• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.9
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• pp.827-832
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• 2001

In this paper, we propose a sequentially optimization method for fuzzy inference system using fuzzy equalization and linguistic hedge. The fuzzy equalization does not require the usual learning step for generating fuzy rules. However, it is too sensitive for the given input-output data set. So, we adopt a sequential scheme which sequentially optimizes the fuzzy inference system. Here, the parameters of fuzzy membership function obtained from the fuzzy equalization are optimized by the genetic algorithm, and then they are also modified to increase the performance index using the linguistic hedge. Finally, we applied it to rice taste data and got better results than previous ones.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.30 no.1
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• pp.87-94
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• 2017

Reliability analysis(RA) and Reliability-based design optimization(RBDO) require statistical modeling of input random variables, which is parametrically or nonparametrically determined based on experimental data. For the parametric method, goodness-of-fit (GOF) test and model selection method are widely used, and a sequential statistical modeling method combining the merits of the two methods has been recently proposed. Kernel density estimation(KDE) is often used as a nonparametric method, and it well describes a distribution function when the number of data is small or a density function has multimodal distribution. Although accurate statistical models are needed to obtain accurate RA and RBDO results, accurate statistical modeling is difficult when the number of data is small. In this study, the accuracy of two statistical modeling methods, SSM and KDE, were compared according to the number of data. Through numerical examples, the RA results using the input models modeled by two methods were compared, and appropriate modeling method was proposed according to the number of data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1567-1570
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• 2012

기존 연구에서는 순차적, 상태, 엑티브 다이어그램 기반의 테스트케이스 추출을 초점을 두고 있다. 하지만 현재 최신의 모델링 언어인 UML2.4.1(Unified Modeling Language) 기반으로 한 테스트케이스 추출 메커니즘은 없다. 그래서 본 논문은 UML2.4.1 기반에 기존의 원인-결과 다이어그램의 접목을 통해 테스트케이스 추출 메커니즘을 제안 한다. 이를 위해 UML2.4.1 의 메시지-순차적 다이어그램에 ECA Rule(Event Condition Action)기법을 적용하고, 제안한 접목 알고리즘을 통해 확장된 메시지-순차적 다이어그램을 원인-결과 다이어그램과 접목한 후, 결정 테이블화로 테스트케이스를 발생한다. 이러한 절차를 통해 모델링 기반에서 테스트케이스 추출 가이드가 제공된다. 본 논문에서는 복잡한 메시지-순차적 다이어그램을 통해 테스트케이스 발생 사례연구로서 자동차 와이퍼 시스템을 적용한다.

• IE interfaces
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• v.8 no.3
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• pp.47-60
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• 1995

물류시스템간의 상호작용이 복잡한 자동화제조시스템을 시뮬레이션하기 위해서는 전통적인 사건중심의 모델링이나 고객중심의 프로세스묘사방식 모델링보다 서버중심의 프로세스상호작용방식 모델링이 유리하다. 이러한 모델링 방식은 기존의 동적시스템 모델링 이론과도 일치하며 최근의 소프트웨어엔지니어링기법인 객체지향적 모델링기법과도 상통한다. 본 연구에서는 객체지향적 모델링 기법을 바탕으로 서버중심의 프로세스상호작용방식에 기초한 시뮬레이션 모델링 방법을 제안한다. 이러한 방법을 자동화제조시스템의 시뮬레이션모델링에 작용한 예를 소개하고, 순차적 처리언어인 C＋＋ 사용하여 프로세스상호작용방식의 시뮬레이션 실행기를 구현하는 방법을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.330-332
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• 2012

시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.697-699
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• 1998

본 논문은 프로세서 알제브라의 하나인 ACSR을 이용하여 파이프라인 비순차 슈퍼스칼라 프로세서의 타이밍 특성과 자원 제한을 묘사하기 위한 정형기법을 제시한다. ACSR의 두드러진 특징은 시간, 자원, 우선 순위의 개념이 알제브라에서 직접적으로 제공되어 진다는 것이다. 여기서의 접근 방식은 슈퍼스칼라 프로세서의 레지스터를 ACSR 자원으로, 명령어를 ACSR 프로세서로의 모델링하는 것이다. 결과적으로 얻어지는 ACSR식에서 각각의 클럭 주기에서 어떻게 명령어가 실행되고 레지스트들이 이용되는지 확인할 수 있으며 이 모델링을 이용해서 비순차 슈퍼스칼라 프로세서 구조를 검증하거나 분석하는 것이 가능하다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.12
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• pp.698-702
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• 2017

Since the introduction of Deep Neural Networks to the Natural Language Processing field, two major approaches have been considered for modeling text. One method involved learning embeddings, i.e. the distributed representations containing abstract semantics of words or sentences, with the textual context. The other strategy consisted of composing the embeddings trained by the above to get embeddings of longer texts. However, most studies of the composition methods just adopt word embeddings without consideration of the optimal embedding unit and the optimal method of composition. In this paper, we conducted experiments to analyze the optimal embedding unit and the optimal composition method for modeling longer texts, such as documents. In addition, we suggest a new discourse-based composition to overcome the limitation of the sequential composition method on composing sentence embeddings.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.701-704
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• 2003

약 만여개의 벤처기업 정보를 획득하여 분석, 분류와 필요한 데이터 필드를 정의하였다. 필드 정의는 구축할 데이터베이스의 기업정보로서 기업주요정보와 기업부가정보로 나누어 시스템을 설계하였다. 설계 시, 사용자 요구사항 분석은 객체지향 설계 기법을 적용하여 사용자 입장에서 본 시스템의 행동을 나타내는 유즈케이즈 다이어그램을 작성하였고 시스템의 동적인 측면을 활동의 순차적인 흐름 및 제어 흐름으로 표현한 액티비티 다이어그램을 만들었다. 기업의 TLO 기술분야와의 연결을 위하여 TLO 기술 데이터베이스 분석을 수행하였으며 데이터베이스 모델링은 요구사항 분석, 개념적 데이터베이스 모델링, 논리적 데이터베이스 모델링, 물리적 데이터베이스 모델링을 수행하였다. 그리고 웹 기반의 사용자 서비스 구현은 기업정보관리 기능, 기업정보검색 기능, 데이터베이스관리 기능, 사용자관리 기능, 환경설정 기능, 정보도우미 기능을 수행할 수 있게 시스템을 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.204-204
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• 2011

최근에 들어 도시화와 이상기후의 영향으로 유역에서의 유출특성과 오염물질 발생특성이 변화하고 있어 이에 따라 체계적인 유역 관리가 요구되고 있다. 우리나라는 하천 및 호소에 대한 수질 관리를 생활하수, 공장폐수 등 점오염원을 중심으로 수질관리정책 및 대책을 추진하여 왔으나, 오염물질의 상당량은 비점오염원에서 유발되고 있다. 또한 오염총량제의 실시 이후 국내에서는 비점오염원 관리의 중요성이 점오염원에 비해 상대적으로 높아짐으로서 유역수질모델링의 중요성을 인식하고 있으며, 비점오염원에 관련된 연구도 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 유역의 유출 및 수질 분석을 효율적으로 하기 위해 유역간 물질의 교환 및 전달이 유역 규모에 따라 얼마나 높은 정확성을 나타내는지를 분석하고 이를 검토하여 효과적인 유역수질모델링의 방법이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 통합적 수질관리의 필요성 증대에 따라, 유역 내 수문 순환 및 비점 오염원의 발생 거동을 정량적으로 분석할 수 있는 HSPF(Hydrologic Simulation Program - Fortran) 모형을 통해 오염총량 단위유역을 각각의 소유역으로 순차적으로 모의하여 검 보정을 수행 후 그 결과로 계산된 매개변수들을 단위유역 전체에 대한 분석에 입력하여 수행한 모의 결과와 비교 평가하였다. 또한, 이를 바탕으로 비점오염원에 의한 유역 내 하천 수질 영향도를 파악하였다. 유량 및 수질해석을 위하여 남강유역의 2004년부터 2007년까지 강우와 기상자료, 유량과 오염원 자료를 수집하여 입력 자료를 구축하였다. 또한, 대상유역에 해당되는 환경기초시설의 방류 유량 및 수질을 유입시킴으로써 HSPF모의가 진행되었다. 하천수질에 영향을 줄 수 있는 비점오염원은 강우 및 기상 관련 자료의 입력을 통하여 유역 내 유출 조건의 초기입력을 수행하였으며, 강우 입력에 따른 유출에 영향을 고려하기 위하여 토지이용 및 토양도를 고려하였다. 그리고 유역의 규모를 고려하였을 때 오염총량 단위유역의 유역 규모에 따라 모의를 실시한 결과를 바탕으로 HSPF 모형의 정확성 여부를 판단하여 정확성이 높은 방법을 선택할 수 있도록 하였다. 모의결과 소유역을 순차적으로 모의한 결과(CaseA)가 전체유역을 모의한 결과(CaseB)보다 실측치와 더 높은 상관계수를 나타냄을 알 수 있었다. 본 연구에서의 평가방법을 바탕으로 유역수질모델링이 이루어진다면 추후 비점오염원에 대한 효과적인 관리에 도움이 될 것이며, 모니터링 기법 및 GIS기반 유역관리모델 개발, 4대강 비점오염원 최적관리기법 연구 등에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1251-1254
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• 2012

본 논문은 Gary E. Mogyorodi[1]가 제시한 기법을 기반으로 Use-Case Approach 접목을 통해 테스트케이스 추출을 제안하고자 한다. 최근 이슈가 되고 있는 임베디드 시스템은 기존의 결정적 소프트웨어와 달리 비결정적, 실시간 또는 병렬적 시스템이다. 그래서 이러한 복잡한 시스템을 모델링 하기 위해서, 메시지 순차적 다이어그램을 확장을 통해 해결하고자 한다. 또한 Gary E. Mogyorodi[1]가 제시한 기법과 확장된 메시지 순차적 다이어그램을 접목을 통해 Test Case 를 생성하기 및 추출하고자 한다. 이 테스트케이스로 선 시험함으로써 실제 개발과 구현단계에서 오류를 참조하여 시간과 비용을 줄이고자 한다.