• Title/Summary/Keyword: 계층모델링

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Design of Koinonia Adaptation Layer Simulator for Bluetooth Using OPNET (OPNET을 이용한 블루투스를 위한 Koinonia 적응형 계층 시뮬레이터 설계)

  • 양만석;홍진표;고재진;민수영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10c
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    • pp.418-420
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    • 2003
  • 본 논문에서는 무선 근거리 네트워크 (Wireless Personal Area Network : WPAN) 환경에서 Koinonia 라는 새로운 시스템을 제안하고 링크계층에 적응형 계층을 추가하여 구성 및 모델링 함으로써 2.4GHz의 ISM 무선 대역을 이용하여 근거리에 위치한 무선 기기들을 연결하고 음성정보 및 데이타를 전송하는 근거리 무선 네트워크 시스템의 시뮬레이터를 구현 함을 목적으로 하였다.

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Deformable Modeling and a Haptic Interface for Medical Image Simulation (의료 시술 시뮬레이션을 위한 변형 모델링 및 햅틱 인터페이스)

  • 임아영;박주영;이선민;최유주;남상아;김명희
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.103-108
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    • 2002
  • 본 연구는 이산 사건 시스템 형식론(DEVS: Discrete Event System Specification)을 이용한 가상전장 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 기존 군체계에 관련된 모델링 기술은 물리적 모델링, 비쥬얼 모델링, 또는 개념적 모델링 등 개별 기능중심의 단편적 플랫폼 모델링에 그치고 있으며, 무기체계 분석 시뮬레이션도 개별 단위체 중심으로 평가되어져서, 다양하고 종합적인 그리고 상호운영성과 재사용성 등을 고려한 통합 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제공하지 못하는 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 개별 전투병력에서부터 첨단 무기체계에 이르는 다양한 전장 요소들을 계층 구조적으로 통합함으로써 장에서 발생될 수 있는 개별 전투병력의 미시적 행동 특성뿐 아니라 분대/중대/대대/사단급 단위의 거시적 전략/전술에 대한 묘사까지도 가능한 가상전장 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안된 방법론은 분대 단위의 가상 전장 환경에 대한 사례연구를 통해 검증하였으며, 향후 연구로는 대단위 가상전장에 대한 묘사를 위한 HLA 분산 시뮬레이션 기술의 적용에 대한 연구가 필요할 것이다.

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DEVS-based Virtual Warfare Modeling and Simulation (DEVS기반 가상전장 모델링 및 시뮬레이션)

  • 김명훈;강경남;이종근;지승도;이상민
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.53-59
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    • 2002
  • 본 연구는 이산 사건 시스템 형식론(DEVS: Discrete Event System Specification)을 이용한 가상전장 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 기존 군체계에 관련된 모델링 기술은 물리적 모델링, 비쥬얼 모델링, 또는 개념적 모델링 등 개별 기능중심의 단편적 플랫폼 모델링에 그치고 있으며, 무기체계 분석 시뮬레이션도 개별 단위체 중심으로 평가되어져서, 다양하고 종합적인 그리고 상호운영성과 재사용성 등을 고려한 통합 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제공하지 못하는 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 개별 전투병력에서부터 첨단 무기체계에 이르는 다양한 전장 요소들을 계층 구조적으로 통합함으로써 전장에서 발생될 수 있는 개별 전투병력의 미시적 행동 특성뿐 아니라 분대/중대/대대/사단급 단위의 거시적 전략/전술에 대한 묘사까지도 가능한 가상전장 모델링 및 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안된 방법론은 분대 단위의 가상전장 환경에 대한 사례연구를 통해 검증하였으며, 향후 연구로는 대단위 가상전장에 대한 묘사를 위한 HLA 분산 시뮬레이션 기술의 적용에 대한 연구가 필요할 것이다.

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Development of Smart Senior Classification Model based on Activity Profile Using Machine Learning Method (기계 학습 방법을 이용한 활동 프로파일 기반의 스마트 시니어 분류 모델 개발)

  • Yun, You-Dong;Yang, Yeong-Wook;Ji, Hye-Sung;Lim, Heui-Seok
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.8 no.1
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    • pp.25-34
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    • 2017
  • With the recent spread of smartphones and the introduction of web services, online users can access large-scale content regardless of time or place. However, users have had trouble finding the content they wanted among large-scale content. To solve this problem, user modeling and content recommendation system have been actively studied in various fields. However, in spite of active changes in senior groups according to the changes in information environment, research on user modeling and content recommendation system focused on senior groups are insufficient. In this paper, we propose a method of modeling smart senior based on their preference, and further develop a smart senior classification model using machine learning methods. As a result, we can not only grasp the preferences of smart seniors, but also develop a smart senior classification model, which is the foundation for the research of a recommendation system which will provide the activities and contents most suitable for senior groups.

Modeling and Rendering of Clouds for Real-time Flight Simulation (비행 시뮬레이션을 위한 구름 모델링 및 렌더링)

  • Do, Joo-Young;Baek, Nak-Hoon;Lee, Chang-Woo;Ryu, Wan-Woo
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.16A no.5
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    • pp.307-318
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    • 2009
  • Modeling and rendering of atmospheric phenomena such as clouds is one of most difficult research themes in the field of computer graphics, mainly due to its complexity, huge volume, ubiquitousness, etc. In this paper, we represent a system for real-time modeling and rendering of clouds, mainly aiming at the computer games and flight simulation applications. Our implementation generates various kinds of clouds including cirrus, stratus, and cumulus, through intuitive real-timeuser interactions. Then, additional details are automatically attached to them, using our own methods based on meta-balls or hierarchical spherical particles. After processing multiple scattering and anisotropic scattering, resulting particles are rendered into billboards, to finally achieve real-time processing.

BERT & Hierarchical Graph Convolution Neural Network based Emotion Analysis Model (BERT 및 계층 그래프 컨볼루션 신경망 기반 감성분석 모델)

  • Zhang, Junjun;Shin, Jongho;An, Suvin;Park, Taeyoung;Noh, Giseop
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.34-36
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    • 2022
  • In the existing text sentiment analysis models, the entire text is usually directly modeled as a whole, and the hierarchical relationship between text contents is less considered. However, in the practice of sentiment analysis, many texts are mixed with multiple emotions. If the semantic modeling of the whole is directly performed, it may increase the difficulty of the sentiment analysis model to judge the sentiment, making the model difficult to apply to the classification of mixed-sentiment sentences. Therefore, this paper proposes a sentiment analysis model BHGCN that considers the text hierarchy. In this model, the output of hidden states of each layer of BERT is used as a node, and a directed connection is made between the upper and lower layers to construct a graph network with a semantic hierarchy. The model not only pays attention to layer-by-layer semantics, but also pays attention to hierarchical relationships. Suitable for handling mixed sentiment classification tasks. The comparative experimental results show that the BHGCN model exhibits obvious competitive advantages.

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An Analysis of Impact of Processing Delay in Many­to­many Application Layer Multicast Protocols (다대다 응용 계층 멀티캐스트 프로토콜에서의 처리 지연 시간 영향 분석)

  • 김성훈;강경란;이동만
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10c
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    • pp.289-291
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    • 2003
  • IP멀티캐스트가 현재 보편적 서비스로 사용되지 못하는 한계로 인하여 그 대안으로 응용 계층 멀티캐스트 기법들이 제안되고 있다. 기존의 응용 계층 멀티캐스트의 성능 분석 기준으로 네트워크 자원의 효율적 사용면을 고려하여 스트레스, 스트레치와 전송 트리 관리 비용등이 사용되었다. 그러나, 응용 계층 멀티캐스트는 데이터의 전송이 참가자인 종단 시스템에 의해 이루어지고, 종단 시스템은 범용 장비로서 데이터 전달에 최적화된 성능을 갖지 못한다. 따라서, 데이터 전달을 위해 종단 시스템에서의 처리 지연이 발생하고 이로 인한 종단간 데이터 전송 지연에 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 종단 시스템에서의 데이터 전달을 위한 전달 지연 시간을 모델링 하고, 대표적 다대다 응용 계층 멀티캐스트 기법인 End­system Multicast와 NICE에 대하여 종단 시스템에서 발생하는 처리 지연 시간이 전체 참가자간의 데이터 전송 지연 시간에 미치는 영향을 분석한 결과를 기술한다.

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Hierarchical animation Environment for Simulation (시뮬레이션의 계층적 애니메이션 환경)

  • 조대호
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.187-191
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    • 1998
  • DEVS(Discrete Event system Specification)형식론은 계층적이고 모듈화 된 형식으로 시스템을 설계함으로써 신뢰성 있는 모델링이 가능하도록 이론적으로 잘 정립된 시뮬레이션 방법론이다. 시뮬레이션의 진행과정 및 결과를 표현하기 위한 애니메이션 개발 환경에 있어서도 DEVS 모델의 구조를 반영하여 계층적 애니메이션 환경을 구현 할 수 있다. 계층적 애니메이션은 시뮬레이션 관찰자가 시스템의 특정 레벨에 맞추어 애니메이션 진행 상황을 볼 수 있도록 한다. 이는 일반적으로 시뮬레이션 애니메이션이 갖는 장점인 시스템 이해 및 모델의 신뢰성 검증의 향상 뿐 아니라, 다양한 관점에서 시스템의 변화를 확인 할 수 있다는데 그 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 계층적인 애니메이션과 그래픽 표현이 가능하도록 하기위해 DEVS 모델의 구조를 반영한 계층성을 갖는 애니메이터(시뮬레이션과 애니메이션의 연결 프로세서)를 설계하였다. 이러한 애니메이터는 모델과 같은 구조로 각 모델에 필요한 애니메이션 객체들을 유지·관리함으로써 계층적 애니메이션을 가능하게 하며, 시뮬레이션의 이산적인 시각 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과 사이에 동기화를 용이하게 한다.

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DEVS-based hybrid modeling and simulation framework in distributed environment (분산처리 환경에서 DEVS 기반 하이브리드 모델링 및 시뮬레이션 프레임워크)

  • Kim, Jae-Kwon;Lee, Eun-Seok;Choi, Jeong-Seok;Lee, Jong-Sik
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1065-1067
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    • 2015
  • 시스템 모델링은 규모와 크기에 따라서 방법이 모두 다르며, 시스템 요구사항에 따라서 설계를 하는 방법이다. 하지만 현재까지의 기법은 개별적인 방법만 고려했기 때문에 시스템 요구사항의 모든 것을 적용하기 어려운 단점이 있다. 따라서 요구사항에 따른 시스템의 완성도를 높이기 위해서는 복합적인 모델링 방법의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 절차지향 및 객체지향 모델링 방법에 대한 접근을 통합 할 수 있는 DEVS기반 하이브리드 모델링 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 프로세스와 객체와의 관계를 계층형으로 구조화 시킬 수 있으며, 수학적 명세가 가능하다. 또한, 하이브리드 모델링의 시뮬레이션을 위한 분산처리 환경에서 DEVS 기반 하이브리드 시뮬레이션에 대해 제안을 한다. 제안하는 모델을 통해서 복잡한 시스템에 대한 명세와 검증이 가능하다.

A Neuro-Fuzzy Modeling using the Hierarchical Clustering and Gaussian Mixture Model (계층적 클러스터링과 Gaussian Mixture Model을 이용한 뉴로-퍼지 모델링)

  • Kim, Sung-Suk;Kwak, Keun-Chang;Ryu, Jeong-Woong;Chun, Myung-Geun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.13 no.5
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    • pp.512-519
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    • 2003
  • In this paper, we propose a neuro-fuzzy modeling to improve the performance using the hierarchical clustering and Gaussian Mixture Model(GMM). The hierarchical clustering algorithm has a property of producing unique parameters for the given data because it does not use the object function to perform the clustering. After optimizing the obtained parameters using the GMM, we apply them as initial parameters for Adaptive Network-based Fuzzy Inference System. Here, the number of fuzzy rules becomes to the cluster numbers. From this, we can improve the performance index and reduce the number of rules simultaneously. The proposed method is verified by applying to a neuro-fuzzy modeling for Box-Jenkins s gas furnace data and Sugeno's nonlinear system, which yields better results than previous oiles.