• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.39-48
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• 2002

인터넷의 급속한 성장에 따라 전자사전에 대한 트랜잭션 처리를 기반으로 하는 상용 응용 소프트웨어의 사용이 증가하고 있다. 그 전형적인 예로서 인터넷 검색엔진을 들을 수 있다. 본 논문에서는 고성능 전자사전의 구축을 위한 새로운 접근방법을 제시한다 전자사전의 메모리 구현에 있어 트라이 데이터 구조를 사용하는 기존의 방식과는 달리, 본 논문에서 제시하는 방식은 다차원 이진트리 구조를 사용한다. 본 논문에서는 다차원 이진트리 기반의 전자사전이 ED-MBT(Electronic Dictionary based on Multidimensional Binary Tree)의 구현 내용과 실용적인 응용 소프트웨어에서 ED-MBT가 갖는 성능향상에 관한 세부적인 분석 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.11-17
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• 2008

많은 수치 정점 정보를 사용하지 않는 대신 기하의 높이 정보를 저장한 높이 맵을 사용하여 복잡한 표면을 표현하는 기법은 많이 연구되어 왔다. 하지만 단층으로 구성된 높이 맵은 표면으로부터의 각 위치 당 한 개의 높이 정보를 저장하고 있으므로 복잡하고 오목한 물체를 표현할 수 없다. 이 논문에서는 다층으로 구성된 높이 맵을 사용하여 단일 높이 정보로는 재구성할 수 없는 복잡한 물체를 정확하게 그리는 방법에 대하여 소개한다. 우리는 그리고자 하는 장면의 높이 값을 텍스처의 각 채널에 높이에 따라 순차적으로 저장한 다층 높이 맵의 높이 정보가 2채널 마다 쌍을 이루며 기하 블록을 구성하는 점에 착안하였다. 안전하고 정확한 광선 탐색은 다증 높이 맵의 1, 3번 째 채널은 높이의 최대값을 2, 4번 째 채널은 높이의 최소값을 사용하여 이미지 피라미드를 구성함으로써 이루어진다. 이런 구조에서의 광선 탐색은 선형 탐색에 기반 한 기존의 방식들이 스침각에서 화질이 현저히 낮아지는 문제를 개선하였으며 실시간에서 표현이 가능하다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권3호
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• pp.255-260
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• 2008

In the recently years, there has been a big interest in ad hoc wireless network as they have tremendous military and commercial potential. An Ad hoc wireless network is composed of mobile computing devices that use having no fixed infrastructure of a multi-hop wireless network formed. So, the fact that limited resource could support the network of robust, simple framework and energy conserving etc. In this paper, we propose a new ad hoc multicast routing protocol for based on the ontology scheme called inference network. Ontology knowledge-based is one of the structure of context-aware. And the ontology clustering adopts a tree structure to enhance resilient against mobility and routing complexity. This proposed multicast routing protocol utilizes node locality to be improve the flexible connectivity and stable mobility on local discovery routing and flooding discovery routing. Also attempts to improve route recovery efficiency and reduce data transmissions of context-awareness. We also provide simulation results to validate the model complexity. We have developed that proposed an algorithm have design multi-hierarchy layered networks to simulate a desired system.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.269-274
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• 2013

본 논문에서는 기존의 피킹 (Picking) 시스템이 가지는 인건비 문제와 유지보수 비용이 많이 드는 단점을 해결하기 위해 지그비 무선 통신을 이용한 피킹 시스템 설계 및 구현방법을 제안한다. 지그비 (Zigbee)를 이용한 신뢰성 있는 데이터 전송을 하기 위해 멀티 라우터 기반 스타-트리 토폴로지를 기본 라우팅 토폴로지로 설정하고 이를 위한 ID 설정 방법과 데이터 송수신 방법에 대해 정의하였다. 실험을 통해 멀티 라우터 기반 피킹 시스템의 데이터 전송 성공률이 최대 20% 더 높다는 것을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권2호
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• pp.195-207
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• 2022

Computational drawbacks associated with regular predictive models have motivated engineers to use hybrid techniques in dealing with complex engineering tasks like simulating the compressive strength of concrete (CSC). This study evaluates the efficiency of tree potential metaheuristic schemes, namely shuffled complex evolution (SCE), multi-verse optimizer (MVO), and beetle antennae search (BAS) for optimizing the performance of a multi-layer perceptron (MLP) system. The models are fed by the information of 1030 concrete specimens (where the amount of cement, blast furnace slag (BFS), fly ash (FA1), water, superplasticizer (SP), coarse aggregate (CA), and fine aggregate (FA2) are taken as independent factors). The results of the ensembles are compared to unreinforced MLP to examine improvements resulted from the incorporation of the SCE, MVO, and BAS. It was shown that these algorithms can considerably enhance the training and prediction accuracy of the MLP. Overall, the proposed models are capable of presenting an early, inexpensive, and reliable prediction of the CSC. Due to the higher accuracy of the BAS-based model, a predictive formula is extracted from this algorithm.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.137-148
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• 2017

Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권3호
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• pp.430-435
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• 2008

In the paper, an algorithm called a Constraint algorithm is proposed to solve the fan-in problem occurred in ADC encoding circuits. The Flash ADC architecture uses a double-base number system (DBNS). The DBNS has known to represent the multi-dimensional logarithmic number system (MDLNS) used for implementing the multiplier accumulator architecture of FIR filter in digital signal processing (DSP) applications. The authors use the DBNS with the base 2 and 3 to represent binary output of ADC. A symmetric map is analyzed first, and then asymmetric map is followed to provide addition read DBNS to DSP circuitry. The simulation results are shown for the Double-Base Integer Encoder (DBIE) of the 6-bit ADC to demonstrate an effectiveness of the Constraint algorithm, using $0.18{\mu}\;m$ CMOS technology. The DBIE’s processing speed of the ADC is fast compared to the FAT tree encoder circuit by 0.95 GHz.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.43-47
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• 2006

Consider a multitype queue where queued customers arc served in their order of arrival at a rate which depends on the customer type. Here we calculate the sharp asymptotics of the probability the total number of customers in the queue reaches a high level before emptying. The natural state space to describe this queue is a tree whose branches increase in length as the number of customers in the queue grows. Consequently it is difficult to prove a large deviation principle. Moreover, since service rates depend on the customer type the stationary distribution is not of product form so there is no simple expression for the stationary distribution. Instead, we use a change of measure technique which increases the arrival rate of customers and decreases the departure rate thus making large deviations common.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2023

유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.

• 한국조경학회지
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• 제48권4호
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• pp.1-7
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• 2020

본 연구는 도시의 공공용지 녹지에 의한 탄소의 연간 흡수 및 저장을 계량화하고, 탄소저감 효과를 증진하기 위한 녹지구조의 개선방안을 제시하였다. 연구대상 도시는 규모와 분포지방을 고려하여 서울시, 대전시, 대구시, 춘천시, 순천시 등 총 5개 도시를 표본 선정하였다. 대상 도시의 항공사진 상에서 체계적 임의 표본추출방법을 통해 표본 공공용지를 선정하고, 녹지의 수평적 및 수직적 구조를 실사하였다. 도시 조경수목을 대상으로 개발한 수종별 계량모델을 적용하여, 식재수목에 의한 탄소의 연간 흡수 및 저장량을 산정하였다. 연구대상 공공용지의 교목밀도는 도시들 모두에 걸쳐 평균 1.4±0.1주/100㎡이고, 흉고직경은 14.9±0.2cm이었다. 녹지의 수직구조는 교목, 관목 또는 잔디만 식재한 단층구조의 비율이 다층구조보다 더 높았다. 식재수목에 의한 단위면적당 연간 탄소흡수량은 평균 0.65±0.04t/ha/yr이고, 단위면적당 탄소저장량은 7.37±0.47t/ha로서, 국내·외의 타 녹지공간 유형에 비해 낮은 탄소저감 효과를 보였다. 이는 연구대상 공공용지의 식재수목 밀도와 규격이 상대적으로 저조하기 때문이었다. 그럼에도 불구하고, 공공용지의 녹지는 공공용 전력소비에 따른 탄소배출을 도시에 따라 해마다 0.6(서울)~1.9%(춘천) 상쇄시키는 셈이었다. 잠재식재공간 내 수목식재는 기존 연간 탄소흡수량을 약 18% 추가 증진 가능하였다. 공공용지 녹지의 탄소저감 효과를 증진하기 위해서는 잠재식재공간의 적극적 수목식재, 상층 교목, 중층 교목 및 하층 관목으로 구성되는 다층 군식의 추진, 탄소흡수 능력이 양호한 교목종의 상층 식재, 상록수종의 토피어리, 관리회피 등이 요구된다. 본 연구는 국내 미진한 공공용지의 녹지구조 및 탄소상쇄를 구명하는데 중점을 두었다.