• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.13-17
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• 2007

스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 공간적 스케일러빌리티를 위해 기본 계층으로부터 텍스처, 움직임 그리고 잔차신호 정보를 예측하여 사용한다. 그러나 고효율의 압축효과를 얻기 위해 기존의 방식에서는 기본계층에서 얻은 세가지 정보이외에 현재 향상 계층에서 자체적으로 얻은 부호화 정보를 비교하여 최소의 RD(Rate Distortion) 비용을 가지는 정보를 이용하여 부호화 하도록 되어 있다. 하지만 이러한 방식은 향상 계층에서 인터 모드 결정 시 $16\times16,\;16\times8,\;8\times16,\;8\times8,\;4\times4,\;4\times8,\;4\times4$ 블록 모드에 대한 움직임 벡터 예측 및 보상 과정을 거쳐야 하기 때문에 향상 계층에서의 부호화 복잡도는 기본 계층에 비해 상당히 증가하게 된다. 본 논문에서는 기본계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 항상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16\times16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0) 일 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16\times16$매크로 블록에 대해서만 움직임 예측 및 보상을 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 된다. 이것은 하위 공간 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보가 아주 작을 때는 큰 블록 크기로 모드로 결정되는 일반적인 원리를 이용한 것이고 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러빌 비디오 부호하기의 연산량 및 복잡도를 최대 70%까지 감소 시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.4 no.1
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• pp.63-85
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• 1996

의사 결정의 문제는 기본적으로 다수의 상충되는 기준(Criteria)하에서 최적의 대안을 선택하는 문제이며, 특히 국가나 항공사 또는 어느 기관에서 항공기의 구입시 기종 선정의 문제는 항공기 자체의 높은 가격 및 기술 파급효과, 안전성, 경쟁성 등 다수의 요인들을 심도 있게 고려하여야만 한다. 따라서 다수의 전문가 집단의 의견을 종합할 수 있다면 실패의 확률을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문은 한국항공대학교의 훈련용 항공기의 도입 필요성이 제기됨에 따라 대상 기종인 Mooney MSE와 Cessna 172RG 기종에 대하여 현재 한국항공대학교에서 비행 교육을 담당하고 있는 운항학과 전임교수와 비행교육원 비행 교관들의 설문을 통하여 계층화 의사결정법을 이용하여 전문가 의견을 종합하였다. 계층화 의사결정법(AHP; Analytic Heirarchy Process)은 1970년대 초 T. L. Saaty에 의해 개발된 기법으로 다수의 목표, 다수의 기준, 다수의 의사결정 주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화한 후, 상위 계층의 한 기준의 관점에서 직하위 계층의 요소들의 상대적 중요도(Relative Importance) 또는 가중치(Weight)를 쌍별비교(Pairwise Comparison)에 의해 측정하여 궁극적으로 최하위 계층의 대안의 우선순위를 구하는 기법으로 앞으로 항공기의 기종선 정시(특히 훈련용 항공기) 계층화 의사결정법(AHP)을 활용할 수 있도록 모델을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.144-146
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• 2012

의사결정표는 의사결정의 표현 방식 중 하나로 상황에 따라 취하는 일련의 행동들을 표 형식으로 나타낸 것이다. 이러한 의사결정표는 기업의 정보 시스템 (Information System)과 같은 의사결정 기반 시스템 구축에 유용하게 쓰일 수 있다. 복잡한 업무를 위한 의사결정 프로세스를 의사결정표를 이용하여 나타냄으로써 복잡한 로직을 정확하게 표현할 수 있고, 이해하기 쉽기 때문에 사용자와 프로그래머간의 의사소통을 원활하게 하며 문서화 작업을 비교적 간단하게 한다. 그러나 복잡한 의사결정이 필요한 업무의 경우 하나의 의사결정표에 필요한 정보를 모두 나타내게 되면 의사결정 단계를 이해하기가 어려울 뿐만 아니라 오류의 발생률도 높아지게 된다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 의사결정을 돕기 위해 계층적인 의사결정표를 제안한다. 계층적 의사결정표는 여러 추상화 단계를 가진 의사결정표를 일관성 있게 표현함으로써 단계적으로 의사결정을 수행할 수 있게 하고, 이에 따라 의사결정에 대한 이해도를 높인다. 또한 기존의 의사결정표 지원 도구를 확장하여 계층적 의사결정표를 지원하는 도구를 개발함으로써 사용자의 편의성을 도모하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.921-933
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• 2016

In this paper, we consider the comparisons of the personal preferences of analytic hierarchy process (AHP) and conjoint analysis (CA) which contain very relatively small number of alternatives. However, a direct performance comparison is not easy because these two methods have a much different process to achieve the final decision. Therefore, we adopt a validity and reference method with empirical case study for cosmetics preference of female college students. In case study, conjoint analysis has the merit of measuring internal validity; however, AHP has the merit of measuring predictive validity.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.93-101
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• 2007

In heterogeneous networks SVC (Scalabile Video Coding) will be used for IPTV service. This paper analyses how to determine the optimal inter-layer reference scheme according to final level to be displayed in hybrid scalable coding which consists of spatial, quality and temporal layer. It determines where to stop layering quality layer stacks in lower spatial layer according to the relationship between noise induced by loss of high frequency component eliminated by filter in order to get rid of aliasing when spatial layering is processed and noise induced by quantization when quality layering is processed. This paper shows the choice of the level of layering between spatial and quality to get better coding efficiency and then presents what is needed for determining it.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.227-227
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• 2012

본 연구는 수자원계획 문제에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 발생할 수 있는 두 가지 문제에 대해 분석하였다. 첫 번째는 다기준 의사결정기법 선택의 차이가 결과에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는지를 제시하였고 두 번째는 평가기준에 대한 가중치와 대안들의 평가치에 대한 불확실성을 최소화하기 위해 민감도 분석을 수행하는 절차를 제시하였다. 첫 번째 문제를 위해 가중합계법, Compromise Programming, 계층화분석과정, 수정된 계층화 분석과정, 가중곱방법, TOPSIS, ELECTRE-2, Regime 방법을 사용하였다. 또한 최근 사용빈도가 높은 삼각형 Fuzzy 숫자와 다기준 의사결정기법을 결합한 기법에 대해서도 분석하였는데 Fuzzy WSM, Fuzzy 계층화분석과정, Fuzzy 수정 계층화분석과정, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy Compromise Programming을 검토하였다. 분석결과 평가기준에 대한 가중치 조건과 표준화 방법이 동일한 상황에도 불구하고 조금씩 다른 순위를 제시하는 것으로 나타났다. 또한 다양한 MCDM 기법들을 적용해도 동일한 순위로 나타나는 대안들이 있었다. 따라서 다기준 의사결정기법을 사용한 수자원 관리계획을 수립할 때에는 다양한 분석기법을 활용해서 기법의 선택으로 인한 불확실성을 최소화해야 한다. 두 번째 문제는 평가기준에 대한 가중치와 대안의 효과 정량화 자료의 불확실성을 극복하기 위해 각각에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구는 유량확보와 수질개선을 위한 수자원 계획 수립을 위해 가중합계법을 이용한 문제에 두 경우의 민감도 분석을 모두 수행하였다. 이 과정에서 결정계수와 민감도 계수를 산정하여 이용하였다. 본 연구는 향후 수자원 관리 및 계획 분야에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 사용될 수 있는 기초 가이드라인이 될 것이다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.10
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• pp.722-733
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• 2006

In scalable streaming application, there are two important knobs to tune to effectively exploit the underlying network resource and to maximize the user perceivable quality of service(QoS): layer selection and packet scheduling. In this work, we propose Semantics Aware Packet Scheduling (SAPS) algorithm to address these issues. Using packet dependency graph, SAPS algorithm selects a layer to maximize QoS. We aim at minimizing distortion in selecting layers. In inter-frame coded video streaming, minimizing packet loss does not imply maximizing QoS. In determining the packet transmission schedule, we exploit the fact that significance of each packet loss is different dependent upon its frame type and the position within group of picture(GOP). In SAPS algorithm, each packet is assigned a weight called QoS Impact Factor Transmission schedule is derived based upon weighted smoothing. In simulation experiment, we observed that QOS actually improves when packet loss becomes worse. The simulation results show that the SAPS not only maximizes user perceivable QoS but also minimizes resource requirements.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.201-207
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• 1995

이제까지의 생산 시스템 컨트롤은 여러 개의 계층을 통해 상위 컨트롤러가 하위의 컨트롤러를 관리하는 계층적/감독(hierarchical$^{ervisory}$)컨트롤 방식이 일반적이었다. 그러나 생산 시스템의 규모가 증가하고, 이를 운용하는 컨트롤 소프트웨어가 복잡해짐에 따라 전통적인 계층적/감독 컨트롤 방식은 몇 가지의 문제점을 가지게 되었다. 첫째, 계층간의 관리 구조가 복잡해짐에 따라 현장의 생산 정보가 의사결정을 하는 상위의 시스템에 즉시 전달되지 못한다. 이는 실시간 의사결정이 필요한 많은 컨트롤 문제를 야기시킨다. 둘째, 생산시스템의 레이아웃 및 운영 방식에 변화가 생겼을 때 컨트롤 소프트웨어를 신속히 수정하기가 어렵다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방법으로 수평적/협동(heterarchical/cooperative) 컨트롤 방식이 제시된다. 이는 신속한 의사결정과 변화에 따른 수정이 용이하도록 가공, 조립, 물류등 생산 시스템의 여러 단위 요소의 자율적인 컨트롤러가 계층이 없이, 서로 동등한 입장에서 협동을 통해 컨트롤이 이루어진다. 본 연구에서는 수평적/협동 컨트롤 방식하에서 조립 시스템이 가져야 할 기능과 컨트롤 방법을 제시한다. 아울러, 조립 시스템 컨트롤러가 다른 컨트롤러들과 교환하는 정보 및 컨트롤 대상을 규명한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.123-126
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• 2001

종합적인 공정 제어 자동화 시스템 구현을 위해 계층적이고 개방형 방식에 의한 시스템 구축이 이루어지고 있다. 상위 계층 시스템은 하위 계층 제어 시스템의 제어기 설정치를 결정하는 방법으로 다양한 의사결정(Decision Making)방법을 도입하여 하위 계층 시스템과 연계하여 계층적인 종합 공정 제어 자동화 시스템 구축을 시도하고 있다. 본 연구에서는 상위 계층 시스템 구현을 위해 신경회로망 방식을 채택한 상위 지능형 제어 시스템을 제안하여 연속형 프로세스의 최적 의사 결정을 효과적으로 할 수 있도록 하였고 이를 실현화 하는데 있어 UML방식의 객체지향 설계방식을 도입함으로써 시스템의 재 사용성 및 확장성을 가지는 개방형 상위 의사 결정 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 수처리 연속 공정인 약품주입 공정에 적용하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.3
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• pp.917-926
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• 2013

This study presents the feasibility of fuzzy multi-criteria decision making (MCDM) techniques for the robust prioritization of projects. It is applied to water resources planning problem. Results from weighted sum method (WSM), analytic hierarchy process (AHP), revised analytic hierarchy process (R-AHP), and TOPSIS are compared with those from Fuzzy WSM, Fuzzy, AHP, Fuzzy R-AHP, and Fuzzy TOPSIS. For the calculation, all weights on criteria and the normalized data were obtained from the same investigation. As a result, the rankings from four MCDM techniques are slightly different while those from fuzzy MCDM show the comparatively consistent ranking. Therefore, it is desirable to use fuzzy MCDM technique when MCDM is used for the prioritization problem, since fuzzy MCDM can include the uncertain variability of input data and weighting values on criteria.