• 통합자연과학논문집
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• 제4권1호
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• pp.31-37
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• 2011

Various algorithms and system development are being required to support the advanced decision making of navigation information support system because of a serious loss of lives and property accidents by officer's error like as carelessness and decision faults. Much of researchers have introduced the techniques about the systems, but they hardly consider environmental factors. In this paper, We collect the context information in order to assess the risk, which is considered the various factor of the sailing ship, then extract the features of knowledge context, which is to apply the weight of correlation coefficients among data in context information. We decide the risk after the extract features through the classification and prediction of context information, and compare the value accuracy of proposed method in order to compare efficiency of the weighted value with the non-weighted value. As a result of experience, we know that the method of weight properties effectively reflect the marine environment because the weight accurate better than the non-weighted.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제57권2호
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• pp.281-294
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• 2016

The paper is devoted to study a mesh-free analysis method of structural elements of engineering structures based on B-spline Wavelet Basis Function. First, by employing the moving-least square method and the weighted residual method to solve the structural displacement field, the control equations and the stiffness equations are obtained. And then constructs the displacement field of the structure by using the m-order B-spline wavelet basis function as a weight function. In the end, the paper selects the plane beam structure and the structure with opening hole to carry out numerical analysis of deformation and stress. The Finite Element Method calculation results are compared with the results of the method proposed, and the calculation results of the relative error norm is compared with Gauss weight function as weight function. Therefore, the clarification verified the validity and accuracy of the proposed method.

• 한국안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.63-73
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• 2013

Dynamic strain history curve measured in the field is influenced by various factors such as vehicle type, speed, noise, temperature and running location etc.. Because such curve is used for vehicle weight estimation methodology suggested by Moses, exact strain history curve is the most important thing for exact estimation of vehicle weight. In this paper, effect of such factors mentioned above is investigated on the measured strain history curves, and results of weight estimation of vehicles are discussed quantitatively. From this study, it was known that temperature effect contained in the strain history curve measured for long time in-site gives the biggest effect on result of weight estimation and it can be removed by using the mode value. Furthermore, gross vehicle weight can be estimated within 5% error corresponding to A class of the European classification if effects of temperature and noise are removed and vehicle properties such as speed, axle arrangement and running location are considered properly.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.53-62
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• 2012

정보검색에서 많은 검색 결과 문서들을 효율적으로 다루기 위해 군집화 기술을 사용하고 있지만, 대체로 군집화의 정확률은 일부 영역에서만 요구 사항을 만족시키고 있다. 본 논문에서는 검색 결과 문서들의 군집화 정확률을 향상시키기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫째는 군집화 과정에서 흔히 쓰이지만 낮은 가중치를 가진 범용어를 정의하고, 검색 결과들을 비교하여 범용어를 자동 수집하고 그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 실험 결과 불용어에 비해 범용어를 사용했을 때 군집화 오류의 34%가 개선되었다. 둘째는 집단평균연결 방식의 군집화 알고리즘으로 일차 군집들을 생성 후, 문서와 군집 간의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 군집으로 문서를 재분류하는 알고리즘을 제안한다. 네이버 지식인 카테고리를 이용한 군집 결과의 비교 실험을 통해 일차 군집보다 재분류된 군집의 정확률이 1.81% 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.33-40
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• 2024

가축의 생체중은 건강 및 사육 환경 관리에 중요한 정보이고 이를 통해 최적 사료량이나 출하 시기 등을 결정하게 된다. 일반적으로 가축의 무게를 측정할 때 체중계를 이용하지만, 체중계를 이용한 가축 무게를 측정하는데 상당한 인력과 시간이 필요하고 성장 단계별 측정이 어려워 사료급이량 조절 등의 효과적인 사육 방법이 적용되지 못하는 단점이 있다. 본 연구는 축산 양돈 분야에 영상 및 이미지 데이터를 수집, 분석, 학습, 예측 등을 통해 포유자돈, 이유자돈, 육성돈, 비육돈 구간별 체중 측정에 관한 연구와 함께 정확도를 높이고자 하였다. 이를 위해 파이토치(pytorch), YOLO(you only look once) 5 모델, 사이킷런(scikit learn) 라이브러리를 사용하여 학습시킨 결과, 실제치(actual)와 예측치(prediction) 그래프에서 RMSE(root mean square error) 0.4%와 MAPE(mean absolute percentage error) 0.2%로 유사한 흐름을 확인할 수 있다. 이는 양돈 분야의 포유자돈, 이유자돈, 육성돈, 비육돈 구간에서 활용할 수 있으며 다각도로 학습된 이미지 및 영상 데이터와 실제 측정된 체중 데이터를 바탕으로 지속적인 정확도 향상이 가능하고 향후 영상판독을 통해 돼지의 부유별 생산량에 대한 예측으로 효율적인 사육관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국동물생명공학회지
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• 제38권1호
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• pp.32-37
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• 2023

This study has evaluated the genomic estimated breeding value (GEBV) of the commercial Hanwoo population using the genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) method and genomic information. Furthermore, it analyzed the accuracy and realized accuracy of the GEBV. 1,740 heads of the Hanwoo population which were analyzed using a single nucleotide polymorphism (SNP) Chip has selected as the test population. For carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back fat thickness (BFT), and marbling score (MS), the mean GEBVs estimated using the GBLUP method were 3.819, 0.740, -0.248, and 0.041, respectively and the accuracy of each trait was 0.743, 0.728, 0.737, and 0.765, respectively. The accuracy of the breeding value was affected by heritability. The accuracy was estimated to be low in EMA with low heritability and high in MS with high heritability. Realized accuracy values of 0.522, 0.404, 0.444, and 0.539 for CWT, EMA, BFT, and MS, respectively, showing the same pattern as the accuracy value. The results of this study suggest that the breeding value of each individual can be estimated with higher accuracy by estimating the GEBV using the genomic information of 18,499 reference populations. If this method is used and applied to individual selection in a commercial Hanwoo population, more precise and economical individual selection is possible. In addition, continuous verification of the GBLUP model and establishment of a reference population suitable for commercial Hanwoo populations in Korea will enable a more accurate evaluation of individuals.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권6호
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• pp.45-50
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• 2007

The aspheric lens has become the most popular optical component used in various optical devices such as digital cameras, pick-up lenses, printers, copiers etc. Using aspheric lenses not only miniaturizes and reduces the weight of products, but also lower prices and higher field angles can be realized. Additionally, plastic lenses are being changed to glass lenses more recently because of low accuracy, low acid-resistance and low thermal-resistance in the plastic lenses. Currently, one fabrication method of glass lenses is using a glass-mold method with a high precision mold core for mass production. In this paper, DOE (Design Of Experiments) and compensation machining were adopted to improve the surface roughness and the form accuracy of the mold core. The DOE has been done in order to discover the optimal grinding conditions which minimize the surface roughness with factors such as work spindle revolution, turbine spindle revolution, federate and cutting depth. And the compensation machining is used to generate high form accuracy of the mold core. From various experiments and analyses, we could obtain the best surface roughness 5 nm in Ra, form accuracy $0.167\;{\mu}m$ in PV.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.50-57
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• 2006

최근 정보 기술의 발전에 따라 다양하고 폭넓은 정보들이 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 따라서 유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였으며, 더 나아가 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 협력적 필터링을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 연구는 정보의 속성에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제를 개선하기 위하여 연관 이웃 마이닝을 사용하여 대표속성에 대한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링에 반영하였다. 연관 이웃 마이닝은 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 속성을 추출하여 유사한 성향을 가진 연관 사용자를 군집한다. 제안된 방법은 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 nearest neighbor model과 K-means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.993-1004
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• 2017

표본조사에서는 추정의 정확성 및 정밀성 향상을 위해 흔히 층화추출법을 사용하며 층 내에서는 동일한 표본 가중치를 이용하여 표본을 추출한다. 그러나 실제 응답률은 관심변수 값에 영향을 받을 수 있기 때문에 주어진 동일한 가중치는 응답률을 반영하여 보정되어야 한다. 또한 관심변수가 연속형 보조변수와 선형 관계가 있고 보조변수를 기준으로 층이 나누어진 경우에는 층 내에서 동일한 가중치를 사용하는 것 보다 층을 세분화한 후 얻어진 가중치를 사용하는 것이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 응답률이 관심변수 자료 값의 지수함수이고, 관심변수가 보조변수와 선형 관계가 있을 때 정보적 표본설계 기법을 이용하여 추정의 정확성과 정밀성을 높이는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.