• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.5
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• pp.863-878
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• 2003

In this paper, it was studied on a device for maintaining the instream flow by using treated waste water from sewage treatment plant, and discussed on using the inverse circulation system in stream for directly utilizing treated waste water as instream flow. This system is to secure insufficient discharge at upstream, as treated water is pumped from treatment plant which is located at down stream. Therefore, it will be improved water quality with simple water treatment plant, as it is composed of optimal system by consist various types of scheme for transporting. Also, influx method of transferred treated water to a stream will be improved water quality by aeration and be shown environmental friendly spaces. It was considered water quality and present using condition to use for maintenance water in stream by treated water. The guide line for application of inverse circulation system in domestic streams is suggested.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.443-445
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• 2003

매년 증가하는 컨테이너 물동량의 효율적인 처리를 위해서 수출 컨테이너의 처리과정인 반입, 장치 적하의 과정중 배에 싣는 적하작업시 재취급이 발생하게 된다. 재취급이란 컨테이너 야드장에 장치되어 있는 수출 컨테이너를 적하하기 위해 배로 이동할 때 옮겨야 할 수출 컨테이너 위에 다른 수출 컨테이너가 있을 경우 상위의 수출 컨테이너를 다른 곳으로 이동시킨후 해당 컨테이너를 배로 옳기는 것을 말한다. 이와같은 재취급이 발생할 경우 선박의 적하시간이 늘어나고 장비의 이용률이 증가함으로서 컨테이너 터미널의 운영의 효율성이 떨어진다. 적하작업시 발생하는 재취급의 횟수를 최소화하기 위해 수출 컨테이너를 장치할 때 수출 컨테이너를 적하순서의 역순으로 장치를 하는 것이다. 그러나 수출컨테이너가 터미널에 도착하는 순서는 일정하지 않기 때문에 장치되어져 있는 컨테이너를 여러번 재장치하여 일방적으로 역순의 형태로 장치할 경우 재취급의 횟수는 줄일 수 있으나 장비의 사용량은 늘어나므로 결과적으로 효율적이지 못하다. 그래서 본 논문에서는 일정하지 않게 반입되는 수출컨테이너의 위치를 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 결정함으로서 수출컨테이너 장치시 재조작횟수를 증가시키지 않고 재 취급을 최소화할 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.281-284
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• 2000

시계열 예측에 있어서 과거의 측정치 보다 최근의 측정치가 미래의 측정치 예측에 중요한 영향을 미친다. 시계열 예측에 있어서 최근의 측정치와 과거의 측정치가 미래의 값을 예측하는 인자로서 차별화 되어 학습해야 할 것이다. 기존의 시계열에 대한 신경망 접근에서는 최근의 측정치에 대한 학습 패턴과 과거의 측정치에 대한 학습 패턴을 동일하게 학습하였다. 이 논문에서는 과거의 학습패턴과 최근의 학습 패턴을 학습 횟수 면에서 차별화 하였다. 이러한 학습을 이 논문에서는 차별학습이라 한다. 차별학습에서는 주어진 학습 패턴을 시간 순으로 나열하고 일정 개수로 분할한다. 시간의 역순에 의해 등차 또는 등비의 형태로 학습 횟수를 설정한다. 각 학습 패턴의 분말집단을 시간의 역순으로 일정 횟수를 감소시켜 학습 횟수를 설정하는 등차차별학습과 일정 비율로 감소시켜 학습횟수를 설정하는 등비차별학습을 소개한다. 기존의 신경망 접근 방법과 이 논문에서 제안한 신경망 접근방법을 비교하기 위해 Mackay-Galss 공식에 의해 인공적으로 생성된 시계열 데이터를 예로 사용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.595-601
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• 2014

With the advent of the Smart information-communication era, the number of data has increased exponentially. Accordingly, figuring out and analyzing in which area and circumstance the data has been created becomes one of the factors for prompt actions. In this paper identifies how to analyze the data by implementing a route from the lowest module to highest one in an inverse order for the part judgement for the particular data. The script first identifies cluster analisys, paralizes the analysis using the sum of each factors of the cluster with the tree structure, and finally transpose the answer into number. Also, it is designed to place priority on particular answer, thereafter, draws the wanted answer real-time.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.4
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• pp.45-55
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• 2022

The size of the cryptocurrency market is growing. For example, market capitalization of bitcoin exceeded 500 trillion won. Accordingly, many studies have been conducted to predict the price of cryptocurrency, and most of them have similar methodology of predicting stock prices. However, unlike stock price predictions, machine learning become best model in cryptocurrency price predictions, conceptually cryptocurrency has no passive income from ownership, and statistically, cryptocurrency has at least three times higher liquidity than stocks. Thats why we argue that a methodology different from stock price prediction should be applied to cryptocurrency price prediction studies. We propose Reverse Walk-forward Validation (RWFV), which modifies Walk-forward Validation (WFV). Unlike WFV, RWFV measures accuracy for Validation by pinning the Validation dataset directly in front of the Test dataset in time series, and gradually increasing the size of the Training dataset in front of it in time series. Train data were cut according to the size of the Train dataset with the highest accuracy among all measured Validation accuracy, and then combined with Validation data to measure the accuracy of the Test data. Logistic regression analysis and Support Vector Machine (SVM) were used as the analysis model, and various algorithms and parameters such as L1, L2, rbf, and poly were applied for the reliability of our proposed RWFV. As a result, it was confirmed that all analysis models showed improved accuracy compared to existing studies, and on average, the accuracy increased by 1.23%p. This is a significant improvement in accuracy, given that most of the accuracy of cryptocurrency price prediction remains between 50% and 60% through previous studies.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.5C
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• pp.338-343
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• 2005

MIMO(Multiple Input Multiple Output) systems are considered as one of the most promising systems for next generation mobile communication systems which require efficient frequency resource utilization as well as high data rate transmissions. BLAST-STTC is the MIMO system which transmits information from many of STTC encoder groups with two transmit antennas and cancels the interference from other groups in receiver. In this paper we propose a reverse-ordered iterative decoding scheme for BLAST-STTC systems which achieve full diversity gain for all groups and improve the performance of interference cancellation, and compare the error performance of the proposed scheme with general schemes.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.9 no.4
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• pp.75-83
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• 2009

Although a range of machine excavation methods are in wide use, including casing, earth drill and reverse circulation drilling, deterioration in pile quality and faulty construction can be often found these days because of trouble in the construction field. For this study, research was conducted in the form of a survey of construction engineers working in the field in order to identify the types and the causes of trouble by focusing on all casing, earth drilling and reverse circulation drilling. By analyzing the causes of trouble, countermeasures could be presented. The data and the analysts presented in this study could be effectively used for minimizing trouble in future machine excavation work during construction.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.5
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• pp.456-459
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• 2001

제작자의 작품세계에서 표현하고자 하는 시각적 언어를 감상자의 느낌과 제작자의 시점을 통해 시각적 커뮤니케이션이 이루어지도록 하고자 한다. 인간의 시각화의 차례를 역순(feed back)으로 표현하여 시각화된 2차원의 이미지 이전의 3차원에서 관찰할 수 있는 시점에서의 다양한 관찰의 시점을 제시하고자 한다. 시각적 요소들을 관찰자의 시점에서 시각적 이미지로 형성되기 이전의 관찰자의 시점에서 볼 수 있는 시점 중 4가지 시점에서의 관찰을 제시하여 시점의 표현을 관찰하고자 가능한 한 효율적인 동작으로 연구하여 제작하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2001.05a
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• pp.42-45
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• 2001

연안도시인 부산에서 상업지역을 제외하면, 모든 지역에서 북풍계열의 바람이 우세하였으며, 풍속의 빈도분포는 l～3 $^{m}/_{s}$에서 상업지역, 공업지역, 해안지역 그리고 농업지역순으로 높은 빈도를 보였으나, 또한 지역별 평균풍속과 최대풍속은 해안지역, 상업지역, 농업지역 그리고 공업지역 순으로 관측되어 공업지역의 경우 국지적인 영향이 높을 것으로 생각된다. 지각농축계수는 토양기원인 Ca, K, Si는 1.0 이하의 분포를 보였으나, Cd, Cu, Pb 그리고 Zn은 10 이상의 높은 값을 나타냈으며, Pb는 공업지역, 해안지역, 상업지역 그리고 농업지역 순으로 조사되었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.42 no.6
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• pp.445-452
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• 2014

This paper discusses the multifrontal direct solution method with out of core storage for large scale structural analysis in a limited computing resource. Large scale structural analysis requires huge amount of memory space and computation, so out of core solution method is needed in limited computing resource. In this research, out of core multifrontal solution algorithm which utilize the small size of physical memory and minimize the amount of access of low speed out of core storage is introduced. Three ideas, which are stack space in lower trianglar part of square factorization matrix, inverse stack data structure and selective data caching and recovery by data block size, are proposed.