• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.2
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• pp.244-253
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• 2022

Recently, installation projects of structures such as offshore wind farms have been increasing, and the installation of such marine obstacles could affect ships that pass nearby. Therefore, the purpose of this study was to quantitatively evaluate the risk posed to passing ships due to obstacles in their passage. Hence, parameters that affected the risk were selected, and scenarios were set based on the parameters. The scenarios were evaluated through the ES model, which is a risk assessment model, and we confirmed that the risk ratio increased as the size of the obstacle increased, the safe distance from the obstacle increased, the speed of ship decreased, and the traffic volume increased. Additionally, we found that when the traffic flow direction was designated, the risk ratio was lower than that of general traffic flow. In this study, we proposed a generalization model based on the results of the performed scenarios, applied it to the Dadaepo offshore wind farm, and demonstrated that the estimation of the approximate risk ratio was possible through the generalization model. Finally, we judged that the generalization model proposed in this study could be used as a preliminary reference for the installation of marine obstacles.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.235-238
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.181-183
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• 2003

최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 다양한 생체 신호를 분석하기 위하여 데이터 마이닝 기법을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 패턴을 분류하기 위하여 신경망 기법을 적용하였다. 최근 패턴분류에 있어서 각광을 받고 있는 SVM 모델은 학습과정에서 얻어진 확률분포를 이용하여 의사결정함수를 추정한 후 이 함수에 따라 새로운 데이터를 이원분류 하는 것으로 분류 문제에 있어서 일반화 기능이 매우 높다. 기존에 많이 이용되던 BP 모델과 비교평가 하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.337-338
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• 2008

화재시뮬레이션과 피난시뮬레이션은 일반화 되어있으나 이들을 모두 고려한 통합 시뮬레이션의 모델은 잘 알려진 바 없다. 피난은 화재 상황의 영향을 받으나 그 역은 성립한다고 볼 수 없으므로 통합시뮬레이션은 화재시뮬레이션의 결과 데이터를 피난시뮬레이션에 적용하는 형태가 될 것이다. 본 연구에서는 화재시뮬레이션의 결과가 피난상황에 영향을 주는 시뮬레이션을 수행하기 위한 방안과, 그를 위한 피난시뮬레이션 프로그램에서 필수적인 기능과 고려할 사항에 대하여 기본적 경로변경 시나리오를 예로 들어 검토해 본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2010.06a
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• pp.308-308
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• 2010

실리콘 나이트라이드 박막의 굴절률과 lifetime을 유전자 알고리즘과 일반화된 회귀 신경망을 이용하여 모델링하였다. 종래의 모델링에서 평가한 Spread Range 범위보다 더 작은 0.04~1.0 범위에서 평가를 수행하였다. 통계적 실험계획법을 적용해서 수집한 데이터가 이용되었다. 평가결과 보다 낮은 spread range에서 보다 우수한 예측모델이 개발될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.247-249
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• 2000

본 논문에서는 대개 잡음이 포함되어 있고 불규칙적인 특성을 갖고 있는 시계열 자료에 대해 신경 트리 모델을 사용하여 시계열 예측 문제를 해결하고자 한다. 주어진 시계열 자료에 적합한 구조와 가중치를 갖는 신경트리를 찾기 위해 베이지안 진화 알고리즘을 적용한 결과, 자료의 개수가 적어 과적합될 우려가 있는 경우 제안된 방법은 모델의 복잡도가 커지는 것을 억제하고 일반화 성능이 급격하게 나빠지지 않는다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.235-237
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• 2000

인터넷의 비약적인 성장과 더불어 WWW는 컴퓨터의 절대적인 응용으로 이용되고 있다. 기존의 웹은 단순한 정보검색 및 처리에서 전자상거래와 같은 중요 데이터를 다루는 추세로 바뀌고 있다. 한편 무선 매체를 이용한 웹 접속이 일반화되는 상황에서 웹 서비스를 위한 기존의 C―S(클라이언트-서버) 모델을 이동 호스트에 그대로 적용하기에는 여러 가지 문제가 따른다. 본 논문에서는 이동 호스트가 웹을 이용할 때 클라이언트와 서버 사이에 비동기적인 트랜잭션을 지원할 방법을 제안한다. 방법론은 MMS(Mobile Management Server)를 기반으로 하는 클라이어트-서버 모델과 이동호스트를 위한 웹 서비스 구조를 포함한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.310-312
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• 2001

본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.573-576
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• 2002

지능은 창발적 현상이며, 창발적 현상은 환원론적 방법론으로 다루기에 적합한 대상이 아니다. 즉, 지능에 속하는 주제들을 하나의 전체론적 틀 안에서 다룰 수 있을 때, 지능의 간질에 보다 효율적으로 접근할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 이런 점에 착안하여 지능적 주제들을 보다 포괄적으로 다룰 수 있는 일반화된 디코히어런스 모델을 제안하였다.