• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.977-982
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• 2002

최근의 정보시스템의 전형적인 형태인 웹기반 정보시스템(WBIS)은 계속적으로 재구성되어야만 사용자의 욕구를 만족시킬 수 있으며 수익을 창출할 수 있다. 이를 위해, 시스템의 항해구조를 모델링하고 분석하여 시스템의 재구성시에 활용해야 한다. 이에 따라, 본 논문에서는 쇼핑몰을 포함한 WBIS의 재구성(또는 튜닝)을 위한 항해구조의 모델링 및 분석 방법을 제시한다. 항해구조의 모델링을 위해 구조모델, 상태전이 모델 및 패트리넷 모델 및 분석을 통한 분석방법을 제시하였다. 끝으로, WBIS의 재구성 휴리스틱을 제시하였으며 제시한 방법들을 사례 WBIS에 적용하였다.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.252-257
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• 2005

비보강 조적조는 비균일재료로 이루어진 합성재료에 가까우므로 그거동이 하중종류와 구조물의 손상정도에 따라서 매우 달라지게 된다. 본 연구에서는 작은 지진부터 큰 지진까지 수차례의 모의 지진을 받는 구조물의 손상거동을 살펴보기 위한 방법으로, 시간영역 자료를 여러구간으로 나누어서 주파수가 어떻게 변화해 가는지 살펴보았다. 또한 주파수와 강도와의 관계식을 이용하여 단자유도계의 이선형모델도 유도하였다. 하중이 커짐에 따라서 이선형 모델의 강성은 계속적으로 저하됨을 알 수 있다. 실제로 실험결과는 누적된 손상을 받는 구조물의 거동이므로, 조적조의 수치해석적 모델의 개발시 이러한 누적된 손상효과를 합리적으로 처래해야 되는 문제점이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.42-44
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• 2000

본 논문에서는 최근 다양한 분야에 응용되고 있는 Computer-supported Cooperative work(CSCW)를 위한 새로운 구조적 모델을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 구조적 모델은 현재까지 만들어져온 CSCW 시스템 모델들의 특징과 구조를 분석하고서, 분산 환경을 기반 환경으로 해서 보다 객체 지향적으로 설계한 것으로서 완벽한 peer to peer의 구조를 취한다. DOVE(Distributed Objected-oriented Virtual Environment)라는 분산 환경 하에서 설계된 본 시스템은 DOVE가 제공하는 서비스의 하나인 객체 그룹 원격 호출(Object group method invocation)을 이용해서 객체들에 대해서 멀티캐스팅하는 방식을 사용했으며 이를 통해 cooperative work를 위한 최고의 성능을 제공할 수 있도록 설계되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.43-45
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오 코어 프로파일 디코더 ASIC 상위 구조 설계를 시스템 수준에서 검증하는 기법을 제시한다. 상위 구조 설계는 RISC 프로세서와 펌웨어 그리고 일반 로직이 병존하는 혼합형 구조라는 것과 설계의 상위 단계라는 특징을 가지고 있기 때문에 Verilog HDL과 CSIM 모델 두 가지 모델이 혼합되어 있다. 통합 환경은 C 언어를 이용한 하드웨어 모델링 기법과 PLI를 통한 프로그래밍 언어와 Verilog의 통합 방법을 이용하여 설계 단계에서 각 블록의 특성에 가장 적합한 모델을 이용하여 동작 검증이 가능하도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.36-38
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• 1999

본 논문에서는 대용량의 XML 문서를 효과적으로 저장, 관리 및 구조 기반 검색이 가능한 XML 저장관리시스템을 설계하고 구현한다. 구현한 XML 저장관리시스템은 관계형 모델을 기반으로 하고, XML 문서 전체를 저장하는 비분할 저장 모델을 사용하며, DTD에 따라 스키마가 생성되는 동적 스키마 생성 모델을 특징으로 한다. 본 논문의 XML 저장관리 시스템은 BRS 검색엔진과 ORACLE을 기반으로 하며 질의처리기 및 검색결과생성기, XML 객체관리자, XML 인덱스관리자, 구조검색엔진 등으로 구성된다. 이를 통하여 내용 및 애트리뷰트 검색 뿐만 아니라 다양한 구조 정보검색을 효율적으로 지원한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.82-92
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• 1997

본 논문에서는, 퍼지 측도와 퍼지 적분을 이용한 상호 작용 시스템의 모델 및 이의 식별볍을 제시한다. 모델 식별은 다음과 같은 세 단계를 거쳐 이루어 지는데, 그 첫번째는 모델의 구조 식별이고 두번째는 식별된 구조를 갖는 모델의 파라메터 식별이다. 그리고 마지막으로는 식별된 구조와 파라메터를 갖는 모델의 최적성을 판단하여, 최적의 모델을 선정하게 된다. 본 논문에서는 최적 모델의 식별을 위하여 유전자 알고리즘 및 통계적 모델 선택 기준을 이용하여, 최적 모델들의 후보군으로부터 최적모델을 선정하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 모델 및 이의 식별법의 타당성을 보이기 위하여, 주관적 평가 데이타 및 시계열 데이타에 적용하여 그 결과를 나타내었으며, 또한 기존의 다른 모델들로부터 얻어진 결과와 비교 검토하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제15권3호
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권8호
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• pp.115-124
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• 2003

극한의 우주공간에서 인공위성의 정상적인 성능을 보장하기 위해 일반적으로 여러 단계의 시험용 위성모델이 개발된다. 시험모델을 통해 비행모델(FM)의 설계/해석의 타당성을 검증하고, 변경사항을 최정 설계에 반영함으로써 인공위성 성능의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 현재 개발 중인 다목적실용위성은 구조 및 열 개발모델(STM)의 제작/시험을 마친 상태이다. 본 논문에서는 다목적 실용위성의 모듈 중 하나인 추진시스템의 구조 및 열 개발모델(STM)의 설계/해석 및 조립에 관하여 기술하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.414-418
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• 2021

다국어 음성인식은 단일언어 음성인식에 비해 높은 난이도를 보인다. 하나의 단일 모델로 다국어 음성인식을 수행하기 위해선 다양한 언어가 공유하는 음성적 특성을 모델이 학습할 수 있도록 하여 음성인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 연구는 딥러닝 음성인식 모델인 Wav2Vec2.0 구조를 변경하여 한국어와 영어 음성을 하나의 모델로 학습하는 방법을 제시한다. CTC(Connectionist Temporal Classification) 손실함수를 이용하는 Wav2Vec2.0 모델의 구조에서 각 언어마다 별도의 CTC 출력 계층을 두고 각 언어별 사전(Lexicon)을 적용하여 음성 입력을 다른 언어로 혼동되는 경우를 원천적으로 방지한다. 제시한 Wav2Vec2.0 구조를 사용하여 한국어와 영어를 잘못 분류하여 음성인식률이 낮아지는 문제를 해결하고 더불어 제시된 한국어 음성 데이터셋(KsponSpeech)에서 한국어와 영어를 동시에 학습한 모델이 한국어만을 이용한 모델보다 향상된 음성 인식률을 보임을 확인하였다. 마지막으로 Prefix 디코딩을 활용하여 언어모델을 이용한 음성인식 성능 개선을 수행하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4A호
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• pp.343-352
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• 2010

최근에 탄산화 콘크리트 구조물의 정량적인 사용수명과 장기적인 성능을 확보하고 예측하기 위해서 확률론적인 내구성 해석 및 설계를 수행하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이와 관련하여 콘크리트 구조물에 확률론적 내구성 설계 개념을 도입되고 있다. 본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 통계적인 자료를 이용하여 Fick의 첫 번째 법칙에 근거한 탄산화 예측 모델에 적용하였으며, 이를 이용하여 확률론적 내구성 해석을 수행하였다. 이 예측모델에 관련된 설계변수인 $CO_2$ 확산계수, 대기중의 $CO_2$ 농도, $CO_2$ 흡착량, 시멘트 수화도 등의 영향을 검토하였다. 확률론에 기초한 탄산화 예측모델은 여러 환경에 위치한 콘크리트 구조물에 모니터링 자료를 이용하여 탄산화 깊이와 잔존수명을 예측하였다. 그 결과로 본 연구에서 합리적인 탄산화 예측모델을 이용한 적용 방법은 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성 확보 및 구조물의 손상 개시시기를 예측하고 구조물을 유지 관리하기 위한 유연한 의사결정을 할 수 있을 것으로 판단된다.