• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.12
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• pp.165-172
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• 2020

Recently, due to exponential growth of access information on the web, the importance of predicting a user's next web page use has been increasing. One of the methods that can be used for predicting user's next web page is deep learning. To predict next web page, web logs are analyzed by data preprocessing and then a user's next web page is predicted on the output of the analyzed web logs using a deep learning algorithm. In this paper, we propose a framework for web page prediction that includes methods for web log preprocessing followed by deep learning techniques for web prediction. To increase the speed of preprocessing of large web log, a Hadoop based MapReduce programming model is used. In addition, we present a web prediction system that uses an efficient deep learning technique on the output of web log preprocessing for training and prediction. Through experiment, we show the performance improvement of our proposed method over traditional methods. We also show the accuracy of our prediction.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2008.11a
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• pp.262-267
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• 2008

The domestic construction market started to expand steadily since 1970s. The building market which utilizes a sandwich panel with advantages of economical construction expenses and convenient construction has grown rapidly in recent years. However, the companies which specialize in constructing sandwich panels are relatively small or medium size, compared with other construction companies. As a result, studies on the improvement of productivity have not been conducted sufficiently. In this study, the construction sites of sandwich panel are investigated, and the work processes by each team are analyzed. Additionally, the productivity and the construction cost of each construction team are analyzed by constructing a model using the Web-Cyclone. It is expected that the results of this study can be applied to estimate the productivity and the construction cost of a sandwich panel construction that is appropriate for the on-site characteristics of small and medium sized construction companies in Korea. Also, similar processes can be simulated based on the modeling constructed in this study.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.4 s.106
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• pp.169-182
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• 2007

개인용 휴대 인터넷의 개념으로 세계에서 최초로 기술이 개발되고 본격적인 상용화를 개시한 WiBro는 기술개발 초기부터 서비스에 대한 수요예측 작업이 이루어져 왔고, 이는 HSDPA의 경우도 마찬가지이다. 그러나 초기의 수요예측 시점에 가정하였던 여러 가정들이 구체화되고, 정보통신 환경도 변화함에 따라 이제 보다 구체적이고 정확한 수요예측이 이루어질 시점에 도달하였다. 이에 따라 본 고에서는 변화된 여러 환경을 고려하여 WiBro 서비스에 대한 수요예측을 수행하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05b
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• pp.205-209
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• 1996

원자로 입구노즐에서 원자로 냉각재 펌프에 의한 맥동압력 준위를 원자로 하향통로와 저온 관을 상관시켜 예측하는 방법에 관하여 분석하였다. 원자로 하향통로에서의 맥동압력은 원자로 내부구조물의 건전성 평가에 쓰이는 중요한 인자로 이 값을 정확히 구하기 위해서는 경계조건인 입구노즐에서의 맥동압력을 정확히 예측해야 한다. 이를 위해 원자로 하향통로와 저온관을 상관시켜 원자로 입구노즐에서의 펌프에 의한 맥동압력 준위를 계산하였으며 Palo Verde Unit 1의 실험치와 비교 분석하였다. 분석 결과, 제시된 맥동압력 준위 예측모델은 500℉의 경우 비교적 잘 일치하였으나, 565℉의 경우 상당한 차이가 있었으므로 추가적인 검토 및 수정 작업이 요구된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.409-414
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• 2023

최근 지식 기반 대화 생성에 많은 연구자가 초점을 맞추고 있다. 특히, 특정 도메인에서의 작업 지향형 대화 시스템을 구축하는 것은 다양한 도전 과제가 있으며, 이 중 하나는 거대 언어 모델이 입력과 관련된 지식을 활용하여 응답을 생성하는 데 있다. 하지만 현재 거대 언어 모델은 작업 지향형 대화에서 단순히 정보를 열거하는 방식으로 응답을 생성하는 경향이 있다. 이 논문에서는 전문 지식과 대화 정책 예측 모델을 결합한 프롬프트를 제시하고 작업 지향형 대화에서 사용자의 최근 입력에 대한 정보 제공 및 일상 대화를 지원하는 가능성을 탐구한다. 이러한 새로운 접근법은 모델 파인튜닝에 비해 비용 측면에서 효율적이며, 향후 대화 생성 분야에서 발전 가능성을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2004.06a
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• pp.356-357
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• 2004

새로운 제품 또는 프로세스를 개발하기 위해서는 수없이 많은 결정을 해 나가야 한다. 이 과정에서 어떤 결정하나가 잘못되면 우리는 시행착오를 겪거나 경우에 따라 크게 잘못된 결과를 감당해야 한다. 또한 원자력 분야와 같이 작업자의 안전과 건강에 직결되는 작업환경도 수많은 요소들을 고려하여 여러 가지 대안들 중에서 하나를 결정해야 한다. 이러한 결정을 위해, 가상적인 예측실험인 시뮬레이션(simulation)을 수행하게 된다.(중략)

• The Optical Journal
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• s.105
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• pp.30-33
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• 2006

한국광학기기협회(회장·이중구)에서는 향후 2015~2020년의 우리나라의 광학산업의 비전과 달성 전략을 제시하기 위한 로드맵 수립 작업에 돌입했다. 하루가 다르게 급속하게 밀려드는 변화의 물결속에서 당장 10년 후, 15년 후를 예측한다는 것은 매우 어려운 작업임에 틀림없으나 희망찬 한국 광학산업의 미래를 앞당기기 위해서는 우리의 희망과 의지가 반영된 미래상을 그려보는 것은 매우 절실하고 중요한 작업인 것이다. 로드맵이 완성되면 광학산업의 비전제시는 물론 정부 기술개발사업 참여를 위한 기본 자료로 활용이 가능할 전망이다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.108 no.4
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• pp.574-581
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• 2019

The present study analyzed the productivity and cost of winching operations for evaluating the efficiency of a tractor-attached winch in a Pinus densiflora thinning site located in the Yangyang County of Gangwon-do. The mean yarding distance and mean timber volume were 29 m and 0.15 ㎥, respectively. In the 95 cycles of yarding operations, the uphill and downhill yarding operations constituted 51% and 49%, respectively, of the total yarding operations. The productivity of the uphill yarding operation was 2.28 ㎥/h, and the productivity of the downhill yarding operation was 1.89 ㎥/h. The findings of this study revealedthat productivity would increase by 0.5 ㎥/h when the rate of utilization of the machine is increased to 80% by reducing the operational delay time. The cost of the downhill yarding operation was 44,116 KRW/㎥, whereas that of the uphill yarding operation was 53,369 KRW/㎥. The difference in cost resulted from the difference in the number of yarding stems (stems/cycle). Furthermore, the results of the multiple linear regression equation developed for predicting the yarding operation times showed that productivity was significantly affected by working conditions such as yarding distance (m), the number of stems per cycle (stems/cycle), and the terrain slope (%) in the uphill and downhill yarding operations. Further research is required for developing an accurate prediction model equation according to a yarding direction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.94-94
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• 2023

유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R²=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity