• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.535-540
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• 2008

멀티 에이전트 시스템은 다수의 에이전트들이 서로 협력하여 특정 목적을 달성하는 것을 목표로 한다. 이러한 시스템에서는 지능적인 에이전트들 사이에 효율적이고 안정적인 상호작용을 위한 에이전트 플랫폼이 존재한다. 본 논문에서는 각 에이전트의 네트워크 상태를 실시간으로 감지하여 통신에 있어서 모든 에이전트에 동일한 QoS를 보장하는 방법을 제안한다. 제안된 QoS 보장 방법은 동적인 가중치 변환 방법을 통해 이동하는 에이전트에도 늘 동일한 QoS를 보장해 줄 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.10 no.2
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• pp.241-251
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• 1997

Several studies have bee down on the work of dynamic graphical methods for regression diagnostics. The main propose of the methods were to investigate (1) the effects of change of data, or (2) the effects of change of regression coefficients on the regression models. But, by contrast, we can also investigate the effects of change of regression residuals on the regression model. This method can be used in fitting better a certain set of observations to a regression model than the other observations. Our research team approaches regression diagnostics by using dynamic graphics (REDS), and we introduce REDS in this thesis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.102-107
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• 2006

웹은 유향그래프로 표현할 수 있으며, 이때 웹 페이지를 노드로 페이지 사이의 하이퍼링크를 아크로 나타낸다. 본 연구에서는 이러한 웹 그래프로부터 검색트리를 유도하여 이를 브라우징할 수 있는 시스템으로 구현하였다. 본 시스템은 사용자가 임의의 노드를 동적으로 검색의 시작노드 즉, 루트노드로 결정할 수 있고 이를 변경하여 새로운 검색을 할 수 있으며, 그 루트노드로부터 도달 가능한 노드들의 집합을 도메인이라 하고, 노드 및 링크에 대하여 일정한 가중치를 부여함에 따라 검색트리를 구성할 수 있으며 이를 검색트리 시스템으로 구현하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.758-760
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• 2000

본 논문에서는 기구적으로 여유자유도를 갖는 로봇 매니퓰레이터 시스템을 대상으로 하여, 로봇 랜드가 주어진 제적을 추종할 수 있는 관절 토크를 유도하기 위한 동적제어 식을 새로이 구성하고, 동적제어식을 만족하는 관절 토크 해들 중에 국소적으로 토크의 크기를 최적화하는 해를 사용하는 최적토크제어를 제안한다. 최적토크를 구하는 문제에 있어 관절 토크에 가중치 행렬을 적용하여 각 관절 토크의 최대 크기의 비를 반영할 수 있도록 한다. 또한, 로봇 핸드 자코비안-관성 역행렬의 영공간에서 나타나는 영공간 관절 속도를 정의하고 이러한 영공간 관절속도가 최적토크제어에서는 로봇 시스템을 불안정하게 할 수 있다는 것을 보인다. 최적토크 제어의 이러한 문제를 해결하기 위하여 영공간 관절 속도를 제거하기 위한 소산토크를 유도하고, 최적토크제어식에 소산토크를 추가하는 방법을 제안한다. 평면형 3-자유도 로봇을 대상으로 한 모의실험을 통해 제안된 제어 방법의 우수성을 검증하고 그 결과를 분석한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.1
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• pp.1-9
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• 2017

IBM Watson은 새로운 컴퓨팅 시대인 코그니티브 시스템으로의 첫 걸음으로 상징된다. Watson은 현 프로그램 컴퓨팅의 시대 기반 위에 구축되었으나, 매우 중요한 방식에서 차이가 있다. ${\bullet}$ 오늘날 전세계 데이터의 80%를 차지하고 있는 복잡한 비정형 데이터에 대한 이해를 돕는 자연어 처리(Natural Language Processing) ${\bullet}$ 관련된 증거만을 기반으로 응답에 가중치를 부여하고 평가하기 위한 고도의 분석 기법을 적용한 가설 생성 및 평가 방식 ${\bullet}$ 반복을 통해 좀더 똑똑해 질 수 있도록 결과를 기반으로 학습을 개선할 수 있도록 돕는 동적 학습 방식이 각각이 Watson에만 특별한 것은 아니지만, Watson은 각 역량의 조합을 통해 강력한 솔루션을 제공하고 있다. IBM Watson과 같은 코그니티브 시스템은 조직이 생각하고, 행동하고, 운영되는 방식을 혁신시킬 수 있다. 이 글에서는 어떻게 IBM Watson이 시작되었으며, 직접적이고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해 자연어 처리와 동적 학습 및 가설 생성/평가를 어떻게 조합하는지, 나아가 어떤 분야에서 적용되고 있는지 그 사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.187-189
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• 2004

피어-투-피어 시스템에서는 한 홉(hop) 떨어진 두 피어간의 네트워크 상 거리는, 이들 피어들이 서로 다른 대륙간 네트워크에 존재할 수도 있기 때문에 매우 클 수 있다. 그러나 검색 질의 메시지를 전달할 다음 피어를 선택하는 기존의 방법은 네트워크의 근접성을 고려하지 않고, 단순히 목적 피어까지의 홉 수를 최대로 줄이는 피어를 선택한다. 따라서 네트워크의 근접성을 고려하여 동적으로 다음 라우팅 피어를 선택하는 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 대표적 DHT 방식 시스템인 Chord를 중심으로, 검색 시간을 향상시키기 위한 적응적 근접 경로 선택 기법을 제시한다. 본 기법에서는 동적인 P2P 환경에 적응하기 위해서 지수적 최근-가중치 평균을 통해 예측된 지연시간을 바탕으로 쿼리를 전달할 다음 피어를 선택한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.344-347
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• 2014

국내 스마트폰 보급의 폭발적인 증가와 더불어 수많은 애플리케이션이 개발되어 안드로이드 마켓 등을 통해서 제공되고 있다. 사용자의 스마트 기기 상에 많은 애플리케이션이 쌓여지고, 이에 따라서 특정 애플리케이션을 찾는데 많은 번거로움과 시간이 소요된다. 스마트 기기 상에서 애플리케이션 관리를 위한 기존 애플리케이션은 현재 사용 중이지 않으나 활성화되어 있는 애플리케이션을 삭제하거나 단순히 이름, 날짜, 혹은 이용 빈도에 기준하여 애플리케이션을 정렬하거나 추천하는 수준이다. 그러나 일반적으로 사용자에 따라서 특정 요일과 시간에 이용하는 애플리케이션이 있다. 논문에서는 요일, 시각, 시간, 이용 빈도를 고려한 애플리케이션의 사용 가중치 기반으로 동적으로 애플리케이션을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천된 애플리케이션은 스마트 기기 시작 화면에 배치하여 애플리케이션에 대한 이용자 접근성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.69-72
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• 2015

계산 과학 분야에서 자원을 필요한 만큼 빌려 쓸 수 있는 클라우드 기술을 적용하여 과학 클라우드(Science Cloud)를 구축하는 연구가 활발해지고 있다. 특히 의료 분야에서는 3D 볼륨 렌더링과 갈은 고성능의 자원을 활용한 대규모 작업 계산 응용이 있다. 이러한 응용의 성공적인 작업 수행과 실시간으로 변화하는 자원 수요에 대처하여 클라우드 자원을 효율적으로 관리하기 위한 오토 스케일링 엔진 개발이 필요하다. 그러나 대부분의 오토 스케일링 엔진은 단순한 하드웨어의 성능을 기반으로 제공되고 있어 클라이언트에 따라 부하를 고려해야한다. 본 논문에는 클라이언트에 따라 가중치를 적용한 동적인 SLA 기반으로 자원 수요를 예측하고 클라우드 자원을 효율적으로 관리하는 오토 스케일링 엔진을 제안한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.18 no.2
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• pp.121-130
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• 2018

Most of those studies use frequency, the number of times a pattern appears in a transaction database, as the key measure for pattern interestingness. It prerequisites that any interesting pattern should occupy a maximum portion of the transactions it appears. But in our real world scenarios the completeness of any pattern is more likely to become various in transactions. Hence, we should also consider the problem of finding the qualified patterns with the significant values of the weighted support by completeness in order to reduce the loss of information within any pattern in transaction. In these pattern recommendation applications, patterns with higher completeness may lead to higher recall while patterns with higher completeness may lead to higher recall while patterns with higher frequency lead to higher precision. In this paper, we propose a measure of weighted support and completeness and an algorithm WSCFPM(weigted support and completeness frequent pattern mining). Our algorithm handles the invalidation of the monotone or anti-monotone property which does not hold on completeness. Extensive performance analysis show that our algorithm is very efficient and scalable for word pattern mining.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.6
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• pp.229-236
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• 2017

An efficient frequent pattern algorithm is essential for mining association rules as well as many other mining tasks for convergence with its application spread over a very broad spectrum. Models for mining pattern have been proposed using a FP-tree for storing compressed information about frequent patterns. In this paper, we propose a centroid frequent pattern growth algorithm which we called "CAWFP-Growth" that enhances he FP-Growth algorithm by making the center of weights and frequencies for the itemsets. Because the conventional constraint of maximum weighted support is not necessary to maintain the downward closure property, it is more likely to reduce the search time and the information loss of the frequent patterns. The experimental results show that the proposed algorithm achieves better performance than other algorithms without scarifying the accuracy and increasing the processing time via the centroid of the items. The MapReduce framework model is provided to handle large amounts of data via a pseudo-distributed computing environment. In addition, the modeling of the proposed algorithm is required in the fully distributed mode.