• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.462-480
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• 2010

특허분석은 전 세계적으로 축적된 특허 데이터베이스로부터 기업의 연구개발 전략에 필요한 지식을 추출하는 것이다. 현재까지 특허출원 결과를 분석하여 해당기술에 대한 기술동향과 전개과정을 파악하여 향후 개발될 기술에 대한 방향정립을 위하여 특허분석은 필요한 결과를 제공한다. 본 논문에서는 특허분석과 관련된 방법 및 시스템에 대한 기술 분류를 수행하고 관련된 국내특허와 미국특허, 그리고 IEEE 논문을 조사하고 분석한다. 특허분석시스템은 기술 분야의 특성상 특허출원뿐만 아니라 연구결과의 논문발표도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서 선정된 검색어를 통하여 최종적으로 검색된 결과를 이용하여 기술 분류에 따른 분석을 실시한다. 유효한 전체 특허와 논문을 대상으로 특허분석시스템에 필요한 공백기술을 찾아내기 위하여 매트릭스분석을 수행한다. 현재까지 등록된 특허분석시스템에 대한 기술발전 동향을 파악하고 앞으로 필요한 특허분석시스템 관련 기술발전 방향도 제시한다. 통계적 검정과 자기조직화 지도를 이용하여 유효 특허와 논문을 정량적으로 분석하여 국내특허, 미국특허, 그리고 논문 내에서 상대적으로 개발이 취약한 기술을 찾아내고 이에 대한 개발의 필요성도 함께 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.435-440
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• 2001

The development of web-aware knowledge discovery system has received a great deal of attention in recent years. It plays a key-enabling role for competitive businesses in the E-commerce era. One of the challenges in developing web-aware knowledge discovery systems is to integrate and coordinate and coordinate existing standalone or legacy knowledge discovery applications in a seamless manner, so that cost-effective systems can be developed without the need of costly proprietary products. In this paper, we present an approach for developing a framework of web-aware interoperable knowledge discovery system to achieve this purpose. This approach applies RMI and high-level code wrapper of Java distributed object computing to address the issues of interoperability in heterogeneous environments, which includes programming language, platform, and visual object model. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through the integration and extension of the two well-known standalone knowledge discovery tools, SOM_PAK and Nenet. It confirms that a variety of interoperable knowledge discovery systems can be constructed efficiently on the basis of the framework to meet various requirements of knowledge discovery tasks.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제15권4호
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• pp.171-188
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• 2006

Information technology and the Internet have had a dramatic effect on education method and individual life. Universities and companies we making large investments in e-Learning applications but are hard to pressed to evaluate the success of their e-Learning systems. e-Learning can be seen as not only one of Internet based information systems which can provide education services but also one of teaching-teaming methods which can implement self-directed teaming. This paper tests the updated model of information system success proposed by Delone and McLean using a field study of a e-Learning. The five dimensions - information quality, system quality, service quality, user satisfaction, net benefit - of the updated model are parsimonious framework for organizing the e-learning success metrics identified in the literature. Questionaires are collected from 107 students who are enrolling a e-learning class using online survey. The model is tested using SPSS and LISREL. The results show that information quality and service quality are significant predictors of user satisfaction with the e-Learning system but system quality is not. Also user satisfaction is found to be a strong predictor of the learning performance. This strong association between user satisfaction and teaming performance suggests that user satisfaction may serve as a valid surrogate for teaming performance. Empirical testing of the updated DeLone & McLean model should therefore be extended to cover a wider variety of systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1125-1132
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• 2010

와이브로는 OFDMA/TDD 기술을 기반으로하는 고속 이동 인터넷 표준이고, IEEE802.16e 무선 MAN 표준 통합 버전의 하나이다. 본 논문에서는 64QAM SOFM 전처리기를 이용한 와이브로 시스템의 성능 개선을 제안하였다. 제안한 방법은 Broadband 64 QAM 와이브로 시스템 수신단에 전처리 SOFM 신경망 자력등화를 사용한다. 전처리 SOFM 신경망은 송신 데이터 형태인 64QAM을 형상화 하고 자력등화는 ICI를 제거한다. 제안한 방법의 유용성을 확인하기 위하여 MSE와 BER에 대하여 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 64QAM SOFM 전처리기를 이용한 와이브로 시스템은 기존의 와이브로 시스템보다 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1291-1300
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• 2008

본 논문에서는 패턴인식의 정확성을 향상시키기 위한 지능시스템을 제안한다. 제안한 지능시스템은 신경회로망의 무감독학습 방법인 SOPM(Self Organizing Feature Map), LVQ(Learning Vector Quantization), 그리고 퍼지이론의 FCM(Fuzzy C-means)을 이용하여 구성한다. 제안한 지능시스템의 유용성은 실험을 통해 확인한다. 실험은 Fisher의 Iris 데이터 분류, Cambridge 대학의 Olivetti 연구실(ORL; Olivetti Research Laboratory)에서 제공하는 얼굴 데이터베이스를 이용한 얼굴 영상 데이터 분류, 그리고 근전도(EMG, Electromyogram) 데이터를 분류하는 것이다. 제안한 지능시스템은 일반적인 LVQ와 비교한다. 실험을 통해 제안한 지능시스템이 일반적인 LVQ보다 패턴 인식의 정확성이 더 우수함을 알 수가 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제6권4호
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• pp.295-306
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• 2004

In this paper, a novel air-interface is presented for Fleet-Net1, a self-organizing network for inter-vehicle and vehicle-toroadsidecommunication. The air-interface is based upon the lowchip-rate version of UMTS/TDD. To adapt the cellular UMTS standard to an air-interface for ad hoc networks, changes of the physical layer, medium access control sub-layer and radio resource management are required. An overview of the required modifications is given here. Particularly, a decentralized synchronization mechanism is presented and analyzed by means of simulations. Furthermore, changes for the medium access control are explained in detail, which allow for an efficient operation in partly meshed networks and prioritization. Performance results of the overall system considering throughput and delay are derived by means of analytical evaluations and event-driven simulations. Based on realistic mobility models, it is shown that the presented solution provides a robust communication platform even in vehicular environments. The proposed air-interface is a cost-effective solution not only for inter-vehicle communication, but also for ad hoc networking in general, benefiting from the mass-market of UMTS.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.333-336
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• 2007

지능로봇에 관한 열기가 확산되면서 다양한 로봇이 연구, 개발되고 있다. 본 논문에서는 소리 인식, 변신 기능, 무게 중심 인식, 장애물 감지 및 4족 자율보행의 기능을 가지는 로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 자기변신 로봇의 무게 중심이 아래로 향할 수 있도록 현재 상태를 파악한 후 중심 추를 이동시켜서 무게 중심을 변화시킨다. 이동 중 소리 인식과 장애물 인식 및 낭떠러지 인식으로 원활한 이동을 하기위해 다양한 센서들을 사용 한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자기변신 로봇의 설계 및 제작에 적용하여 타당성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.8-17
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• 1998

자율 이동 로봇군은 분산된 자기 조직의 동일 규칙하에 주어진 과제를 수행하는로봇의 집단을 말한다. 본 논문에서는 협조 행동을 위한 수행 과제로서 등간격 원을 형성하게 하였다. 여기서, 이를 수행하기 위한 알고리듬을 고안하였고 여기에 퍼지 시스템을 사용하여 알고리듬을 보완하였다. 이 알고리듬을 가지고 사뮬레이션을 통해 다양한 협조 행동 양식이 나타남을 알수 있으며 특히 이동 속도롤 증가 시켰을 때 카오틱 현상이 일어남을 알 수 있다. 그리고 리아프노프 지수를 계산하여 이 카오스 현상의 특성을 증명하였다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.253-257
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• 2004

Neural networks are works are used in the framework of sensor based tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD(an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple back propagation networks one of which is selected according to which division(corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.