• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.8A
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• pp.639-647
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• 2012

Vision-based on-road vehicle detection is one of the key techniques in automotive driver assistance systems. However, due to the huge within-class variability in vehicle appearance and environmental changes, it remains a challenging task to develop an accurate and reliable detection system. In general, a vehicle detection system consists of two steps. The candidate locations of vehicles are found in the Hypothesis Generation (HG) step, and the detected locations in the HG step are verified in the Hypothesis Verification (HV) step. Since the final decision is made in the HV step, the HV step is crucial for accurate detection. In this paper, we propose using a reduced multivariate polynomial pattern classifier (RM) for the HV step. Our experimental results show that the RM classifier outperforms the well-known Support Vector Machine (SVM) classifier, particularly in terms of the fast decision speed, which is suitable for real-time implementation.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.11-17
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• 2012

This research describes how to predict a model of the tensile strain related to the fatigue cracking performance of several asphalt concrete structures through design of experiments(e.g., Response Surface Methodology) and harmony search(HS) algorithm. The axisymmetric analysis program of finite element method, which is the KICTPAVE, was used to determine the strain level at the interface layer between asphalt layer and lean concrete layer. Once the training database set of various strain levels was constructed under the several condition of layer stiffnesses and thicknesses in the asphalt concrete structures, the data set was trained through the HS algorithm in order to determine the regression coefficients defined based on a response surface methodology. Furthermore, the testing set, which was not used for the training procedure of HS algorithm, was also constructed in order to evaluate whether the regression coefficients of a prediction model can be appropriately applied for other cases in asphalt concrete structures.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.8
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• pp.9-15
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• 2024

Software testing is essential in the software development process. Modified Condition / Decision Coverage (MC/DC) is a test case derivation technique that enhances the stability and reliability of software by effectively verifying complex conditions and decision structures. We propose the MCC Test Cases (MTC) generator in this study. This generator generates Multiple Condition Coverage (MCC) test cases using binary numbers to confirm the maximum coverage value of MC/DC testing. The proposed MTC generator utilizes some conditions from the Traffic Alert and Collision Avoidance System (TCAS)-II specification. It converts them into a Comma-Separated Values (CSV) file and then validates the coverage results through the VectorCAST program. So, MC/DC testing was performed using the MCC test case to confirm the maximum coverage value when performing MC/DC tests for each condition of the TCAS-II specification. This research is helpful for the verification of MC/DC test cases by confirming the maximum coverage value when performing MC/DC tests. Moreover, having more test cases increases the likelihood of discovering defects. Therefore, it can improve the efficiency of software test coverage verification, as well as the quality and stability of software.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11c
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• pp.1925-1928
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• 2002

소프트웨어에 대한 고객의 요구수준이 점점 높아지고 복잡, 대형화됨에 따라 개발인력, 예산, 기간 등 많은 개발 자원이 소요되는 추세이지만, 개발자 직관에 의한 정성적인 판단으로 소요자원의 과부족을 초래하는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 요구분석 단계에서 기존의 정성적 판단에 따른 문제점을 보완하기 위해 요구분석 프로세스를 수정/제안하고, 의사결정기법을 이용하여 요구사항을 정량적으로 분석하고 식별할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 사용자 요구분석 프로세스 검증단계에서 요구사항 평가활동을 추가하고, 의사결정 모델을 이용한 요구사항 가중치 계산, 시스템 기능과의 관련성 평가, 중요도 가중치를 계산하여 요구사항에 대한 식별의 기준으로 삼는다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.81-82
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• 2013

무센 센서 네트워크는 개방된 환경에서 운영되기 때문에 허위 보고서와 허위 투표 삽입 공격으로부터 쉽게 노출되어 있다. 두 공격을 감지하기 위해 확률적 투표-기반 여과 기법은 보고서가 전달되는 동안 그 보고서의 투표 검증을 이용하여 허위 범위 경계 값을 통해 두 공격을 감지한다. 본 논문에서 제안 기법은 네트워크의 상황을 고려하여 센서 노드의 에너지 잔여량, 홉 수, 전달된 보고서의 수를 통해 퍼지 시스템의 입력 요소로 결정하고 나온 결과를 허위 범위 경계 값을 결정을 통해 기존 기법보다 에너지 효율을 증가시킨다. 그러므로 우리의 제안 기법은 기본 기법보다 비교했을 때 전체 네트워크 수명 연장을 기대한다.

• Korean Management Science Review
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• v.6 no.2
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• pp.50-72
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• 1989

기업경쟁력의 중요한 결정요인의 하나는 제조부문의 관리능력이다. 제조부문을 효과적으로 관리하기 위하여는 기업전략에 부응하는 효과적인 제조전략의 수립과 실행이 요청된다. 본 논문에서 제기한 연구문제는 기업의 경쟁력을 높이기 위해 어떤 제조전략을 채택해야 하는가 였다. 이에 관련하여 본 논문에서 발견된 사실은 이러하다. 첫째, 생산관리자가 기업의 경쟁전략에 부응키 위하여 적극적으로 효과적인 제조전략을 수립하고 실행할 때 경쟁력은 증가하는데, 여기서 제조전략의 주 내용은 공장집중화이다. 둘째, 공장의 집중화는 효과적인 제조전략이다. 특히 소수의 과업에 촛점을 맞추는 것이 중효한데 이를 위해서 생산관리자는 단기적 성과에 집착하지 말고 장기적인 관점에서 어떤 과업에 촛점을 두어 집중화할 것인지를 판단하여야 한다. 또한 수동적으로 최고 경영자나 타 부문의 관리자의 요구에 응하지 말고 적극적으로 전략적 의사결정에 참여하여 공장의 과업을 결정하여야 한다. 본 연구의 의의는 제조전략의 변수로 지적되어 온 공장집중화에 관해 그 유효성을 실증적으로 검증하였다는 데에 있다. 또한 우리나라 제조업의 실무자들 및 최고경영자에게 실용적인 참고가 될 것이다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.183.1-183.1
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• 2012

인공위성의 자세 제어 및 자세 결정에 사용되는 센서들의 정렬오차는 자세명령생성 오차, 자세제어 오차, 자세결정 오차 등과 더불어 지향정밀도를 저하시키는 하나의 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 자이로 센서에만 정렬오차가 존재한다고 가정하는 상황에서 별추적기와 자이로 센서를 이용한 자세결정 필터에 의해 추정되는 자이로 바이어스 값만을 이용하여 자이로 센서의 정렬오차를 확인(Identification)하는 방법 및 결과에 대해 기술한다. 이를 추정하는 다른 방법으로는 여러 가지가 있으며 대표적으로 위성의 다축기동 정보를 입력으로 사용하는 확장칼만필터를 이용한 궤도상 보정(On-orbit Calibration) 방법이 있으나 본 연구에서는 위성의 기동 또는 많은 계산량을 소모하지 않고 비교적 간단하게 자이로 정렬오차를 추정하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 궤도상 위성의 거동 데이터를 이용하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 결과적으로, 제안된 방법을 이용했을 때 소수점 둘째 자리 이하의 정확도를 가지고 정렬오차가 추정됨을 확인하였다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.18 no.1
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• pp.253-270
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• 2023

Research on investment determinants of accelerators, which are attracting attention by greatly improving the survival rate of startups by providing professional incubation and investment to startups at the same time, is gradually expanding. However, previous studies do not have a theoretical basis in developing investment determinants in the early stages, and they use factors of angel investors or venture capital, which are similar investors, and are still in the stage of analyzing importance and priority through empirical research. Therefore, this study verified for the first time in Korea the discrimination and effectiveness of investment determinants using accelerator investment determinants developed based on the business model innovation framework in previous studies. To this end, we first set the criteria for success and failure of startup investment based on scale-up theory and conducted a survey of 22 investment experts from 14 accelerators in Korea, and secured valid data on a total of 97 startups, including 52 successful scale-up startups and 45 failed scale-up startups, were obtained and an independent sample t-test was conducted to verify the mean difference between these two groups by accelerator investment determinants. As a result of the analysis, it was confirmed that the investment determinants of accelerators based on business model innovation framework have considerable discrimination in finding successful startups and making investment decisions. In addition, as a result of analyzing manufacturing-related startups and service-related startups considering the characteristics of innovation by industry, manufacturing-related startups differed in business model, strategy, and dynamic capability factors, while service-related startups differed in dynamic capabilities. This study has great academic implications in that it verified the practical effectiveness of accelerator investment determinants derived based on business model innovation framework for the first time in Korea, and it has high practical value in that it can make effective investments by providing theoretical grounds and detailed information for investment decisions.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.4
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• pp.85-94
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• 2020

In determining the feasibility of planning and launching railway transportation projects, various decision-making processes are essentially required. LCC(Life Cycle Cost) value including total construction cost and operation cost is estimated in approximation Model with rough guideline. In this study, modeling and simulation-based analysis method is proposed to support the decision making process of railroad transportation and derivation of LCC. Firstly, cost analysis model was constructed by collecting various existing rail transportation business data to enable analyze based on numerical data, and the result were analyzed by DOE(Design Of Experiments) and RSM (Response Surface Method) simulation. Professional commercial software tools were used for effective model construction and simulation. In order to verify the research results, the actual railroad transportation projects were selected, and the results of the analysis were compared.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.727-730
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• 2009

국내일반은행 연체율은 그룹(대출형태)별로 다양한 원인에 의해서 연체율 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 연체율의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터 모형를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 연체율에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3 그룹(기업대출, 가계대출, 신용카드 대출)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 6월까지의 자료를 이용하였고. 국내은행 연체율을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 종합주가지수, 환율, 동행(경기)종합지수, 국민주택채권, 고용률을 독립 변수로 투입하였다. 국내일반은행 연체율 요인을 추정한 결과 소비자물가지수는 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 동행(경기)종합지수와 종합주가지수는 음(-)의 영행을 나타내는 유의적인 변수이지만 환율, 국민주택채권 그리고 고용률은 각각 유의적인 음(-)의 영행을 나타내는 비유의적인 변수로서 연체율에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.