• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.10a
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• pp.73-77
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• 1996

정보는 의사결정자들의 수주에 있을 때 기업에 있어 강력한 경쟁무기가 된다. 의사결정자들의 정보에 대한 이러한 필요성을 충족시키기 위해서 데이타는 운영시스템(Operational System)에서 추출되어 데이타웨어하우스에 저장된다. 데이타웨어하우스는 핵심 비지니스영역(key business dimension)에 의해 정리된 historical data를 저장한다. 이러한 의사결정자들을 위한 데이타웨어하우스 정보의 전달은 기존의 클라이언트/서버 시스템 하에서는 많은 지원을 요구한다. 즉 기존 클라이언트/서버 시스템 하에서는 사용자들의 접근을 위해 데이타가 추출되고 조직화되어지고 나면, 반드시 분석 소프트웨어가 각 사용자의 컴퓨터에 설치되어야 하고 외부의 사용자를 위한 새로운 운영자가 고용되어야 한다. 사용자의 다양한 요구 그리고 계속적 사용자의 교체는 사용자 지원에 있어 심각한 기업부담으로 작용한다. 또한 클라이언트/서버 시스템에서는 기업외부의 정보 이용자들에게 정보를 제공하는데 있어 장소적 한계점을 가지고 잇다. 인트라넷과 인터넷은 이러한 클라이언트/서버 시스템 환경의 문제에 대해 해답을 제시한다. 인트라넷은 데이타웨어하우스로의 접근을 간단히 할뿐만 아니라 의사결정자들의 정보의 공유와 상호분석의 새로운 단계를 제공한다. 그리고 인터넷은 기업 외부 어디에서나 기업이 제공하는 정보를 이용하고자 하는 사람들에게 접근의 편의성을 제공한다. 즉 데이타웨어하우스의 목표와 인트라넷, 인터넷의 목표는 데이타로의 손쉬운 접근이라는 점에서 동일하다. 이러한 점에 착안하여 인트라넷과 인터넷하에서 운용되는 데이타웨어하우스 시스템 구축을 위한 방안을 제시하고자 한다.다(학생군:8.16kg 작업자군:12.9kg). 심박수를 이용한 생리학적 연구에서는 평균 심박수가 거의 100 이하를 유지하므로써 피실험자들이 8시간 작업기준으로 보아 무리가 없는 최대허용 하중을 결정하였음을 보였다. 또한 각 운반작업에 대한 최대허용 하중을 예측하는 회귀모형을 제시하였다.아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해

• Journal of Information Management
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• v.43 no.4
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• pp.191-210
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• 2012

Scholarly science citation data is typically of large volume and consists of a variety of data. Moreover, the volume of data is increasing more and more. Therefore, there are some requirements to store and manage the data efficiently and Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) develops Korea Science Citation Database (KSCD) which manage and serve very large-volume of korea science technique information including citation data. However, current services based on KSCD are not enough for various users. Thus, it is important issue to offer a variety of services using KSCD. For example, if a user searches articles described by a specific author, then a user may want to find not only the articles cited by a certain author but also those articles that study similar topics. However, it is not always easy to provide these services with citation data. Therefore, this paper surveys studies about services using citation data in order to find approaches for better utilizing KSCD. Especially, this paper considers data mining techniques, because data mining is one of the main techniques to extracting semantic information from big data. Therefore, this paper discusses methods for utilizing large volume of KSCD based on data mining technique.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.31 no.1
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• pp.47-62
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• 2022

Wind power has been rapidly growing over last decade in the world as well as in South Korea as a feasible renewable energy source. Providing sustainable energy to all while securing environmental sustainability requires evidence based policy making and innovative solutions. Through analysis of 58 cases of South Korean Environmental Impact Assessment (EIA) Report, this paper seeks to identify answers to the following two questions. What are the key characteristics for inland windfarm? Is there a way of measuring environmental sustainability to compare each location to reduce negative environmental impact? Variables related to environmental sustainability of each windfarm case were collected from EIA report and the factor analysis of environmental variables was conducted to calculate the weight for each variable to build environmental sustainability index (ESI) to provide as evidence-based tools for decision making on the location of inland windfarm. 58 cases were categorized as three types 1) Mountain type 2) Ranch Type and 3) Coastal Type depending on their height and degree of naturalness. For analytical research, first, it was successfully calculated environmental sustainability of each windfarm case ranging from 1.04 (#33, Ranch type) to -1.44 (#55, Mountain type). Second, the analysis results showed that ranch type is most environmentally sustainable (Average ESI = 0.4551), followed by coastal type (Ave ESI = 0.3712) and lastly mountain type (Average ESI = -0.3457). These findings are consistent with the previous researches on inland windfarms and provides substantive policy implication on the renewable energy policies.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.38 no.3
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• pp.41-52
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• 2010

The purpose of this paper is to evaluate visitor satisfaction(VS) in waterfront parks in terms of resources, facilities, embodiment of theme(ET), site composition(SC), relaxation activity space(RAS), and dynamic activity space(DAS), which are supply-side components in the planning process of waterfront parks, in order to answer the research question; 'How is visitor satisfaction of waterfront parks determined?' After reviewing the literature on parks and the building process of waterfront parks in Korea, we constructed a conceptual framework and have ascertained a research hypothesis. We had obtained data through a questionnaire survey from 327 visitors at waterfront parks, based on the quota sampling method. We have analyzed the data using the path analysis method. We found that: 1) The direct effects of resources and facilities on VS turned out to be 0.273 and 0.306, respectively while the indirect effects are 0.114, 0.170, respectively. 2) The direct effects of SC, as a component of the planning process on VS, turned out to be 0.243 while that of ET had no affect on VS. The indirect effect of ET and SC on VS turned out to be 0.059 and 0.018, respectively. 3) The direct effects of RAS on VS turned out to be 0.129 while the indirect effects of RAS and DAS on VS turned out to be 0.002 and 0.017, respectively. 4) The size of causal effect, in order, were facilities, resources, SC, RAS, ET, and DAS. 5) Resources and facilities, as a park foundation, compose 64.84 percent of total causal effect while ET and SC have 24.04 percent and RAS and DAS have 11.12 percent, respectively. These research results imply that: 1) Existing waterfront parks should be regenerated with the embodiment of water related theme and with improved facilities for RAS and visitor programs and/or facilities for DAS. 2) The relationship among ET, SC, RAS and DAS should be increased for a significant improvement of VS, and 3) A process-oriented approach turned out to be highly useful for the development of substantive theory and methodology. It is recommended that a structural equation model on waterfront parks be developed using more empirical data and this approach be widely applied for testing its validity.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.38 no.1
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• pp.1-11
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• 2010

The purpose of this paper is to evaluate supply factors of urban parks to answer the research question: What are the causal effects of supply factors of urban parks on visitor satisfaction? After reviewing the literature and the Korean park planning process, we constructed a conceptual framework and have formulated the hypothesis of this research. We had obtained data through a questionnaire, which surveyed 452 visitors at 8 urban parks in Daegu Metropolitan City in 2008, based on a stratified sampling method. After the elimination of 96 unsuitable samples, we have analyzed the data using descriptive statistical methods, Pearson's correlation analysis and a path analysis method. We have found that: 1) While the direct and indirect effect of accessibility(ACC) on visitor satisfaction(VS) turned out to be 0.184 and 0.220, respectively, the indirect effect of information(IFM) and promotion(PRM) on VS turned out to be 0.101 and 0.177, respectively. 2) While the direct and indirect effect of service(SVR) on VS turned out to be 0.130 and 0.236, respectively, the direct effect of ACC turned out to be 0.698. 3) While the direct effect of ACC, SVR and attraction(ATT) on VS turned out to be 0.184, 0.130 and 0.698, respectively, composing 67.96% of causal effect, the indirect effect of ACC, IFM, PRM and SVR on VS turned out to be 0.220, 0.101, 0.177 and 0.236, respectively, composing 42.04% of causal effect. 4) The magnitude of causal effect of supply factors on VS turned out to be ATT(39.98%), ACC(23.14%), SVR(20.96%), PRM(10.14%) and IFM(5.78%) in order, and 5) the causal effect of external supply factors of ACC, IFM and PRM compose 39.06% of the causal effect while that of the internal supply factors of SVR and ATT is 69.94%. The research results suggest that: 1) Planning for park marketing strategy and remedial directions for existing urban parks, in order to increase visitor satisfaction, be focused on IFM and PRM, especially. 2) The research approach and path analysis method adopted by this research be valid and highly useful for planning and evaluation of other recreation areas. It is recommended that: 1) Structural Equation Model on supply factors of urban parks be established in the future. 2) Evaluation of supply factors by type of urban park be performed.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.19 no.1
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• pp.111-123
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• 2013

Semantic similarity/relatedness measure between two concepts plays an important role in research on system integration and database integration. Moreover, current research on keyword recommendation or tag clustering strongly depends on this kind of semantic measure. For this reason, many researchers in various fields including computer science and computational linguistics have tried to improve methods to calculating semantic similarity/relatedness measure. This study of similarity between concepts is meant to discover how a computational process can model the action of a human to determine the relationship between two concepts. Most research on calculating semantic similarity usually uses ready-made reference knowledge such as semantic network and dictionary to measure concept similarity. The topological method is used to calculated relatedness or similarity between concepts based on various forms of a semantic network including a hierarchical taxonomy. This approach assumes that the semantic network reflects the human knowledge well. The nodes in a network represent concepts, and way to measure the conceptual similarity between two nodes are also regarded as ways to determine the conceptual similarity of two words(i.e,. two nodes in a network). Topological method can be categorized as node-based or edge-based, which are also called the information content approach and the conceptual distance approach, respectively. The node-based approach is used to calculate similarity between concepts based on how much information the two concepts share in terms of a semantic network or taxonomy while edge-based approach estimates the distance between the nodes that correspond to the concepts being compared. Both of two approaches have assumed that the semantic network is static. That means topological approach has not considered the change of semantic relation between concepts in semantic network. However, as information communication technologies make advantage in sharing knowledge among people, semantic relation between concepts in semantic network may change. To explain the change in semantic relation, we adopt the cognitive semantics. The basic assumption of cognitive semantics is that humans judge the semantic relation based on their cognition and understanding of concepts. This cognition and understanding is called 'World Knowledge.' World knowledge can be categorized as personal knowledge and cultural knowledge. Personal knowledge means the knowledge from personal experience. Everyone can have different Personal Knowledge of same concept. Cultural Knowledge is the knowledge shared by people who are living in the same culture or using the same language. People in the same culture have common understanding of specific concepts. Cultural knowledge can be the starting point of discussion about the change of semantic relation. If the culture shared by people changes for some reasons, the human's cultural knowledge may also change. Today's society and culture are changing at a past face, and the change of cultural knowledge is not negligible issues in the research on semantic relationship between concepts. In this paper, we propose the future directions of research on semantic similarity. In other words, we discuss that how the research on semantic similarity can reflect the change of semantic relation caused by the change of cultural knowledge. We suggest three direction of future research on semantic similarity. First, the research should include the versioning and update methodology for semantic network. Second, semantic network which is dynamically generated can be used for the calculation of semantic similarity between concepts. If the researcher can develop the methodology to extract the semantic network from given knowledge base in real time, this approach can solve many problems related to the change of semantic relation. Third, the statistical approach based on corpus analysis can be an alternative for the method using semantic network. We believe that these proposed research direction can be the milestone of the research on semantic relation.