• 한국포장학회지
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• 제29권3호
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• pp.163-174
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• 2023

Though box compression strength (BCS) is commonly used as a performance criterion for shipping containers, estimating BCS remains a challenge. In this study, artificial neural networks (ANN) are implemented as a new tool, with a focus on building up ANN architectures for BCS estimation. An Artificial Neural Network (ANN) model can be constructed by adjusting four modeling factors: hidden neuron numbers, epochs, number of modeling cycles, and number of data points. The four factors interact with each other to influence model accuracy and can be optimized by minimizing model's Mean Squared Error (MSE). Using both data from the literature and "synthetic" data based on the McKee equation, we find that model estimation accuracy remains limited due to the uncertainty in both the input parameters and the ANN process itself. The population size to build an ANN model has been identified based on different data sets. This study provides a methodology guide for future research exploring the applicability of ANN to address problems and answer questions in the corrugated industry.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권3호
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• pp.243-252
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• 2005

본 논문에서는 최소제곱 추정기법과 로버스트 추정기법을 사용하여 다중 프로세서 시스템에서의 데이터 통신의 빈도를 모델링하는 방법을 제안한다. 몇 가지의 서로 다른 크기의 작은 입력 데이터들을 작업부하 프로그램에 부과하여 그때마다의 통신 빈도를 측정하고, 이 측정된 값들에 두 가지 통계적 추정기법을 순차적으로 적용함으로써 통신 빈도를 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법이다. 이 모델링 기법은 작업부하나 목표시스템의 구조적인 사양에 무관하게 입력 데이터의 크기에만 의존하므로 다양한 작업부하와 목표시스템에 대하여 그대로 적용할 수 있는 장점이 있다. 또한 목표시스템에서 작업부하의 알고리즘적 동적특성이 수학적인 공식으로 반영되므로 데이터 통신이외의 성능 데이터를 모델링하는 데에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 프로세서인 공유메모리 시스템에서 데이터 통신을 유발하는 핵심 요소인 캐시접근실패의 빈도에 대한 모델을 구하였으며, 12번의 실험 중 5번의 경우에는 $1\%$ 미만, 나머지 경우에는 $3\%$ 내외의 대단히 정확한 예측 오차율을 보였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제11권1호
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• pp.6-10
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• 1999

The field size can be beam output, therefore MonitorUnit can be varied due to field size dependence The purpose of this study is to evaluate and compare the dose variation according to exchange of collimator The measurements were perfomed with Wellhofer dosimetry system(water phantom. ion chamber. electrometer. system controller. build up cap. etc)and two types of linear accerlerator (Mevatron KD, MevatronMX) Scatter can be affected to field size dependence and scatter correction is separated into collimator and phantom components, scatter components can affect by exchanging of collimator Measurements of collimator scatter factor(Sc) was done in air with build up cap. 1)Square field (5cm2 to 40cm2) was measured 2)and then keeping the upper jaw constant at loom and varing lower jaw from 5cm to 40cm, 3)keeping the lower jaw constant at 10cm and varing upper jaw from 5cm to 40cm Measurements of total scatter factor(Scp) was done in water at Dmax as the procedure of collimator scatter factor measurements in water Dmax The total scatter factors were obtained to the following equation(Sp=Scp/Sc) The measured data is normalized to the data of reference field size($10{\times}10$), rectangular field is inverted to equivalent field to compare three field size data As the collimator setting is varied, the output was changed In conclusion, the error was obtained small but it must be eliminated if we intend to reach the common stated goal of $5\%$ overall uncertainty in dose determination

• 한국항행학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.397-402
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• 2021

전자 어구 실명제는 '풍요로운 어장' 조성과 해양 환경 보호를 실행할 수 있는 주요 정책 중 하나이다. 또한 어구 자동식별 시스템은 LPWA 등의 통신과 멀티 센싱 기술을 활용하여 위 정책을 실현할 수 있는 해양 IoT 서비스 중 하나이다. 어구 자동식별 시스템은 해상에 부유하고 있는 전자 부이로부터 어구의 위치 및 유실 정보를 수집하고 어민이나 육상 관제국에게 제공한다. 어구 자동식별 시스템을 구성하는 전자 어구와 통신 장치들을 개발하였다. 본 논문에서는 전자 어구와 어선에 설치되는 무선 노드 사이의 통신 거리 측정과 전자 어구의 위치 정보 오차 측정 내용 및 결과에 대해 살펴본다. 측정 결과 통신 결과 목표치인 30 km의 2배인 62 km 거리에서 LOS 통신이 가능한 것을 확인하였고, 위치 오차는 목표치인 CEP 5 m 보다 적은 1 m의 결과를 얻었다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 어구 자동식별 시스템의 서비스 영역과 정확도가 더욱 신장될 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.73-86
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• 2021

이 연구의 목적은 기업가적 혁신성을 정확하게 예측하는 고도화된 분석 모델을 탐색하는 것이다. 기업가정신 연구 분야에서는 최초로, 데이터 과학적 접근방식에 해당되는 기계학습(Machine learning)을 이용해 기업가적 혁신성(entrepreneurial innovativeness)을 예측하는 모델을 제시한다. 예측모델을 구축하기 위하여 Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 62개국 22,099건 데이터를 이용한다. 27개 설명변수로 이뤄진 데이터 셋을 토대로 전통적 통계방법인 다중회귀분석과, 회귀트리, 랜덤포레스트, XG부스트, 인공신경망 등 기계학습을 이용한 예측모델을 구축하고 각 모델의 성능을 비교한다. 모델의 성능 평가를 위해 RMSE(Root mean square error), MAE(Mean absolute error)와 상관관계(Correlation) 등 지표를 사용한다. 분석 결과 5가지 기계학습 기반 모델은 모두 전통적 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 예측 성능이 가장 좋은 모델은 XG부스트였다. XG부스트를 통한 기업가적 혁신성 예측에 있어서 기여도가 높은 변수는 창업가의 기회인지 및 시장 확장의 교차항 변수이며, 이는 신시장에서 기회를 획득하고자 하는 유형의 창업기업이 높은 혁신성을 보인다는 점을 확인했다. 이 연구는 고도화된 분석방법인 기계학습을 이용해 새로운 예측모델을 제시, 기업가정신 연구의 시야를 확장했다는 점에서 의의를 지닌다.

• 한국해양공학회지
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• 제28권6호
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• pp.552-559
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• 2014

In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.538-546
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• 2008

오늘날 복잡해져 가는 컴퓨팅 환경에서 시스템에 발생하는 다양한 문제를 시스템 관리자가 직접 처리하는 것은 한계가 있다. 이 한계를 해결하기 위해서 시스템 스스로 상황을 인식하여 적절한 대응하는 능력을 갖는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 자가 적응 시스템을 생성하기 위해서는 많은 경험과 지식이 필요하다. 따라서 자가 적응 시스템 구축의 어려움이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 그러한 자가 적응 시스템의 구축을 용이하게 하기 위하여 자가 적응 시스템의 코드를 자동 생성하는 기법을 제안한다. 본 자가 적응 시스템은 기존 관련 연구에서 문제가 된 시스템의 리소스 과다 사용을 통한 비효율성과 바이러스와 같은 외부 요인에 의한 부정확한 동작에 대한 문제를 부분적으로 해결한다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템에서 사용하는 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하였다. 개발자가 추가로 작성한 코드의 길이, 개발자가 만든 클래스의 수, 개발 시간을 제안 방법론 적용 전과 후를 비교하여 그 유효성을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.75-83
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• 1998

본 논문에서는 저가이면서 높은 정확도를 갖는 GPS와 DR의 통합시스템 및 이 시스템의 위치 결정에 수반되는 오차문제를 고려한다. 이 통합 GPS/DR 시스템은 실시간 또는 비 실시간으로 고정밀도의 위치 정보를 제공하는 성능을 갖는다. DR 측정치에 영향을 주는 주요 오차 요인을 분석하여 이를 8개의 상태 변수의 모델로 표현하였다. 이들 변수의 상태 방정식을 사용하여 DR신호가 제공되는 매 순간에서 상태 변수값을 추산하기 위한 통합시스템용 비선형 필터를 개발한다, 1Hz의 DR 측정치와 3Hz로 제공되는 GPS 위치 정보를 위치 추산치에 대해 이 통합시스템의 정확도를 평가한다. 시뮬레이션을 통해 GPS신호가 정전되는 기간동안 통합 시스템의 성능을 두 가지 서로 다른 잡음모델에 대해 비교 검토한다. 두 잡음모델 중 하나는 단일잡용을 사용하는 반면에 또 다른 모델은 이중 잡음 모델을 채용한다. 시뮬레이션 결과로부터 이중 잡음 모델을 채용하는 GPS/DR 통합시스템은 단일 잡음 모델을 이용하는 경우에 비하여 측위성능이 우수함을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제8권2호
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• pp.234-240
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• 2006

We study the dynamic burst assembly based on traffic prediction and offset and delay differentiation in optical burst switching network. To improve existing burst assembly mechanism and build an adaptive flexible optical burst switching network, an approach called quality of service (QoS) based adaptive dynamic assembly (QADA) is proposed in this paper. QADA method takes into account current arrival traffic in prediction time adequately and performs adaptive dynamic assembly in limited burst assembly time (BAT) range. By the simulation of burst length error, the QADA method is proved better than the existing method and can achieve the small enough predictive error for real scenarios. Then the different dynamic ranges of BAT for four traffic classes are introduced to make delay differentiation. According to the limitation of BAT range, the burst assembly is classified into one-dimension limit and two-dimension limit. We draw a comparison between one-dimension and two-dimension limit with different prediction time under QoS based offset time and find that the one-dimensional approach offers better network performance, while the two-dimensional approach provides strict inter-class differentiation. Furthermore, the final simulation results in our network condition show that QADA can execute adaptive flexible burst assembly with dynamic BAT and achieve a latency reduction, delay fairness, and offset time QoS guarantee for different traffic classes.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권11호
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• pp.927-933
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• 2020

본 논문에서는 항공기 자세 변화를 고려한 항공기 보조연료탱크 연료량측정시스템을 제시하였다. 개발된 연료량측정시스템은 연료센서, 데이터 처리장치, 계기 및 센서 데이터로부터 연료량을 추정하는 소프트웨어로 구성되었다. 지상에서의 롤 및 피치 자세 변화를 모사하기 위해 모사시험 장치가 개발되었다. 모사시험장치를 이용하여 다양한 연료량, 롤 및 피치 각도의 센서 데이터를 자동으로 측정하여 트레이닝 데이터 세트를 획득하였다. 연료량을 추정하는 연료량 측정 소프트웨어를 트레이닝 데이터 세트와 함께 삼선형보간법을 사용하여 개발하였다. 개발된 연료량측정시스템은 참값을 알고 있는 테스트 데이터 세트의 연료 추정 오차를 측정하여 검증하였다. 테스트를 통해 개발된 연료량측정시스템의 오차가 TSO-C55 문서의 기준을 충족하는 것을 확인하였다.