• Title/Summary/Keyword: 모델 구조

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The Architectural Model of Function Dividing GUI Component by Pattern-Adaption (패턴적용을 통한 기능분할 GUI 컴포넌트 구조 모델)

  • Kim, Woon-Yong;Choi, Young-Keun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.547-550
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    • 2000
  • 통합된 개발 GUI 컴포넌트의 사용은 어플리케이션을 거대하게 만든다. 시스템 개발 시 개발된 GUI 컴포넌트의 적용은 분야에 따라 사용용도 및 특징들이 매우 다양하다. 그러나 GUI 컴포넌트는 이러한 사용자의 요구에 충분히 만족하여야하는 특징을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 GUI 컴포넌트의 이러한 두 가지 특징을 만족하면서 작고, 최적화되며, 재사용 가능한 컴포넌트 구조 모델을 제시하고자한다. 제시된 모델에서는 컴포넌트에 필요한 기능단위를 분할하여, 시스템 개발의 필요시 사용용도와 특징을 고려하여 다양한 형태로 조합 가능하게 함으로써 최적화된 시스템을 구축할 수 있도록 한다. 또한 컴포넌트 구조 모델을 객체 지향 디자인 패턴에 적용함으로써 일관되고 효율적인 구조 모델을 제시할 수 있다.

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Neuro-Fuzzy Model based Short-Term Electrical Load Forecasting: Reliability Computation (뉴로-퍼지 모델 기반 단기 전력 수요 예측시스템: 신뢰도 계산)

  • Shim, Hyun-Jeong;Park, Lae-Jeong;Wang, Bo-Hyeun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2001.07a
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    • pp.318-322
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    • 2001
  • 본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측시스템에서 예측치별로 신뢰도를 계산하는 체계적인 방법을 제안한다. 예측시스템의 신뢰도를 추정하는 작업은 특히 신경회로망과 같은 경험적 모델을 실제 활용하기 위해서 필수적인 연구로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 지역 표현하는 뉴로-퍼지 모델의 특성을 활용하여 학습된 퍼지 규칙 각각에 대해 신뢰도를 추정하는 Local reliability measure 기법을 사용한다. 제안된 신뢰도 계산이 가능한 단기 전력 수요 예측시스템은 먼저 결정 트리를 이용하여 초기 구조를 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 저장된 초기 구조 뱅크를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 학습하고, 학습된 퍼지 규칙의 신뢰도를 추정한다. 제안된 시스템의 실효성을 검증하기 위해서 한국 전력에서 수집한 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 한 시간 앞의 수요를 예측하는 모의 실험을 수행하고 실험 결과를 비교 분석한다.

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Design and Implementation of ConiForm for the Construction Management of Structures (골조공사 관리시스템 ConiForm의 설계와 구현)

  • Lee, Joon-Seok;Kim, Hyeon-Jeong;Kim, Chee-Kyeong
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.101-104
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    • 2010
  • 본 논문에서는 구조설계, 철근배근시공도 작성, 골조 물량 산출, 3D BIM 모델 생성 등 기존에 독립된 업무로 수행되던 골조공사 관련 엔지니어링 업무를 통합 수행하는 골조공사 관리시스템 ConiForm을 개발하여 2차원 CAD로부터 3D 골조모델 생성하고, 3D 모델로부터 철근의 이음/정착/철근길이 등을 반영한 철근배근시공도 및 가공도 작성과 골조물량을 산출하여, 3D BIM 도구와의 연동함으로써 정밀 물량 및 견적을 자동 산출하고 건축모델과 구조모델 간 정보공유 및 통합 BIM 실현 등을 제시하고자한다.

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A Direct Molecular Dynamics Simulation Study on the Conformational Dynamics of Graphene

  • Gwon, Seul-Gi;Park, Su-Hyeon
    • Proceeding of EDISON Challenge
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    • 2013.04a
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    • pp.1-12
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    • 2013
  • 그래핀에 대한 이론 연구는 주로 계산이 용이한 코스그레인 (Coarse-grained) 모델을 이용한 분자동역학 시뮬레이션을 토대로 이루어져 왔다. 하지만 그래핀 고분자 복합체, 표면이 개질된 그래핀의 구조 등에 대한 원자 수준의 총체적인 정보는 거시적인 (Macroscopic) 코스그레인 모델을 바탕으로 한 분자동역학 시뮬레이션으로는 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전자구조 계산 및 원자 수준 모델의 Born Oppenheimer Molecular Dynamics를 이용하여 작은 그래핀 분자의 구조 (Structure)와 형태동역학 (Conformational Dynamics)에 대한 정보를 얻고, 이를 바탕으로 한 코스그레인 모델을 구축하였다. 더 나아가 이 코스그레인 모델을 이용하여 전기전도성 네트워크와 고분자-그래핀 복합체의 구조 등에 대해 살펴보고자 한다.

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Generative Adversarial Network based CNN model for artifact reduction on HEVC-encoded video (HEVC 비디오 영상 압축 왜곡 제거를 위한 Generative Adversarial Network 적용 기법)

  • Jeon, Jin;Kim, Munchurl
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.06a
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    • pp.192-193
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    • 2017
  • 본 논문에서는 비디오 영상 압축 왜곡 제거를 위해 Generative Adversarial Network (GAN)을 적용한 컨벌루션 뉴럴 네트워크 (CNN) 모델을 제안한다. GAN 모델의 생성 모델 (Generator)은 노이즈가 아닌 High Efficiency Video Coding (HEVC)로 압축된 영상을 입력 받은 뒤, 압축 왜곡이 제거된 영상을 출력하며, 분류 모델 (Discriminator)은 원본 영상과 압축된 영상을 입력 받은 뒤, 원본 영상과 압축 왜곡이 포함된 압축된 영상을 분류한다. 분류 모델은 5 개 층을 쌓은 컨벌루션 뉴럴 네트워크 구조를 사용하였고, 생성 모델은 5 개 층을 쌓은 SRCNN 구조와 VDSR 구조를 기반으로 한 두 개의 모델을 이용한 실험을 통해 얻은 결과를 비교하였다. 비디오 영상 압축 왜곡 제거 실험을 위해 원본 비디오 영상을 HEVC 을 이용하여 2Mbps, 4Mbps 로 압축된 영상을 사용하였으며, 압축된 영상 대비 왜곡이 제거된 영상을 얻을 수 있었다.

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Load model estimation method for residential load and nomal load using measured data (실측 데이터를 이용한 일반용부하와 가정용부하의 부하모델 추정방안)

  • Park, Rae-Jun;Kwon, Oh-Sung;Song, K.;Kim, Kyu-Ho;Park, Jung-Wook;Jo, Jong-Man;Lee, Sung-Moo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.606-607
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    • 2011
  • 전력계통의 부하를 모델링하기 위해서는 부하 모델 구조의 선정과 부하모델 구조의 파라미터를 추정하는 방법이 필요하다. 부하 모델의 구조는 ZIP모델을 사용하고, 부하 모델의 파라미터를 추정하는 방법으로는 Levenberg-Marquardt방법을 사용하여 한국전력공사 변전소이차 측에서 측정된 실측 데이터를 이용하여 부하를 모델링하였다. 또한 모델링된 부하의 대표파라미터를 선정하고 대표파라미터를 실제 계통에 적용하였을 때의 오차를 분석하였다.

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Development of Database for Network Application Softwares of Prototype Korean Energy Management Systems (한국형 EMS NA Prototype용 DB 구축)

  • Yun, S.Y.;Cho, Y.S.;Lee, U.W.;Shin, C.H.;Lee, J.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.40_41
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    • 2009
  • 본 논문은 한국형 에너지 관리 시스템(Korean Energy Management System)의 프로토타입 네트웍 어플리케이션 개발을 위한 데이터 베이스 구축에 대해 요약하였다. 본 논문에서는 두가지 측면에 집중하였다. 첫째, 각 어플리케이션 프로그램의 연산에 필요한 데이터를 추출하였다. 몇 가지 네트웍 어플리케이션 프로그램이 기저 모델로 선택되었으며 각 기저 모델에 필요한 데이터가 추출되었다. 둘째, 국내 실정에 적합한 전력계통의 토폴로지 구조 및 설비 모델에 대한 공통 모델이 구축되었다. 본 논문에서는 KEMS 너트웍 어플리케이션 프로그램에 공통으로 적용될 어플리케이션 공통 모델(application common model, ACM)을 제시하였다. 공통 모델은 계층적 비계층적 전력계통 구조를 포함하며 직간접의 데이터 링크를 이용하여 연관관계가 정의되었다. 제안한 데이터베이스 모델은 국내 전계통 데이터를 이용하여 시험되었으며 실시간 SCADA 데이터가 시험을 위해 사용되었다. 시험을 통해 제안한 데이터베이스 구조가 한국형 에너지 관리 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 입증하였다.

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A Word Semantic Similarity Measure Model using Korean Open Dictionary (우리말샘 사전을 이용한 단어 의미 유사도 측정 모델 개발)

  • Kim, Hoyong;Lee, Min-Ho;Seo, Dongmin
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.3-4
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    • 2018
  • 단어 의미 유사도 측정은 정보 검색이나 문서 분류와 같이 자연어 처리 분야 문제를 해결하는 데 큰 도움을 준다. 이러한 의미 유사도 측정 문제를 해결하기 위하여 단어의 계층 구조를 사용한 기존 연구들이 있지만 이는 단어의 의미를 고려하고 있지 않아 만족스럽지 못한 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 국립국어원에서 간행한 표준국어대사전에 50만 어휘가 추가된 우리말샘 사전을 기반으로 하여 한국어 단어에 대한 계층 구조를 파악했다. 그리고 단어의 용례를 word2vec 모델에 학습하여 단어의 문맥적 의미를 파악하고, 단어의 정의문을 sent2vec 모델에 학습하여 단어의 사전적 의미를 파악했다. 또한, 구축된 계층 구조와 학습된 word2vec, sent2vec 모델을 이용하여 한국어 단어 의미 유사도를 측정하는 모델을 제안했다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 모델이 기존 모델보다 향상된 성능을 보임을 입증했다.

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The Design and Implementation XML Based ADL Mode1 Converter for the Management of ADL Model (ADL 모델 관리를 위한 XML기반 ADL모델 변환기 설계 및 구현)

  • 강미나;양현미;승현우;전태웅
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.130-132
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    • 2004
  • CBD(Component-Based Development)에 있어 컴포넌트 시스템은 잘 정의된 아키텍처를 기반으로 개선되어야 한다. 컴포넌트 시스템의 아키텍처를 정확하고 엄밀하게 설계. 분석하기 위해서는 아키텍처 기술 언어(ADL)의 사용이 필요하다. 아키텍처 모델링에 ADL을 효과적으로 사용하기 위해서는 ADL로 기술된 아키텍처 모델을 효율적으로 분석, 처리 관리할 수 있는 지원 환경이 필수적이다. 본 논문에서는 ADL 모뎀 지원 환경 시스템의 구조를 기술하고 본 연구팀에서 개발 중인 ADL 모델 관리기의 구조를 기술한다. ADL 모델 관리기 중 ADL 모델 정보들을 XML 형태로 저장, 관리하기 위한 XML 기반 ADL 모델 변환기의 구조를 기술하며 ADL-XML 변환 방법을 설명하고 그 변환 결과를 보여준다.

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Modal based Structural Model Modification Using Genetic Algorithm (유전자 알고리즘을 이용한 모드기반 교량의 해석모델개선)

  • Yun Chung-Bang;Lee Jong-Jae;Lee Jung-Seok;Juhn Gui-Hyun;Yi Jin-Hak
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.17 no.4
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    • pp.389-403
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    • 2004
  • This study presents the structural model modification based on the modal data such as natural frequencies and mode shapes. Preliminary structural model can be obtained using design drawings and field measurement, and therefore the deteriorated stiffness of a structure and the effect of the boundary conditions are difficult to be evaluated in preliminary analysis model, and the preliminary model can be modified using structural response data including static and/or dynamic characteristics. In this study, the structural model is modified based on the structural modal data using genetic algorithm. Modal testing were carried out for Imjin River Bridge and Hangjoo Bridge, the modal properties were estimated using modal identification techniques, and finally the structural models were updated using genetic algorithm. The modified structural model could give us more reliable structural analysis results and therefore those can be used for structural performance evaluation such as load carrying capacity and seismic capacity.