 제어 데이터를 공유하고 이를 종합 분석하여 서비스 연속성을 자체적으로 조절/제어하는 방법을 제안한다. 서비스 자기-조직화는 단말기 및 기지국의 상태 정보 변화에 따라 관련 기능(여기서 기능은 ISHO, 셀 선정, 자원 할당, 부하 제어, QoS 매핑 등을 의미함)의 설정을 동적으로 제어하고, 각각의 기능들이 변화에 적응하여 조정되고 재구성하는 과정을 주고받으면서 각 기능들이 상호 작용하게 된다. 이러한 동작들이 서비스 자기-조직화를 통하여 서비스 연속성을 만족시키는 방향으로 이루어진다. 자원 이용률과 outage 확률을 성능척도로 하여 수행된 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 방안은 기존 방안에 비하여 더 우수한 성능을 가짐이 확인된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권3호
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• pp.157-168
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• 2014

본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-142
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• 1995

코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)온 빠른 검증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 그러나 기본적으로 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실재 문제에 적용하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문에서는 패턴에 대한 사전 정보없이 복잡한 패턴공간을 적응적으로 분할하기 위해 구조적응되는 자기조직화 신경망을 소개하고 이를 인쇄체 한글 문자의 인식에 적용한 결과를 보여준다. 여기에서 제안하는 신경망은 SOFM의 각 셀이 좀더 자세한 SOFM으로 확장될 수 있도록하며, 확률분포가 0인 셀을 제거함으로써 패턴 공간에 보다 근사한 분류를 가능하게 한다. 실제로 이러한 방식이 한글과 같은 복잡한 분류 문제에서 어떻게 작동하는지 설명하고, 한글 완성형 2350자에 대해 실험한 결과를 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.69-71
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• 2000

군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.

• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.201-210
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• 2004

기호 통합 텍스트로서 웹은 "정보"라는 무형의 지식개념을 위한 핵심적 플랫폼으로 전 세계에 걸쳐 유비쿼터스 환경을 기반으로 광범위한 소통모델로 발전하고 있다. 이러한 소통과정의 파악은 정보구조 조직화시 필수불가결한 요소로 늘어만 가는 정보의 양적 팽창과 더불어 컨텐츠 질을 결정 하는데 주요한 기준으로 작용되어질 수 있다. 본 연구는 공학적, 언어학적 모델을 기반으로 웹 사이트내에서 리치미디어 컨텐츠들의 형태, 기능, 감성적 측면을 중심으로 컨텐츠 조직화시 어떠한 방식으로 의미적 소통을 행하는지 그 추이과정을 분석하였다. 이를 토대로 웹 공간에서 이루어지는 사용자들의 접근요소에서 인터페이스 최종 귀착지까지의 과정을 통해 그 변화과정을 소통모델로 재인하고 그 과정 중에 나타나는 정보기능에 중점을 두어 고찰하였다. 방법적인 측면으로 쉐논과 웨버 모델의 기능특성과 야콥슨 모델의 네 가지 기능(교감, 지시, 시적, 메타언어적)을 중심으로 정보 소통 시 웹 컨텐츠에 적용되어질 수 있는지에 관하여 그 가능성의 도출 작업을 수행한다. 웹이라는 신지형의 구조에서 속도, 저장 공간, 압축기술, 정보여과 과정과 같은 새로운 개념들은 의사소통의 채널로 작용하는 웹이 표현되어지는 컨텐츠의 양식 변화에 많은 부분 영향을 미침으로써 컨텐츠 표현에 있어 통합매체의 소통환경을 파악하는 것은 컨텐츠 조직화시 정보를 효율적으로 운용할 수 있는 기틀이 마련될 것이다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 국제컨퍼런스 디지털컨텐츠 활용을 통한 지식경영의 확산
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• pp.275-288
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• 1999

다차원 모델링이란 정보를 비즈니스 차원으로 조직화하는 과정을 말한다. 요소(element) 데이터가 차원 내 또는 차원 간에 상호관련성이 높을수록 다양한 각도의 분석이 필요하며, 이러한 상호관계에 대한 분석 결과는 가치있는 정보가 되므로 다차원 모델링의 대상이 된다. (중략)

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2439-2443
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• 2011

태양전지를 제작하는데 실리콘기판 표면에서의 광 흡수를 증가시키기 위한 표면조직화를 위해서 염기 용액을 이용한 습식방법을 이용하여 샘플을 제작하였다. 이렇게 준비된 염기성 에칭용액을 이용한 실리콘 웨이퍼의 표면 상태를 관찰하여 광학적 특성과의 연관성을 조사하였다. 표면조직화가 표면 전체적으로 고르게 이루어진 샘플에서 반사도가 낮았으며, 광학적 특성이 좋게 나타났다. 에칭이 과도하게 일어난 샘플에서는 오히려 반사도가 증가하여 광학적 특성이 떨어지는 것을 확인 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.407-412
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• 2008

잡음이 심한 배경을 가진 영상 내부의 영역 분할 처리 과정은 해결하기 매우 어려운 문제로 인식되어 왔다. 그에 따라 이 문제를 해결하기 위한 기초적 방법론에 관한 연구 및 주어진 문제에 따라 실제적 적용을 위한 다양한 노력이 있어왔다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 새로운 접근법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 새로운 방법론으로서 기존의 관심 객체 분할의 반대인 배경 영역 분할이라는 새로운 관점을 연구의 중심으로 하였다. 기반 이론으로는 승자 독식 원리의 자기 학습 이론 알고리즘에서 특징 선택을 위한 자기 조직화를 분석하고 이를 문제 해결에 적용하였다. 실제적 영상 데이터를 통한 실험을 통해 배경 영역 분할을 적용한 영상 분할은 효과적으로 수행될 수 있음을 실험 결과로 제시해 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.204-210
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• 2002

자기조직화 지도(self-organizing feature map)는 학습시 수렴하기 위하여 많은 입력패턴을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 자기조직화 지도 학습시 학습률이 일정한 이웃 상호작용 집합을 동적 가우시안 함수로 변환하여 수렴속도와 수렴도를 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이웃 상호작용 함수로 사용된 가우시안 함수의 편차와 폭을 학습 회수에 따라 감소하는 동적 성질과 승자 뉴런으로부터의 위상학적 위치에 따라 각기 다른 학습률을 갖도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 자기조직화 지도의 수렴속도와 수렴도를 향상시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.250-252
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• 2003

패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 항상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 비해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.