Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.295-298
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2013
미래 전장 환경하의 복합/다종 무기체계를 대상으로 하는 군수 시뮬레이션 모델링 방법론은 기존의 에이전트 시스템에서 실시간성 및 신뢰성뿐만 아니라, 국내 군수 환경을 수용할 수 있는 모델이어야 한다. 본 논문에서는 이 같은 전장상황이라는 특수성에 맞는 다중 에이전트 기반의 모델링 방법론을 제안하다. 다중 에이전트 시스템에서 효과적으로 모델링하기 위하여 군수 시뮬레이션의 모델을 Information, Function model 로 나누고 에이전트 시스템의 중추적인 역할을 하는 Agent Management System(AMS) 을 Management model 로 구성한다. 제안하는 모델링 방법론은 다양한 도메인에서도 구성하기 적합하여 확장성과 유연성의 이점이 있으며, 각 모델이 플러그인 형식으로 구현되어 유사한 도메인에 적용할 때 재사용성이 높은 모델링 방법론을 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.241-243
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2004
실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.
최근 에이전트 기반 시스템을 만들기 위한 기술로서, 에이전트 지향 개발방법론 (Agent Oriented Methodology)이라는 영역이 출현하여, 여러 연구 기관에서 에이전트 시스템을 만드는데 이를 적용한 성공 사례가 늘고 있다. 그러나, 이들을 가지고 복잡한 다중 에이전트 시스템을 개발하는 일은 여전히 경험이 많지 않은 개발자들에게 있어서 어려운 일에 해당된다. 본 논문에서는 개발자에게 에이전트 설계 시 부과되는 이러한 어려운 점을 대한 해결책으로서, 개발자들에게 기능에 따라 분류된 디자인 패턴을 지원하여 다중 에이전트 시스템 설계 및 개발을 지원하는 개발방법론을 제안한다. 또한, 우리는 요구사항 분석부터 코드 생성까지 개발 프로세스에 반영하는 지원 도구를 제안한다. 이 CASE 도구는 단계별 자동화 기능뿐만 아니라, 설계 과정에서 개발자들에게 디자인 패턴을 고려할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해, 우리는 에이전트 시스템 개발자 및 에이전트에 대한 지식이 부족한 이들에게 멀티에이전트 시스템 설계와 개발을 보다 쉽고 빠르게 해결할 수 있도록 돕는다. 본 논문에서는 여행 도우미 시나리오(Travel Assistant Scenario)을 제안 개발 방법에 따라 적용시켰다. 최종적으로, 보다 쉬운 방식으로 에이전트 소스 코드를 생성해냈으며, 이를 통해 제안 개발방법론이 개발자들의 다중 에이전트 기반 시스템의 개발에 대한 부하를 줄여 줄 수 있다는 결론을 내렸다.
Support Vector Machines (SVM) is well known for a representative learner as one of the kernel methods. SVM which is based on the statistical learning theory shows good generalization performance and has been applied to various pattern recognition problems. However, SVM is basically to deal with a two-class classification problem, so we cannot solve directly a multi-class problem with a binary SVM. One-Per-Class (OPC) and All-Pairs have been applied to solve the face recognition problem, which is one of the multi-class problems, with SVM. The two methods above are ones of the output coding methods, a general approach for solving multi-class problem with multiple binary classifiers, which decomposes a complex multi-class problem into a set of binary problems and then reconstructs the outputs of binary classifiers for each binary problem. In this paper, we introduce the output coding methods as an approach for extending binary SVM to multi-class SVM and propose new output coding schemes based on the Error-Correcting Output Codes (ECOC) which is a dominant theoretical foundation of the output coding methods. From the experiment on the face recognition, we give empirical results on the properties of output coding methods including our proposed ones.
The consumption of liquefied natural gas (LNG) has increased annually due to the strengthening of international environmental regulations. In order to produce stable and efficient LNG, it is essential to divide the global (overall) operating condition and construct a quick and accurate monitoring system for each operation condition. In this study, multi-mode monitoring system is proposed to the LNG plant fractionation process. First, global normal operation data is divided to local (subdivide) normal operation data using global principal component analysis (PCA) and k-means clustering method. And then, the data to be analyzed were matched with the local normal mode. Finally, it is determined the state of process abnormality through the local PCA. The proposed method is applied to 45 fault case and it proved to be more than 5~10% efficient compared to the global PCA and univariate monitoring.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2006.11a
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pp.559-562
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2006
Existing 4D systems are using the 1:1 link system that directly links a schedule and a 3D model object. But considering that plant facility includes various kinds of schedule and 3D model object, this study suggests an improved link methodology of multi-selected objects and two-way link system for minimizing link errors which generated in case of multi-selected objects. For the link system, this study introduces a new concept called as interface board. Interface board can be used as an information center for representing all information of link items in the current project. It may be expected that 4D model can build an effective and rapid link system of plant project by this new approach.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.2
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pp.50-68
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2024
This study developed a bus route sketch (BRS) methodology for utilizing bus route design and operation steps in practice and evaluated the feasibility of the method. The BRS methodology consists of three steps: transportation zoning suitable for the provider and users of bus transit service; determining the bus operation route based on established transportation zones and path combination; optimizing the operation route based on the estimation of route alternatives in terms of the multi-performance measures from the standpoints of bus-transit service provider and user. The results of a case study showed that the estimation scores from the perspectives of provider and user were improved significantly from 8.83 and 7.13 to 9.50 and 9.89, respectively. Because the BRS method was designated and developed to be suitable for field application for route planning and operation, the method can be used instantly and directly to estimate and adjust the on-operation bus transit line and route design.
Recently, many researches on recommendation systems and collaborative filtering have been proceeding in both research and practice. However, although product items may have multi-valued attributes, previous studies did not reflect the multi-valued attributes. To overcome this limitation, this paper proposes new methodology for recommendation system. The proposed methodology uses multi-valued attributes based on clustering technique for items and applies the collaborative filtering to provide accurate recommendations. In the proposed methodology, both user clustering-based CBR and item attribute clustering-based CBR technique have been applied to the collaborative filtering to consider correlation of item to item as well as correlation of user to user. By using multi-valued attribute-based clustering technique for items, characteristics of items are identified clearly. Extensive experiments have been performed with MovieLens data to validate the proposed methodology. The results of the experiment show that the proposed methodology outperforms the benchmarked methodologies: Case Based Reasoning Collaborative Filtering (CBR_CF) and User Clustering Case Based Reasoning Collaborative Filtering (UC_CBR_CF).
TMI사고 이후 원자력의 안전성을 확보하고자 하는 노력은 사실상 확률론적 안전성분석 방법론 연구 외에도 다양하게 진행되었다. 이에는 사고 예방 차원의 안전계통 설비 보강을 통한 다중성(redundancy) 및 다양성(diversity)의 확보, 모의제어반(simulator) 등을 이용한 운전원 훈련프로그램 강화, 사고 증상에 따라 안전기능의 저해 여부를 추정가능토록 요구하는 비상운전절차서의 완비 노력과 사고 영향 완화를 위한 대체 설비의 신설 등이 있다. 하지만 이런 모든 보완 작업들이 얼마나 효율적으로 이루어지며 어느 정도 안전성 향상이나 위험도 관리에 기여할 수 있는 지에 대한 의문은 여전히 남게 되었으며, 이에 대한 정량적인 평가수단으로서 또 다시 확률론적 안전성분석 방법이 각광받게 되었다. 왜냐하면 확률론적 안전성분석은 그 방법의 특성상 발전소 경험 자료를 토대로 한 가장 현실적인 접근방법을 이용하고 최적 거동 및 현상에 대한 분석을 수행하기 때문이다.
최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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