• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.187-191
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• 1998

DEVS(Discrete Event system Specification)형식론은 계층적이고 모듈화 된 형식으로 시스템을 설계함으로써 신뢰성 있는 모델링이 가능하도록 이론적으로 잘 정립된 시뮬레이션 방법론이다. 시뮬레이션의 진행과정 및 결과를 표현하기 위한 애니메이션 개발 환경에 있어서도 DEVS 모델의 구조를 반영하여 계층적 애니메이션 환경을 구현 할 수 있다. 계층적 애니메이션은 시뮬레이션 관찰자가 시스템의 특정 레벨에 맞추어 애니메이션 진행 상황을 볼 수 있도록 한다. 이는 일반적으로 시뮬레이션 애니메이션이 갖는 장점인 시스템 이해 및 모델의 신뢰성 검증의 향상 뿐 아니라, 다양한 관점에서 시스템의 변화를 확인 할 수 있다는데 그 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 계층적인 애니메이션과 그래픽 표현이 가능하도록 하기위해 DEVS 모델의 구조를 반영한 계층성을 갖는 애니메이터(시뮬레이션과 애니메이션의 연결 프로세서)를 설계하였다. 이러한 애니메이터는 모델과 같은 구조로 각 모델에 필요한 애니메이션 객체들을 유지·관리함으로써 계층적 애니메이션을 가능하게 하며, 시뮬레이션의 이산적인 시각 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과 사이에 동기화를 용이하게 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.406-408
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• 2003

DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 CORBA를 이용한 Multi-threaded 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 기존에 선행 연구된 DEVSCluster를 기반으로 한다. DEVSCluster는 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. DEVSCluster는 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. CORBA기반으로 DEVSCluster를 구성함으로써 산업 표준에 맞는 확정을 가지는 분산 시뮬레이션이 가능해졌다. 그리고 CORBA를 이용함으로써 기존에 분산 시뮬레이션 동기화를 위한 새로운 패러다임도 적용이 가능해 졌다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에서 분산 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.421-423
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• 2001

H.263 부호화 기법에 비해 H.263+에서의 주용 특징중 하나는 에러 강인성으로, 그중에서 계층부호화 모드는 한 개의 송신 영상에 대해서도 복호기와 전송로에 따라 여러 가지 화질의 재생 영상을 얻을 수 있는 기능, 즉 에러 및 패킷 손실 발생 가능 채널에서 비디오 정보 전송시 디코더측에서 사용 가능한 다양한 비트율, 해상도, 디스플레이 율을 허용함으로써 비디오 정보에 대한 전송을 향상시키는 기법이다. FEC(Forward Error Correction)기법에 의한 부가적인 비트 삽입에 제한적인 저 대역폭 네트워크 및 무선 통신망과 같은 네트워크 환경에서는 ATM(Asynchronous Transfer Mode)망에서와 같인 계층부호화된 비트 스트림의 기본 계층에 대해 무손실 전송이 어려우므로, 고급계층과 동등한 채널을 통해 전송시 기본계층 및 고급계층 모두에 대해서는 에러가 발생 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 저대역폭 비디오 전송을 위해 계층 부호화 모드중 SNR(Signal to Noise Ratio) 계층부호화로 부호화된 비트스트림을 에러 발생가능 채널로 전송시 각 계층에 대한 에러의 영향력을 실험한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.4
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• pp.299-306
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• 2009

Hierarchical Folded HyperStar Network has lower network cost than HCN(n,n) and HFN(n,n) which are hierarchical networks with the same number of nodes. In this paper, we analyze embedding between Hierarchical Folded HyperStar HFH($C_n,C_n$) and Hypercube, HCN(n,n), HFN(n,n). The results of embedding are that HCN(n,n), HFN(n,n) and Hypercube $Q_{2n}$ can be embedded into HFH($C_n,C_n$) with expansion $\frac{C^n}{2^{2n}}$ and dilation 2, 3, and 4, respectively. Also, HFH($C_n,C_n$) can be embedded into HFN(2n,2n) with dilation 1. These results mean so many developed algorithms in Hypercube, HCN(n,n), HFN(n,n) can be used efficiently in HFH($C_n,C_n$).

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.5 no.1
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• pp.1-9
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• 1999

본 논문은 곡률 오차에 의해 간략화 된 메쉬에 계층적 계산을 이용하여 다단계 메쉬를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘으로 생성된 계층적 계산 구조의 다단계 메쉬는 임의의 메쉬의 분할 연결성 생성을 위한 분할 메쉬로의 근사 과정이 생략 가능하므로, 다단계 메쉬 생성 속도의 향상을 도모할 수 있다. 또한 분할 연결성이 없는 계층적 계산 구조의 다단계 메쉬는 간략화 메쉬들의 단순 축적이 아닌 간략화 메쉬의 단계 사이를 계층적 계산으로 얻어지는 계수들과 가장 간략화 된 메쉬로 구성됨으로써 다면체 압축 및 다단계 편집에 유효한 다단계 메쉬 생성이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.308-312
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• 1999

DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 DEVS 형식론에 기반한 모델들을 시뮬레이션하기 위한 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. 제시한 시뮬레이션 방법은 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. 또한 시뮬레이션 동기화를 쉽게 구현할 수 있고 더불어 시뮬레이션 엔진의 안정성을 높일 수 있다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에 실행 가능한 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.164-170
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• 2000

본 논문은 과거 많은 학자들에 의해 제기된 주구조와 부구조, 하위구조 등의 담화 내 계층적 구조에 대한 증거로 일탈을 중심으로 부구조를 분석하였다. 먼저 주제 일탈의 구조와 정의에 관해 분석하고 중단과 화제 전환 등과의 차이를 설명하였다. 지식 표현 언어인 Sowa의 개념구조론의 체계 내에서 담화의 계층적 구조와 그 구조를 나타내는 언어적 표시인 담화 표지의 예를 기술하는 방법을 제시한다. 개념 관계로 일탈, 화제 전환, 틀의 관계를 설정하여 담화 내 계층구조와 담화 부분과의 화용적인 관계를 규명하였다. 기존의 개념구조론은 선택적 제약, 조응 등의 의미론적인 개념들을 간결하고 정확하게 기술할 수 있었는데 화용론적인 측면의 기술도 가능함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.151-153
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• 2001

Q-Learning과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 문제의 사이즈가 커짐에 따라 성능이 크게 떨어지게 된다. 그 이유들로는 목표와의 거리가 멀어지게 되어 학습이 어려워지는 문제와 비 지향적 탐색을 사용함으로써 효율적인 탐색이 어려운 문제를 들 수 있다. 이들을 해결하기 위해 목표와의 거리를 줄일 수 있는 계층적 강화 학습 모델과 여러 가지 지향적 탐색 모델이 있어 왔다. 본 논문에서는 이들을 결합하여 계층적 강화 학습 모델에 지향적 탐색을 가능하게 하는 탐색 보너스를 도입한 강화 학습 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.303-310
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• 2001

XML은 웹에서 데이터 교환을 위한 마크업 언어로 반-구조화된 정보나 구조화된 정보를 교환하고 저장할 수 있으며, 표준언어로 채택되어 가고 있고, 강력한 표현력을 가지고 있기 때문에 다양한 애플리케이션을 가능하게 한다. 문서와 객체가 구조화 될 수 있는 방법을 제공하는 XML은 계층적 구조로 이루어진다. ORDB에서는 스키마 객체들이 계층적 구조로 구성되어 하나의 큰 객체를 이룬다. XML과 ORDB 사이에 단순한 XML 문서는 직접 변환이 가능하나 복잡한 XML 문서를 다룰 때는 객체 기반 변환 방법으로 처리되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD를 객체로 변환하고 변환된 객체를 ORDB 스키마로 변환하는 방법에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.259-261
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• 2002

대화형 에이전트는 자연어를 기반으로 사용자질외에 대한 적절한 정보를 제공하고, 사용자와 지속적으로 대화를 진행해가는 시스템이다. 사용자의도를 파악하고 적절히 대답하기 위해서는 사용자질의에 대한 효과적인 분석이 필요하다. 또한 단발적인 대답뿐 아니라 지속적인 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 사용자 모델링에 사용되는 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자질의로부터 사용자의도를 추론하며, 이전 대화상태를 활용하여 지속적인 대화가 가능하도록 한다. 실제 웹 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 설계하며 적용해봄으로써 그 가능성을 확인해 볼 수 있었다.