• 대한교통학회지
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• 제18권3호
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• pp.77-86
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• 2000

기존의 최단경로 탐색모형은 단일 목적을 대상으로 한다. 그러나 실제로는 통행자가 단일 목적만을 기준으로 경로를 선택하는 경우는 드물며, 경로선택은 통행시간과 비용 등 다양한 목적을 종합적으로 고려해서 결정되어진다. 따라서 최단경로는 여러 가지 목적을 고려해야 한다. 이러한 경우에 이들 목적간의 상충적인 관계로 인해 여러 가지 목적을 모두 만족시키는 최적경로는 존재치 않으며, 통행자가 고려하는 목적들의 중요도에 따라 다양한 경로가 선택되어질 수 있다. 다목적의 최적경로는 여러 가지 목적들의 절충(Trade-Off)을 고려한 다수의 파레토 최적경로(Pareto Optimal Path)가 탐색되어져야 한다. 그러나 기존의 다중목적을 고려한 최적경로 탐색 알고리즘은 하나 또는 일부의 파레토 최적경로만을 탐색하며 따라서 다양한 경로를 제공하지 못한다. 본 논문은 두 개의 목적을 고려한 최적경로 탐색 모형을 개발하는 것이다. 파레토 최적경로들은 대체경로로 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 파레토 최적경로를 탐색하기 위해 본 모형의 개발에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.333-358
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• 2019

Purpose The study aims to develop a data-based decision model for private bankers when recommending hedge funds to their customers in financial institutions. Design/methodology/approach The independent variables are set in two groups. The independent variables of the first group are aggressive investors, active investors, and risk-neutral type investors. In the second group, variables considered by private bankers include customer propensity to invest, reliability, product subscription experience, professionalism, intimacy, and product understanding. A decision-making variable for a private banker is in recommending a first-rate general private fund composed of foreign and domestic FinTech products. These contain dependent variables that include target return rate(%), fund period (months), safeguard existence, underlying asset, and hedge fund name. Findings Based on the research results, there is a 94.4% accuracy in decision-making when the independent variables (customer rating, reliability, intimacy, product subscription experience, professionalism and product understanding) are used according to the following order of relevant dependent variables: step 1 on safeguard existence, step 2 on target return rate, step 3 on fund period, and step 4 on hedge fund name. Next, a 93.7% accuracy is expected when decision-making uses the following order of dependent variables: step 1 on safeguard existence, step 2 on target return rate, step 3 on underlying asset, and step 4 on fund period. In conclusion, a private banker conducts a decision making stage when recommending hedge funds to their customers. When examining a private banker's recommendations of hedge funds to a customer, independent variables influencing dependent variables are intimacy, product comprehension, and product subscription experience according to a categorical regression model and artificial neural network analysis model.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.5-13
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• 1994

본 논문은 음소인식을 위한 신경회로망에 관한 연구로서, 시간 지연 신경회로망을 이용하여 음소인식을 수행하였다. 또한, 본 논문은 대규모 시간지연 신경망에도 적합한 음성 인식 신경망의 학습 방법에 제안한다. 연속 음성의 인식을 위해 반드시 선행되어야 하는 음소의 정확한 인식을 위하여 우수한 성능을 보이고 있는 시간지연 신경망을 사용하였으며, 인식 대상 음소수가 증가하여도 신경망을 최적으로 수렴시킬 수 있는 시간지연 신경망의 새로운 알고리즘을 제시하였다. 확률론적 접근법인 코우쉬 알고리즘을 에러 역전파 알고리즘에 결합하는 시간지연 신경망의 새로운 학습 알고리즘을 사용한 실험이 수행되었다. 화자 2인을 대상으로 한 3분류의 음소군 인식 실험에서 $98.1\%$의 인식률을 얻었으며, 제안된 알고리즘이 시간지연 신경망의 더욱 우수한 인식률과 수렴 시간의 단축에 효율적이었음을 보였다.

• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.575-581
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• 2012

일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2005년도 춘계 학술대회
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• pp.231-238
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• 2005

본 연구에서는 유동저항이론을 기초로 하여 연속다공체, 분리단열망 및 연속다공체-분리단열망 공존암반과 같은 3가지 암반을 대상으로 암반 특성에 따른 지하수 유동저항 개념 모델링 및 관계식을 제안하였다. 정상상태조건에서 밀도변동은 고려하지 않았으며 유한 체적법을 이용하였다. 각종 물성치는 블록 중심에서 정의되고, flux는 블록면에서 정의되는 staggered 격자 체계하에서 모든 블록에 대해 Darcy 법칙이 적용되었다. 접촉면에서의 투수계수는 인접면 중심에서 정의된 물성치의 조화평균값을 사용하였다. 유동저항개념을 이용하여 인접한 블록간의 상대압력차와 flux의 관계를 표현하였다. 개개의 단열에서의 유동은 다공암반에서 이용된 방정식과 동일한 형태의 2차원 방정식으로 모사되었다. 본 논문에서 제안된 모델은 추후 다양한 암반 특성별 유동 모사 기법을 개발하는데 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.27-40
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• 2015

방화벽 정책 추론은 사전지식 없이 특정 네트워크로의 능동적 탐지기법을 이용한 응답 패킷 분석으로 방화벽 정책을 발견한다. 하지만, 외부에서 특정 네트워크로 추론 패킷을 어떻게 전송하는가에 따라 방화벽에 설정된 공격 탐지 임계값에 의해 네트워크 공격으로 탐지되기 때문에 무분별하게 패킷을 전송하는 방법은 유효하지 않다. 본 논문에서는 방화벽의 공격 탐지 임계값을 고려하여 네트워크 공격으로 탐지되지 않는 범위 내에서 추론 변수를 활용한 패킷 전송 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리즘에의해 전송되는 패킷이 네트워크 공격으로 탐지되는가를 검증한다. 마지막으로 우리는 실제 방화벽 정책과 추론된 정책을 비교하여 제안된 알고리즘의 정확성을 검증한 결과를 제시한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.298-304
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• 2013

본 논문은 구조물이 위치한 구간에 대하여 향후 최고시험속도 430km/h 차세대 고속철도 차량 및 고속열차 운영속도의 증속이 이루어지는 구간인 열차하중의 직접적인 영향이 예상되는 구조물 접속부를 대상으로 열차 증속에 따른 구조물의 동적영향을 시스템적으로 거동을 분석하였다. 그리고 열차하중에 의한 동적영향 검토를 수행하여 지중구조물과 인접 토공부의 거동특성을 분석하고 궤도노반의 성능평가 분석, 열차이동하중의 동적영향으로 인한 구조물의 안정성을 평가하기 위해 수치해석을 수행하였다. 분석결과 열차하중에 따른 동적영향은 적지만 연직가속도가 다소 크게 나타나는 것으로 분석되었다.

• 기록학연구
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• 제66호
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• pp.157-201
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• 2020

본 연구는 공공기록의 전통적인 수집 프로세스에서 벗어나 일상기록의 수집과 소통의 방안으로서 소셜 미디어 플랫폼을 기반으로 한 '소셜 아카이브'를 제안하였다. 소셜 아카이브는 다양한 사람이 모여 소통하고, 공유할 수 있는 '광장'을 지향한다. '기록'을 매개체로 일상을 기록할 수 있는 공간으로서 다양한 분야에 기초 연구의 기반을 제공하는 것을 목표로 하며, 연구자와 연구자, 연구자와 생산자 등 다양한 이용자 간의 소통 공간으로 기능하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기존 선행 연구를 중심으로 일상 아카이브 구축 시 고려해야 할 사항을 '패러다임 변화에 따른 창의적인 방법론', '유관기관과의 네트워크 구축', '연구자를 위한 서비스', '지속성을 위한 유지방안'으로 정리하고, 소셜미디어의 특성을 중심으로 소셜 아카이브 플랫폼으로서 소셜미디어의 가능성을 논하였다. 마지막으로 사용자 경험 디자인 프로세스를 살펴보면서 소셜 아카이브의 일부 기능을 설계하고, UX 디자인 과정에서 고려해야할 사항을 제시하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1069-1078
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• 2018

Demand response (DR) programs give opportunity to consumers to manage their electricity bills. Besides, distribution system operator (DSO) is interested in using DR programs to obtain technical and economic benefits for distribution network. Since small consumers have difficulties to individually take part in the electricity market, an entity named demand response provider (DRP) has been recently defined to aggregate the DR of small consumers. However, implementing DR programs face challenges to fairly allocate benefits and payments between DRP and DSO. This paper presents a procedure for modeling the interaction between DRP and DSO based on a bilevel programming model. Both DSO and DRP behave from their own viewpoint with different objective functions. On the one hand, DRP bids the potential of DR programs, which are load shifting and load curtailment, to maximize its expected profit and on the other hand, DSO purchases electric power from either the electricity market or DRP to supply its consumers by minimizing its overall cost. In the proposed bilevel programming approach, the upper level problem represents the DRP decisions, while the lower level problem represents the DSO behavior. The obtained bilevel programming problem (BPP) is converted into a single level optimizing problem using its Karush-Kuhn-Tucker (KKT) optimality conditions. Furthermore, point estimate method (PEM) is employed to model the uncertainties of the power demands and the electricity market prices. The efficiency of the presented model is verified through the case studies and analysis of the obtained results.