• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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• pp.201-204
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• 1998

인터넷의 자원에 접근하기 위해서는 그 정보를 조직화할 필요성이 있으며, 조직화된 자료들은 디지털화되어 서비스될 수 있도록 기술이 발전하고 있다. 따라서, 현존하는 도서관의 편목 기술과 절차를 응용하여 인터넷 자원에 적용한 OCLC 매뉴얼과 네트워크상의 자원에 대한 목록을 메타데이타로 기술한 DUBLIN core 기술법을 비교분석하여, MARC 포맷으로의 변환을 살펴 본 바, 더블린 코아 형태로 제공되는 메타데이타 요소는 MARC포맷의 각 필드로 변환 할 수 있어야 하며, 더블린 코아와 같은 간략형 서지레코드의 요소를 더욱 개발해야 한다. 또한, 여러 유형의 메타데이타 통합에 대한 방법으로 MARC에 대한 수정 및 새로운 필드의 마련이 필요하며, 표준기술규칙의 마련으로 정확하고 대량의 데이터를 구축하며, 특히 이러한 기술법을 익힌 전문가들의 등장이 필요할 것이다.

• 기록학연구
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• 제61호
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• pp.31-69
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• 2019

본 연구는 국내 문학관에 분산 소장되어 있는 작가의 문학자료에 대한 기록학적 탐구와 기록관리 적용에 관한 검토를 통해 문학기록에 적합한 조직방안을 모색하고자 한다. 먼저 문헌 연구와 사례 분석을 통해 문학 기록의 특성과 가치에 적합한 조직화를 위한 '원질서의 원칙'을 탐구했다. 다음으로 '디아스포라 아카이브'를 사례로 문학기록 조직화에 적합한 모형을 도출한 후, 국내 지역문학관에 '분산 컬렉션'의 형태로 존재하는 작가 조정래(1943~)의 문학자료를 대상으로 조직 모형을 적용하였다. 연구결과 조정래 작가의 '분산 컬렉션'에 통합적으로 접근하기 위하여 ICA AtoM 기반 '기록-작가-문학관' 관련 기술정보를 연계하여 단일한 게이트웨이를 통하여 제공하는 모형을 제안하였다. 아울러 개별 문학관의 소장 자료도 기록 조직화의 원칙에 따라 계층적 분류체계를 적용하여 기존의 건별 목록에 비하여 보다 풍부한 집합적 맥락적 정보를 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.316-318
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• 2001

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.73-77
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• 2001

본 논문에서는 부분적으로 관측 가능한 환경에서 사전의 모델 정보 없이 확률적인 행동 정책을 학습하는 상태 조직화 강화 학습 모델을 제안한다. 기존의 강화학습은 환경 모델을 사전에 필요로 하고 상태 전체의 관측이 필요하기 때문에 학습 이전에 문제에 대해 알아야 한다는 제약이 있다. 또한 작은 문제에 대해서는 잘 적용되지만 상태의 수가 매우 많고 부분적으로만 관측한 경우가 많은 실제 문제에는 그대로 적용하기가 불가능하다. 이러한 두 가지 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사전의 모델 정보 없이 부분적인 관측값으로부터 상태와 행동 정책을 동시에 학습해 나가는 강화 학습 모델을 제안하고, 제안된 방법을 부분적으로만 관측이 가능한 미로 탐색 문제에 적용하였다.

• 정보학연구
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• 제5권2호
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• pp.17-26
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• 2002

본 연구에서는 자기조직화 교사학습 신경망인 SOSL(Self-Organized Superised Learning)과 이 신경망의 구조를 제안한다. SOSL신경망은 하이브리드 형태의 신경망으로써 다수 개의 컴포넌트 에러 역전파 신경망들과 수정된 PCA신경망으로 구성된다. CBP신경망은 군집화되고 복잡한 입력패턴에 대하여 교사학습을 병렬적으로 수행한다. 수정된 PCA신경망은 군집화 및 지역투영에 의하여 원 입력패턴을 보다 작은 차원으로 변환시키기 위하여 사용된다. 제안된 SOSL은 많은 입력패턴을 가짐으로써 큰 네트워크 크기를 가지게 되는 신경망에 효과적으로 적용이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.622-624
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• 2004

강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality)였다 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 많은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다. 이를 해결하기 위해 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 바로 적용하기에는 적합하지 않다. 최근 이루어진 복잡계 네트워크(Complex Network)에 대한 연구에 착안하여 본 논문은 자기조직화하는 생장 네트워크(Self organizing growing network)를 기반으로 한 간단한 환경 표현 모델을 사용하는 강화 학습 알고리즘을 제안한다 네트웍은 복잡계 네트웍이 갖는 성질들을 유지하도록 자기 조직화되고, 노드들 간의 거리는 작은 세상 성질(Small World Property)에 따라 전체 네트웍의 큰 사이즈에 비해 짧게 유지된다. 즉 판단해야할 단계의 수가 적게 유지되기 때문에 이 방법으로 차원성의 저주를 피할 수 있다.

• 디지털콘텐츠
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• 5호통권72호
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• pp.20-26
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• 1999

ERP데이터는 조직의 비즈니스 과정상 중요한 것을 담고 있다. 다름 아닌 고객들에 대한 정보, 경쟁환경, 주요 경쟁상대, 그리고 얼마나 효과적으로 자원의 조직화가 이루어졌는가 하는 것들이다. 이러한 데이터를 이용해 유용한 정보를 찾아 낼 수 있다면 무한경쟁 환경 속에서 비교우위를 갖게 되는 것이다. 이러한 관점에서 ERP와 DW 연계는 향후IT 업계의 이슈라 할 수 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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• pp.37-41
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• 2002

최근 정보처리 기술의 발달과 인터넷의 확산으로 웹 학술 정보원의 양은 방대히 증가하였지만, 이용자들이 원하는 정보를 정확하게 찾는 것이 매우 어려워졌다. 이를 해결하기 위해서는 웹 상에서 생산되는 정보를 효과적으로 조직화하고 체계화하는 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 문헌정보학 분야의 웹 학술정보자원을 선별하여 제공하는 IFL을 통해 웹 학술정보원의 주제분류체계를 제시해보았다.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.95-115
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• 2001

본 논문에서는 우리나라 코스닥시장에 상장된 벤처기업을 대상으로 하여 지식경영 유형을 세분화 하기 위한 방법론을 제시한다. 이 방법론은 우선, 해당 벤처기업에 대하여 설문조사를 통하여 이들 회사의 지식경영 요인을 도출한 다음, 이들 요인 값을 가지고 비감독학습 인공신경망 모형인 SOM을 가지고 4개의 의미 있는 군집을 유도하였다. 이들 군집은 벤처기업이 수행하는 다양한 지식경영 유형을 나타내는 것으로 판명되었으며, 이들 유형은 각각 하이테크형, 조직지식중심형, 정보기술 중심형, 단순형으로 분류된다.