• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1417-1426
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• 2004

유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화된 서비스에 대한 관심이 높아지고 있고, 고객이 관심을 갖는 상품에 대한 정보를 제공하기 위해 추천 기법의 중요성은 지금까지의 많은 연구들을 통해 제시되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 대부분 특징 기법에 의존적이고 전자 상거래에만 국한되어 적용될 수 있었다. 이러한 추천 기법을 유비쿼터스 상거래에 적용하기 위해서는 고객의 상황 또는 환경에 대한 정보 즉, 컨텍스트에 대한 확정된 도메인의 모델링과 각 추천 기법들의 상거래 활성화 단계별 장단점을 보완하기 위한 유기적 연계가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유비쿼터스 상거래에서 개인의 상거래 활동에 관련된 컨텍스트 정보를 모델링하고, 상거래 활성화 단계에 따라 상이한 특성을 갖는 각 추천 기법을 선호도 트리를 매개로 하여 연계하는 점진적 선호 분석 방법을 제시한다. 그리고 이러한 분석 과정을 통해 생성된 선호도 트리에서 정보를 효율적으로 처리하기 위해 XML 인텍스 기법을 적용한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.33-47
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• 2007

소프트웨어 개발 초기에 모든 요구사항을 정의하는 것은 불가능하기 때문에 요구사항은 소프트웨어 개발이 진행되는 동안에 지속적으로 변경된다. 이러한 요구사항 변경은 개발자가 소프트웨어 구조나 행위를 완벽하게 이해하지 못하거나 변경에 따라 영향을 받는 모든 부분을 식별할 수 없을 경우 많은 오류를 야기 시킨다. 그러므로, 조직의 비즈니스에 공헌하면서 비용 효과적으로 적절히 처리되기 위하여 요구사항은 관리되고 평가되어야한다. 본 논문은 가치분석을 통하여 생성된 휘처 기반의 요구사항추적 링크를 근간으로 하는 요구사항변경 관리 기법을 제안한다. 이는 사용자 요구사항과 산출물간의 연결을 분석하기 위하여 휘처를 중간 매개체로 활용한 추적 링크를 이용한다. 그리고, 요구사항 변경 요청을 휘처 단위로 상세화하기 위한 변경 트리 모델을 정의하고 변경 관리가 수행되는 전체적인 프로세스를 제시한다. 또한, 요구사항 변경 관리 기법을 자산관리포탈시스템에 적용한 사례의 결과를 기술한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권9호
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• pp.29-40
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• 2005

본 논문에서 우리는 모바일 ad-hoc 네트워크를 위한 이동성을 사용하는 클러스터 기반의 멀티캐스트 라우팅(CMR: Cluster-based Multicast Routing) 방법을 제안한다. CMR의 주요한 특징은 다음처럼 요약 된다. a) 이동성 기반 클러스터링과 효과적으로 안정성과 확장성을 지원하기 위한 그룹 기반의 계층적 구조, b) 토폴로지의 견고함과 전송의 효율성을 동시에 지원하기 위한 그룹 기반의 메쉬 구조와 전송 트리 개념, c) 사전 결정적 기술들의 낮은 경로 수행 지연과 요구기반 방법의 낮은 오버헤드를 제공하는 개념의 조합. CM의 성능평가는 모델렇과 시뮬레이션을 통하여 이루어진다. 멀티캐스트 라우팅 프로토콜의 효율성 측정은 노드의 이동성, 멀티캐스트 그룹 사이즈, 송신자 노드 수 등의 함수로써 패킷 전송률, 확장성, 제어 오버헤드, 소스와 목적지 노드 사이의 시간 지연 등의 파라미터들을 사용한다.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.13-20
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• 2001

음향 에코우제거기나 소음제어와 같은 임펄스 응답이 긴 디지털 필터를 이용하여 필터링을 할 경우 수렴속도가 느리고 계산시간이 많이 걸린다. 이러한 기존의 필터링에서 생기는 계산시간이나 수렴속도 문제를 개선하기 위해서 서브밴드 필터링과 멀티레이트 신호처리 기술이 개발되었다. 모든 시스템의 전달함수는 interpolator와 임펄스 응답사이에 임의 수만큼의 0이 들어있는 sparse 임펄스 응답을 갖는 서브필터를 직렬로 연결한 구조로 표현할 수 있다. 이 경우에 interpolator는 Hadamard 행렬로 표현되고 저역통과필터 특성을 갖는 원형필터를 균일하게 이동시킨 것과 같다. 그래서 입력신호를 Hadamard 변환을 이용하여 각 서브대역으로 분할하고 decimation을 하여 샘플링 레이트를 줄이는 멀티레이트기술이 음향 함수 모델링이나 잡음제거에 응용할 수 있다. 본 논문에서는 decimation으로 생기는 에리어싱을 제거하고 수렴속도를 향상시키기 위해서 입력 신호를 트리구조를 갖는 필터뱅크를 이용하여 비균일한 서브대역으로 분할, 그리고 decimation을 하여 샘플링레이트를 변환하고 각 서브대역에서 계수를 갱신한 후 이 계수를 전대역으로 Hadamard 변환을 이용하여 변환하는 비균일한 대역폭을 갖는 delayless 필터 구조를 제안하고 이 구조를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증한다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.141-149
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• 2017

Vulnerability assesses the loss of major performance functions of GCV (Ground Combat Vehicles) when it is hit by enemy's shell. To decide the loss of major functions, it is determined what effects are on the performance of GCV when some components of GCV are failed. M&S (Modeling and Simulation) technology is used to vulnerability assessment. The hydro-pneumatic suspension is used as a sample part. The procedures of vulnerability assessment of the hydro-pneumatic suspension are shown as follows: 1) The components of the suspension are defined, and shot lines are generated evenly around the part. 2) The penetrated components are checked by using the penetration equation. 3) The function model of the suspension is designed by using IDEF0. 4) When the failure of the critical components of the suspension happens, its effect on the function of the suspension can be estimated using DMEA (Damage Mode and Effects Analysis). 5) The diagram of FTA (Fault Tree Analysis) is designed by exploiting DMEA. 6) The damage probability of the suspension is calculated by using FTA and vulnerable area method. In this paper, SLAP (Shot Line Analysis Program) which was developed based on COVART methodology. SLAP calculates the damage probability and visualizes the vulnerable areas of the suspension.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.85-96
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• 2020

The honeybee serves for most entomophilous flowers. They are a core species for maintaining the ecological system. Though the urban ecological system needs bees' mediation of pollination as well, we have little understanding on how the honeybee reacts to the physical environments of an urban city. This study is a basic research to enhance the potential environment for pollination in an urban area and aims to review the urban environmental variables which are highly linked to the pollination mediations by the honeybee. The study composed a Maxent model by adopting nine urban environmental variables and the locations of the Apis mellifera's appearances around 52 spots in Seoul. The variables reflect the ecology of the Apis mellifera. Of the urban environmental variables used for the model composition, six variables were found as not having meaningful correlations with the Apis mellifera's appearances and finally, building coverage, actual vegetation and land cover were selected as the appearance variables of the Apis mellifera. The AUC, the reliability indicator of the final model was 0.791 (sd=0.077). And the importance data of the variables used for the model were 55.6%, 27.9%, and 16.5% for building coverage, actual vegetation and land cover, respectively. The result of the study showed that the building coverage has the highest correlation with the appearance of the honeybee. And, as per the actual vegetation, the artificially tree planted area as well as the cultivated field and meadow in an urban area were functioning as the most important environmental conditions for the honeybee to be inhabitable. The study is expected to be utilized as the base material for the urban planning and park green area planning to enhance the potential environment for pollination in an urban area.

• 한국가스학회지
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• 제24권6호
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• pp.91-97
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• 2020

리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.9-21
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• 2023

최근 러시아·우크라이나 전쟁에서 볼 수 있듯이 군수지원은 현대전에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소 중의 하나이다. 군수지원은 모의 논리의 특수성과 복잡성으로 인해 대부대 분석 모델과 전문적인 기능 모델 중심으로 발전되어 왔지만, 교전급 분석 모델에서는 군수지원에 대한 요구가 상대적으로 높지 않았다. 그러나 대대급 이하 제대에서도 무인 수송자산을 이용한 재보급 필요성이 제기되면서, 이의 전투 효과를 분석하기 위한 모의 기법도 함께 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 대대급 이하 제대의 탄약 재보급 논리를 기반으로 교전급 분석 모델을 위한 재보급 과업 모델을 설계한다. 재보급 과업 모델은 다음과 같은 순서로 도출되는 의사결정트리를 기반으로 동작한다. 먼저, 사전 반복 모의실험을 통해 여러 가지 쌍방 교전 조건과 아군의 탄 잔여량에 따른 피아 손실교환비를 수집한다. 이어서, 쌍방 교전 조건, 탄 잔여량, 손실교환비로 표현되는 의사결정 트리를 만든다. 의사결정트리는 전투모의 실행 간에 적의 위협 강도, 피지원 부대의 탄 잔여량 등을 고려하여 재보급 우선순위를 결정하는 데 사용된다. 끝으로 제안된 모델의 실행 가능성을 OneSAF 기반 소부대 전투 모의실험을 통해 입증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2021

Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.

• 한국음향학회지
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• 제24권8호
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• pp.498-504
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• 2005

교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.