• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.13 no.6 s.58
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• pp.148-155
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• 2009

A remarkable discrepancy of lateral deformation of shear wall structures for seismic loads due to a rigid diaphragm assumption without floor slab modelling asks a study how much effective the slab stiffness ratio is to the lateral behaviour. Typical shear wall type 15 stories structure is selected to analysis using MIDAS-ADS2008 commercial softwares modelling three types; 1) rigid diaphragm (RD model) 2) considered out-of plane slab flexural stiffness (DB model), and 3) considered in and out of plane slab flexural stiffness (SRC model). Based on National Code of KBC2005, the Equivalent Static and Response Spectrum seismic analysis are undertaken to compare each responses of the three models. The differences of lateral responses due to the three slab stiffness ratios applied on the models are compared and discussed.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.124-131
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• 2015

단백질의 구조를 예측하기 위해서 구조가 알려져 있는 단백질 중 진화적으로 유사한 단백질의 구조 정보를 이용하는 Template Based Modeling (TBM) 방법이 현재까지 가장 효과적으로 많이 사용되고 있다. 단백질의 삼차 구조를 이루는 단위 중에서도 고리 부분은 효소 활성 부위 또는 리간드 결합 부위 등으로 작용하여 단백질의 생물학적 기능에 연관되어 있다. 하지만 진화적으로 가까운 단백질이어도 고리 부분은 서열이 잘 보존되지 않아 충분한 구조 정보를 주지 못하고 TBM 방법으로 고리 구조까지 정확히 예측을 할 수 없다. 따라서 TBM 방법으로 예측한 구조의 고리 부분을 주형 정보에 의존하지 않고 다시 예측하여 전체 구조를 정밀화하는 과정이 중요하다. 이번 연구에서는 이를 위해 자유 에너지를 고려한 고리 구조 예측 방법을 적용하여 그 효과를 검증해보았다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.355-359
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• 2014

In this paper, we proposed the new fuzzy pattern classifier which combines several fuzzy models with simple consequent parts hierarchically. The basic component of the proposed fuzzy pattern classifier with hierarchical structure is a fuzzy model with simple consequent part so that the complexity of the proposed fuzzy pattern classifier is not high. In order to analyze and divide the input space, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm. In addition, we exploit Conditional Fuzzy C-Means clustering algorithm to analyze the sub space which is divided by Fuzzy C-Means clustering algorithm. At each clustered region, we apply a fuzzy model with simple consequent part and build the fuzzy pattern classifier with hierarchical structure. Because of the hierarchical structure of the proposed pattern classifier, the data distribution of the input space can be analyzed in the macroscopic point of view and the microscopic point of view. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.1
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• pp.123-136
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• 2013

The Feature model can not be guaranteed the syntactic accuracy of its model and be difficult the validation using automatic tool for its syntax, because this model is expressed by a graphical and informal structure in itself. Therefore, there is a need to formalize and check for the feature model, to precisely define syntax for construct of the model. This paper presents a Z formal specification and a model checking mechanism of the feature model to guarantee the correctness of the model. It first defines the translation rules between feature model and Z, and then converts the syntax of the feature model into the Z schema specification by applying these rules. Finally, the Z schema specification is checked syntax, type, and domain errors using the Z/Eves validation tool to assure the correctness of its specification, With the use of the proposed method, we may express more precisely the construct of the feature model. Moreover the domain analyst are able to usefully verify the errors of the generated feature model.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.2
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• pp.20-25
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• 2021

The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.342-344
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• 1999

신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.3 no.2
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• pp.77-86
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• 1991

철근 콘크리트 부재의 부착거동은 철근 콘크리트 구조물을 역학적 거동을 규명하는데 매우 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 이러한 철근 콘크리트의 부착거동을 서술할 수 있는 이론모델을 유도하여 제시하였다. 본 해석모델은 철근 콘크리트부재의 위치에 따라 다랄지는 국부 부착응력과 부착슬립의 관계를 나타내주고 있으며, 이에 대한 실험결과를 잘 설명하고 있음을 보여주고 있다. 본 부착해석모델은 철근콘크리트 구조물의 좀더 정확한 해석과 설계를 가능케 할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.124-129
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• 1998

이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들에 대한 내용 기반 검색과 의미 기반 검색을 제공하는 이미지 데이터 모델을 소개하고 이를 이용하여 이미지가 담고 있는 의미 정보를 표현하고 데이터베이스 스키마로 변환하여 저장하는 구조와 검색하는 방법을 소개한다. 본 이미지 데이터 모델은 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 그래프 구조로 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의와 검색을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.453-456
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• 2000

고정금리 상품의 투자에서 이자율 변동 위험을 피할 수 있는 방법으로 많이 쓰이는 것은 듀레이션을 이용한 면역 모델(Bond Portfolio Immunization Model)로, 이것은 이자율 변동에 대해 포트폴리오의 가격 민감도인 듀레이션을 이용하여 자산과 부채의 변화를 일치시키는 방법이다. 그러나 이 전략은 수익률 곡선이 평형하게 이동한다는 가정(Parallel Shift Term-Structure)을 단점으로 가지고 있어 현실에 적용될 경우 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 선험적(empirical) 방법으로 평형하지 않은 움직임을 가진 기간구조의 함수(Term-Structure Function)를 정의하고 면역 모델을 부채의 현금흐름에 대해 개별적으로 적용하는 새로운 면역 전략 모델을 구성하고 실험한다

• Information and Communications Magazine
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• v.14 no.6
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• pp.109-122
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• 1997

본 고에서는 통과 대역 DMT ADSL 시스템의 등화기 구조를 설계하고 이를 포함하는 DMT ADSL 시스템 성능 모델을 제시하였다. CSA 지역에서 다중 반송파 변조 방식(multicarrier modulation)을 전송방식으로 하는 6Mb/s급의 ADSL 서비스를 위하여 가입자 루프 및 전송신호 특성을 고려한 노이즈 모델을 고찰하고 DMT ADSL 시스템에서 성능예측을 위한 시뮬레이션 모델을 제시하였다. 그리고 기존에 설치되어 있는 일반 전화선(unshilided twisted pair copper wire)를 이용하여 ATM 환경에서 가입자에게 주문형 비디오(video on demand) 서비스, 화상전화회의 서비스, 고속 인터넷 접속 서비스를 제공하기 위한 서비스 망 구조를 제시하였다.