• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.23-47
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• 2003

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 이러한 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하며 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어와서야 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통한 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객이력경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단이력경로의 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석과 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면하고 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• 한국철학논집
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• 제32호
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• pp.215-249
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• 2011

본고는 서양 근대 문명 수용 초기(1890~1910)에 발생한 신구 관념의 대립과 충돌을 중심으로 전통 지식 체계의 변용을 역사의미론적으로 탐색함으로써 한국의 근대를 성찰하는 데 목적이 있다. 한국에서 신구 관념을 놓고 벌어진 주체 간의 투쟁은 전통개신론자들과 문명개화론자들의 주장에서 첨예하게 드러났다. 서양의 충격에서 비롯된 신구 관념의 대립과 충돌은 우주 자연으로부터 사회 정치체제, 학술?문화 등 모든 부문에서 인식의 전환을 요구하였지만, 전통 지식 체계를 이해하는 시각에는 다소 차이가 있었다. 신구 관념에 따른 전통 지식 체계의 구축과 변용과정에서 문명개화론자들에게 '구(舊)'는 단순히 과거의 '지나간', '오래된' 것이 아니라 파괴하고 제거하지 않으면 새로운 문명 건설을 방해하는 장애물이었다. 그러나 전통개신론자들에게 '구(舊)'는 '온고지신(溫故知新)'의 이념 속에서 다시 '신(新)'으로 거듭날 수 있는 가능성을 내함하고 있는 '개신(改新)'의 대상이었다. 박은식의 "유교구신론(儒敎求新論)"이나 한용운의 "조선불교유신론(朝鮮佛敎維新論)"은 전통 지식 체계를 '신학(新學)'으로 재편하려한 대표적인 시도였다. 보편성과 객관성, 합리성을 추구하는 과학적 방법을 수용함으로써 전통 지식 체계는 근대적인 학문으로 변화할 수 있었다. 그러나 신학(新學)으로 변화하는 과정에서 성학(聖學)으로서의 위상은 탈각되었고, 신앙과 종교적 전통 또한 약화될 수밖에 없었다. 이러한 전통 지식 체계의 변용과 '구학의 신학화' 과정에서 신구 관념의 교차가 발생하였다. 여기서 특히 신구 관념의 교차를 가능하게 한 '실(實)(학(學))' 개념에 주목할 필요가 있다. 20세기 전후 발간된 다종의 근대 매체는 신구 관념의 다층적 전개 양상을 여실히 보여주는데, 전통 지식 체계가 신학(新學)으로 변용될 수 있었던 계기로서 '실학'이라는 개념적 준거틀이 작동하였음을 확인할 수 있다. 물론 이 시기 실학이 지칭하는 대상은 대체로 서양의 학문인 '신학(新學)'을 표상하고 심지어 등치되기도 했지만, 전통개신론자들은 문명개화론자들이 점유하였던 '실학' 개념과 그 의미를 재해석함으로써 전통 지식 체계를 신학으로 바꿀 수 있었다. 이들은 과학 기술에 압도되어 점차로 거세되어가던 전통적 가치를 '신학' 수용의 토대로 인식하고, '실학(實學)'을 개념을 준거로 하여 '신학(新學)'을 재전유(再專有)(re-appropriation)하였다. 일제의 강점이 구체화 되어 전통 지식 체계의 주체적 변용 시도는 일정한 한계에 직면할 수밖에 없었지만 '구학의 신학화'는 '동도서기(東道西器)' 논리가 지닌 모순과 문명개화론의 탈주체성을 넘어서는 것으로 평가할 수 있다. 도덕 원리와 경쟁 원리가 충돌하고 '진화'와 '진보'가 대세인 현실에 대응하려했던 '동도서기(東道西器)' 논리는 이미 분리될 수 없는 도(道)와 기(器)를 분리 가능한 것으로 상정해야만 성립되는 모순을 안고 있었고, 문명개화론은 서양을 내면화하여 자기 비하와 멸시로 주체의 균열을 야기하고 전통 지식 체계로부터 단절됐다는 비판에서 자유로울 수 없기 때문이다.

• 인지과학
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• 제23권4호
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• pp.517-551
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• 2012

우리는 모방하는 동물이다. '참된 모방(true imitation)'은 한 행위가 행해진 것을 보는 것으로부터 그 행위를 하는 법을 새롭게 배우는 것이라고 할 수 있다. 우리는 타 개체의 기술과 지식을 모방함으로써 다른 동물의 세계에서 찾아보기 힘든 문화와 문명을 이룩할 수 있었다. 이런 의미에서 모방 능력이 어떻게 진화하고 발달하는지를 묻는 것은 중요하다. 또한 인간이 아닌 다른 동물들이 참된 모방을 할 수 있는지, 그리고 모방 학습 측면에서 인간과 동물이 구체적으로 어떻게 다른지를 알아보는 작업도 매우 흥미로운 과제이다. 이 논문에서 나는 우선, 인간과 다른 동물들의 모방 능력에 대한 경험적 연구들을 검토해볼 것이다. 이런 비교 연구를 통해 동물과 인간의 모방 능력의 차이에 주목할 것이며, 그들에게서 보이는 복제 충실도의 차이가 왜 발생하는지에 대해 논의할 것이다. 그런 다음에 모방의 신경생물학적 메커니즘에 대한 최신 연구들을 검토할 것이다. 하전두회(inferior Frontal Gyrus, IFG)와 하두정엽(inferior Parietal Lobule, IPL)으로 구성된 인간의 거울 뉴런계(mirror neuron system)가 이 대목에서 가장 중요하게 등장한다. 거울 뉴런계는 타 개체의 행동을 이해하고 공감하고 따라하는 데에 필수적인 신경세포 다발이다. 나는 거울 뉴런계의 기능과 진화에 대한 최신 연구들을 소개할 것이다. 인간의 모방을 가능하게 하는 신경 메커니즘에 대한 연구는 처음에 거울 뉴런계와 후부상측두이랑(posterior Superior Temporal Sulcus, pSTS)로 구성된 '핵심 모방 회로'에 집중되어 있었다. 하지만 더 최신의 연구들은 핵심 모방 회로 밖에서도 모방의 신경 메커니즘이 작동한다는 사실을 말해준다. 마지막으로 나는 이러한 모방의 심리학과 생물학이 문화 진화에 어떤 함의를 지니는지를 탐구한다. 구체적으로 나는 밈과 거울뉴런계의 관계를 탐구한 최신 연구를 통해 문화 진화에 대한 밈학적 접근을 시도할 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.188-192
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• 2007

오늘날 국가연구개발사업 및 국가과학기술정책에서 당면하고 있는 최대의 관건은 불확실한 기술개발환경을 어떻게 극복할 것인가의 문제가 될 것이다. 우리를 둘러싼 사회경제 환경은 한 마디로 질서와 무질서가 병존하는 제한적 불확실성 상황(복잡계)이며 기술개발환경은 더욱 복잡한 상황이다. 따라서 이러한 복잡계 상황에서 창조적 기술개발의 실천적 관점을 관철하기 위해서는 기존 선형적이고 정태적인 국가과학기술정보 인프라구축에서 벗어나 '모방에서 창조로의 전환', '기술혁신의 자기조직화(self-organization)', '동태적 능력(dynamic capability)의 확보'라는 새로운 비전을 제시하기 위한 새로운 '복잡계 과학기술정보인프라구축의 프레임 워크' 구축으로 새로운 패러다임 전환이 필요하다. 이러한 패러다임 전환을 통하여 불확실성 하에서 태동하는 질서를 간파하고 새로운 질서를 만들어가는 자기조직화가 가능한 과학기술 정보인프라는 기존의 정보공유중심에서 정보공명이 중심이 되는 인프라 구축이 되어야 할 것이다. 따라서 새로운 Web 3.0은 이러한 정보공명이 가능한 상태 즉, 피드백이 가능한 맞춤형 분석 정보 지원체제가 될 것으로 예상된다. 이를 통하여 개개인이 갖고 있는 지식, 자기 조직화된-노하우가 공유됨으로써 서로 간에 공진화(co-evolution)가 발생될 수 있는 국가 차원의 새로운 과학기술정보 인프라 구축의 정책적 진화가 이루어 질것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권5호
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• pp.70-77
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• 2009

하나의 reader와 여러 tag로 구성된 RFID 망에서 tag의 응답 간 충돌을 중재하기 위해 tag가 응답하도록 여러 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 방식이 소개되었다. 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에서는 tag 인식의 효율이 극대화되기 위해 프레임 별 슬롯의 수가 최적화되어야 한다. 이러한 최적화는 tag의 수를 필요로 하나 reader는 tag의 수를 알기 힘들다. 본 논문에서는 별도로 tag의 수를 추정하지 않고 슬롯의 수에 대해 직접 Bayes action을 취하는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기초한 tag 인식 방식을 제안한다. 구체적으로 Bayes action은 tag의 수가 갖는 사전 분포, 어떤 tag도 응답하지 않은 슬롯의 수에 대한 관찰값, 그리고 인식률을 반영한 손실 함수를 결합한 결정 문제를 풀어 구한다. 또한 tag의 수가 갖는 사전 분포의 진화를 통해 각 프레임에서 이러한 Bayes action을 지원한다. 모의 실험 결과로부터 진화하는 사전 분포와 Bayes action의 쌍은 robust 방식을 이루어 tag의 수의 참값과 초기 추측값의 큰 괴리에도 불구하고 일정 수준의 인식률을 얻을 수 있음을 관찰한다. 또한 제안하는 방식은 tag의 수에 대한 고전적인 추정값을 사용하는 방식에 비해 높은 인식 완료 확률을 얻을 수 있음을 확인한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권4호
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• pp.567-584
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• 2013

본 연구의 목적은 클러스터 적응주기모델을 토대로 미국 수도권지역에 위치한 페어팩스 카운티 IT서비스산업의 진화경로를 탐색하는 것이다. 1970년대부터 현재까지 지역 IT서비스산업에 대한 문헌, 업체 및 고용수, 인터뷰자료를 이용하여 시기별 특성을 분석하였고, 1990~2011년 기간 동안 지역산업의 성장요인을 알기 위해 변이할당분석을 시행하였다. 적응주기모델에 따르면 페어팩스 카운티의 IT서비스산업은 클러스터 변화지속형 궤적을 보이고 있음을 알 수 있다. 지역산업은 국방성과의 지리적 근접성, 수도권이라는 지역적 특수성으로 인해 정부정책의 영향을 많이 받아왔다. 2000년대 후반 경기침체에도 불구하고, 지역 회복력이 높아 끊임없이 변모하는 클러스터 유형을 보이는 데에는 정부의 안정적인 수요와 기업의 역량강화, 지원부문과 기업 등 행위주체의 긴밀한 연계로 인해 충격으로부터 회복력이 높았다는 점과 지식기반서비스업이 정책변화나 경제, 산업기술적환경의 변화에 보다 유연적으로 적응하였기 때문이라고 판단된다.

• 한국광학회지
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• 제35권3호
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• pp.107-114
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• 2024

본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템에서 공분산 행렬 적응 진화 전략(covariance-matrix-adaptation-evolution-strategy, CMA-ES) 알고리즘의 구현 가능성을 실험적으로 확인하였다. 파장이 635 nm인 결맞음 광원과 함께 공간 광 변조기를 다채널 위상 변조기 배열로 활용하는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 구성하고, 확률적 병렬 경사 하강(stochastic parallel gradient descent, SPGD) 및 CMA-ES 알고리즘을 결맞음 빔결합 시스템에 적용하여 획득한 두 알고리즘의 동작 특성을 비교하였다. 사각 구조인 16채널 및 벌집 구조인 19채널 결맞음 빔결합 시스템에서 두 알고리즘의 동작 특성을 평가한 결과 두 알고리즘의 동작 특성은 주어진 조건에서 평균적으로 유사하였으나, CMA-ES 알고리즘이 SPGD 알고리즘에 비해 초기 위상값 설정에 따른 동작 특성 변동이 상대적으로 작아 보다 안정적으로 동작할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 저자가 아는 범위 내에서 CMA-ES 위상제어 알고리즘을 다채널 결맞음 빔결합 시스템에 적용한 최초의 원리증명 시연이며, 향후 CMA-ES 위상제어 알고리즘에 기반한 다채널 결맞음 시스템에서 채널 수 증가 혹은 외부 위상잡음 효과 등을 실험적으로 연구할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권3호
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• pp.354-372
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• 2022

이 연구의 목적은, 과학교육을 위해 과학적 세계관을 기반으로 하여 다양한 과학이론들이 철학적으로 어떤 위치에 있는지를 탐색하는 것이다. 또한 그동안 통상적으로, 인식론과 방법론을 주로 다루어왔던 과학교육을, 존재론, 즉 형이상학의 믿음의 문제로 확장시키는 것에 목적을 두고 있다. 전통적으로 우리의 마음과는 독립적으로, 고정되고 변화하지 않는 객관적인 과학지식이 존재한다는 형이상학적 믿음의, 강한 결정론으로 정의된 물리적 실재론이 존재한다고 할 수 있다. 이것은 Newton, Einstein, Schridinger가 정립한 동역학의 자연법칙에서 볼 수 있는 것으로 '수학 화'라고 할 수 있다. Einstein도 상대성이론을 통하여 전통적인 견해를 어느 정도 흔들어 놓았으나 그의 이론은 여전히 전통적인 사고에 가까웠다. 이와는 반대로, 이러한 엄격한 결정론으로부터 벗어나게 되면 '가능성', '우연'과 같은 의인화 된 개념이 필요하다. 고전적으로 강한 결정론적 사상으로부터 약한 결정론인 우연적인 사고인 확률론으로의 변화와 자연주의적 관점으로 과학이론의 변화를 주도하는 현대의 과학적 세계관의 특징이다. 이는 Darwin의 진화론과 양자역학에 해당한다고 할 수 있다. 우리는 이러한 존재론적 세계관을 정당화하는 세 종류의 인식론적 세계가 있다고 말할 수 있다. 바로 합리주의, 경험주의 그리고 자연주의다. 과학교육은 우리가 교육현장에서 다루는 과학 이론이 어떤 형이상학적 믿음에 기반을 두었는지 많은 경우 말하고 있지 않다. 또한 과학교육은 과학 지식의 이해에만 초점을 맞추고 있다. 그러나 학습한 지식의 앎이라는 것과 학습자 자신의 형이상학적 믿음인 세계관과 연결되어 있을 때만 진정한 지식을 이해를 가져올 수 있다고 할 수 있다. 따라서 앞으로 과학교육은 다양한 과학이론들을 과학적 세계관과 철학적 위치에 기초하여 연결시키고 이를 학생들에게 제시해줄 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.93-102
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• 2020

자동차, 항공기, 선박과 같은 대형 복합 기계시스템 설계는 다분야 설계최적화의 영역이다. 다양한 영역의 전문지식과 경험을 동시에 요구하기 때문이다. 최근 급격한 기술발전과 더불어 인간의 편의 증진을 위한 요구로 이들 시스템의 복합도와 복잡도가 점증되고 있다. 이런 복합 시스템의 설계를 위해서는 도메인별 지식뿐만 아니라 다양한 분야의 지식, 경험 그리고 관점을 융합할 수 있는 통합 시스템 설계, 즉 다분야 설계최적화가 필요하다. 과거 다분야 설계최적화는 주로 설계자의 직관과 경험에 의존함으로써 해의 정확도나 시간 효율면에서 효용성이 크게 높지 않았다. 최근 다분야 설계최적화는 정보통신기술(IT)의 발전에 힘입어 프로세스통합 및 설계최적화(PIDO) 프레임워크에 의해 주로 구현된다. 본 논문은 오픈소스 PIDO 프레임워크인 RCE를 이용하여 합리적 수준의 노력과 시간 투입으로 효율적인 다분야 설계최적화를 구현하는 프로세스와 방법론을 찾고자 한다. 벤치마킹 예제로 벌크선 개념설계 모델에 본 논문이 제안한 다분야설계최적화 프로세스와 방법론을 적용해 보았다. 최적설계 결과에 대한 시각적 분석을 통해 제안된 방법론의 타당성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.349-356
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• 2005

동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.