• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• 제41권3호
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• pp.129-137
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• 2004

This paper presents a signature verification method that uses Gabor filter in computing similarity between signatures. In computing similarity to compare two on-line signatures, the temporal relationship between two signatures should be computed in advance. However, conventional point matching method using DP(dynamic programming) matching consumes much computation. In this paper, we propose a fast method for computing the temporal relationship between two on-line signatures by using the phase output of Gabor Inter applied on the on-line signature signals. Two similarity measures are defined in the method: Temporal Similarity and Temporally Arranged Feature Profile Similarity. With the proposed method, Ive could compare signatures 30 times faster than conventional method using DP matching.

• Convergence Security Journal
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• 제12권3호
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• pp.115-121
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• 2012

Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offers information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. In this study, we predict the future failure time by using the curve regression analysis where the s-curve, growth, and Logistic model is used. The proposed prediction method analysis used failure time for the prediction of this model. Model selection using the coefficient of determination and the mean square error were presented for effective comparison.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.234-234
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• 2016

본 연구에서는 기상청 RCM으로부터 생산된 미래 이슬점자료를 이용하여 편의보정 및 시간적인 규모내림방법의 적용에 있어서 그동안 간과하고 있었던 사항들을 살펴보고, 그러한 부분들에 대한 보완방법을 100년 빈도 12-시간 지속 이슬점 산출과정을 대상으로 제안하고자 한다. 우선 기후모델로부터 도출된 자료와, 관측된 자료 사이의 일치성 여부를 먼저 확인하기 위해 기후모델로부터 도출된 자료를 이용하여 과거 관측자료와의 재현성을 평가한다. 또한 기후모델의 여러 가지 한계로 인해 생기는 불일치성을 극복하기 위해 편의보정이라는 절차를 수행하여 모델로 부터 도출된 미래 기후자료를 보정하게 된다.본 연구의 경우 5월부터 10월까지의 자료를 대상으로 매월 1-15일 시기와 16-말일로 나누어 총 12개의 시기별, 지점별(62개 지점)별로 편의보정을 수행하였다. 또한 편의보정 되어진 이슬점 자료를 바탕으로 scale-invariance 기법을 적용하여 일-단위 이슬점자료로부터 시간-단위 이슬점 정보를 추출하였다. 먼저 62개 지점별로 1981-1997년(보정기간) 17년 동안의 과거관측자료를 이용하여 시기별 일 이슬점자료로부터 시기별 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 산출하는 함수관계를 구축한 후 이를 이용하여 1998-2014년(검증기간) 17년 동안의 시기별 일 이슬점 자료로부터 시기별 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 산출하여, 실제 검증기간의 시간자료를 이용한 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점과 비교해 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 한국표면공학회 2009년도 추계학술대회 초록집
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• pp.233-234
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• 2009

증착된 silicon nitride (Sin) 박막의 수명 시간을 예측하는 신경망 모델을 개발하였다. SiN 박막은 플라즈마 화학기상 증착방식을 이용하여 증착되었다. 증착 공정은 통계적인 실험계획표를 이용하여 수행되었고, 신경망 모델의 예측 성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 수명시간은 다른 박막특성 (굴절률, 증착률, 전하밀도)의 영향을 상당히 받았으며, 특히 굴절률과 전하밀도는 높은 증착률에서 증가시킬 때 수명시간을 최대화할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.23-26
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• 2009

효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• 제18권6호
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• pp.111-124
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• 2000

본 연구에서 다루고자 하는 문제는 서비스시간 제약을 갖는 도시부 복합교통망에서의 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하고자 하는 것이다. 서비스시간 제약은 도시부 복합교통망에서의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 기존의 알고리즘들은 이를 고려하지 않고 있다. 서비스시간 제약은 환승역에서 여행자가 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있는 출발시간이 미리 계획된 차량운행시간들에 의해 제한되어지는 것이다. 환승역에 도착한 여행자는 환승차량의 정해진 운행시간에서만 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있다. 따라서 서비스시간 제약이 고려되어지는 경우 총소요시간에는 여행시간과 환승대기시간이 포함되어지고, 환승대기시간은 여행자가 환승역에 도착한 시간과 환승차량의 출발이 허용되어지는 시간에 의존해서 변한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 링크기반의 최단경로탐색 알고리즘을 개발하였다. Dijkstra 알고리즘과 같은 전통적인 탐색법에서는 각 노드까지의 최단도착시간을 계산하여 각 노드에 표지로 설정하지만 제안된 알고리즘에서는 각 링크가지의 최단도착시간과 각 링크에서의 가장 빠른 출발시간을 계산하여 각 링크의 표지로 설정한다. 제안된 알고리즘의 자세한 탐색과정이 간단한 복합교통망에 대하여 예시되어진다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• 제18권5호
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• pp.57-67
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• 2000

Two fuzzy travel time estimators for interrupted traffic flow were developed based on field survey data and simulation data 7hat is collected from DETSIM, which is microscopic traffic simulation model that car-following theory is applied. One is FETTOS(Fuzzy Estimator of Travel Time using Occupancy and Spot speed) and the other is FETTOS(Fuzzy Estimator of Travel Speed using Volume and Occupancy). Fuzzy logic controller was applied to the estimators to deal with non-linear relationship between traffic variables and travel time. According to results of simulation and field survey. estimation of travel time can be modeled by using percent occupancy better than any other traffic variables. Detector location from storyline and signal timing Plan of intersection are affected to estimate travel time. With a few findings, the estimator was constructed and its performance was tested for observed travel time data and simulated data. FETTOS which needs signal timing plan and detector location estimates travel time with accurate better than FETSVO does. However. FETSVO has excellent transferability because the estimator needs set of input data only; volume and time mean speed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.205-205
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• 2019

우리나라에서 강우의 시간분포를 위해 보편적으로 사용되고 있는 방법은 Huff 4분위법으로 강우의 시간적 분포특성을 나타내는 무차원 시간분포곡선을 제시한 것으로, 강우의 지속기간을 4분위로 구분하여 각 분위의 강우량 중 가장 큰 값이 속해 있는 구간을 선택하여 그 구간의 위치에 따라 분위를 정하는 방법이다. 현재 실무에서는 Huff의 분위별 곡선에 대한 회귀식은 지속기간 전반에 걸쳐 정확도가 높은 이유로 6차식을 적용하고 있으나, 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 회귀식이 간결할 필요가 있으며, 통계적 유의수준에 기초하여 회귀계수를 결정하여야 하므로 유의성 검정 방법을 통한 검정결과를 비교할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석 방법에 따른 회귀계수 유의성 검정결과 비교를 위하여 구미지역의 무차원 누가우량 백분율을 이용한 시간분포 회귀식을 이용하여 유의성 검정 방법인 분산분석 방법(Analysis of Variance)과 변수선택 방법(Backward Selection)의 검정 결과를 도출 및 비교하였다. 통계프로그램인 프로그래밍 R을 이용하여 변수선택 방법 중 후방제거법 함수를 이용하여 최종 회귀식을 도출하고 또한 7차 회귀식을 분산분석을 이용한 후방제거법으로 회귀계수를 제거하는 방법으로 최종 회귀식을 산정하였다. 분산분석을 이용한 후방제거법의 유의성 검정결과는 프로그래밍 R을 이용한 후방제거법의 결과와 동일한 것으로 분석되었다. 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위한 방법으로 사용되고 있는 Huff의 4분위 방법의 시간분포 회귀식은 회귀계수의 유의성 검정이 이루어지고 있지 않으므로 본 연구결과를 통해 설계강우량 시간분포 회귀식의 유의성 검정방법 제시 및 결과도출과정을 통해 시간분포 회귀식 산정기법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.283-287
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.107-110
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• 2000

화학 박막 증착용(CVD : Chemical Vapor Deposition) 클러스터 장비는 다양한 공정 경로가 가능하며 물류 흐름이 매우 복잡해질 수 있다. 또한, 공정이 종료된 웨이퍼는 제한 시간 내에 챔버에서 꺼내져야만 한다. 클러스터 장비는 두 개의 팔을 가진 로봇이며, 빈 쪽 팔을 이용하여 공정이 종료된 웨이퍼를 꺼낸 후, 다른 쪽 팔을 이용하여 이전 공정에서 가져온 웨이퍼를 해당 공정에 넣어 주는 스왑(SWAP) 방식으로 운영된다. 이러한 스왑 방식에서는 로봇 작업 순서가 결정되어 진다. 그러나, 로봇의 팔 이외에 임시버퍼가 없고, 각 챔버는 엄격한 체제 시간 제약(Residency Time Constraint)을 가지고 있기 때문에 로봇의 작업 시점의 제어가 필요하다. 본 논문에서는 간단한 Earliest Starting 방식으로 로봇의 작업 시점을 제어한다고 가정했을 때, 스왑 방식을 운용하면서 체제 시간 제약을 만족하는 공정 시간들의 조건을 제시한다. 공정 시간은 엔지니어에 의해 다소 조정이 가능하므로 공정 시간들의 조건은 엔지니어에게 스케줄 가능한 공정 시간을 결정할 수 있도록 지원해 주는 시스템에 활용 가능하다. 또한, 본 논문에서는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 CTC(Cluster Tool Controller) 내부의 실시간 스케줄러 구현 방법을 제안한다.