• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.96-106
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• 1998

본 연구에서는 복잡한 비선형시스템의 전체적 응답거동의 중요한 (그리고 잠재적으로 유익한) 특성을 상세히 분석하였다. 특히 강성도 및 여기력에 내재된 복잡한 비선형을 소유하는 수중다점계선해양시스템의 분기집합에 내재된 초구조와 혼돈거동의 가능경로에 대하여 해석적 및 수치적으로 분석하였다. 분기는 국부적 안정해석을 통하여 매개변수 영역상에서 확인되었으며, 정상 상태의 분기초구조는 수치해석을 통하여 밝혀졌다. 비선형정도와 해의 차원을 나타내는 공명수를 유도하였으며, 차수공명수를 통해 공명주위의 구조를 밝혔으며 열조화, 울트라조화, 울트라열조화 등과 같은 고도의 비선형 응답의 발생을 예측할 수 있음을 보였다. 결과에서 얻은 초구조는 시스템의 안정성과 이상끌개의 징후를 지배하는 메커니즘임도 밝혔다. 혼돈으로 가는 주기증가의 무한시퀀스에 대한 유연한 변환 외에 돌연한 격발(saddle에 의해 분리된 인접끌개의 충돌)로 인한 혼돈으로의 가능경로도 발견되었으며 이는 수치적으로도 입증되었다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.7 no.1
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• pp.98-106
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• 2005

Groundwater plays an important role in water and carbon cycles in Gwangneung forest watershed located in a complex landscape. Because groundwater affects electrical resistivity (ER) of underground materials, the depth to water table and water content in subsurface can be investigated through measuring ER. Accordingly, the ER survey has been employed more frequently in recent hydrological investigations. Quantitative applications of the results of ER survey will contribute significantly to the examination of water budget closure at various spatiotemporal scales. This paper presents the preliminary results of the ER survey conducted at Gwangneung forest watershed to determine proper locations and depths of monitoring wells. Such use of ER survey, in conjunction with an integrated geophysical investigation and geographic information system, can provide more effective examination of underground structure and optimal locations of monitoring wells to further our understanding of the role of groundwater.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.12
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• pp.69-75
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• 2021

Recently, deep learning, which is the most used in the field of artificial intelligence, has a structure that is gradually becoming larger and more complex. As the deep learning model grows, a large amount of data is required to learn it, but there are cases in which it is difficult to integrate and learn the data because the data is distributed among several owners and security issues. In that situation we conducted parallel learning for each users that own data and then studied how to integrate it. For this, distributed learning was performed for each owner assuming the security situation as V-environment and H-environment, and the results of distributed learning were integrated using Average, Max, and AbsMax. As a result of applying this to the mnist-fashion data, it was confirmed that there was no significant difference from the results obtained by integrating the data in the V-environment in terms of accuracy. In the H-environment, although there was a difference, meaningful results were obtained.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.120-122
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• 2018

이미지에서 단순히 객체탐지를 하는 것이 아닌, 맥락정보를 탐지하는 해내는 것은 이미지 분석 분야에서 활발히 진행해온 연구분야 중 하나이다. 본 논문은 검출된 객체와 사람 간의 맥락 정보를 실시간으로 검출하기 위해 관심있는 객체와 인체의 키포인트를 탐지한 후, 그 두 영역 사이의 거리정보를 이용하여 맥락정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이는 CNN으로 이루어진 단일 구조 방식이기에 낮은 시스템 복잡도를 갖는다. 이 방법을 통하여 사람과 연관된 객체 사이의 맥락 정보와 그 위치정보를 출력함으로써 CCTV내 무장한 테러범의 위치나 축구 경기 내 공을 소유한 선수를 찾는 경우 등의 실질적인 이미지 분석에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.10 s.171
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• pp.867-880
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• 2006

Hydrological models with many parameters and complex model structures require a powerful and detailed model calibration/validation scheme. In this study, we proposed a multi-variable and multi-site calibration and validation framework for the Soil Water Assessment Tool (SWAT) model applied in the Gap-cheon catchment located downstream of the Geum river basin. The sensitivity analysis conducted before main calibration helped understand various hydrological processes and the characteristics of subcatchments by identifying sensitive parameters in the model. In addition, the model's parameters were estimated based on existing data prior to calibration in order to increase the validity of model. The Nash-Sutcliffe coefficients and correlation coefficient were used to estimate compare model output with the observed streamflow data: $R_{eff}\;and\;R^2$ ranged 0.41-0.84 and 0.5-0.86, respectively, at the Heuduck station. Model reproduced baseflow estimated using recursive digital filter except for 2-5% overestimation at the Sindae and Boksu stations. Model also reproduced the temporal variability and fluctuation magnitude of observed groundwater levels with $R^2$ of 0.71 except for certain periods. Therefore, it was concluded that the use of multi-variable and multi-site method provided high confidence for the structure and estimated parameter values of the model.

• Korean Business Review
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• v.11
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• pp.195-216
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• 1998

Ownership of an asset can be identified with the right to exercise "residual control" where the contract is silent about decision rights, or with the right to receive any "residual returns" that remain after contractual. obligations are fulfilled. Although the concept of "ownership" seems reasonably clear in many of the cases, the concepts of residual control and the residual returns that define ownership are actually quite elusive. For large corporations, there is really no single individual who owns both the residual returns and the residual control. Despite the limited qualifications, ownership is clearly. the most common and effective meas to motivate people to create, maintain, and improve the value of assets. In this paper, we try to clarify the relationships among financial structure, ownership, and corporate control with the concept of ownership defined as the residual control and the residual returns, Financial securities are not just claims to part of a firm's net income. They give the security holder certain rights. A careful matching of rights of control and returns can create incentives that increase total value of the firms. In the corporate firms, managers, lenders, and shareholders have different interests. And the financial structure affects how different those interests are and what decisions management will make. Managers are, in general, better informed than investors about the firm's prospects. The financial decisions by managers may affect investors' beliefs and, therefore, the price of shares and the value of the firm.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.996-1000
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• 2009

물순환계를 종합적으로 관리하기 위해서는 물순환계의 모니터링과 해석모형의 구축이 필요하다. 실측자료만으로는 복잡 다양한 물순환계 구조 및 인과관계를 규명할 수 없기 때문에 시간적 공간적으로 변화하는 다양한 수문현상을 일관된 하나의 시스템으로 이해하기 위해 물순환 해석모델을 구축하여 검토할 필요가 있다. CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있게 하며, 토양층에 따라 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 모형으로, 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법을 이용하여 하도추적을 모의할 수 있다. 또한 GUI를 통해 사용자가 손쉽게 모형을 적용하고 관리 할 수 있도록 하고, 여러 시나리오를 적용함에 있어서 편리하도록 개발 중인 모형이다. 본 연구에서는 개발중인 CAT 모형을 평가 하기위해 시험 유역으로 운영 중인 설마천 유역에 적용하여 소유역 분할(노드수), 계산 시간 간격(일/시단위) 등에 따른 적용성을 평가하였다. 관측 자료를 통해 구축 가능한 물리적 매개변수를 통해 해당 유역을 단일 노드 및 다중 노드로 간단히 모형화할 수 있었으며, 모의 결과, 관측 유량과 적절히 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 1시간 단위에 대한 모의에서도 유출을 적절히 모의할 수 있었으며, 소규모 유역에 대한 정밀한 물순환 해석이 가능할 것으로 평가되었다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.5 s.102
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• pp.405-412
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• 2006

Real-time operating systems have been used in various computing environments, where a job must be completed in its deadline, with various conditions, such as effective scheduling policies, the minimum of an interrupt delay, and the solutions of priority inversion problems, that should be perfectly satisfied to design and develop optimal real-time operating systems. Up to now, in order to solve priority inversion problems among several those conditions. There have been two representative protocols: basic priority inheritance protocol and priority ceiling emulation protocol. However, these protocols cannot solve complicated priority inversion problems. In this paper, we design a protocol, called recursive priority inheritance (RPI), protocol that effectively solves the complicated priority inversion problems. Our proposed protocol is also implemented in the Linux kernel and is compared with other existing protocols in the aspect of qualitative analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.195-195
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• 2012

인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.