• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.28-31
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.235-238
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.883-885
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• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.727-730
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• 2017

복잡한 알고리즘과 고가의 센서 없이도 동적 환경에서 목표를 탐색하는 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 탐색환경의 지도를 제작하지 않고 단순한 목표를 가진 하부 모듈의 결합만을 사용하는 포섭구조를 활용하였다. 제안한 시스템의 유용성 검증을 위해 실험을 하였고, 그 결과 목표를 찾아 감을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.10
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• pp.886-895
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• 2006

Fingerprint classification reduces the number of matches required in automated fingerprint identification systems by categorizing fingerprints into a predefined class. Support vector machines (SVMs), widely used in pattern classification, have produced a high accuracy rate when performing fingerprint classification. In order to effectively apply SVMs to multi-class fingerprint classification systems, we propose a novel method in which SVMs are generated with the one-vs-all (OVA) scheme and dynamically ordered with $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers. More specifically, it uses representative fingerprint features such as the FingerCode, singularities and pseudo ridges to train the OVA SVMs and $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers. The proposed method has been validated on the NIST-4 database and produced a classification accuracy of 90.8% for 5-class classification. Especially, it has effectively managed tie problems usually occurred in applying OVA SVMs to multi-class classification.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.409-411
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• 2001

인터넷 사이트의 정보량이 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 검색할 수 있는 도구를제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 아직까지는 대부분의 사이트에서 키워드에 기반한 단순한 검색기법을 주로 사용하는데, 이 방식은 사용자의 의도를 제대로 표현하기 어렵기 때문에 검색결과가 지나치게 많거나 의도하지 않은 결과를 얻기 쉽고, 사용자가 자연스럽게 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 자연어를 통하여 사용자에게 보다 정확하고 친절하게 적절한 정보를 제공해주는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 시스템은 기존의 자연어처리 기법의 한계를 극복하기 위하여 질의-답변간의 융통성 있는 패턴매칭 기법을 사용하며, 효과적인 매칭을 위하여 포섭구조에 기반한 질의분류를 선행하는 구조적 패턴매칭 방식 사용한다. 간단한 웹 페이지를 소개하는 문제에 적용한 결과, 그 가능성 및 개선점을 파악할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.775-778
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• 2016

로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.

• 사회경제평론
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• v.31 no.1
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• pp.147-171
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• 2018

In The Structure of Empire, Karatani Kojin discovers cosmopolitanism as an element of exchange mode D, and according to this, argues that the World Republic needs to sublate(aufheben) sovereign state and this sublation is to recover Empire at higher dimension from a different way of viewpoint. On the strength of this theoretical advance, Karatani Kojin's exchange mode D can embrace reciprocity of freedom, reciprocity of donation and cosmopolitanism as it's elements. But on the way to the World Republic which Karatani Kojin suggests, there still exists a theoretical missing link. This paper argues the missing link is no more than democracy.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.560-563
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• 2017

물류 창고에서 화물 이송 자동화를 위해서 기존의 여러 방식들이 제안 되었지만 설치 및 유지 보수에 대한 비용이 많이 들고 목적에 따라 유동적으로 작업환경을 바꾸기 어려울뿐더러 갑작스러운 작업환경변화에 대처하기 힘들다는 단점이 있다. 본 논문은 무인 화물 이송 이동 로봇이 다양한 환경에서 여러 가지 기능들을 수행하기 위해 초음파 센서 적외선센서를 장착하였으며 라인을 다라 목표점까지 주행하기 위한 알고리즘을 제안하고 시뮬레이터를 제작하여 실험을 해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.37-39
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• 2006

지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.