• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.603-612
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• 2006

최근 웹 서비스 분야는 SOA(Services-Oriented Architecture)에 대한 관심의 증가와 B2B 시장의 성장으로 인해 차세대 IT 패러다임으로 급부상하고 있다. UDDI(Universal Description, Discovery and Integration)를 통한 서비스 발견은 오직 기능적 측면에만 기반을 두기 때문에, 서비스의 사용 빈도와 상호간의 신뢰성에 미치는 영향은 고려하지 않았다. 즉, 웹 서비스의 비기능적 측면인 품질은 소비자와 제공자 상호간에 성공을 위한 중요한 요인이 될 것이며, 이에 품질을 고려한 웹 서비스 선정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 서비스 소비자의 입장에서 소비자가 원하는 최적의 품질을 제공하는 서비스를 찾도록 도와주는 에이전트 기반 품질 브로커 아키텍처와 선정 프로세스를 제안한다. 웹 서비스와 같이 분산되고 이질적인 환경에서 에이전트에 관한 이론들은 널리 받아들여지고 있으므로 제안하는 시스템 아키텍처에 적합하다. 본 논문에서는 웹 서비스 선정에 관한 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 평가과정에서 QoS와 CoS를 고려하였으며, 평가 방법으로 다기준 의사결정 기법들 중에서 웹 서비스 선정에 가장 적합하다고 판단된 PROMETHEE(Preference Ranking Organization MeTHod for Enrichment Evaluations)를 사용하였다. PROMETHEE는 비교 서비스들이 추가되거나 삭제되더라도 이원비교를 다시 수행해야 하는 문제를 극복할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 제시한 선정 프로세스를 검증하기 위하여 서비스 조합 시나리오를 갖는 사례 연구를 제시하였다. 사례 연구에서 웹 서비스 선정 프로세스는 소비자 관점의 품질 측정값과 정의된 서비스 레벨을 바탕으로 의사 결정 문제를 기술하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2C호
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• pp.217-225
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• 2009

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 포함한 다중 반송파 시스템에서 발생하는 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 감소시키기 위해 특정 톤 위치에 새로운 톤을 삽입하는 톤 삽입 기법은 성상도를 확장하여 평균 신호전력 대비 최대 신호 전력을 감소시키는 기법이다. 이러한 톤 삽입 기법은 최적의 PAPR 저감 성능을 얻기 위한 삽입 톤 결정을 위해 많은 탐색 연산량을 필요로 함과 동시에 높은 전력상승의 문제를 야기하는 반면, 전력상승을 고려하여 삽입 톤을 결정하면 사용 가능한 톤 삽입 신호가 제한됨에 따라 PAPR 저감 성능이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 기존의 톤 삽입 기법이 갖는 상충적인 목적들을 다목적 최적화 기법에 적용하여 PAPR 저감 성능과 전력상승을 절충하여 상호간의 유연한 조절이 가능한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 기법을 제안한다 모의 실험을 통하여 제안한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 방법은 PAPR과 전력상승의 문제를 사용자의 의사를 반영하는 가중치에 따라 적절하게 조절할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권4호
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• pp.459-466
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• 2002

본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.547-560
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• 2023

최근 국내외에서 기계학습 기법으로 TBM 굴진 데이터와 지반데이터를 분석하는 지반 분류예측 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 의사결정트리 기반 랜덤포레스트 모델을 3곳의 이수식 TBM 현장에서 획득한 기계 데이터와 지반 데이터에 적용하여 일축압축강도에 대한 다중 분류예측 연구를 하였다. 일축압축강도의 다중 분류 예측을 위해서 학습과 테스트 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 의사 결정 트리를 기반으로 한 랜덤 포레스트를 사용하여 일축압축강도 분류 학습을 수행한 결과, 다중 분류 예측 모델의 정확도는 학습 세트와 테스트 세트에서 각각 0.983 및 0.982로 모두 높게 나타났다. 다만, 클래스 간 데이터 분포의 불균형으로 인하여 클래스 4에서는 재현율이 낮게 평가되었다. 다양한 현장에서 획득한 일축압축강도의 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1635-1639
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• 2007

국가적 차원에서 물을 사용하고 통제하는 일은 국민의 생활에 큰 영향을 미치기 때문에 지구상의 모든 나라들은 주어진 여건에 맞게 효율적으로 물을 사용하고 홍수와 가뭄으로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해 많은 일울 수행하고 있다. 이와 같이 수자원 관리를 위해서 가장 근본적으로 이루어져야 하는 것이 물이 언제, 어디에, 얼마나 있는지를 파악하여 물이 있는 곳과 물이 필요한 곳을 연계하여 최적으로 물을 공급하고 관리하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다중목적(이수, 치수, 수질) 적용 기법, 기존 관측소 활용 기법, NARI(Network Analysis for Regional Information) 기법, 지형적 최적 기법 등을 이용하여 하천의 최상류 지점에서 하구까지 모든 지점에 대한 신뢰성 있는 유량정보를 실시간으로 파악할 수 있는 유량측정망을 구축하는데 목적이 있다. 다중목적 적용 기법을 위하여, 수질목적으로는 오염총량제 대상지점을 활용 하였으며, 치수목적으로는 5대강 홍수통제소의 홍수예보 프로그램을 활용 하였고, 이수목적으로는 하천수 사용실태를 조사하여 이를 활용 하였다. 기존 관측소 활용 기법은 5대강 홍수통제소, 지자체, 농촌공사, 수자원공사, 환경부에서 운영하고 있는 수위관측소를 통합하여 중복투자에 따른 손실을 최소화 하고, 최적의 장소에 유량측정망을 구축하는 것이다. NARI 기법은 유량측정망 구축에 있어서 각 지점과의 연계성을 통하여 하천에 흐르는 물의 양을 신뢰성 있게 파악할 수 있도록 분석한 것으로서 하천 상 하류 간의 연계를 통하여 미지의 지점에 대한 유량 값의 유추가 가능하도록 하는 것이다. 지형적 최적 기법은 산간지방, 도시지역, 농촌지역, 산업지역, 상업지역 등과 같이 지형적 특성에 따른 유량측정망을 구축하는 것이다.의 의사결정 지원 도구가 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 도시유역의 물순환 해석을 위한 일련의 과정, 즉 자료의 조사 및 취득에서부터 물순환 해석 모형을 이용한 정량적 현황파악, 물순환 개선 기법 및 평가를 수행함에 있어 주요 착안점 및 실무에서의 기술적 가이드를 제공하고자 하였으며, 보다 세밀한 도시유역의 물순환 해석을 위하여 우리나라와 일본에서 적용이 활발한 물리적 기반의 분포형 모형(WEP, SHER, SWMM)의 적용사례를 통하여 국내 도시하천의 물순환 해석에 활용함에 있어서의 실질적인 적용절차 등을 제시하고자 하였다. 한다.호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와 동년대에 동일한 목적으로 찬술되었음을 알 수 있다. $\ulcorner$경상도실록지리지$\lrcorner$(慶尙道實錄地理志)에는 $\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감소를 초래하였을 것으로 사료된다. 셋째,

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.107-114
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• 2017

일반적으로 신뢰성 분석결과는 모든 의사결정자에게 중요하다. 특히 제한된 무기체계로 최대효과를 만들어야 하는 군 지휘관의 경우에는 시뮬레이션 결과에 의해 방책을 결정해야 하기 때문에 더욱 중요하게 된다. 따라서 군사분야 연구에서 시뮬레이션 결과의 신뢰성 향상문제는 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 무기효과분석 결과의 신뢰성 향상을 위한 새로운 시뮬레이션 프레임웍을 제안하였다. 이를 위해 다중에이션트 시뮬레이션 기법을 적용하였고 이 결과를 기존의 절차에 의한 결과와 비교하였다. 결과비교를 위하여 지휘영역 확장을 위한 통신중계기 설치를 사례로 제시하였다. 본 사례분석을 통해 본 논문에서 제안된 다중에이전트 프레임웍을 적용했을 경우에 시뮬레이션 결과의 신뢰성이 향상되는 것을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권1호
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• pp.13-21
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• 2000

OLAP(Online analytical processing)은 의사지원시스템을 효과적으로 지원하기 위한 핵심요소이며 주로 집단함수를 포함한 분석 질의를 처리한다. 이러한 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구들이 많이 이루어져 왔으나, 기존의 연구들은 어떤 범위 내의 모든 값을 대상으로 하는 집단함수의 처리 방법들을 다루고 있다. 그러나 이러한 범위 질의 외에도 범위 내의 특정 값들, 즉 다중점에 대한 질의도 많이 사용될 수 있으며, 이러한 질의에는 기존의 연구가 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 다중점 MAX/MIN 질의를 효율적으로 처리하는 방법으로 순위 색인과 순위 결정 트리를 제안한다. 최대/최소값을 구하기 위해, 비트맵 형태의 노드로 이루어진 순위 결정 트리를 사용하여 결과의 순위를 구하고, 순위 색인을 통하여 질의의 결과를 얻는다. 그리고 실험을 통하여 제안한 방법이 대부분의 MAX/MIN 질의에 대해 안정적으로 높은 성능을 나타낸다는 것을 보였다. 또한, 단일 선계산 자료만으로 MAX와 MIN 질의를 모두 처리할 수 있다는 것도 제안한 방법의 주요 장점이다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.227-233
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• 2015

최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.115-122
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• 2002

본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 외부 잡음에 강인한 고립단어 음성인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 음성인식에 있어서 외부잡음은 음성인식 알고리듬의 인식률을 저하시키는 주요 원인으로 지적되므로 음성인식기의 성능을 향상시키기 위해서 무엇보다도 잡음에 강인한 음성인식 알고리즘의 개발이 절실히 요구되고 있다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 자동차 소음하에서 한국어 단독 숫자음 10단어의 인식률 변동을 알아 보았다. 그 결과 현재 음성인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 9~25%의 향상된 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.799-807
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• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴표정과 음성 속에 담긴 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오, 공포)에 대한 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 이를 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식에서는 이산 웨이블렛 기반 다해상도 분석을 이용하여 선형판별분석기법으로 특징을 추출하고 최소 거리 분류 방법을 이용하여 감정을 인식한다. 음성에서의 감정인식은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 독립적인 감정을 확인한 후 다중의사 결정 기법에 외해 감정인식을 한다. 최종적으로 얼굴 표정에서의 감정인식과 음성에서의 감정인식을 융합하는 단계로 퍼지 소속함수를 이용하며, 각 감정에 대하여 소속도로 표현된 매칭 감은 얼굴에서의 감정과 음성에서의 감정별로 더하고 그중 가장 큰 값을 인식 대상의 감정으로 선정한다.