• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.10 no.3
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• pp.109-119
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• 1998

A horizontal tow-dimensional version of POM (Princeton Ocean Model) was modified in representing the bottom friction and the open boundary conditions. To simulate the flooding and drying of intertidal flats, a wetting-and-drying scheme was incorporated into the model. The model then was applied to the Chunsu Bay and its adjacent coastal water. Only the water movement due to tides, the dominant forcing in the study area, was considered. This presents the procedure and the results of model calibration and verification for the Chunsu Bay system. The model was calibrated, using the average tidal characteristics in Tide Tables, for the amplitudes and the phases of tidal waves throughout the modeling domain. Calibration results showed that the model gave a good reproduction of tidal waves. The calibrated model was verified using the time-series measurements of surface elevation and current velocity in the summer of 1995. The model reproduced the tides currents very well. calibration and verification results demonstrated that the model is capable of reproducing the tidal dynamics in the Chunsu Bay system.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.17 no.3
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• pp.43-60
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• 2012

This study reviews the life cycle models considering legal and technical characteristics of personal data respectively. Based on the reviews, this research proposes 'consent and management based model of personal data' which is applicable to the domestic IT companies. The model suggested in this paper has characteristics that 'Consent' and 'Management' factors are ㅁpositively considered, which is overlooked in the other models. The validity of the model is examined by two methods, validation of the model of excellence by contrast of the other models, and 'consent' and 'management' factors cover all the life cycle processes. Using this model, IT companies will be contributed to the analysis of the personal data utilization and the development of IT system protection.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.977-980
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• 2010

기업내부에 존재하는 비즈니스 룰은 정형화되고 집중화된 하나의 시스템으로 구축되어 있는 것이 아니라 여러 서브시스템이나 실무자의 경험속에 산재되어 존재한다. 산재되어 존재하는 비즈니스 룰을 정형화된 형태로 집중관리가 가능하도록 구축한 도구가 BRE(Business Rule Engine)이다. BRE는 비즈니스 룰 관리를 빠르고 용이하게 하여, 기업의 경쟁력 향상에 매우 효과적인 기여를 한다. 하지만 BRE도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 뚜렷한 기준을 가지고 있지 못 하기 때문에 고가의 솔루션인 BRE도입에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국제 표준 ISO/IEC 9126를 기반으로 BRE가 갖추어야 할 품질특성을 정의하고 BRE 도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 수 있는 판별분석기법을 통해 BRE를 명확히 이해할 수 있는 품질평가모델을 제시함으로서 이러한 문제를 해결하고자 한다. 또한 본 연구의 결과는 실제 구축된 BRE 사례들에 대해 판별분석기법을 통해 검증하며, 검증된 품질평가모델의 활용방안을 제시한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.30 no.1
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• pp.75-85
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• 2021

In this paper, we present a deep neural network-based prediction model that processes and analyzes the corporate credit and personal credit information of individual business owners as a new method to predict the default rate of individual business more accurately. In modeling research in various fields, feature selection techniques have been actively studied as a method for improving performance, especially in predictive models including many features. In this paper, after statistical verification of macroeconomic indicators (macro variables) and credit information (micro variables), which are input variables used in the default rate prediction model, additionally, through the credit information feature selection method, the final feature set that improves prediction performance was identified. The proposed credit information feature selection method as an iterative & hybrid method that combines the filter-based and wrapper-based method builds submodels, constructs subsets by extracting important variables of the maximum performance submodels, and determines the final feature set through prediction performance analysis of the subset and the subset combined set.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.12
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• pp.963-973
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• 2019

This study reviews a urban flooding risk criteria estimation model to predict risk criteria in areas where flood risk criteria are not precalculated by using watershed characteristic data and limit rainfall based on damage history. The risk criteria estimation model was designed using Support Vector Machine, one of the machine learning algorithms. The learning data consisted of regional limit rainfall and watershed characteristic. The learning data were applied to the SVM algorithm after normalization. We calculated the mean absolute error and standard deviation using Leave-One-Out and K-fold cross-validation algorithms and evaluated the performance of the model. In Leave-One-Out, models with small standard deviation were selected as the optimal model, and models with less folds were selected in the K-fold. The average accuracy of the selected models by rainfall duration is over 80%, suggesting that SVM can be used to estimate flooding risk criteria.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2000.07a
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• pp.82-85
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• 2000

본 논문에서는 EMI 주파수 대역에서 트랜스포머의 권선 임피던스 특성을 예측하는데 사용할 수 있는 트랜스포머 권선의 다중 공진 회로 모델을 제시하도록 한다. 제시되는 모델은 측정과 간단한 몇가지 계산을 통하여 바로 얻어질 수 있다. 플라이백 컨버터에 사용된 트랜스포머를 예로 하여 제시된 모델을 검증한다

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.283-286
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• 2010

안전중요 소프트웨어 코드의 검증은 1%의 잠재적 가능성을 가진 오류조차 허용하지 않는 철저한 검증방식을 요구한다. 이러한 요구에 부응하여 최근 수학적 모델을 사용한 정형검증 기법이 코드검증에 활발하게 적용되고 있으나, 코드의 복잡도와 크기의 증가에 따른 검증비용의 기하급수적 증가가 해결과제로 부각되어왔다. 본 연구에서는 검증하고자 하는 특성을 중심으로 검증대상 코드를 추출, 정형검증의 대상을 자동으로 축소하는 코드추출기를 개발하였다. 개발된 코드추출기는 자동차 전장용 운영체제의 검증에 보조적으로 활용되어 검증비용을 90% 이상 절감하고 검증 사용성을 높이는데 기여하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.457-460
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• 1998

단 채널 MOSFET 소자의 드레인 전압-드레인 전류 특성을 예측하기 위해서 caughey-thomas 이동도 모델을 수치적으로 구현하는 방법을 제안한다. 구현된 caughey-thomas 모델의 정확한 특성을 검증하기 위해서 0.5[.mu.m]의 설계규칙을 가즌 ASIC용 공정으로 n-MOSFET과 p-MOSFET을 제작하였다. 전자 및 정공의 포화속도 값이 각각 6.2*10/sup 6/[cm/sec] 과 1.034*10/sup 7/[cm/sec]인 경우에 채널길이가 0.5[.mu.m] 이상인 n-MOSFET과 p-MOSFET의 드레인 전압-드레인 전류특성의 모의실험 결과는 측정값에 비하여 10% 이내의 상대오차를 보였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2006.06a
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• pp.260-262
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• 2006

본 논문에서는 블레이드 피치각 변동을 포함한 풍력발전기 출력특성 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 피치각 변동이 필요한 경우를 각각 비상정지, 기동원활, 출력제한의 3가지 사례 연구를 통해 개발된 모델의 검증 수행하였다. 비상정지의 상황에서 풍력발전기의 출력특성을 모의하였고, 초기 정지 상태에서 블레이드 기동을 위한 초기 피치각 설정 및 변동하는 회전 속도에 맞는 블레이드 변동 지령 값을 구현하였으며, 정격 풍속이상에서 피치각을 감소시키는 제어기를 구현하여 정격이상의 출력 발생이 제한되는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.38-43
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• 2008

특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 구성(Feature Configuration)은 특성 모델로부터 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과이다. 특성 구성은, 특성 모델에 표현되어 있는 여러 가지 제한 조건을 만족해야 한다. 본 논문에서는 특성 모델 작성 기능과 특성 구성 정의 기능을 지원하고 특성 구성의 검증 기능을 지식 기반 시스템인 JESS를 활용하여 구현한 특성 모델링 도구를 제안한다. 본 도구는 자바 언어와의 결합성이 좋은 JESS 시스템을 이용하여 확장성이 좋으며 특성 구성에서의 오류 원인을 명확히 알려주는 장점을 가진다.