• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.816-817
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• 2013

본 논문은 전기자동차를 이용한 관광에 있어서 사용자가 선택한 목적지 집합에 대해 전기자동차 충전까지 고려하여 방문 순서를 결정하고 그 결과를 사용자 단말기 App을 통하여 보여주는 관광 스케줄러를 구현하였다. 스케줄링 엔진은 방문총거리가 짧으면서 충전대기시간을 최소화하기 위해 $A^*$ 알고리즘과 유전자 알고리즘으로 구현되었고 웹서비스 방식으로 단말기와 상호작용함으로써 서비스의 확장성과 편의성을 기한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.236-239
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• 2010

소프트웨어 신뢰성 보증을 위한 소프트웨어 신뢰성 평가 프로세스는 다양한 관점에서 대상 소프트웨어 시스템뿐만 아니라 관련된 조직 및 개발 프로세스에 대한 분석을 필요로 한다. 특히, 신뢰성 평가 프로세스 수행 단계 중 단계별 척도 식별단계는 대상 시스템의 도메인 특성을 반영해야 하는 까다로운 작업이다. 현재 신뢰성 관련 척도들이 여러 문서에 다양한 의미로 혼재해 있어 이를 조사하는데 많은 노력이 들며 대상 시스템 환경에 적합한 척도 식별을 위해 불필요하게 많은 회의와 인터뷰를 진행하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 표준문서 및 관련문헌에 근거하여 신뢰성 척도 POOL 을 구성하고 각 척도 원시 데이터의 수집 조건에 기반한 적용조건 매트릭스를 이용하여 기존의 신뢰성 관련 척도 조사 및 수집, 척도 식별 과정에서 소요되는 자원, 시간의 낭비를 줄이고자 한다. 이 방법을 적용하였을 때 소요된 시간과 기존의 회의를 통해 소요되는 시간을 비교하여 본 논문에서 제시하는 방법의 효과를 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.16-21
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• 2021

소방 본부의 119 종합상황실에서는 24시간 국민의 안전을 위해 긴급 신고를 접수한다. 수보사 분들은 24시간 교대 근무를 하며 신고 전화에 접수 및 응대 뿐만 아니라 출동, 지휘, 관제 업무를 함께 수행한다. 이 논문에서는 이 같은 수보사의 업무 지원을 위해 우리가 구축한 음성 인식과 결합된 실시간 텍스트 분석 시스템에 대해서 소개하고, 출동 지령서 자동 작성을 위한 키워드 검출 및 대화 요약 및 개체명 인식에 기반한 대화 상태 추척 방법에 대해 설명하고자 한다. 대화 요약 기술은 음성 인식 결과를 실시간으로 분석하여 중요한 키워드의 검출 및 지령서 자동 작성을 위한 후처리를 수행하며, 문장 수준에서 개체명 인식 및 관계 분석을 통한 목적 대화의 대화 상태 추적을 수행한다. 이 같은 응용 시스템은 딥러닝 및 기계학습 기반의 자연어 처리 시스템이 실시간으로 텍스트 분석을 수행할 수 있는 기술 수준이 되었음을 보여주며, 긴급한 상황에서 많은 신고 전화를 접수하는 수보사의 업무 효율 증진 뿐만 아니라, 정확하고 신속한 위치 파악으로 신고자를 도와주어 국민안전 증진에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.3
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• pp.105-115
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• 2015

In semiconductor etching simulation, The source modeling for generating plasma species is required. In this paper, we modeled the source of plasma etching process with probability distribution and the feature profile with simple geometry objects, then got the flux on the feature profile. The distance between the source and the cell on the modeling parameters of the source, there are a number of particles to be emitted from a source, there is a number (area of the cell) of the cell on the profile with additional parameters to give the calculation of flux. The flux error ratio on both gaussian(Incident Flux) and cosine probability distribution(Incident Neutral Flux) is much decreased as the number of ray is increased but the processing time is more increased than that. The increase of the number of cell and distance makes increase the flux error ratio and the processing time moderately. In view of the processing time through the experimental results in this paper, it is possible to analogize the calculation of appropriate fluxes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.526-527
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• 2020

본 연구는 대중교통 활용도를 높이고자 효율적인 버스 환승지 추천 서비스를 설계한다. 제주데이터 허브에서 입수한 승하차데이터를 처리하여 승객수와 버스의 정류장 도착시간 등을 예측함은 물론 인터넷 연결을 통해 버스정보시스템과 연동하여 현재의 교통상황을 실시간으로 입수하여 효율적인 환승지를 추천한다. 승객은 변동되는 교통상황에 따라 이동중에도 더 좋은 환승 노선으로 변경할 수 있으며 데이터센터 관점에서는 축적되고 있는 버스 데이터의 활용도도 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.583-584
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• 2020

본 논문은 신재생에너지와 전기자동차의 보급이 활발한 제주시에서 태양광 발전량과 기후변화 기록들을 활용할 수 있는 데이터처리 프레임워크를 구축하고 인공신경망으로 태양광 발전량 예측모델을 구축한다. 이 인공신경망 모델은 일조시간, 일사량, 전운량 등을 입력 노드로 설정하고 일별 생산량을 출력 노드로 설정한다. 가장 상관관계가 높은 발전기 3개에서 학습 패턴을 추출하였으며, 모든 대상 발전기에 대해 최대 평균 오류율은 평균 36.7 %를 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.337-338
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• 2022

본 논문에서는 환경공단이 제공하는 전기자동차 충전기의 운영기록 분석하는 과정에서 주기적으로 공개 데이터를 수집하여 지역 데이터베이스에 저장하고 데이터의 오류를 정제하는 방안에 대해 연구한다. 전력시스템 부하에 직접적으로 영향을 주는 급속충전기 운영기록만을 추출하고 날짜필드에서의 오류 혹은 역전을 포함하는 트랜잭션을 제거한 후 일차적으로 충전시간길이를 히스토그램으로 분석한다. 대부분의 충전이 20분 이내에 완료되었지만 23%는 충전완료 후에도 충전기에서 플러그를 제거하지 않은 것으로 보인다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.20 no.3
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• pp.281-286
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• 2007

An engineering design problem involving Multi-Disciplinary Analysis(MDA) generally requires a large amounts of computing time for the entire design process, and therefore it is essential to introduce a Multiple Processor System (MPS) for reducing the computing time. However, when applying conventional parallel processing techniques, all of the CAE S/W requited for the MDA should be installed on all the servers making up MPS because of characteristic of MDA and it would be a great expense in CAE S/W licenses. To solve this problem, we propose a Weight-based Multiqueue Load Balancing algorithm for a heterogeneous MPS where performance of servers and CAE S/W installed on each server are different of each other. To validate the performance, a Computational experiments comparing the First Come First Serve algorithm and our proposed algorithm was accomplished.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.4
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• pp.317-324
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• 2008

Optimum design for general or complex structures are required to the need of many numbers of structural analyses. However, current computational environment with single processor is not capable of generating a high-level efficiency in structural analysis and design process for complex structures. In this paper, a virtual parallel computing system communicated by an internet of personal computers and workstation is constructed. In addition, a routine executing Pro/E, ANSYS and optimization algorithm automatically are adopted in the distributed process technique of sequential approximate optimization for the purpose of enhancing the flexibility of application to general structures. By employing the distributed processing technique during structural analysis using commercial application, total calculation time could be reduced, which will enhance the applicability of the proposed technique to the general complex structures.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.81-84
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• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.