• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2012.05b
• /
• pp.671-673
• /
• 2012

본 연구에서는 상용 엔진 해석프로그램인 GT-Power를 이용하여 디젤엔진의 성능을 개선 개발을 위한 일차원 성능해석 모델을 개발하였다. 개발된 일차원 엔진 성능모델을 통하여 엔진의 출력, 토크 및 연비등을 검토하였다. 향후 터보챠져를 장착한 엔진개발에 사용이 가능하도록 터보매칭을 할 수 있는 모델을 추가하였으며, 향후 디젤엔진의 실험결과와 비교를 통하여 엔진 모델을 지속적으로 보완할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.293-303
• /
• 2000

데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.141-146
• /
• 1998

지리정보시스템(GIS)과 같은 다양한 데이터 접근과 처리 그리고 다수 사용자의 자료의 공유를 필요로 하는 시스템에서는 분산환경 시스템이 매우 큰 가치를 가진다. 본 논문에서는 JDBC 3-tier 모델에 의한 시스템을 구현하였다. 기존의 JDBC 모델은 자바의 보안구조의 제한성에 대한 문제와 클라이언트와 미들웨어에 대한 표준문제등이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 미들웨어로 OMG의 CORBA를 사용하였다. CORBA를 사용한 JDBC 3-tier 모델에서 GIS를 구현할 수 있는 환경을 구축하였으며, 이러한 환경에서 Java를 구현언어로 사용하여 플랫폼에 대한 독립성과 웹 클라이언트를 인터페이스로 사용하는 시스템에서도 가능함을 제공하며, 데이터의 접근면이나 공유면에서 보다 유용성을 제공하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.231-231
• /
• 2004

공학해석기반의 설계/제조 시스템에서의 설계는 설계평가와 설계 trade-offs로 구성되어 진다. 설계평가는 설계의 유용성을 평가하거나 CAD모델을 공학해석 모델로 변환하여 구조해석을 통하여 평가하기 위해 사용되며 이러한 평가결과를 근거로 성능치를 정의하고 CAD모델에서의 치수가 trade-offs 해석을 위한 설계변수로 정의되어 진다. 설길 trade-offs는 개선된 설계를 얻기 위한 목적으로 수행되는 데 설계변경은 CAD와 공학해석 모델로 피드백하게 된다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.571-573
• /
• 2002

음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
• /
• s.31
• /
• pp.37-48
• /
• 2011

마리나가 활성화되어 있는 호주, 뉴질랜드, 일본, 말레이시아 마리나의 운영적 측면을 비교 분석하여 향후 운영 및 운영예정인 마리나의 수익형 모델을 요약하였다. 또한 국내 마리나 운영에 있어 미리 고려되어져야 할 사항과 개선되어져야 할 사항도 명시하였다. 마리나 관련 개발과정, 주변 인프라의 연계 구성과 프로그램개발이 시급한 면도 있지만 마리나의 운영 측면에서 파급되는 효과를 고려하여 조사 분석하였다. 향후 마리나개발계획에 따라 2019년까지 조성되는 마리나를 한국의 실정에 맞게 보다 효율적이고 수익이 발생될 수 있는 운영 모델을 제시하고자 했다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
• /
• 1998.05a
• /
• pp.759-764
• /
• 1998

원전 중대사고시 에어로졸 거동 현상과 분석 모델에 대한 이해의 증대와 분석 능력을 재선하기 위한 목적으로 OECD ISP-40에 참여하여 SR-11 에어로졸 부착 및 재부유 실험을 분석하였다.MELCOR 코드에 의한 부착 분석 결과, 부착량을 과소 예측하는 것으로 나타나 열영동 상관식 계수의 조정과 난류 효과의 고려 등 모델의 개선이 필요한 것으로 보이며, 분석모델 작성시 입자크기의 분포에 주의해야 함을 알 수 있었다. VICTORIA 코드는 부착량을 약간 과도하게 예측하였고 재부유가 초기에 과도하게 일어나는 것으로 예측하는 모델의 제한점을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.308-310
• /
• 2000

관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 아른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bootstrap된 실제 데이터를 학습에 함께 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, 초기 학습 데이터 셋을 분할하고 분할된 각 데이터 셋에 대하여 앙상블의 구성 모델들을 전문화(specialize)시키는 방법을 적용하여 기존의 관찰학습 알고리즘을 개선시켰다. 제안된 알고리즘은 bagging 및 boosting과의 비교 실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.152-153
• /
• 2021

고성능 딥러닝 모델은 학습과 추론 과정에서 고비용의 전산 자원과 많은 연산량을 필요로 하여 이에 따른 개발 환경과 많은 학습 시간을 필요로 하여 개발 지연과 한계가 발생한다. 따라서 HW 또는 SW 개선을 통해 파라미터 수, 학습 시간, 추론시간, 요구 메모리를 줄이는 연구가 지속 되어 왔다. 본 논문은 EfficientNet에서 사용된 Linear Bottleneck을 변경하여 정확도는 소폭 감소 하지만 기존 모델의 파라미터를 55%로 줄이는 경량화 모델을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2024.05a
• /
• pp.801-802
• /
• 2024

본 연구에서는 MNIST 데이터셋을 활용하여 널리 사용되는 이미지 분류 알고리즘인ANN(Artificial Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network)의 성능을 분석한다. 주로 모델의 정확도에 초점을 맞추는 기존 연구와 달리, 본 연구에서는 각 모델이 잘못 분류한 오답을 중심으로 모델의 특징을 비교한다. 이를 통해 각 모델의 장단점을 파악하고 성능을 개선할 수 있을 것이라 기대한다.