• 서비스연구
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• 제11권3호
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• pp.55-74
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• 2021

글로벌시대에 있어 관광산업은 주요 수익사업으로서 국가 및 지자체에서 양질의 관광 경험을 제공하기 위하여 다양한 노력을 하는 실정이다. 다양한 관광 콘텐츠에 있어 본 연구의 목적은 글로벌 시대에 부합하는 무장애 지하철 서비스에 관한 연구로서 기존의 신속, 안전, 질서화된 수송으로부터 양질의 쾌적함과 전방위적인 서비스 체험의 제공으로 확대하기 위함이다. 사례연구로서 서비스디자인 방법을 통해 한 중 양국의 지하철 서비스시스템을 비교 분석하고, 이용자의 서비스 체험을 개선하여 지하철 서비스시스템의 이용자 만족도를 높일 수 있도록 무장애 지하철 서비스시스템을 제시하였다. 그 결과 편의 시설, 언어 문제, 보안 장비, 승차 환경 등 17개 분야의 20개 매력적 품질 요소(Attractive Quality Attribute)가 지하철 서비스의 질적 향상과 체험을 획기적으로 향상하는 데 중요한 역할을 한다는 연구 결과가 나왔다. 또한, 서비스 공간 시나리오(Service Spatial Scenario)의 구축을 통해 최적화된 지하철 서비스시스템을 가시화하여 이에 대한 이해를 도움으로써 전략적인 애플리케이션을 만드는 데 참고할 수 있도록 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권2호
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• pp.165-175
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• 2024

Rotating beams play a crucial role in representing complex mechanical components that are prevalent in vital sectors like energy and transportation industries. These components are susceptible to the initiation and propagation of cracks, posing a substantial risk to their structural integrity. This study presents a two-stage methodology for detecting the location and estimating the size of an open-edge transverse crack in a rotating Euler-Bernoulli beam with a uniform cross-section. Understanding the dynamic behavior of beams is vital for the effective design and evaluation of their operational performance. In this regard, modal parameters such as natural frequencies and eigenmodes are frequently employed to detect and identify damages in mechanical components. In this instance, the Frobenius method has been employed to determine the first two natural frequencies and corresponding eigenmodes associated with flapwise bending vibration. These calculations have been performed by solving the governing differential equation that describes the motion of the beam. Various parameters have been considered, such as rotational speed, beam slenderness, hub radius, and crack size and location. The effect of the crack has been replaced by a rotational spring whose stiffness represents the increase in local flexibility as a result of the damage presence. In the initial phase of the proposed methodology, a damage index utilizing the slope of the beam's eigenmode has been employed to estimate the location of the crack. After detecting the presence of damage, the size of the crack is determined using a Genetic Algorithm optimization technique. The ultimate goal of the proposed methodology is to enable the development of more suitable and reliable maintenance plans.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 대한교통학회지
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• 제33권6호
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• pp.564-574
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• 2015

서울 지하철 9호선의 급행열차에 대한 높은 인기에서 볼 수 있듯이, 광역 도시철도 급행화에 대한 수요는 꾸준히 증가하고 있다. 하지만, 기존 노선에 건설된 노선을 급행화하기 위해서는 인프라를 추가적으로 설치하여야 하며 많은 비용이 소요된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 유치선, 건넘선 등 기존에 구축된 인프라를 최대한 활용해서 대피역의 역할을 해야 할 필요가 있다. 이 경우에 급 완행 열차의 교차점을 줄이기 위해, 기존 열차는 급행열차로 활용하고 가 감속도를 증가시킨 고성능 열차를 완행 열차로 투입하는 방법이 있지만 실현 가능한 고성능 열차의 가 감속도와 최적의 가 감속도를 분석하는 현재까지 연구는 진행되지 않았다. 본 논문에서는 기존 시설을 최대한 활용하여 급행화 방안을 추진할 때, 고성능 열차의 실현 가능한 가 감속도의 범위를 수식적으로 분석하고 그것을 서울지하철 3호선에서 검증한다. 실험결과는 열차 간 최소간격이 40초 이하일 때, 실현 가능한 가 감속도의 범위가 존재한다는 것을 보여준다.

• 감성과학
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• 제13권4호
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• pp.753-760
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• 2010

본 연구의 목적은 고령화 시대를 대비하고 노인들이 행복한 여가시설을 구축하는 것이 중요한 과제라 인식하고 이에 물리적으로 행복한 노인 여가시설을 구축함을 위한 기초 연구로서 현재 노인들이 공공기관에서 제공하는 여가 시설에 대하여 활용성이 떨어지는 요인에 대하여 연구하였다. 구체적인 연구 방법 및 내용으로 첫째, 국내에서 가장 성공적인 공공 노인 여가시설의 모텔로 선정된 대구의 시니어스타워를 방문하여 단순설문 및 관찰을 통하여 장단점에 대한 요소들을 정리 및 KJ기법 및 그라프기법 (Graph Theory)을 적용하여 물리적 공간에 대한 한계성의 요소에 대한 우선순위 그리고 상호관계성을 발췌하여 우선순위 가이드라인을 구축하였다. 둘째, 실제 노인들이 여가시설에서 느끼는 만족정도를 알아보기 위하여 부산시 사상구 노인여가 시설에 방문 및 현지 노인들을 대상으로 설문을 실시하였고, 발췌한 우선순위법(Priority Method) 결과와 비교한 내용을 기반으로 최종적으로 개선 할 사항을 정리 하였다. 본 연구를 통하여 첫째, 물품 및 기기를 노인의 여가공간에 효율적으로 배치하기 위한 노력과 이를 실질적으로 다룰 수 있는 전문성도 중요하다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 물리적 기기 및 프로그램을 활용한 노인여가 시설도 중요하지만 노인의 신체적, 정신적 특성을 고려하여 자발적으로 참여하기 위한 참여 형 공간도 중요하다는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.77-90
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• 2018

소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권12호
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• pp.85-98
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-8
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• 2006

음악을 들을 때 사람이 인지할 수 있는 긴장감을 뜻하는 텐션(tension)은 조성음악의 기본을 이루는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 임의의 곡의 텐션의 움직임을 B-스플라인 곡선을 이용하여 표현하고 이 곡선을 수정하여 음악의 긴장도를 조정할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 우리는 음악에서 사용되는 다양한 코드들의 긴장도를 측정하는 방법 세 가지를 제안한다. 첫 번째는 러달이 제시한 5도권 기반의 코드 거리 측정방식을 개량한 것이며, 두 번째는 츄가 제시한 나선형 모델의 거리 측정 방식을 응용한 것이며, 세 번째는 크럼한슬이 제시한 특정한 조성에서 각 구성 음들의 안정도와 구성 음들 사이의 음정의 조화성을 이용한 방법이다. 이 방법들을 이용하여 우리는 음악이 지니고 있는 긴장도를 수치적으로 나타낼 수 있다. 다음으로 B-스플라인 곡선을 이용하여 전체 곡의 텐션의 움직임을 표현한다. B-스플라인 곡선으로 표현된 텐션 곡선은 수정이 가해져 원곡의 긴장도를 변화시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 곡 전체의 긴장도를 높이거나 낮추는 방법과 최적화를 이용하여 특정 부분의 긴장도를 변화시키는 방법을 제안한다. 그리고 원본 코드 진행에서 목표 코드 진행으로 점차적으로 변화하는 텐션의 움직임을 만드는 방법과, 임의의 두 곡이 부드러운 텐션의 움직임을 유지하면서 자연스럽게 연결될 수 있는 방법을 소개한다. 또한 B-스플라인 곡선을 통하여 새로운 코드 진행을 얻을 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서는 B-스플라인 곡선이라는 수치적인 형태를 이용하여 음악의 긴장도라는 인지적인 요소를 조절할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 본 논문에 제안하는 여러 방법들은 모두 실시간에 계산이 가능하므로 게임 같은 인터렉티브한 환경에서 사용자의 감정과 시나리오에 따라 배경음악의 긴장도를 동적으로 변환시키는 것 같은 다양한 형태의 애플리케이션에 응용될 수 있다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.91-99
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• 2014

The common-rail injectors are the most critical component of the CRDI diesel engines that dominantly affect engine performances through high pressure injection with exact control. Thus, from now on the advanced combustion technologies for common-rail diesel injection engine require high performance fuel injectors. Accordingly, the previous studies on the numerical and experimental analysis of the diesel injector have focused on a optimum geometry to induce proper injection rate. In this study, computational predictions of performance of the diesel injector have been performed to evaluate internal flow characteristics for various needle lift and the spray pattern at the nozzle exit. To our knowledge, three-dimensional computational fluid dynamics (CFD) model of the internal flow passage of an entire injector duct including injection and return routes has never been studied. In this study, major design parameters concerning internal routes in the injector are optimized by using a CFD analysis and Response Surface Method (RSM). The computational prediction of the internal flow characteristics of the common-rail diesel injector was carried out by using STAR-CCM+7.06 code. In this work, computations were carried out under the assumption that the internal flow passage is a steady-state condition at the maximum needle lift. The design parameters are optimized by using the L16 orthogonal array and polynomial regression, local-approximation characteristics of RSM. Meanwhile, the optimum values are confirmed to be valid in 95% confidence and 5% significance level through analysis of variance (ANOVA). In addition, optimal design and prototype design were confirmed by calculating the injection quantities, resulting in the improvement of the injection performance by more than 54%.