• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.49-51
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• 2003

분산 시스템 아기텍처에 기반한 이동 에이전트는 현재 클라이언트/서버 패러다임을 이어갈 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 이에 따라, 분산 컴퓨팅 환경에 적합한 시스템 구성을 위해 에이전트와 이동 에이전트 등에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 에이전트, 이동 에이전트, 다중 에이전트에 대한 연구들이 기능적인 특성에만 집중되어 왔다. 기능적인 특성은 에이전트와 이동 에이전트가 가지는 기본적인 특성으로서 에이전트들 간의 협동, 협력, 지능을 위한 합리성, 지식 모델링, 추론 방법이다. 그러나 분산 컴퓨팅 환경에서 분산 시스템 구성을 위해 전체 시스템의 성능(Performance), 확장성(Scalability), 안정성(Stability)등이 간과되어서는 안된다. 이런 연구 영역은 기능적인 특성을 다루는 연구영역에 비해 실용적인 면에서 더욱 중요하며, 그 중요성이 점점 더 증가하고 있다. 본 논문은 시스템 성능 향상을 위해 에이전트 간 협력과 협의 레벨의 계층 구조에 중점을 둔다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.1
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• pp.203-209
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• 2016

In this paper, we introduce a fuzzy inference systems for nonlinear inference using fuzzy cluster. Typically, the generation of fuzzy rules for nonlinear inference causes the problem that the number of fuzzy rules increases exponentially if the input vectors increase. To handle this problem, the fuzzy rules of fuzzy model are designed by dividing the input vector space in the scatter form using fuzzy clustering algorithm which expresses fuzzy cluster. From this method, complex nonlinear process can be modeled. The premise part of the fuzzy rules is determined by means of FCM clustering algorithm with fuzzy clusters. The consequence part of the fuzzy rules have four kinds of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are estimated by using the standard least-squares method. And we use the data widely used in nonlinear process for the performance and the nonlinear characteristics of the nonlinear process. Experimental results show that the non-linear inference is possible.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.39-43
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• 2000

분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1-6
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• 2005

SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.257-260
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• 2003

현재 연구가 활발히 진행중인 지능형 교통 시스템(ITS)에서는 운전자에게 정확한 주행정보를 제공하고 적절한 교통량 분산을 위해 현재의 교통상황을 정확히 판단하는 것이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 인간의 추론과정을 모사한 퍼지추론 시스템(FIS)을 사용하여 보다 합리적으로 교통상황을 판단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 교통상황을 특징짓는 세가지 요인으로 시간, 요일, 속도를 설정하였고 이를 퍼지변수로 표현하여 교통상황 판단을 위한 적절한 규칙에 적용하고 교통상황을 수치화 한다. 또한 본 논문에서는 속도자료로 실제 주행중인 차량의 GPS정보를 사용하여 개발된 알고리즘에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1021-1024
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• 2002

본 연구에서는 인터넷에 존재하는 다양한 XML 문서에서 의미정보를 검색하기 위한 의미정보수집 이동에이전트 시스템을 개발하였다. 이동에이전트는 실행 프로그램이 이기종 분산 환경의 네트웍에서 자율적으로 이동 및 반응하며 실제로 데이터가 존재하고 있는 장소로 이동하여 목적을 수행한다. 의미 정보수집 이동에이전트 시스템의 연구를 위하여, 정보를 개념화하고 포괄적 DTD를 자동으로 생성할 수 있는 DTD생성기를 개발하였으며 의미정보를 추론할 수 있는 추론알고리즘을 연구하였다. 개발된 의미정보수집 이동에이전트 시스템은 정보가 존재하는 원격지 사이트에 파견되어 비정형 XML 문서를 대상으로 포괄적 DTD와 추론엔진을 이용하여, 의미정보를 추출하고 전송하는 임무를 수행한다. 따라서, 의미정보수집 이동에이전트 시스템을 이용한 정보수집은 정보의 질을 향상시키고 네트워크의 부하를 감소시킨다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.12
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• pp.774-779
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• 2015

In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner using Apache Spark, an in-memory high speed cluster computing environment, which is effective for sequencing and iterating component reasoning jobs. The proposed reasoner can not only check the integrity of a large-scale spatial knowledge base representing topological and directional relationships between spatial objects, but also expand the given knowledge base by deriving new facts in highly efficient ways. In general, qualitative reasoning on topological and directional relationships between spatial objects includes a number of composition operations on every possible pair of disjunctive relations. The proposed reasoner enhances computational efficiency by determining the minimal set of disjunctive relations for spatial reasoning and then reducing the size of the composition table to include only that set. Additionally, in order to improve performance, the proposed reasoner is designed to minimize disk I/Os during distributed reasoning jobs, which are performed on a Hadoop cluster system. In experiments with both artificial and real spatial knowledge bases, the proposed Spark-based spatial reasoner showed higher performance than the existing MapReduce-based one.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.535-544
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• 2006

We consider use of Bootstrap calibration in the problem of setting a confidence interval for a linear combination of variance components. Based on the the modified large sample(MLS) method by Graybill and Wang(1980), Bootstrap Calibration is applied to improve the coverage probability of the MLS confidence bound when the experiment is balanced and coefficients of a linear combination are positive. Performance of the proposed confidence bound in small sample is investigated by simulation studies.

• Korean Journal of Childcare and Education
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• v.11 no.5
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• pp.293-310
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• 2015

The purpose of this study is to investigate the differences that appeared in the episodes in understandings of the emotional display rules according to the types of emotions and subjects for expressing emotions. In addition, the interaction effects of intention reasoning types and gender on children's understandings of the real emotions and emotional display rules are explored. 144 4-5 year old children in Chungbuk province participated in the experimental interviews. The results are as follows. First, children comprehended the emotional display rules more clearly in a relationship with peers than adults. In terms of a type of emotion, it was the negative emotions rather than positives ones that those children understood better for real emotions and emotional display rules. Second, the main effect of the intention reasoning types on children's understanding of the emotional display rules appeared significant in all episodes. Especially, in negative emotion-peer episode, children with different types of intention reasoning showed a different level of understanding emotional display rules depending on gender of the children.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.663-668
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• 2008

These days, computing systems need to be intelligent for satisfying general users' ambiguous requests. In order to make a system intelligent, several methods of managing knowledge have been proposed. Especially, in ubiquitous computing environment, where various computing objects are working together for achieving the given goal, ontology can be the best solutionfor knowledge management. In this paper, we proposed a novel reasoner processing ontology-based knowledge which is expressed in EOL. As this EOL reasoner uses less computing resource, it can be easily adapted to various computing objects in ubiquitous computing environment providing easy usability of knowledge.