• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.327-336
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• 2002

텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.190-203
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• 2016

본 연구는 사회복지현장에서 체계적 경력과정이 개인과 조직 모두의 성공적 성과달성의 핵심적 요소라 인식함을 전제로, 사회복지사의 경력몰입에 영향을 미치는 요인을 다차원적 수준에서 실증적으로 분석함으로써 이론적 통계적 정확성에 기반 한 자료를 토대로 경력관리의 방향성에 대한 실천적 함의를 이끌어내고자 하였다. 이에 본 연구는 46개 기관에 787명의 사회복지사를 대상으로 구조화된 설문지를 통해 개인 및 조직특성 자료를 수집하고, 다층분석기법을 활용하여 조직효과를 감안한 영향요인에 대해 분석하였다. 분석결과, 우선 경력몰입의 총 분산 중 기관특성에 의한 설명이 15.8%로 유의미하게 나타났고, 이의 영향요인으로 개인수준에서는 프로티언 경력태도, 성장욕구, 인적 네트워크, 자기효능감이, 조직수준에서는 자격보상제도가 각각 유의미한 변수로 확인되었다. 이에 조직효과를 감안한 개인요인들의 활성화로 성공적 경력몰입을 이끌어내기 위한 방안으로 조직 내 슈퍼비전의 체계화, 근로자지원프로그램의 적용, 전문적 경력개발의 인센티브제공, 학습조직으로의 전환 등 개인-기관 통합적 실천전략을 제안하고 논의하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.887-890
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• 1993

By introducing the notion of constraint-oriented fuzzy inference, we will show that it provides us ways of fuzzy control methods that has abilities of adaptation, learning and self-organization. The basic supporting techniques behind these abilities are“hard”processing by Artificial Intelligence or traditional computational framework and“soft”processing by Neural Network or Genetic Algorithm techniques. The reason that these techniques can be incorporated to fuzzy control systems is that the notion of“constraint”itself has two fundamental properties, that is, the“modularity”property due to its declarativeness and the“logicality”property due to its two-valuedness. From the former property, the modularity property, decomposing and integrating constraints can be done easily and efficiently, which enables us to carry out the above“soft”processing. From the latter property, the logicality property, Qualitative Reasoning and Instance Generalization by Symbolic Reasoning an be carried out, thus enabling the“hard”processing.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.62-64
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• 2004

P2P Systems have grown dramatically in recent years. Now many P2P systems have developed and been confronted by P2P technical challenges. We should consider how to efficiently locate desired resources. In this paper we integrated the existing pure P2P and hybrid P2P model. We try to keep roles of super peer in hybrid and concurrently use pure P2P model for searching resource. In order to improve the existing search mechanism, we present contents-based classification mechanism. Proposed system have the following features. This can forward only query to best peer using RI. Second, it is self-organization. A peer can reconfigure network that it can communicate directly with based on best peer. Third, peers can cluster each other through contents-based classification.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권4호
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• pp.104-112
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• 2019

This study proposed a robust detection algorithm. It detects face more stably with respect to changes in light and rotation forthe identification of a face shape. The proposed algorithm uses face shape asinput information in a single camera environment and divides only face area through preprocessing process. However, it is not easy to accurately recognize the face area that is sensitive to lighting changes and has a large degree of freedom, and the error range is large. In this paper, we separated the background and face area using the brightness difference of the two images to increase the recognition rate. The brightness difference between the two images means the difference between the images taken under the bright light and the images taken under the dark light. After separating only the face region, the face shape is recognized by using the self-organization feature map (SOFM) algorithm. SOFM first selects the first top neuron through the learning process. Second, the highest neuron is renewed by competing again between the highest neuron and neighboring neurons through the competition process. Third, the final top neuron is selected by repeating the learning process and the competition process. In addition, the competition will go through a three-step learning process to ensure that the top neurons are updated well among neurons. By using these SOFM neural network algorithms, we intend to implement a stable and robust real-time face shape recognition system in face shape recognition.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.9-19
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• 2008

이 논문은 인터넷으로 중첩 NEMO 네트워크가 연결될 때 최적화가 요구되는 두 가지 연결성을 고려하고 있다. 하나는 인터넷과 중첩 NEMO 네트워크 사이의 연결이고, 다른 하나는 중첩 NEMO 네트워크 내부의 MR간의 연결성이다. 이러한 연결성은 IPv6에 기반하고 있으며, 중첩 NEMO 네트워크는 NEMO를 인식하는 AR(Access Router)에 의해 구성될 수 있다. 특히 이 논문은 중첩 NEMO의 토폴로지 특성을 나타내는 트리 기반한 토폴로지 정보를 포함하고, 트리 구조를 가지는 주소 체계를 제안한다. 이 제안은 기존에 대표적인 RO(Route Optimization) 제안들과 비교할 때, MR 홈 네트워크로의 BU(Binding Update) 성능은 가장 효율적인 접근과 비슷하였고, 내부라우팅 효율은 가장 효율적으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권1호
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• pp.1-10
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• 2007

이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Networks; MANET)의 장점은 네트워크 인프라의도움 없이 모바일 노드들이 네트워크 토폴로지를 스스로 구성할 수 있다는 점이다. 그러나 MANET의 이러한 특징을 보다 완벽하게 하기 위해 각 노드들은 자신의 주소도 스스로 설정할 수 있어야 한다. 분리되어 있던 MANET들이 쉽게 병합할 수 있는 MANET 환경에서는 부팅 시에 충돌이 없는 주소를 할당했더라도 병합 후에 주소 충돌이 발생할 수도 있다. 본 연구에서 구현한 주소 자동 설정 프로토콜은 강한 중복 주소 감지(Strong Duplicate Address Detection; Strong DAD)와 약한 중복 주소 감지(Weak DAD)로 구성된다. 이동 노드는 'Strong DAD'를 이용하여 부팅 시에 유일한 주소를 할당하며, 애드 혹 라우팅 과정에서 'Weak DAD'를 이용하여 주소 중복을 감지하고 해결한다. 본 연구에서는 애드 혹 라우팅 프로토콜로서 AODV(Ad Hoc On Demand Distance Vector)를 사용하는 IPv6 기반 MANET 환경에서 동작하는 주소 자동 설정 기법을 구현하고, 테스트베드에서 몇 가지 시나리오들을 통해 본 연구의 구현물이 어떻게 동작하는지를 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.307-315
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• 2008

본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.393-402
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• 2015

조직을 구성하는 인적자원은 조직의 중요한 구성요소 중 하나다. 특히 통제된 조직일수록 인적자원의 가치는 조직의 목표 달성을 위해 더욱 중요하다. 현재까지의 조직 구성원 진단은 과거 병력과 같은 외연적인 개인의 특성 및 인성검사와 같은 자발적 진단결과를 통해서 이루어지고 있다. 그러나 구성원 개인단위에 대한 진단방법은 설문 내용이 방대하고 본인의 응답에 전적으로 의존하는 것이어서 거짓 응답 및 은폐 등의 단점이 있으며 소요되는 시간 또한 길다. 이러한 단점을 극복할 수 있는 객관적 진단방법으로 구성원 상호간 진단방법이 있으나, 사람과 사람사이의 눈에 보이지 않는 관계를 표현하고 분석하기 어렵다는 제한사항이 있다. 본 논문에서는 구성원 상호간 진단방법을 통한 조직 진단 모델인 다면평가 모델을 제안한다. 이 모델은 10분 내외의 설문으로 조직의 사회 연결망을 구성한 후 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 제안된 알고리즘을 통해 조직을 진단한다. 실험결과 표본 집단에서 특별 관리하는 인원과 비교하여 Weighted Precision 0.62를 보였으며, 기존 방법으로 식별되지 않는 인원들을 식별할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 모델을 기반으로 조직 진단 시각화 시스템을 구성한다면 인적자원을 관리하는 모든 조직 관리자에게 유용한 시스템이 될 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.13-21
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• 1995

본 논문에서는 신경망 학습에 의한 영상분류 알고리즘을 개선하였으며, 이것은 입력패턴 생성부와 분류을 위한 역전파 알고리즘에 의한 광역신경망으로 구성된다. 입력패턴을 위한 특징값으로는 자기조직화 형상지도 학습에 의해 얻은 코드북 데이타를 특징벡터로 이용한다. 이것은 입력벡터로서 원영상에 충실하면서 입력 뉴런수를 감소시킨다. 분류기에 사용된 광역망 알고리즘은 가중치와 유니트 오프셋 제어가 가능하도록 역전파 알고리즘에 제어부와 어드레스 메모리부를 삽입하였다. 실험결과 이들 분류기는 학습시 국소최소점에 빠지지 않게 되며, 대규모 신경망을 구현하고자 할 때 망구조를 간단히 할 수 있다. 또한 이것은 동작속도를 크게 개선할 수 있다.