• 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.

• 지식경영연구
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• 제13권5호
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• pp.43-64
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• 2012

Emerging technologies have significant implications in establishing competitive advantages and are characterized by continuous rapid development. Efficient benchmarking is more and more important in the development of emerging technologies. Similar input level and importance are two necessary criteria need to be considered for emerging technology's benchmarking. In this study, we proposed a sequential use of self-organizing map(SOM), data envelopment analysis(DEA) and analytical hierarchy process(AHP) method for the stepwise benchmarking of emerging technology. The proposed method uses two-level SOM to cluster the emerging technologies with similar required input levels together, then, in each cluster, uses DEA-BCC model to evaluate the efficiencies of the emerging technologies and do tier analysis to form tiers. On each tier, AHP rating method is used to calculate each emerging technology's importance priority. The optimal benchmarking path of each cluster is established by connecting the emerging technologies with the highest importance priority. In order to validate the proposed method, we apply it to a case of biotechnology. The result shows the proposed method can overcome difficulties in benchmarking, select suitable benchmarking targets and make the benchmarking process more efficient and reasonable.

• 대한산업공학회지
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• 제36권1호
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• pp.32-41
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• 2010

DEA(Data Envelopment Analysis) is the relative efficiency measure among homogeneous DMU(Decision- Making Units) which can be used to useful tool to improve performance through efficiency evaluation and benchmarking. However, the general case of DEA was considered as unrealistic since it consists a benchmarking regardless of DMU characteristic by input and output elements and the high efficiency gap in benchmarking for inefficient DMU. To solve this problem, stratification method for benchmarking was suggested, but simply presented benchmarking path in repeatedly applying level. In this paper, we suggest a new method that inefficient DMU can choice the optimal path to benchmark the most efficient DMU base on the similarity among the input elements. For this, we propose a route choice method that combined a stratification benchmarking algorithm and SOM (Self-Organizing Map). An implementation on real environment is also presented.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.382-388
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• 2011

Being aware of the risk in advance necessitates intricate processes but is feasible. Although previous studies have demonstrated high accuracy, their performance still leaves room for improvement. A self-organizing feature map (SOM) based neurofuzzy model is developed in this study to provide another alternative for forecasting corporate financial distress. The model is designed to yield high prediction accuracy, as well as reference rules for evaluating corporate financial status. As a database, the study collects all financial reports from listed construction companies during the latest decade, resulting in over 1000 effective samples. The proportion of "failed" and "non-failed" companies is approximately 1:2. Each financial report is comprised of 25 ratios which are set as the input variable s. The proposed model integrates the concepts of pattern classification, fuzzy modeling and SOM-based optimization to predict corporate financial distress. The results exhibit a high accuracy rate at 85.1%. This model outperforms previous tools. A total of 97 rules are extracted from the proposed model which can be also used as reference for construction practitioners. Users may easily identify their corporate financial status by using these rules.

• 대기
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• 제28권3호
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• pp.305-315
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• 2018

본 연구에서는 1995년부터 2014년의 20년기간 동안 우리나라 여름철 극한온도를 나타내기 위해서 일별 임계치를 가지는 TX90pD와 월별 임계치를 가지는 TX90pM을 정의하여 그 유사성을 살펴본 후 극한 온도가 나타나는 날들의 유형을 자기조직화지도를 이용해서 분류하였다. TX90pD와 TX90pM는 임계치를 정의하는 방법이 다름에도 불구하고 그 유사성이 아주 높았으며 자기조직화지도를 통한 유형분류에서 유사한 패턴이 나타났다. 4개로 분류한 군집에서 모두 우리나라에 높은 온도가 나타났으며 고기압성 순환아노말리가 우리나라를 덮고 있는 것을 보아 우리나라 여름철 극한온도의 주된 요인은 고기압성 순환 아노말리에 의한 강한 일사 때문인 것을 유추할 수 있다. 자기조직화지도를 통해서 4개의 군집으로 분류한 극한온도의 패턴을 분류한 결과 주요한 2개의 모드를 찾았으며 적도와 열대 해수면온도 아노말리의 영향을 받는 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관패턴과 중위도 영향을 받는 북대서양에서 시작하여 동쪽으로 이동하는 대기 순환장 패턴이 나타나며 합쳐서 약 85% 이상의 높은 비중을 차지하고 있다. 이 두 패턴과 관련된 해수면 온도 아노말리를 살펴 본 결과 첫번째로 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관 패턴은 봄철 북서태평양에서의 양의 해수면 온도 아노말리와 관련이 있다. 이 따뜻한 해수면 온도 아노말리에 의해 저기압성 순환이 생성되고 대기-해양 상호작용에 의해서 저기압성 순환 아노말리는 강수 아노말리를 만들면서 유지된다(Xie and Philander, 1995; Wang et al., 2000). 이 때 발생하는 강수 아노말리는 비단열 가열항으로 작용하여 자오선방향으로 전파하는 로스비파를 만들어서 우리나라에 고기압성 순환아노말리를 형성한다. 두번째로 중위도 원격상관 패턴은 봄철 북대서양에서의 양의 해수면 온도 아노말리패턴과 관련이 있다. 봄철 북대서양의 해수면 온도 아노말리는 동쪽으로 전파하는 로스비파의 에너지원으로 작용하여 동아시아 여름 몬순에 영향을 준다(Wu et al., 2009). 이 로스비파의 전파에 의해서 한반도에 단파 복사의 지속적인 유입을 동반하는 고기압성 순환이 형성되어 우리나라의 지표면 온도를 높이는 것에 기여함과 동시에 극한온도의 발생 빈도를 증가시킨다. 이 연구를 통해서 자기조직화지도를 통해서 한반도 여름철 극한온도를 대표하는 두 개의 중요 원격상관 패턴을 분류했다. 이 두 SOM 패턴과 관련된 봄철 북서태평양의 양의 해수면 온도 아노말리와 북대서양의 해수면 온도 아노말리를 지면 강제력으로 규명하여 여름철 우리나라 극한온도의 발생을 예측할 수 있는 잠재적 예측인자를 발견했다. 이 두 지역의 봄철 해수면 온도 아노말리의 지속적인 모니터링을 통해서 우리나라 여름철 극한온도의 발생 빈도를 어느 정도 예측할 수 있으며 특히 6월에 큰 발생 빈도를 나타내는 북대서양해수면 온도를 통해서 초여름의 극한온도 발생 빈도를, 7월과 8월에 더 큰 분포를 가지는 북서태평양의 해수면 온도를 통해서 늦여름의 극한기온 발생 빈도를 알아낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1029-1032
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• 2001

자기구성 특징지도(Self-Organizing feature Map : SOM) 및 $L^*$ 등의 자가 학습 신경망의 알고리즘들은 학습 결과 중에 바람직하지 못한 뒤틀림 현상(cross-over)을 생성하게 되므로 재학습으로 인한 전반적인 학습 시간의 지연을 초래한다. 이 논문에서는 비교적 학습 속도가 빠른 $L^*$의 점증적 학습 구조를 기본으로 하여 뒤틀림 현상 방지를 목적으로 초기 학습 단계에서 학습 가중치들의 노드들을 재조정하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 실험 결과는 모두 정상적인 학습 결과를 보이고 학습의 시행 착오적인 재실행이 없으므로 전반적인 학습 속도는 기존의 알고리즘보다 빠르게 됨을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.69-72
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• 2003

사람은 이성과 감정을 가지고 있어, 동일한 환경 조건하에서도 감정에 따라 조금은 다른 행동을 보인다. 그러므로 아무리 정교한 행동을 할 수 있는 에이전트를 만든다 하더라고 로봇이 자체의 내부 감정을 동반하지 않으면, 능동적으로 상호 작용을 할 수 있는 에이전트를 구성할 수 없다 볼 수 있다. 본 논문에서는 감독학습, SOM(self-organizing Map) 그리고 fuzzy controller를 통해서, 주어진 환경에서 학습된 행동을 함에 있어서 감정의 변화를 고려해, 감정의 요소가 행동에 영향을 미치는 에이전트를 모델링하고자 한다. 또한 감정을 가진 모델을 통해 최종적으로 사람과 상호행동하는 모델에 대한 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권3호
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• pp.274-288
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• 2018

낙동강 유역에 조성된 신규습지에서 서식환경에 대한 어류의 분포 특성을 평가하고, 이를 기반으로 한 관리방안 도출을 위해 42개 습지에서 환경요인의 측정과 어류 조사를 시행하였다. 조사 기간 동안 총 30종의 어류가 출현하였으며, 이 중에서 배스(Micropterus salmoides)와 블루길(Lepomis macrochirus)과 같은 외래어종의 비율이 상대적으로 높았다. 특히, 밀어(Rhinogobius brunneus)나 끄리(Opsariichthys uncirostris amurensis), 피라미(Zacco platypus) 등의 어류는 흐름이 있는 환경을 선호하기 때문에 배스가 우점하는 습지(정체수역)에서 상대적으로 낮은 밀도를 가지는 것으로 사료된다. SOM (Self-Organizing Map)을 활용한 패턴분석 결과, 각 습지의 서식환경 특성에 따라 어류 종의 출현빈도가 상이한 것으로 분석되었다. 어류 종의 분포는 각 습지의 수심 변화와 수생식물 피도에 민감하게 영향 받는 것으로 나타났으며, 수온이나 pH, 용존산소 등의 이화학적 요인 변화에 대한 영향은 적었다. 특히 수생식물의 피도는 어류의 종다양성이나 밀도에 강한 영향을 주는 것으로 분석되었으며, 수변식생이 부족한 습지에서는 어류가 적은 풍부도와 다양성을 가지는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 기반으로 평가할 때 어류 등의 생물다양성 증진을 위해 호안사면의 높은 인공성이나 수변식생의 부족한 습지 등은 개선이 필요할 것으로 사료되며, 건강성 확보를 위한 지속가능한 관리방안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.205-211
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• 2012

통계학과 기계학습의 다양한 기법을 이용하여 문서집합을 군집화하기 위해서는 우선 군집화분석에 적합한 데이터구조로 대상 문서집합을 변환해야 한다. 문서군집화를 위한 대표적인 구조가 문서-단어행렬이다. 각 문서에서 발생한 특정단어의 빈도값을 갖는 문서-단어행렬은 상당부분의 빈도값이 0인 희소성문제를 갖는다. 이 문제는 문서군집화의 성능에 직접적인 영향을 주어 군집화결과의 성능감소를 초래한다. 본 논문에서는 문서-단어행렬의 희소성문제를 해결하기 위하여 인자분석을 통한 인자점수를 이용하였다. 즉, 문서-단어행렬을 문서-인자점수행렬로 바꾸어 문서군집화의 입력데이터로 사용하였다. 대표적인 문서군집화 알고리즘인 자기조직화지도에 적용하여 문서-단어행렬과 문서-인자점수행렬에 대한 문서군집화의 결과들을 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권12호
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• pp.1029-1038
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• 2010

우리나라는 기상학적으로 연중 총강수량의 약 2/3가 6~9월에 편중해서 내리고 있고, 지형적으로 국토의 70% 이상이 산지로 구성되어 경사가급해 수해를 입을 가능성이매우 크다. 또한 산업화 및 도시화로인해 불투수층의 증가로 강수량의 대부분이 직접유출로 기여해 강우초기에 노면상의 오염물질을 급속히 하천으로 이동시켜 오염을 가중시키고 있다. 특히 위락시설지역은 도시화에 따른 인구집중으로 지역민들에게 휴식공간 및 공원기능의 제공으로 비점오염원의 이동능력도 증가하여 수질관리가 절실히 필요하다. 따라서 본 연구는 위락시설지역의 비점오염원 유출특성분석을 위해 SOM(Self-Organizing Map) 이론을 도입하여 시험유역에서 측정된 유출 및 BOD, TOC자료에 대해 패턴분류를 수행하여 분할구역별 자료의 특성을 분석하였다. 그 결과 BOD 농도는 4개 TOC 농도는 각각 4개, 6개 분할구역으로 구분되었으며 BOD 농도의 경우 Cluster1과 Cluster2가 TOC 농도의 경우 Cluster4와 Cluster5가 비점오염원 유출 연구에 있어서 매우 중요한 요소인 초기강우 양상을 나타내었다. 또한 유출량 자료 수집과정에서 불가피하게 발생하는 이상치 자료를 정상적으로 측정된 수위와 유출량관계를 통해 추정된 회귀식을 이용하여 보완하여 이상치 자료를 활용하였다.