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실시간 트랙 정보 모델링 및 고수준 센서 정보를 이용한 3차원 자동차 경주 제어기 설계
윤경오(Kyongoh Yoon),김경중(KyungJoong Kim) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
이 논문은 2011 TORSC 자동차 경주에 대한 인공지능적 접근방법을 나타내었다. 사람이 자동차 경주를 준비 할 때에는 여러 종류의 경기장, 트랙, 조건에서 연습하고 여기서 익힌 경험과 지식을 통해 실제 새로운 경기장에서 경주를 하게 된다. 본 연구에서는 이러한 학습과 적용의 단계를 두 단계의 학습으로 수행하였다. 특히 경주 조건인 트랙에 대한 경기 연습 즉, 기계 학습을 위해 트랙을 간단한 수치 자료로 구조화하고, 실시간 트랙 정보 구축으로 트랙의 형태를 파악하여 주행하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 센서를 각 상황에 맞도록 구조화하여 고수준 센서화하는 방법으로 트랙 정보를 기록하였으며, 직관적인 효과조정과 파악을 위해 휴리스틱을 적용하였다. 이러한 연구는 경쟁력 있는 스마트 자동차에 필요한 소프트웨어 모듈에 의미있는 한 부분이 될 수 있다.
개미 군집 알고리즘을 적용한 DNA 칩 분석 데이터 클러스터링 시스템 구축
김윤미(Yun-mi Kim),김연정(Yearn Jeong Kim),윤경오(KyongOh Yoon),조혜진(HyeJin Cho),김대현(DaeHyun Kim),이근일(Keunil Lee),최혜연(Hyeyeon Choi),이민수(Minsoo Lee) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.2
다양한 생물 정보에 대한 편리하면서도 빠르고 정확한 분석 기술이 중요해짐에 따라 실험 정보를 담은 바이오 칩에 대한 통합 분석의 필요성이 크게 대두되고 있다. DNA 칩 분석은 실험, 품질 관리와 정규화, 분류화, 클러스터링 그리고 생물 정보 데이터웨어하우스 구축의 분석 과정을 거치는데 본 논문에서는 이 클러스터링 과정에 초점을 맞추어 연구를 진행한다. 바이오 데이터의 복잡하고, 사이즈가 크며, 계속적으로 변화하는 성질을 잘 반영하기 위해 시스템에는 생태계 모방 알고리즘을 이용한 클러스터링 기법을 사용한다. 이러한 생태계 모방 알고리즘으로는 개미 군집, 유전자, 신경망 알고리즘 등이 있으며 여기에서는 이 중 개미 군집 기반의 클러스터링 시스템을 구축하였다. 개미 군집 알고리즘은 먹이를 찾아 이동하는 개미의 행동을 모방한 에이전트를 이용하여 가장 최적인 경로를 탐색하는 경로 최적화 방법으로 이를 기반으로 하여 구축된 시스템은 데이터 입력, 토픽 맵 형성, 클러스터 할당, 결과 표출 과정을 통해 클러스터링을 수행한다.