• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10C
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• pp.1019-1024
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• 2007

In this paper, the 10bit 20MHz pipelined analog-to-digital converter that is able to apply to WLAN system was modeled for ADC design. Each blocks in converter such as sample and hold amplifier(SHA), comparator, multiplyng DAC(MDAC), and digital correction logic(DCL) was modeled. The pipelined ADC with these modeled blocks takes 1/50 less time than the one of simulation using HSPICE.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.39-42
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• 2002

XML을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 B2B 시스템 구축 시 가장 중요한 부분은 모델링을 어떻게 하느냐 일 것이다. 기존의 관계형 데이터베이스에 저장된 정보를 XML 문서로 변환하는 것뿐만 아니라 신규로 정의하여 사용하는 정보에 대하여서도 확장성 있고 만족할 만한 성능을 보장하도록 구조화시킬 것인지가 관건이다. XML 문서는 그 자체로 하나의 객체이며 객체지향 모델링의 표준인 UML을 사용하여 문서정보 뿐만 아니라 시스템 전체를 모델링하는 것이 가장 바람직한 접근 방법이다. 따라서 본 논문은 계층구조를 갖는 XML 데이터를 관계형 데이터베이스로 저장이 가능하도록 하는 모델링 방법론을 제안하였다. 이를 위하여 우선적으로 객체지향 설계언어인 UML를 이용해서 클래스 다이어그램을 도출한 후, 클래스 다이어그램에 의해서 XML DTD 설계를 위한 XML 모델링을 소개하고 이들의 모델링으로 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안하였다. 아울러 변환 방법에 의해 관계형 데이터베이스 스키마 스크립트를 구현했다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.177-184
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• 2006

시스템의 동적 요소를 기술하고 분석하기 위해 C&C view 아키텍처를 주로 사용하지만 시스템의 실행 순서나 상태에 대한 정보가 부족하기 때문에 단지 C&C view 아키텍처로만 시스템의 동적 요소를 분석하기가 어렵다. FSP model은 시스템의 동작을 표현하기 위한 모델링 언어로써 시스템의 동작을 모델링 할 뿐만 아니라 LTSA라는 FSP 검증 툴을 이용하여 시스템의 특성을 자동으로 파악하기에도 용이한 특성을 가지고 있어 시스템 동적 요소 분석에 도움을 준다. 하지만 관련 정보를 얻기 어려워 FSP model을 구현하는데 어려움이 있다. 이 논문은 C&C view 아키텍처와 요구 사항(Use Case Scenario 혹은 Sequence diagram)을 근간으로 시스템의 동적 요소를 FSP로 모델링 하는 방법을 정의한다. 또한 LTSA 툴을 이용하여 자동적으로 시스템의 특성을 검증할 수 있고, 이를 통해 시스템 구현 전에 시스템의 에러를 찾아내고 해결하는 도움을 줄 수 있다. C&C view 아키텍처는 시스템의 컴포넌트와 커넥터에 대한 정보를 제공하여 주고 요구 사항은 소프트웨어 시스템의 행동에 대한 정보를 제공하여 줄 수 있다. 만약 우리가 컴포넌트와 커넥터에 대한 정보가 있고 시스템 동적 요소에 대해 알고 있다면 우리는 이것을 기반으로 메시지 흐름도를 구현할 수 있다. 메시지 흐름도는 Harel, Kugler 와 Pnueli에 의해 개발된 Synthesized 알고리즘을 이용하여 Statechart로 만들어지고 이것은 바로 FSP model로 변환될 수 있다. 우리가 소프트웨어 시스템에 대한 FSP model을 가지고 있다면 이것을 기반으로 시스템 행동 특성을 체크할 수 있으며 이는 향후 발생할 수 있는 결함을 미리 찾아내는데 유용한 도움이 될 수 있다. 우리는 간단한 예제를 통해 본 논문의 이론을 수립하였으며 이를 기반으로 실제 어플리케이션에 적용하여 그 효용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.38-43
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• 2008

특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 구성(Feature Configuration)은 특성 모델로부터 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과이다. 특성 구성은, 특성 모델에 표현되어 있는 여러 가지 제한 조건을 만족해야 한다. 본 논문에서는 특성 모델 작성 기능과 특성 구성 정의 기능을 지원하고 특성 구성의 검증 기능을 지식 기반 시스템인 JESS를 활용하여 구현한 특성 모델링 도구를 제안한다. 본 도구는 자바 언어와의 결합성이 좋은 JESS 시스템을 이용하여 확장성이 좋으며 특성 구성에서의 오류 원인을 명확히 알려주는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.202-207
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• 1998

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.6
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• pp.747-752
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• 2001

UML is a standard language that models an analysis and design process in the development of an application system or components, CORBA, COM+, EJB and others are the techiniques that are realized reuse of components. After it is distinguished between reusable components and new components on the components development process and is developed, the developing cost of components or application system can be reduced and the components of superior in quality can be created. This paper defines the extended UML notation that needed in modeling of the products created from the development process of components. Also, this paper introduces a modeling of components and UML application method that needed in development of an auction system based on Web.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.130-132
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• 2002

NATM(Network Abstract Timed Machine)은 통신 네트워크와 같이 다양한 형태의 시스템을 기술하는데 사용되고 크고 복잡한 네트워크에 대해서 요구사항을 만족하도록 설계된 모델링 언어이다. NATM은 기존의 네트워크 설계 언어에서 기술하기 어려운 다양한 형태의 네트워크 표현과 네트워크를 고정 네트워크 환경과 무선 네트워크 환경으로 나누어 유/무선 네트워크 환경을 명세 할 수 있다. 본 논문에서는 NATM의 다양한 네트워크 환경에서의 여러 Component들을 기술하고 이 Component 속성들을 예제를 통해서 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.43-45
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오 코어 프로파일 디코더 ASIC 상위 구조 설계를 시스템 수준에서 검증하는 기법을 제시한다. 상위 구조 설계는 RISC 프로세서와 펌웨어 그리고 일반 로직이 병존하는 혼합형 구조라는 것과 설계의 상위 단계라는 특징을 가지고 있기 때문에 Verilog HDL과 CSIM 모델 두 가지 모델이 혼합되어 있다. 통합 환경은 C 언어를 이용한 하드웨어 모델링 기법과 PLI를 통한 프로그래밍 언어와 Verilog의 통합 방법을 이용하여 설계 단계에서 각 블록의 특성에 가장 적합한 모델을 이용하여 동작 검증이 가능하도록 하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.2
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• pp.203-215
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• 2022

The study is to investigate research trends and knowledge structures in the Smart Farm field. To achieve the research purpose, keywords and the relationship among keywords were analyzed targeting 104 Korean academic journals related to the Smart Farm in KCI(Korea Citation Index), and topics were analyzed using the LDA Topic Modeling technique. As a result of the analysis, the main keywords in the Korean Smart Farm-related research field were 'environment', 'system', 'use', 'technology', 'cultivation', etc. The results of Degree, Betweenness, and Eigenvector Centrality were presented. There were 7 topics, such as 'Introduction analysis of Smart Farm', 'Eco-friendly Smart Farm and economic efficiency of Smart Farm', 'Smart Farm platform design', 'Smart Farm production optimization', 'Smart Farm ecosystem', 'Smart Farm system implementation', and 'Government policy for Smart Farm' in the results of Topic Modeling. This study will be expected to serve as basic data for policy development necessary to advance Korean Smart Farm research in the future by examining research trends related to Korean Smart Farm.