• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.32 no.1
• /
• pp.153-169
• /
• 2015

The combined approach of using ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis for refining the result of LDA-based topic modeling was suggested and examined in this study. Tow datasets were constructed by collecting Web of Science bibliographic records of White LED and topic modeling was performed by setting a different number of topics on each dataset. The multi-assigned top keywords of each topic were re-assigned to one specific topic by applying an ego-centric network analysis algorithm. It was found that the topical cohesion of the result of topic modeling with the number of topic corresponding to the lowest value of perplexity to the dataset extracted by SPLC network analysis was the strongest with the best values of internal clustering evaluation indices. Furthermore, it demonstrates the possibility of developing the suggested approach as a method of multi-faceted research trend detection.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.399-402
• /
• 2001

본 연구의 목적은 물류 네트워크의 구성을 원가 관점으로 최적화하는 것이다. 원가 관점에서 최적 물류 네트워크를 구성하기 위해서 제시한 모델링은 다음과 같이 구성되어있다. 먼저 각 공장의 생산 제품별 데이터를 기본으로 생산원가를 산출하고 흑은 가상(생산이 가능하지만 현재 생산하지 않은) 제품에 대해 생산원가를 추정한다. 둘째, 전 단계에서 산출한 생산원가 및 지역창고의 제품별 재고비, 거리에 따른 수송비용 등과 같은 물류 관련 비용 등을 이용하여 효과적인 수배송 양과 주어진 환경 하에서의 최적 네트워크 경로에 대한 모델링을 제시한다. 본 논문에서는 원가비용을 고려하여 생산단계에서 생산량을 구하고, 생산단계에서 구해진 생산량을 이용하여 네트워크 단계에서 최적의 경로를 결정하는 모델링을 제안하였다

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1863_1864
• /
• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.261-263
• /
• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.13 no.4
• /
• pp.93-110
• /
• 2008

Reference modeling for Collaborative Networked Organizations(CNOs) has just started, and Enterprise Architecture Modeling Languages(EAMLs) for CNOs are very few. Lack of reference models makes it difficult for people to communicate with each other and lack of EAMLs also makes it difficult to implement information systems for CNOs. We propose an EAML for CNO called CAML. It supports (1) multi-level modeling based on Model- Driven Architecture of OMG's for expressive power and efficiency of implementations, and (2) multi-focus modeling based on Zachman Framework for completeness of modeling The effectiveness of the CAML is investigated through modeling of a supply chain and execution of change impact analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.287-289
• /
• 2006

이 논문은 사용자의 쿼리와 사용자의 행동양식을 바탕으로 상대네트워크를 구축함으로써 개인화된 논문검색 시스템을 모델링한 것이다. 제안하는 시스템은 사용자가 검색한 논문에서 키워드의 빈도수를 분석하여 개인적 상대네트워크를 구축하게 되는데, 이 네트워크는 다운로드, 열기, 삭제 등과 같은 사용자의 행동으로부터 키워드간 가중치를 조정을 함으로써 구축된다. 시스템의 성능평가를 위해 100명의 사용자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 성능이 우수하여 사용자 만족도가 높게 나타남을 알 수 있었다

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.12 no.7
• /
• pp.1022-1031
• /
• 2009

In this paper, we propose a researcher modeling technique based on ontology and construct social network for researchers using diverse relational properties. User ontology schema is created by extending the existing HR-XML model for a researcher model. User ontology schema and instance are created by OWL. We compose social network model for efficient cooperation between researchers using static relational properties such as educational background and dynamic relational properties such as co-authors and co-workers, etc. Closeness has direction because researcher network is differently configured by the researchers. We define inferencing rules using SWRL and inference ontology rules using racer inference machine to compose direct relationships between researchers. The proposed model for researchers can be applied to the cooperation model for researchers by retrieving common expert group dynamically.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.34 no.6
• /
• pp.42-50
• /
• 2006

This paper addresses the optimized thermal modeling methodology for spacecraft board level thermal analysis. A direct thermal modeling of external and internal structure of active parts which have high power dissipation is newly proposed, based on conventional plate modeling for Printed Circuit Board(PCB). The parts thermal modeling results were compared with other generic methodologies and verified by thermal vacuum test. This parts thermal modeling was directly applied to thermal analysis of CS(Communication Subsystem) board of HAUSAT-2 small satellite. As a result, it was confirmed that the parts thermal modeling can complement other conventional modeling methodologies. A parts thermal modeling is very effective for thermal control design, since the existing thermal problems can be solved at the parts level in advance.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.981-993
• /
• 2018

Smart healthcare is convergence of ICT and healthcare services, and interdisciplinary research has been actively conducted in various fields. The objective of this study is to investigate trends of smart healthcare research using topic modeling and ego network analysis. Text analysis, frequency analysis, topic modeling, word cloud, and ego network analysis were conducted for the abstracts of 2,690 articles in Scopus from 2001 to April 2018. Topic Modeling analysis resulted in eight topics, Topics included "AI in healthcare", "Smart hospital", "Healthcare platform", "Blockchain in healthcare", "Smart health data", "Mobile healthcare", " Wellness care", "Cognitive healthcare". In order to examine the topic modeling results core deeply, we analyzed word cloud and ego network analysis for eight topics. This study aims to identify trends in smart healthcare research and suggest implications for establishing future research direction.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.504-507
• /
• 2002

취약성 진단을 위한 시뮬레이션 시스템의 주요 구성 요소인 네트워크 모델의 설계 및 구현을 소개한다. 특히, 네트워크에 존재하는 취약점을 진단, 분석하기 위한 모델링 방법론을 제시하고, 구체적인 모델의 설계와 구현을 수행하였다. 네트워크 모델은 네트워크 구성요소인 허브, 라우터 및 네트워크 호스트들을 추상화한 모델들의 결합(Coupling) 형태로 구성되며, 각 구성 요소들은 각자의 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 각 구성요소의 취약성의 집합으로 네트워크를 표현하고, 취약성을 기반으로 한 네트워크 모델의 구조적인 특성과 동적인 특성을 제시한다. 취약성 진단을 위해 제시된 모델링 방법을 통해 구현된 네트워크 모델은 시뮬레이션 실행을 통해 분석되어 그 유효성을 검증하였다.