• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.12 no.4
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• pp.421-437
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• 2002

In order to quantify the anisotropic properties of rock included joints and shear behavior in joint surface, the mold is Produced for rock joint surface using gypsum Plaster and Peformed for replicated joint models made of cement mortar. Rock sample is measured using mechanical profilometer before testing and their result is expressed quantitatively. The statistical parameters and the fractal dimension by fractal theory for roughness is investigated its coordinate value for numerical process. The shear strength to the shear displacement in low level normal stress ismaintained or increased in most joint models. Their results present that this relationship is depended several roughness properties in joint model for natural rock joint. The relationship between the shear strength and the Properties for profiles estimated by some statistical parameter in roughness has the low correlation and is not constant. The result between the data for direct shear test and using Barton's equation, Barton's equation has not the effectiveness for the effect of anisotropy and has not suitable to recognizing the properties for joint surface. It means that JRC has not the properties of anisotropic rock surface. The fractal dimension is well correlated with the data of direct shear test than those of JRC. New experimental formulae using fractal dimension is comported with the anisotropic properties for direct shear test.

• Economic and Environmental Geology
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• v.28 no.2
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• pp.155-164
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• 1995

The kriging model, one of the geostatistical models, has been used to evaluate the deep-sea manganese nodule deposits until now. The distribution of the manganese nodule deposits estimated by the model shows the smooth surface as well as much difference from the actual distribution. Subsequently, it estimates the deposit distribution roughly in terms of the limited data of surveyed zone. Therefore, this paper presents the interpretation methodology of the deep-sea manganese nodule deposit distribution by using the fractal model to overcome the problems caused by the geostatistical model. Also, the manganese nodule distributions are interpreted by using the manganese nodule data sampled in the GH82-4 zone, west longitude $165^{\circ}40^{\prime}-169^{\circ}00^{\prime}$, and south latitude $0^{\circ}00^{\prime}-2^{\circ}40^{\prime}$ neighboring Nova-Canton Trough in the Pacific Ocean which was surveyed by the Geological Survey of Japan in 1982.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.167-171
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• 2006

It has been well known that customer' needs have much influence on the structure of supply chains. Uncertainty in customer demands forces companies' supply chains to be very flexible. When a company can not meet customers' changing needs, competitiveness in market places will be jeopardized. To survive in the competitive market places, structure of supply chains should be reconfigurable. In this paper, fractal concept is adopted to handle the reconfigurable issue. In a fractal-based SCM, structure of supply chains can be automatically reconfigured through the dynamic restructuring process with a fractal goal model. Goal in the system is divided into sub-goals, which are represented by a fractal goal model. The fractal goal model is a formal model which can be evaluated, changed, and scaled easily. Thus a well-designed fractal goal model is indispensable for a fractal-based SCM, and enhances the reconfigurability. Fractal structure for reconfigurable SCM is designed and presented. Fractal goal model is applied to SCM and an exemplary case is also briefly illustrated.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2000.04b
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• pp.416-421
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• 2000

We have developed a simple model for describing the non-spherical particle growth phenomena using modified 1-dimensional sectional method. In this model, we solve simultaneously particle volume and surface area conservation sectional equations which consider particles' irregularities. From the correlation between two conserved properties of sections, we can predict the evolution of the aggregates' morphology. We compared this model with a simple monodisperse-assumed model and more rigorous two dimensional sectional model. For the comparison, we simulated silica and titania particle formation and growth in a constant temperature reactor environment. This new model shows a good agreement with the detailed two dimensional sectional model in total number concentration, primary particle size. The present model can also successfully predict particle size distribution and morphology without costing very heavy computation load and memory needed for the analysis of two dimensional aerosol dynamics.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.24 no.7
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• pp.1020-1027
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• 2000

A simple model for describing the non-spherical particle growth phenomena has been developed. In this model, we solve simultaneously particle volume and surface area conservation sectional equations that consider particles' non-sphericity. From the correlation between two conserved properties of sections, we can predict the evolution of the aggregates' morphology. This model was compared with a simple monodisperse-assumed model and more rigorous two-dimensional sectional model. For comparison, formation and growth of silica particles have been simulated in a constant temperature reactor environment. This new model showed good agreement with the detailed two-dimensional sectional model in total number concentration and primary particle size. The present model successfully predicted particle size distribution and morphology without costing very heavy computation load and memory needed for the analysis of two dimensional aerosol dynamics.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.2
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• pp.357-365
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• 2009

To effectively exploit the underlying network bandwidth while maximizing user perceivable QoS, mandatory to make proper estimation on packet loss and queuing delay of the underling network. This issue is further emphasized in wireless network environment where network bandwidth is scarce resource. In this work, we focus our effort on developing performance model for wireless network. We collect packet trace from actually wireless network environment. We find that packet count process and bandwidth process in wireless environment exhibits long range property. We extract key performance parameters of the underlying network traffic. We develop an analytical model for buffer overflow probability and waiting time. We obtain the tail probability of the queueing system using Fractional Brown Motion (FBM). We represent average queuing delay from queue length model. Through our study based upon empirical data, it is found that our performance model well represent the physical characteristics of the IEEE 802.11b network traffic.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.8
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• pp.205-212
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• 2013

In this paper, we present a procedural modeling algorithms to create Korean traditional stone fence using the fractal subdivision. The main process of the algorithm is to get the next step mesh by subdividing each triangle in the previous step triangular mesh. This process is repeated recursively. Dividing each triangle into four sub-triangles after choosing a random point on each side of the triangle and moving each vertices in the normal direction with random perturbations make the bumpy appearance of stone fences. In each step we remove flat vertices which does not influence the shape of the stone. The discrete curvature determines the flatness of a vertex. New triangles whose vertices are the vertices around the removed vertex are added to make a triangular mesh.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.348-353
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• 2006

Autonomous and intelligent resource model (AIR-model) defines a building-block of complex systems to pursue value creation by means of diverse resources, referred to as an AIR-unit, and presents a collaboration model with the AIR-units. An AIR-unit represents a piece of resources, such as machines, labor, raw materials, and other assets, considered individually by a complex system as means to accomplish given tasks. It is defined with its own service capability and a goal, and pursues achieving the goal by means of the capability. Moreover, an Air-unit is equipped with autonomy and intelligence, whereby it makes a decision on its course of action on its own initiative. Air-units collaborate on system operations with each other through goal-oriented negotiations. In this research, distinctive features of the AIR-model are addressed and described in detail. Principal components of the AIR-model are also designed via object-oriented modeling techniques. A prototype system based on the AIR-model is finally presented as an embodiment tool of a fractal manufacturing system (FrMS).