• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.375-378
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• 2010

본 논문은 엔지니어링 문서정보를 준구조화된 XML 문서로 변환하고 이를 3차원 교량 모델과 연계하는 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 구조계산서의 세부 목차에 따른 문서구조를 추출하는 기법을 이용하여 3차원 교량모델을 구성하는 각 부재와 매핑되는 구조계산서 문서의 일부를 프로그램 상에서 자동으로 추출하기 위한 모듈을 개발하였다. 또한 3차원 교량모델의 정보를 운영하기 위해 IFC 기반의 교량정보모델을 개발하였다. 개발된 정보모델은 교량요소들의 논리적 구성체계를 공간적 요소, 물리적 요소 및 그룹 요소별로 표현할 수 있도록 지원한다. 이와 같이 개발된 기술을 이용하여 3차원 교량모델 뷰어에서 구조계산서의 정보를 검색하기 위한 시범 툴을 개발하였으며, 4개의 단위 교량으로 구성된 복합형식의 교량에 대한 3차원 모델을 구축하고 각 교량에 대한 구조계산서 또한 XML 문서로 변환하였다. 이와 같이 구축된 두 정보체계에서 사용자가 선택한 임의의 구성요소에 관한 세부 문서정보의 조회가 가능함을 보임으로써 제시된 방법의 적합성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.33-36
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• 2000

관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 다른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bo otstrap된 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 비교실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.308-310
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• 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 KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1846-1847
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• 2007

본 논문에서는 비선형 공정의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 퍼지 엔트로피 분석을 통해 새로운 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 퍼지 모델의 새로운 규칙으로 추가하는 자기구성 퍼지 모델을 제안한다. 퍼지 엔트로피가 상대적으로 큰 데이터 집합으로 새로운 클러스터를 구성하면 퍼지 모델의 애매모호한 정도가 작아져서 모델링 오차가 줄어들 가능성이 크게 된다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 이를 Box-Jenkins의 가스로 공정에 적용하여 퍼지 규칙수의 증가에 따른 모델링 성능의 변화를 보이고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1217-1220
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• 2001

본 논문에서는 한국인의 3D 모델을 구성하고, 개인 체형에 따라 3D 모델을 변형하여, 3D 패션코디 방법을 제안하고 있다. 한국인에 대한 다양한 체형을 표현하기 위하여, 성별, 체형별, 나이별로 세분화하여 3D 모델 36종을 구성하고 있다. 개인 체형에 대한 3D 모델을 얻기 위해 구성된 3D 모델의 높이 12 항목, 넓이 6항목, 두께 5항목, 둘레 13항목을 변형하고 있다. 나아가서, 셔츠와 치마의 의복 3D 모델의 체형변화에 따라 의복 3D 모델을 정합하고 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1991.10a
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• pp.293-302
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• 1991

다측면 객체모델은 개념적 데이타베이스 모델인 EA모델을 확장한 객체중심 데이타 모델로서, 여러 측면에서 관측되고 표현될 수 있는 실세계의 동일객체들을 직접 데이타베이스의 동일객체로 모델링 할 수 있도록하여 데이타베이스의 개념적 스키마 설계를 용이하게 한다. 본 논문에서는 이러한 다측면 객체모델의 기본개념들을 설명하고, 수학적 접근에 의한 형식론을 구성하였으며, 그 모델의 구성을 위한 단계적 접근방법을 소개하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.13 no.3
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• pp.163-172
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• 1993

A probabilistic approach for evaluation of prediction of the strains using Lade's single surface constitutive model was employed, based on first-order approximate mean and variance. Several experiments such as isotropic compression and drained triaxial compression tests were conducted to examine the variabilities of soil parameters for Lade's model. By taking into account the results of the experimental data such as mean values and standard deviations of soil parameter's, a new probabilistic approach, which explains the uncertainty of computed strains, is applied. The magnitude of the COV for each parameter and the correlation coefficient between the two parameters can be effectively used for reducing the number of the parameters for the model. It is concluded that Lade's single surface constitutive model is surperior model for the prediction of the strain, because the COV of strains is under the "0.51".

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.4
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• pp.80-88
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• 2023

To construct a learning model in the field of artificial intelligence, a dataset should be collected and be delivered to the central server where the learning model is constructed. Federated learning is a machine learning method building a global learning model without transmitting data located in a client side in a collaborative manner. It can be used to protect privacy, and after constructing a local trained model on individual clients, the parameters of the local model are aggregated centrally to update the global model. In this paper, we reuse the existing learning parameter to improve federated learning, describe incremental federated learning. For this work, we do experiments using the federated learning framework named Flower, and evaluate the experiment results with regard to elapsed time and precision when executing optimization algorithms.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.12
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• pp.41-53
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• 2009

In this paper, we propose the system structure and technologies to implement a business model for an intelligent traffic facility management system based on ubiquitous technology. The business model includes the service functions, service structure, business process, and demand and supply relationship among the participants in this model. We also propose an approach to implementing the model. This includes the network, infrastructure and platform to be used for system composition. We then present the results from an analysis by comparison of different technologies and an adequate technology structure. Finally, this paper may present guidelines to managing traffic facilities.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.6
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• pp.199-204
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• 2013

Speech recognition system is shall be composed model of learning from the inaccurate input speech. Similar phoneme models to recognize, because it leads to the recognition rate decreases. Therefore, in this paper, we propose a method of speech recognition optimal learning model configuration using the Bhattacharyya algorithm. Based on feature of the phonemes, HMM feature extraction method was used for the phonemes in the training data. Similar learning model was recognized as a model of exact learning using the Bhattacharyya algorithm. Optimal learning model configuration using the Bhattacharyya algorithm. Recognition performance was evaluated. In this paper, the result of applying the proposed system showed a recognition rate of 98.7% in the speech recognition.