• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.57-78
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• 2005

차량경로문제의 Set-Partitioning 모형에 적용된 열생성 프로세스에서 차량경로를 생성하는 하위문제는 순회외판원 문제와 같은 combinatorial 구조를 가지므로 연산상의 어려움이 크다. 본 논문은 각 차량경로를 분할하여 하위문제에서 분할된 부분경로를 생성하는 경로분할모형을 소개한다. 열생성이 용이해지는 반면 주문제가 복잡해지는 단점이 있으나 이 모형은 set-partitioning 모형으로 다루기 힘든 크기의 VRP에 접근하도록 한다. 경로분할모형은 최대 199곳의 수요지를 갖는 Symmetric VRP의 실험문제에서 평균93.5%, 수요지수 최대 70곳의 Asymmetric VRP의 실험문제에서 평균 97.6%의 하한값을 도출해 특히 Asymmetric VRP의 경우에서 잘 알려진 다른 하한값 기법들보다 우수함을 보였다. 개발된 Branch-and-Price 프로세스로는 도출된 하한값을 사용하여 수요지 최대 48곳의Asymmetric VRP의 최적해를 구할 수 있었다. 경로분할모형은 성능이 비교되는 다른 모형과 달리 다른 크기의 차량을 다룰 수 있는 장점이 있고, Asymmetric VRP 문제에서는 현재 가장 우수한 하한값을 제시한다. 이러한 점에서 본 모형은 향후 연구가치가 있다고 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.295-303
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• 2008

고속으로 장거리를 비행하는 위성발사체는 고장 시 큰 위험을 줄 수 있으므로, 비행 궤도를 감시하고 고장여부를 판단하는 비행안전 시스템의 운용이 필수적이다. 비행안전 시스템에 적용되는 필터는 일반적인 위치추적 필터와는 달리 필터 정확성 보다는 신뢰성이 우선 시 되어야 하고, 정확한 순간낙하점 추정을 위해서는 궤도 위치뿐만 아니라 속도 역시 중요하게 여겨져야 한다. 본 논문에서는 KSLV-I 위성발사체 발사 시 운용되는 추적 센서를 적용하는 융합필터를 구성하고 궤도 및 순간낙하점을 계산하여 구성된 필터의 성능을 시험하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권5호
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• pp.1036-1057
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• 2013

Wireless body area network (WBAN) is a promising candidate for future health monitoring system. Nevertheless, the path to mature solutions is still facing a lot of challenges that need to be overcome. Energy efficient scheduling is one of these challenges given the scarcity of available energy of biosensors and the lack of portability. Therefore, researchers from academia, industry and health sectors are working together to realize practical solutions for these challenges. The main difficulty in WBAN is the uncertainty in the state of the monitored system. Intelligent learning approaches such as a Markov Decision Process (MDP) were proposed to tackle this issue. A Markov Decision Process (MDP) is a form of Markov Chain in which the transition matrix depends on the action taken by the decision maker (agent) at each time step. The agent receives a reward, which depends on the action and the state. The goal is to find a function, called a policy, which specifies which action to take in each state, so as to maximize some utility functions (e.g., the mean or expected discounted sum) of the sequence of rewards. A partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) is a generalization of Markov decision processes that allows for the incomplete information regarding the state of the system. In this case, the state is not visible to the agent. This has many applications in operations research and artificial intelligence. Due to incomplete knowledge of the system, this uncertainty makes formulating and solving POMDP models mathematically complex and computationally expensive. Limited progress has been made in terms of applying POMPD to real applications. In this paper, we surveyed the existing methods and algorithms for solving POMDP in the general domain and in particular in Wireless body area network (WBAN). In addition, the papers discussed recent real implementation of POMDP on practical problems of WBAN. We believe that this work will provide valuable insights for the newcomers who would like to pursue related research in the domain of WBAN.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제60권5호
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• pp.809-828
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• 2016

In deep open pit mines, slope stability is very important. Particularly, increasing the depths increase the risks in mines having weak rock mass. Blasting operations in this type of open pits may have a negative impact on slope stability. Several or combination of methods can be used in order to enable better analysis in this type of deep open-pit mines. Numerical modeling is one of these options. Many complex problems can be integrated into numerical methods at the same time and analysis, solutions can be performed on a single model. Rock failure criterions and rock models are used in numerical modeling. Hoek-Brown and Mohr-Coulomb terms are the two most commonly used rock failure conditions. In this study, mine planning and discontinuity conditions of a lignite mine facing two big landslides previously, has been investigated. Moreover, the presence of some damage before starting the study was identified in surrounding structures. The primary research of this study is on slope study. In slope stability analysis, numerical modeling methods with Hoek-Brown and Mohr-Coulomb failure criterions were used separately. Preparing the input data to the numerical model, the outcomes of patented-blast vibration minimization method, developed by co-author was used. The analysis showed that, the model prepared by applying Hoek-Brown failure criterion, failed in the stage of 10. However, the model prepared by using Mohr-Coulomb failure criterion did not fail even in the stage 17. Examining the full research field, there has been ongoing production in this mine without any failure and damage to surface structures.

• 대한교통학회지
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• 제24권4호
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• pp.19-29
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• 2006

향후 민자고속도로의 건설이 확대됨에 따라 서로 다른 교통관리체계 및 요금정산체계를 가진 여러 관리회사들이 하나의 도로망을 형성하게 될 경우, 장거리를 주행하는 이용자는 각기 다른 회사가 관리하는 노선으로 구성된 경로를 이용하게 될 것이며, 이로 인해 주행 중에 필요한 교통정보의 단절과 잦은 통행료 정산으로 이어지는 정차에 의해 불편함이 가중될 것이다. 따라서 각 기관이 상호 연계 가능한 관리범위를 선정하여 운영해야만 이러한 불편을 최소화할 수 있다. 본 연구에서는 각 관리회사가 이용자 서비스제고 측면에서 연계해야 하는 최소한의 범위를 선정하고 이를 위한 운영방안을 제시하고자 한다. 특히 이용자를 위한 연계범위로 크게 교통정보연계체계 및 영업연계체계로 나누어서 검토하였다. 세부사항으로 교통정보체계는 정보의 내용 및 제공방법에 있어서 각 기관이 고려해야 할 주요 사항을 위주로, 영업체계는 각 정산방식별로 구분하여 상호 연계방안을 제시하였다. 본 연구 결과는 향후 다수의 고속도로관리회사가 설립될 때, 이용자의 편의를 도모하기 위한 상호 연계방향 수립에 유용하게 활용될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1337-1345
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• 2009

철도 네트워크에서는 정해진 선로를 운행하는 열차의 특성상 일부 열차의 지연이 다른 열차의 스케줄에 영향을 미쳐 열차 간 경합이 발생할 수 있고, 이는 전체 네트워크에 파급되어 혼선을 유발할 수 있다. 따라서 혼선된 열차 시각표를 빠른 시간 내에 재수립하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 이 문제는 동일 방향으로 진행 중인 열차가 선행열차를 추월하거나 다수의 노선이 하나로 수렴하는 경우에 열차의 진행 순서를 정하는 등의 문제로 이해될 수 있다. 그러나 이 문제를 위한 국내의 연구는 활발하지 못하며, 특히 일반열차와 고속열차(KTX)가 하나의 선로를 공유함으로써 두 열차 간의 연계가 필요한 한국 철도의 복잡한 현실까지 고려하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 열차 지연시간의 합을 최소화할 수 있는 최적화 모형을 제시하고자 한다. 제시된 모형을 일반열차와 KTX 열차가 혼재하는 경부선 복선 구간에 적용한 결과 열차 환승을 고려한 열차 시각표 재수립이 가능함을 확인하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.91-99
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• 2023

Participation in power trading using surplus power is considered a business model active in the domestic energy trade market, but it is limited only if the legal requirements according to the type, capacity, and use of the facilities to be applied for are satisfied. The hydrogen residential demonstration model presented in this paper includes solar power, energy storage system (ESS), fuel cell, and water electrolysis facilities in electrical facilities for private use with low-voltage power receiving system. The concept of operations strategy for this model focuses on securing the energy self-sufficiency ratio of the entire system, securing economic feasibility through the optimal operation module installed in the energy management system (EMS), and securing the stability of the internal power balancing issue during the stand-alone mode. An electric facility configuration method of a hydrogen residential complex demonstrated to achieve this operational goal has a structure in which individual energy sources are electrically connected to the main bus, and ESS is also directly connected to the main bus instead of a renewable connection type to perform charging/discharging operation for energy balancing management in the complex. If surplus power exists after scheduling, participation in power trading through reverse transmission parallel operation can be considered to solve the energy balancing problem and ensure profitability. Consequentially, this paper reviews the legal regulations on participation in electric power trading using surplus power from hydrogen residential models that can produce and consume power, gas, and thermal energy including hybrid distributed power sources, and suggests action plans.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.555-567
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• 2023

현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.43-52
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• 2018

가축 생산은 파키스탄 농촌 인구의 2 번째로 큰 활동이며, 더욱이 농촌 지역에 사는 파키스탄 전체 인구의 67 %가 축산 활동에서 수입을 얻고 있다. 파키스탄 농촌에서 농업의 한 부분인 가축 생산은 파키스탄인에게 매우 중요하기 때문에, 비용 효과가 높은 비율과 실질적인 기술 도입으로 이 분야를 더욱 발전시키는 것이 특히 중요하다. 파키스탄 농업 분야에서 이러한 중요한 분야를 개선하기 위한 노력의 일환으로 파키스탄의 가축 생산 및 관리의 마이크로 프로세서 및 마이크로 컨트롤러 등 IoT 기술을 활용하는 능력과 가능성을 더 잘 이해하기 위한 연구가 진행되고 있다. 사물의 인터넷은 IoT 기술의 적용에 따른 비용절감과 효과적인 축산관리를 통해 소규모 농촌 축산물을 대규모 사업으로 확대할 수 있게 한다. 본 논문은 스마트 동물 농장에 기초한 IoT 농업 모델을 언급하였으며 그 분야에 IoT 기술을 적용하는 단점과 장점을 분석하였다. 본 연구에서 안전 센서를 탐색하여 가축의 무리 활동을 모니터링하고 시간 응답에 필요한 중요한 작업을 감지하기 위하여 시스템의 일부로 이러한 센서 사용에 목표를 두었다. 이 시스템은 필요 시에 사료와 물을 공급하고, 가축의 질병과 열을 방지하기 위하여 스마트 폰이나 컴퓨터와 이러한 기기를 인터넷으로 연결하여 온도와 습도를 제어해 한다. 본 논문에서는 IoT에 기반한 스마트 동물 농장 모델을 제안하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.51-56
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• 2017

질의응답 문제를 인공지능 모델을 통해 해결하는 연구는 메모리 네트워크의 등장으로 인해 방법론의 변화를 맞이하고 있으며, 그 중 동적 메모리 네트워크(DMN)는 인간 기억 체계에 착안하여 신경망 기반의 주의 기제를 적용하면서, 질의응답에서 일어나는 각 인지 과정들을 모듈화 했다는 특징들을 갖는다. 본 연구에서는 부족한 학습 데이터를 확장 시키고, DMN이 내포하고 있는 시간 인식의 한계를 개선해 정답률을 높이고자 한다. 실험 결과, 개선된 DMN은 1K-bAbI 문제의 테스트 데이터에서 89.21%의 정답률과, 95%를 질의응답 통과의 기준의 정답률으로 가정할 때 12개의 과제를 통과하는 성능을 보여 정확도 면에서 기존의 DMN에 비해 13.5%p 만큼 더 높고, 4개의 과제를 추가로 통과하는 성능 향상을 보여주었다. 또한 뒤이은 실험을 통해, 데이터 내에서 비슷한 의미 구조를 가지는 단어들은 벡터 공간상에서 강한 군집을 이룬다는 점과, 일화 기억 모듈 통과 횟수와 근거 사실 수의 성능에 큰 영향을 미치는 직접적인 연관성을 발견하였다.