• 한국정밀공학회지
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• 제20권2호
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• pp.120-128
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• 2003

When considering the use of rapid prototyping (RP), there are many issues a designer has to address for handling an STL model, the de facto standard fur RP. Today designers can skip all these issues by visiting web-based service bureaus that readily supply needed information for the RP services. Since orders are taken for RP parts through the web page of service providers designers are now asked to upload their STL files to the company server either by direct upload, ftp file transfer, or as an e-mail attachment. If the service bureau, however, fixes or edits an STL filceto optimize the RP process but neglects to tell its customer about the rework in detail, it may cause problems down the line in processing of the original CAD data for other applications. In this paper, we propose a framework for a collaborative virtual environment between CAD designers and RP processes on the internet which directly provides designers with an advanced preprocessor functionality, design visualization, as well as model display, repair, and slicing over the network. This can help smooth data transfer from CAD to RP process with minimum inconsistency in CAD.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1053-1063
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• 2017

Power prediction is critical to improve power efficiency in Smart Grids. Markov chain provides a useful tool for power prediction. With careful investigation of practical power datasets, we find an interesting phenomenon that the stochastic property of practical power datasets does not follow the Markov features. This mismatch affects the prediction accuracy if directly using Markov prediction methods. In this paper, we innovatively propose a spatial transform based data processing to alleviate this inconsistency. Furthermore, we propose an enhanced power prediction method, named by Spatial Mapping Markov-Difference (SMMD), to guarantee the prediction accuracy. In particular, SMMD adopts a second prediction adjustment based on the differential data to reduce the stochastic error. Experimental results validate that the proposed SMMD achieves an improvement in terms of the prediction accuracy with respect to state-of-the-art solutions.

• 한국인공지능학회지
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• 제5권1호
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• pp.18-28
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• 2017

Recently, there are many companies that use systems based on artificial intelligence. The accuracy of artificial intelligence depends on the amount of learning data and the appropriate algorithm. However, it is not easy to obtain learning data with a large number of entity. Less data set have large generalization errors due to overfitting. In order to minimize this generalization error, this study proposed DGA which can expect relatively high accuracy even though data with a less data set is applied to machine learning based genetic algorithm to deep learning based dropout. The idea of this paper is to determine the active state of the nodes. Using Gradient about loss function, A new fitness function is defined. Proposed Algorithm DGA is supplementing stochastic inconsistency about Dropout. Also DGA solved problem by the complexity of the fitness function and expression range of the model about Genetic Algorithm As a result of experiments using MNIST data proposed algorithm accuracy is 75.3%. Using only Dropout algorithm accuracy is 41.4%. It is shown that DGA is better than using only dropout.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권2호
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• pp.74-81
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• 2017

Recently, there are many companies that use systems based on artificial intelligence. The accuracy of artificial intelligence depends on the amount of learning data and the appropriate algorithm. However, it is not easy to obtain learning data with a large number of entity. Less data set have large generalization errors due to overfitting. In order to minimize this generalization error, this study proposed DGA(Dropout Genetic Algorithm) which can expect relatively high accuracy even though data with a less data set is applied to machine learning based genetic algorithm to deep learning based dropout. The idea of this paper is to determine the active state of the nodes. Using Gradient about loss function, A new fitness function is defined. Proposed Algorithm DGA is supplementing stochastic inconsistency about Dropout. Also DGA solved problem by the complexity of the fitness function and expression range of the model about Genetic Algorithm As a result of experiments using MNIST data proposed algorithm accuracy is 75.3%. Using only Dropout algorithm accuracy is 41.4%. It is shown that DGA is better than using only dropout.

• 대한산업공학회지
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• 제14권2호
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• pp.71-80
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• 1988

The primary purpose of this study is to develop an automation tool capable of converting the specification of structured analysis into that of structured design. Structured Analysis and Structured Design Language (SASDL) is a computer-aided description language based on ERA model and particulariged by ISLDM/SEM. The automation tool utilizes the specifications of data flow diagram described in SASDL to produce their corresponding SASDL specification of structure chart. The main idea behind the automatic conversion process is to categorize the bubbles in data flow diagram and to determine the positions of the bubbles in structure chart according to their categories and the relative locations in data flow diagram. To make the problem into manageable size, the whole system is broken down into separate parts called activity units. A great deal of manual jobs, such as checking processes leveling, checking data derivation of processes, deriving structure chart from data flow diagram, checking any inconsistency between data flow diagram and structure chart and so forth, can be automated by using SASDL and conversion tool. The specification of structure chart derived by conversion tool may be used in an initial step of design to be refined by SASDL users.

• 정신신체의학
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• 제24권2호
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• pp.140-145
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• 2016

연구목적 중학생의 성격 발달 및 자아탄력성은 부모의 양육행동과 깊은 관계가 있다. 중학생의 자아탄력성과 부모의 양육행동과의 관계와 이에 대한 요인을 알아보고자 한다. 방 법 한국 아동청소년 패널조사 2013년 자료를 활용하여 층화 다단계 집락 포집 방법으로 표본(남성: 1,075; 여성: 1,033)을 선정하였으며 부모 양육행동 척도와 자아탄력성 척도를 사용하여 부모 양육행동과 중학생의 자아탄력성을 평가하였다. 중학생의 자아탄력성에 영향을 주는 부모 양육행동을 알아보기 위해 선형 회귀분석을 시행하였으며 영향 요인과의 상관성을 알아보기 위하여 피어슨 상관분석을 시행하였다. 결 과 회귀 분석 결과 부모의 양육행동 중에 합리적 설명, 애정, 관심, 비일관성이 자아탄력성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 상관 분석 결과 부모의 양육행동 중에 합리적 설명, 애정, 관심이 자아탄력성과 유의한 양의 상관관계를 보였다(r=0.24, r=0.31, r=0.22, p<0.01). 그러나 중학생의 자아탄력성과 비일관성은 유의한 음의 상관관계를 보이지 않았다. 결 론 부모의 양육행동에서 합리적 설명, 애정, 관심이 높을수록 자아탄력성이 높아짐을 의미한다. 또한 비일관성이 중학생의 자아탄력성에 영향을 주는 요인이나 유의한 상관성을 보이지 않은 것을 통해 유아와는 달리 중학생의 자아탄력성은 다른 요인들에 의해 영향을 받을 가능성을 시사한다. 이 연구는 중학생의 정신과적 문제에 대한 정신사회적 접근에 도움이 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.406-416
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• 2020

본 연구의 목적은 아동이 지각한 부모의 긍정적 양육태도와 부정적 양육태도가 스마트폰 의존도에 미치는 영향을 확인하고, 공격성과 사회적 위축이 부모의 양육태도와 스마트폰 의존도 간의 관계에서 매개 구실을 하는지 검증하는 것이다. 이를 위해 '한국아동·청소년패널조사 2018(KCYPS 2018)' 데이터를 활용하여 분석하였다. 연구대상은 "초4 코호트" 2,607명 중 불성실한 응답표본 208명을 제외한 2,399명이다. 본 연구를 통해 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 자율성 지지와 강요는 아동의 공격성에 대해 부(-)영향을 미치지만, 거부와 비일관성은 공격성에 대해 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 비일관성과 거부는 아동의 사회적 위축에 대해 정(+)의 영향을 미치지만, 강요는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 공격성은 아동의 스마트폰 의존도에 정(+)의 영향을 미치지만, 사회적 위축은 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 매개효과 검증을 통해 아동이 지각한 부모의 양육태도의 하위요인인 자율성지지, 거부, 강요 그리고 비일관성은 아동의 스마트폰 의존도에 직접적인 영향을 미치기 보다는 공격성을 매개로 하여 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론에서는 아동의 스마트폰 의존도를 낮추기 위한 시사하는 실천적 함의를 논의하였다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.99-110
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• 1999

본 연구는 도로교통량을 이용한 기종점 통행표 산출모형들의 적용성 평가를 다루고 있다. 연구의 목적은 두 가지로, 첫째 기종점 통행표 산출을 위한 여러 모형들(선형계수 산출모형, 엔트로피 모형 및 통계적 모형)의 예측력을 평가하고, 둘째 이들 모형중에 자료의 확보 정도에 따라 적용성이 보다 우수한 모형을 찾아내는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 Sioux Falls의 가로망 자료, 교통계획 프로그램인 MINUTF의 균형배정법 및 다양한 형태의 자료확보 상황을 전제로 분석하고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 관측 링크 통행량 자료가 모두 있는 경우엔 통계적 모형의 신뢰도가 가장 높다. 그러나 관측 통행량 자료가 부족하거나 불확실할 경우에 가장 민감한 모형 또한 통계적 모형이다. 둘째, 선형계수 산출모형은 타 모형에 비해 전체적으로 예측력이 낮다. 그러나 관측링크 통행량자료가 부족하거나 불확실할 경우에도 그 예측력은 크게 달라지지 않는다. 셋째. 엔트로피모형에서 THE/1은 링크별 관측 통행량의 충분한 확보와 자료의 일관성을 요구하지만 THE/2는 그들에 크게 영향을 받지 않는다. 마지막으로 추가정보(총통행량 자료, 존별 유입·유출량 자료)가 주어진 경우, 모형들의 예측력은 다소 차이가 있으나 모두 향상된 것으로 분석된다. 본 연구는 자료의 확보 정도에 따라 적정 기종점 산출모형을 선택하는데 도움을 줄 뿐만 아니라, 향후 모형자체의 특성에 대한 정보를 제공하여 모형개발이나 수정에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.179-200
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• 2008

본 연구에서는 사례기반 추론 기법을 대상으로 효율성과 효과성을 함께 증진시킬 수 있는 속성선정 방법을 개발하였다. 기본적으로, 본 연구에서 개발한 속성선정 방법은 기존에 개발된 단변량 분석 방법과 LVF 알고리즘을 통합하는 것이다. 먼저, 단변량 분석 방법 중 선택효과를 사용하여 전체 속성 중에서 예측력이 우수하다고 판단되는 일부분의 속성들을 추려낸다. 이 속성들로부터 생성해낼 수 있는 모든 가능한 부분집합을 생성해낸 후에, LVF 알고리즘을 이용하여 이 부분집합들이 가지는 불일치 비율을 평가함으로써 최종적으로 속성 부분집합을 선정한다. 본 연구에서 개발한 속성선정 방법을 UCI에서 제공하는 데이터 집합들에 적용하여 성능을 측정한 후, 기존 기법의 성능들과 비교한 결과, 본 연구에서 개발된 속성선정 방법이 선정된 속성의 개수도 만족할만하고 적중률도 향상되어서, 효율성과 효과성 모두의 측면에서 우수함을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권1호
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• pp.75-95
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• 2014

본 연구의 목적은 2002년에 개발된 "국립중앙도서관 주제명표목표"의 용어 품질을 검토하여 개선 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 문헌 연구와 국내외 국가도서관의 주제명표목표 사례 조사, 국립중앙도서관 주제명 표목표의 주제명 및 관계 데이터 분석을 수행하였다. 본 연구 결과, 주제명 기술의 비일관성, 불분명하고 불필요한 관계 설정, 계층 관계 적용의 비일관성, 최신성 부족, 분류기호의 부정확한 기입, 신규 주제명의 중복 신청, 비우선어 및 미등록어 부여와 같은 문제점이 나타났다. 주제명표목표의 문제점을 중심으로, 주제명 정비, 서지 데이터 정비, 주제명표목 검토위원회 운영, 주제명 지침 보완을 고품질화 방안으로 제시하였다.