바둑에 있어 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구현하기 위해 반드시 극복해야 하는 기본적인 문제이다. 사활문제와 같은 국부적인 바둑 문제를 해결하기 위하여 고려해야 될 중요한 사항은 게임 트리의 엄청난 분기수와 그 깊이를 어떻게 처리하느냐이다. 본 논문에서 수행된 실험의 기본 착상은 둘러싸인 돌들을 죽이기 위해 인식된 첫 수들을 찾아내는 인간의 습성을 모방한 것이다. 바둑에 있어, 유사한 사활문제(패턴)들은 자주 유사한 해들을 갖는다. 유사한 패턴을 분류 하기 위하여 코호넨 신경망(KNN)을 기반으로 한 군집화를 수행하였으며, 실험 결과는 고무적이며 사활문제를 풀기 위해 신경망으로 통제 학습을 사용하는 패턴 일치와 경쟁할 수 있음을 알아냈다.

본 연구는 항만혁신클러스터의 성공을 위한 평가요소를 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 항만혁신클러스터 성공을 위한 평가항목을 정책, 자원, 운영 등 3가지로 구분하였다. 그리고 3항목은 다시 12개의 요소로 세분화하였다. 뉴럴네트웍에 의한 훈련 및 검증을 위해 전체 30개의 설문자료를 훈련용과 검증용으로 각각 15부씩 구분하고, 구분된 자료를 이용하여 훈련 및 검증하였다. 코호넨 네트웍에 의해 수행한 결과 예측의 정확성은 73.33%로 나타났다. 평가항목 및 세부요소의 중요도는 코호넨 네트웍에 의해 산출되었다. 그 결과 항만혁신 클러스터의 성공을 예측한 그룹의 경우에는 자원항목이 다른 항목에 비해 가장 중요한 것으로 나타났다.