Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.727-730
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2006
최근 휴대전화의 보급률이 증가하고, 많은 기능이 집약되면서 휴대전화 인터페이스는 HCI 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자 행위 모델링 기법인 GOMS를 사용하여 휴대전화의 계층 메뉴 구조를 분석하고 사용 시간을 예측하는 개선된 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 계층메뉴 구조 내의 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정하여 사용 시간 예측모델을 구성하였다. 하지만 실제로 휴대전화의 계층 메뉴 구조 내에는 사용자에게 숙련이 되는 작업과 숙련되지 않는 작업이 섞여 있기 때문에 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정할 경우 정확한 사용 시간의 예측을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 계측 메뉴 구조의 정확한 사용시간 예측을 위해, 계층메뉴 상의 작업을 숙련된 작업과 숙련되지 않은 작업으로 분리하여 별도로 사용시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위하여 사용시간 예측모델에 필요한 정신적 준비시간(Mental Operator)의 종류를 제시하였으며 실험을 통해 이를 검증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.405-408
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2022
반도체 제조업은 정해진 시간 내에 최고의 품질의 반도체를 대량 생산해 내는 것을 목표로 한다. 생산량을 높이기 위해 유휴 시간을 최소화하는 연구가 꾸준히 진행 중이며 가장 대표적인 유휴 시간은 예방 정비이다. 예방 정비는 설비의 문제가 발생하기 전 예방하는 작업으로 품질 향상에 높은 영향을 미치는 작업인 반면 생산량이 크게 떨어지는 작업이다. 이 작업 시간을 최소화하기 위하여 작업 후 복구되는 시간에서 중복되는 작업을 최소화하는 방법을 선택한다. 샘플 테스트를 반복하며 조율해 나가던 작업을 연구 모델을 이용해 종말점 설정 값의 예측한 값을 바로 적용하여 최소한의 샘플 테스트를 거쳐 신뢰 구간 달성 후 생산에 재 합류하는 것을 목표로 한다. 설비에서 수집된 데이터를 학습하여 종말점 설정 값 예측 모델에 대하여 연구한다. 연구 모델을 사용한 예측 결과가 신뢰 구간에 포함되어 샘플 테스트 개수를 줄이는데 유효한 효과가 있음을 확인한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.280-282
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2005
현재 국내외 적으로 많은 대사경로 재구축을 위한 소프트웨어들이 개발 보급되고 있다. 그러나 기존의 소프트웨어들은 유전자 서열의 주해 작업이 끝난 게놈에 대해서만 가능하다. 따라서 대사경로를 예측하고자 할 경우는 주해 작업이 선행되어야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 주해 작업이 완료되지 않은 유전자 서열로부터 유전자의 기능 예측뿐만 아니라 대사경로를 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Orthologous 데이터베이스를 활용하여 새롭게 밝혀진 유전자 서열을 대상으로 비교적 정확성이 높은 대사경로를 예측하는 기능을 제공한다. 이 방법을 통해 주해 작업이 완료되지 않은 유전자 서열을 이용하여 서열 내에 포함된 유전자의 기능을 예측할 뿐만 아니라 예측된 유전자 정보를 이용하여 대사 경로를 예측할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.641-644
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2018
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.7
no.4
s.32
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pp.100-108
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2006
Non-working days affected by weather conditions of the construction-sites have been estimated without proper data. They are usually estimated based on project engineer's own experience and intuition. As a result, they cause not only economic loss to time-adjustment but also conflicts among project participants. It becomes more difficult to predict the weather nowadays than before due to tendency of recently weather change. Therefore, this paper presents an improved estimation method for non-working days, which could minimize estimation errors. The estimation method is developed based on analysis of regional characteristics and weather conditions which affect project duration.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.136-138
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1998
작업들이 자원을 공유하는 경우 예측하기 어려운 지연시간이 발생한다. 다중 프로세서 시스템에서의 자원공유로 인한 지연시간은 더욱 예측하기 어렵다. 실기간 시스템의 스케줄 가능성 검사를 위해서는 이러한 지연시간을 정확히 예측해야한다. 선점가능한 우선순위 구동 CPU 스케줄링 알고리즘에 의해서 다른 우선순위의 작업과의 동기화는 우선순위 역전 문제를 야기한다. 본 논문에서는 다중 프로세서에서의 동기화 프로토콜을 제안하고 작업의 지연시간을 분석한다. 다른 프로세서에 할당된 작업들이 수행중인 자원을 요구할 때, 자원을 수행하는 작업의 우선순위를 높여줌으로써 자원수행을 빠르게 종료하게 한다. 이로 인해 자원에 의한 지연을 최소화한다. 특히, 높은 우선순위 작업의 경우 더욱 작은 지연시간을 갖게한다. 시뮬레이션을 통한 Shared Memory Protocol [5]과의 비교, 분석 결과 성능의 향상을 보임을 알 수 있다. 다양한 작업집합에 대한 지연시간을 분석하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.9
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pp.1742-1748
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2007
In order to provide the convenient access to the mobile services and the efficient utilization of the mobile devices, it is required to devise an intelligent user interface which guarantees the efficient task selection and transition in the limited input/output environments of the mobile devices. In this paper, we propose user task prediction models which are essential for the intelligent user interface, and an accuracy estimation model is also proposed for evaluating the prediction models.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.580-586
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1994
Psychophysical method는 육체의 자극과 그 자극에 반응하는 인간의 감각과의 관계를 다루는 것으로, 드는 작업시의 하중에 관한 외국의 연구에서 자주 사용되고 있는 방법중의 하나이다. Psychophysical method를 사용하면 8시간 작업을 실제로 하지 않고서도 훨씬 적은 시간의 실험을 통하여 8시간 작업시와 근사한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다. 따라서 이 방법은 시간과 경비를 줄인다는 이점이 있어 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 외국인과 스트레스를 느끼는 정도, 그리고 신체적 차이가 있는 한국의 피실험자에게도 psychophysical method가 적용 가능한가를 알아보기 위하여 우리나라 작업자와 학생에 대하여 연구를 하였다. 20분과 8시간 동안의 드는 작업을 실시한 결과, 작업자군은 20분 동안의 드는 실험에서 8시간 동안의 작업이 육체에 주는 스트레스의 96%를 예측할 수 있었으나 학생군에 있어서는 76%밖에 예측하지 못하였다. 따라서 우리나라에서는 작업 경험이 부족한 학생들에게 psychophysical method를 적용할 경우 보정이 필요하나, 작업 경험이 풍부한 작업자들에게는 용이하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.776-779
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2009
P2P(Peer-to-Peer) 기반에 분산 작업 할당의 경우 정해진 수의 모든 피어에 작업을 분배하는 방식으로 처리하기 때문에 한 피어에 작업량이 증가하는 경우나 피어에 문제가 발생하는 경우 이를 사전에 예측하지 못해 시스템에 문제가 발생하게 된다. 또한 P2P 형태의 특성 상 피어의 그룹 참여는 유동적이며 그룹에 참여하는 피어의 사양도 다양하게 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 작업을 할당하더라도 작업 진행이 이루어지지 않을 확률이 높아지고 전반적으로 시스템의 성능을 저하시키는 문제점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 인공지능 알고리즘의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms: GA)를 활용하여 피어의 상태를 사전에 예측하여 작업 분배 시 동적으로 작업할 피어를 선택하여 처리하는 P2P기반 동적 작업할당 관리자를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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