• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.235-237
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• 2001

이동 컴퓨팅 환경에서 캐쉬 대체 전략은 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 과거의 캐쉬 대체 전략은 주로 푸쉬 환경에서 방송 디스크(Broadcast Disk) 기법을 사용하는 스케줄링 기법을 기반으로 제안되었다. 따라서 다양한 사용자 요구를 반영하는 풀 환경에서는 좋은 성능을 보여주기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 요구 패턴 분석을 기반으로 풀 기반에 적용할 수 있는 효율적인 캐쉬 대체 전략을 제안한다. 제안한 대체 전략은 히트율 뿐만 아니라 미스 비용도 고려한 전략이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2203-2205
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• 2004

본 논문은 전략 기반 유전 알고리즘을 이용한 새로운 비선형 시스템의 퍼지 제어 시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 수학적인 접근 방법이 아닌 지능적 설계 방법을 사용하여 퍼지 제어피론 설계한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키며 최적의 성능을 잦는 제어 이득을 얻기 위해 유전 전략을 사용하여 교차와 돌연변이 영역을 변화시킨다. 최종적으로 모의실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.247-250
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 비선형 시스템을 제어하는데 많이 사용되는 기법 중에 하나이다. 퍼지 제어기를 설계하는 것은 시스템에 대한 깊은 수학적인 접근이 필요로 하기 때문에 수학적 배경 없이 설계하기 힘들다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 길은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 파라메터를 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인한다.

• Information Systems Review
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• v.9 no.3
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• pp.45-65
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• 2007

As digital economy era and knowledge society advent, division of the industry has been indistinctive and complex. This change of business environment has leaded todifficulty in operations of firms consisted of continuous decision making. To develop effective SDSS needs systematic strategic decision making process, efficient problem solving techniques, information of good quality, efficiently information system, and analysis ability of problem solver. This research develop SDSS framework combined strategic decision making process with various problem solving techniques for designing SDSS. Finally, this paper developed the technique recommendation system by selected the criterions of technique assortment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1020-1023
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• 2010

소프트웨어 개발은 복잡도가 높고 가시성 확보가 어려워 전략적으로 접근해야 한다. 일반 개발 프로젝트에서 개발 전략은 특정 개발 모델과 프로젝트 관리 기법을 사용하겠다는 것이 주류를 이루고 있다. 이러한 방법은 각 개발 단계에서 업무를 진행하는 프로젝트 참여자가 프로젝트 전체를 보지 못하고 각자의 전문 분야만을 국지적으로 개발하여 초기에 의도된 대로 개발되지 않는 결과를 초래하는 경우가 다반사여서 개발 전략으로서의 역할을 적절히 수행하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 리스크 기반의 개발 전략을 제시한다. 개발 프로젝트 전체는 물론 개발의 각 단계 별로 전략이 존재할 수 있으며, 전사 차원과 프로젝트 차원의 전략이 존재한다. 분석한 리스크 레벨에 차등적으로 개발 리소스를 할당하고, 개발 기법을 사용하고, 리뷰 및 검증 활동을 진행하여 제한된 개발 리소스를 합리적이고 적절하게 사용하여 개발하고, 개발 과정을 모니터링 및 제어하는 접근법이다. 이미 개발의 일부인 테스팅 분야에서는 리스크 기반 테스팅 전략이라는 이름으로 활용하여 직간접적인 효과를 보고 있으며, 같은 개념을 개발 전체로 확장하여 개발 전략으로 체계화하여 제시한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.10
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• pp.1034-1044
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• 2017

Although traversal strategies are important for the performance of model checking, many studies have ignored the impact of traversal strategies in model checking with a block-encoded abstract reachability graph. Studies have considered traversal strategies only for an abstract reachability graph without block-encoding. Block encoding plays a crucial role in the model checking performance. This paper therefore describes Dual-traversal strategy, a simple and novel technique to control traversal strategies in a block-encoded abstract reachability graph. This method uses two traversal strategies for a model checking, one for effective block-encoding, and the other for traversal in an encoded abstract reachability graph. Dual-traversal strategy is very simple and can be implemented without overhead compared to the existing single-traversal strategy. We implemented the Dual-traversal strategy in an open source model checking tool and compare the performances of different traversal strategies. The results show that the model checking performance varies from the traversal strategies for the encoded abstract reachability graph.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.6
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• pp.548-559
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• 2016

Recent interests in both vehicle emissions and public health have facilitated the development of more eco-friendly transportation systems. This study proposed an integrated simulation approach for evaluating the effectiveness of speed management strategies from the various perspectives including safety, operational efficiency, and environmental compatability. Those simulation methods include driving simulation, traffic flow simulation, emissions simulation, and air dispersion simulation. An essence of the proposed simulation framework is to create the systematic connection of each simulation method toward the evaluation of effectiveness of speed management strategies. As an example, chicane and speed hump in residential area were evaluated by the proposed method. It is expected that the proposed simulation-based approach would be effectively used for the decision-making process in selecting better alternatives considering both safety and public health.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.79-84
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• 2008

전세계 국가는 21세기 메가 트렌드인 기술 융합(Technology Convergence) 추세에 발 맞춰 미래비전 및 전략수립에 몰두하고 있다. 그리고, 공통적으로 정보통신(IT)기술 및 서비스를 기반으로 한 자국의 국부 증대와 신산업 창출을 시나리오 기법을 활용하여 이야기 하고 있다. 하지만 국내의 경우 비전연구 및 전략수립에 대한 연구가 초보단계로 기존의 IT 단독 기술에 의한 연구개발 방법을 그대로 활용할 경우, 기술 융합 메가 트렌드 연구개발에 능동적으로 대처하기에는 미흡하다는 지적이다. 따라서, 본 논문에서는 시나리오 기법을 활용한 비전연구 사례를 분석하고, 향후 시나리오 비전연구 방향을 제시한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.1
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• pp.49-55
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• 2021

Recently, with the development of database, it is possible to store a lot of data generated in finance, security, and networks. These data are being analyzed through classifiers based on machine learning. The main problem at this time is data imbalance. When we train imbalanced data, it may happen that classification accuracy is degraded due to over-fitting with majority class data. To overcome the problem of data imbalance, oversampling strategy that increases the quantity of data of minority class data is widely used. It requires to tuning process about suitable method and parameters for data distribution. To improve the process, In this study, we propose a strategy to explore and optimize oversampling combinations and ratio based on various methods such as synthetic minority oversampling technique and generative adversarial networks through genetic algorithms. After sampling credit card fraud detection which is a representative case of data imbalance, with the proposed strategy and single oversampling strategies, we compare the performance of trained classifiers with each data. As a result, a strategy that is optimized by exploring for ratio of each method with genetic algorithms was superior to previous strategies.

• KNOM Review
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• v.24 no.2
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• pp.13-23
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• 2021

Recently, as networks become more complex due to the activation of IoT devices, research on long-term traffic prediction beyond short-term traffic prediction is being activated to predict and prepare for network congestion in advance. The recursive strategy, which reuses short-term traffic prediction results as an input, has been extended to multi-step traffic prediction, but as the steps progress, errors accumulate and cause deterioration in prediction performance. In this paper, an LSTM-based multi-step traffic prediction method using a multi-output strategy is introduced and its performance is evaluated. As a result of experiments based on actual DNS request traffic, it was confirmed that the proposed LSTM-based multiple output strategy technique can reduce MAPE of traffic prediction performance for non-stationary traffic by 6% than the recursive strategy technique.