• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.157-159
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• 2012

화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제17권4호
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• pp.9-15
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• 2012

Thermal model reduction algorithms and techniques are introduced to condense a huge satellite panel thermal model into the simplified model on the purpose of calculating the thermal responses of a satellite on orbit. Guyan condensation algorithm with the substitution matrix manipulation is developed and the mathematical procedure is depicted step by step. A block-form LU decomposition method is also invited to compare the developed algorithm. The constructed reduced thermal model induced from the detailed model based on a real satellite panel is satisfying the correlation criterion of ${\pm}2^{\circ}C$ for the validity accuracy. Guyan condensation algorithm is superior to the block-form LU decomposition method on computation time.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.121-130
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• 2023

기어의 구조 안정성 및 치물림 성능을 분석하기 위하여 유한요소해석이 널리 사용된다. 본 연구에서는 스퍼 기어의 유한요소 모델링 조건이 해석 결과 및 간소화 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 기어 구조 해석의 간소화 방법으로 기어 몸체 및 잇수 간소화, 요소망 생성 방식, 접촉 및 마찰 조건, 해석 조건 등을 선정하였다. 기어의 성능해석 지표로써 1주기의 기어 치물림 사이클 동안의 정전달 오차를 계산하였고, 간소화 지표로써 해석 소요 시간을 측정하였다. 유한요소해석을 통해 치물림 주기에 따른 접촉 응력 분포 및 변화 양상을 확인하였다. 모델링 조건에 따라 최대 전달 오차와 해석 소요 시간에 차이를 확인하고 원인을 분석하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권1호
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• pp.123-149
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• 2024

본 연구는 14세 미만 어린이의 공공도서관 대출회원증 발급 간소화 방안을 제시하고, 공공도서관 이용의 편의 증진 및 이용활성화 방안을 마련하는 데 목적이 있다. 이를 위해 관련 법류 및 제도, 관계 서비스 및 시스템을 분석하고 전국 공공도서관 1,211개 관의 14세 미만 어린이의 대출회원증 발급 절차를 전수조사하여 유형별 발급사례를 도출·분석하였으며, 포커스 그룹인터뷰를 진행하였다. 이를 바탕으로 서비스 디자인 방법론 중 '더블 다이아몬드 모델'을 활용하여 14세 미만 어린이의 공공도서관 대출회원증 발급 절차 간소화를 위한 단계별 가이드라인 및 이해관계자의 역할과 법률 및 제도 등 환경 개선을 제안하였다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.177-181
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• 2006

본 연구의 주제는 경영품질 수준을 쉽게 진단하고 적용할 수 있도록 MB경영품질 진단체계를 간소화하는 것이다. MB의 전체 진단항목을 25개의 핵심진단항목으로 압축하고, 이들 진단항목의 유효성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.586-588
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• 1999

간소화된 메쉬의 다중해상 표현은 실시간으로 원하는 해상 메쉬의 랜더링이 가능하고 저해상 메쉬에서 고해상 메쉬로의 전환이 시각적인 연속성을 갖는다. 또 메쉬의 공간마다 다른 해상도의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 다중해상모델의 특징과 단점을 알아보고 다중모델링 이슈을 제시한다. 효율적인 가변 LOD를 위한 기존의 다중해상 모델을 일반화시킨 MT(MultiTriangulation)를 제시한다. MT의 구조적 특징, MT에서의 선택적 상세화와 시점과의 거리에 따른 가변 LOD 질의를 알아본다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.861-868
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• 2022

건설공사의 시공과정에 BIM을 적용하는 목적은 시공 간섭의 파악과 함께 공사일정의 경과에 따른 시공현황의 시각화가 주요 이유이다. 4D시뮬레이션은 이러한 목적의 수행 기능이며, 이를 위해서는 공정별 시작 및 종료일자와 해당 공정의 3D모델이 갖추어져야 하고, 실무적 편리성을 확보하기 위해서는 이러한 기본정보의 활용이 간편한 기능 구성이 필요하다. 본 연구에서는 4D 모델 구성을 간소화하기 위해 설계단계에서 제작된 BIM 모델의 최소한의 속성정보를 활용하여 시공단계에 활용 가능한 공정 정보를 군집알고리즘을 이용해 생성하며 실제 공정관리 정보로서의 활용성을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.1031-1034
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• 2003

XML은 통합된 데이터 모델을 지원하기 위한 언어로, 특정 분야의 데이터에 대한 친환 및 통합의 필요성이 증대되어지고 있다. 일반적으로 데이터 교환은 다양한 공급자에 의해 독립적으로 운용 및 서비스됨으로서 개별적으로 데이터를 수집해야 하며 재배포 과정 또한 어렵다. 따라서 데이터 재배포 과정을 간소화하고 데이터 교환의 최적화를 위해 데이터 통합을 위한 재구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 유사한 구조로 구성된 여러 문서를 입력받아 하나의 통합된 문서로 재구성할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 색인기법을 기반으로 추출된 정보를 하나의 문서로 매핑하기 위해 데이터 사전을 선계하고, 하나의 통합된 문서를 점진적인 과정을 통하여 재구성한다 따라서 재구성된 문서는 재배포 과정을 간소화할 수 있으며, 데이터 교환의 최적화는 물론 전자문서교환(EDI)에 있어서 정보교환 능력을 증가시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1206-1209
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• 2009

모바일 단말의 이동성을 지원하는 호스트 기반의 MIPv6, HMIPv6 및 FMIPv6 프로토콜이 개발되었지만, 이동성 기능을 단말기에 구현해야 하는 부담이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에 네트워크 기반으로 동작하는 PMIPv6 프로토콜이 등장하였다. 그러나 라우팅 최적화나 핸드오버 지연시간을 단축해야 하는 과제가 아직 남아 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 인증절차를 간소화하여 지연시간을 줄이고, 핸드오버 시간 동안 패킷들을 LMA 의 별도 광 버퍼링 공간에 저장하였다가 재전송함으로써 패킷 disordering 문제점을 해결하는 기법을 제안한다. 성능평가는 분석 모델을 통해 평가하며, 제안기법의 핸드오버 지연시간은 표준 PMIPv6 대비 33% 개선된 성능을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.23-34
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• 2020

최근 인공지능 딥러닝 분야는 컴퓨팅 자원의 높은 연산량과 가격문제로 인해 상용화에 어려움이 존재했다. 본 논문은 더블 프루닝 기법을 적용하여 심층신경망 모델들과 다수의 데이터셋에서의 성능을 평가하고자 한다. 더블 프루닝은 기본의 네트워크 간소화(Network-Slimming)과 파라미터 프루닝(Parameter-Pruning)을 결합한다. 이는 기존의 학습에 중요하지 않는 매개변수를 절감하여 학습 정확도를 저해하지 않고 속도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 다양한 데이터셋 학습 이후에 프루닝 비율을 증가시켜, 모델의 사이즈를 감소시켰다. NetScore 성능 분석 결과 MobileNet-V3가 가장 성능이 높게 나타났다. 프루닝 이후의 성능은 Cifar 10 데이터셋에서 깊이 우선 합성곱 신경망으로 구성된 MobileNet-V3이 가장 성능이 높았고, 전통적인 합성곱 신경망으로 이루어진 VGGNet, ResNet또한 높은 폭으로 성능이 증가함을 확인하였다.