• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.165-171
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• 2019

본 연구의 목적은 SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동의 관계를 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위하여 국내 대표 포털사이트로부터 집합행동이 명확히 관찰되는 스포츠이슈 5건과 관련 포털 기사 5건을 선정하였고, 그 댓글 중, 추천 수에 따른 상위 100개 씩 총 500개의 댓글을 집단감정의 분석 대상으로 수집하였다. 또한 해당 이슈로부터 발생한 대중의 행위를 집합행동의 분석대상으로 선택하였다. 각 분석대상 댓글과 집합행동은 전문가 회의를 통하여 1~5점의 점수를 부여하였으며, 이에 대한 일원배치분산분석 및 다중회귀분석 결과는 다음과 같다. 첫째, SNS에서의 스포츠 집단감정은 스포츠이슈에 따라 다르게 나타났다. 둘째, SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동 간에는 유의한 인과관계가 있음이 규명되었다. 본 연구는 스포츠 집단감정과 집합행동의 인과적 관계를 계량적 분석을 통하여 실증적으로 규명하였다는 데 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.623-641
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• 2018

본 연구는 집합적 리더십(collective leadership)의 유효성을 검증하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 집합적 리더십이 창의적 행동에 미치는 직접효과와 집합적 리더십과 창의적 행동간 조직기반 자긍심의 간접효과를 검증하고, 이러한 간접효과의 메커니즘이 심리적 안전감에 의해 조절되는 조건부 간접효과를 규명하고자 한다. 본 연구는 동일방법편의(common method bias) 문제점을 최소화하기 위해 직급과 함께 직무상황에서의 정서성(affectivity)을 통제변수로 사용하였다. 회수된 설문지 319부 중 부적절한 자료(univariate outliers) 10부를 제외한 309부가 분석에 사용되었다. 연구결과, 집합적 리더십은 구성원들의 창의적 행동에 정(+)의 영향을 미쳤고, 조직기반 자긍심은 집합적 리더십과 창의적 행동과의 관계에서 부분매개 역할을 하였다. 또한, 심리적 안전감의 조건부 간접효과는 '매우 낮음', '낮음', '중간'의 세 단계를 제외한 '높음', '매우 높음'의 두 단계에서 유의한 것으로 나타났다. 본 연구결과가 함의하는 바는, 조직의 리더들이 집합적 리더십을 통해 구성원의 조직기반 자긍심과 창의적 행동을 촉진하는데 있어 심리적 안전감이 높아야 그 효과성이 커진다는 것이다.

• 한국인구학
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• 제28권1호
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• pp.313-343
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• 2005

오늘날 환경문제는 범지구적이며 인류의 생존 자체를 위협할 만큼 심각하다. 산업화가 환경문제 발생의 근원적 원인이다. 하지만 자연관, 자연에 대한 지식 증가, 기술개발, 경제성장과 불평등 등도 환경문제 발생의 중요한 원인들이다. 인구는 사회가 성립하는 데 필요한 요소이지만 환경문제 발생의 한 원인이 되기도 한다. 그 이유는 인구가 지탱되는 데 필요한 의식주는 전적으로 자연자원에 의존하고 있는데 인구의 크기는 자연이 감당할 수 있는 용량을 초과했기 때문이다. 이러한 관점은 인구와 환경의 관계에서 인구를 하나의 집합체로 보고 양적으로 접근한다. 그러나 환경문제 발생원으로서는 인구는 질적 차원에서도 접근할 필요가 있다. 즉 집합체로서의 인구를 구성하는 개별 행위자들이 일상생활에서 얼마나 친환경적 행동을 하는 가라는 점도 파악돼야 한다. 왜냐하면 절대 인구수가 같더라도 전체로서의 인구를 구성하는 개별 행위자들의 자연관, 생활양식 등에 따라 자연에 전개하는 행동이 다르고 결국 자연에 가해지는 영향(impact)이 다르기 때문이다. 집합체로서의 인구가 환경문제 발생원인으로 의히마는 바는, 자연자원의 공급량을 훨씬 초과해 추출한다는 점과 자연이 흡수 처리할 수 있는 능력 이상으로 생산${\cdot}$유통${\cdot}$소비과정에서 과도하게 폐기물을 발생시킨다는 점이다. 반면 개별 행위자로서의 인구가 환경문제 발생원인으로 의미하는 바는 풍요성과 편리성을 극대화시키고 일상생활에서 친환경적이지 않은 행동을 무분별하게 한다는 점이다. 이런 맥락에서 이 연구는 환경문제의 본질을 먼저 논의했고 환경문제 발생 메커니즘에 인구가 어떤 방식으로 적용하는 지를 두 가지 차원 - 집합체로서의 인구와 개별 행위자로서의 인구 - 에서 논의하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.404-406
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• 2003

행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.

• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 2004년도 정기총회 및 춘계학술대회
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• pp.137-139
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• 2004

의복이란 끊임없이 변화하는 사회에서 그 사회의 변화를 조절하는 집합적 요소로서, 그 시대의 사상이나 행위 및 관습 등 인간 행동의 변천과 그 시대의 사회와 문화를 반영해 주는 가장 가시적인 도구이다. 의복은 자신의 문화는 물론 다른 문화를 이해 하는데 도움을 주는 역할을 하므로, 한 나라의 문화를 이해하기 위해서는 그 나라의 의복을 연구하는 것은 매우 의의가 있는 것이다. 문화의 다양성으로 각각의 문화는 다양한 의복 스타일을 갖게 되었다. (중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.85-88
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• 2004

본 논문에서는 인공 면역 네트워크와 분류자 시스템을 이용한 자율 분산 로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 각 로봇의 행동은 전역행동과 지역행동으로 구성된다. 전역행동은 작업을 찾고 수행하기 위해 필요한 환경을 조성하는데 필요한 전반적인 행동들을 결정하고, 지역 행동은 작업을 수행할 때 각 로봇들이 어떤 방식으로 동작하는가를 결정한다. 이때 전역 행동은 인공 면역 네트워크를 이용하여 결정되며 작업을 빠른 속도로 탐색하며 탐색한 작업 주위로 적절한 수의 로봇이 집합하도록 한다. 또한 지역 행동은 분류자 시스템을 이용하여 결정되며 작업을 수행하는데 적절한 로봇의 역할을 결정한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.164-170
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• 2004

본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분산 유전자 알고리즘에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다. 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.699-704
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• 2004

본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분류자 시스템에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분류자 시스템을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.19-22
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• 2002

분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다