• 제목/요약/키워드: 기준 모델

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스마트 농축산업을 위한 기준모델 분석 (Reference model Analysis for Smart Farming and Livestock Farming)

  • 김동일;정희창
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.718-720
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    • 2017
  • IT 와 농업 및 축산업의 융합은 생산, 유통, 소비 분야에서의 효율과 질적 향상을 기대하게 되었고 특히 IT 영역의 정보 분석 기술과 자동제어 기술은 농산물 생산에 많은 장점을 제공하게 되었다. 본 논문에서는 IT와 접목한 스마트 농축산업 환경에서의 기준 모델을 분석한다.

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모델기준형 적응제어를 이용한 전기유압 서보계의 제어에 관한 연구 (A study on control of electrohydraulic servosystem with using model reference adaptive contorl theory)

  • 김기홍;윤일노;박재범;김종겸;염만오
    • 한국정밀공학회지
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    • 제14권5호
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    • pp.92-99
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    • 1997
  • A model reference adaptive control(MRAC) theory is very useful for controlling a plant of which the parameters are unknown or vary during operation usint only input-output signal of plant. In this study, 2' nd order discreter time MRAC controller is designed for an electrohydraulic position control system which is represented with nonlinear mathematical model and the least square method is adopted for the para-meter adjustment law. This control algorthm is applied to the position control of electrohydraulic servosystem through computer simulation and the effect of the change of load, sampling time upon the performance following reference model and upon the performance of estimating plant parameters are examined.

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WTP모델 기반의 비즈니스모델 평가: PBR, 가격책정과 비즈니스모델 평가기준 (Business Model Evaluation based on WTP Model: Pricing-by-rating(PBR) as the Baseline of Pricing Policy and a Criterion of Business Model Evaluation)

  • 김인호;구태용
    • 벤처창업연구
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    • 제11권2호
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    • pp.157-165
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    • 2016
  • 이 논문은 미시(微視)기반레벨에서 (at Micro-Foundations level) PBR(등급에 의한 가격책정)도구를 개발하여 PBR이 어느 상황에서든 가격책정(Pricing)의 기준과 비즈니스모델평가에 대한 일반적인 기준으로 사용될 수 있음을 주장하고 있다. 본 논문은 우선 구매력과 지불/구매의향 (Willingness to Pay/Purchase: WTP)을 동시에 지니고 있는 현시니즈(Explicit Needs)로부터 WTP모델을 유도하여 WTP수준과 WTS(willingness to supply/sell: 공급/판매의향) 수준간의 간격에 대한 서열척도(ordinal scale)를 취하여 PBR방법을 개발하였다. 구체적으로 고객이 기대하는 이상적 마케팅믹스인 최선의 SPEC (Solution, Price Indicator by WTP, Encouragement, Channel)과 기업이 제공하는 실제 마케팅믹스 (Marketing Mix) 4P에 대하여 우선 각 구성요소 마다마다를 상호 개별적으로 비교할 뿐만 아니라 전체를 하나로 인식하여 상호 비교함으로써 PBR방법을 개발한 후 이를 적용한 몇 가지 예시를 통해서 PBR방법이 실제로 비즈니스모델을 평가하는데 사용될 수 있음을 보여 준다. 결론적으로 본 논문은 어떤 상황에서든 PBR이 가격책정과 비즈니스모델의 평가도구로서 유용하게 사용될 수 있다고 주장한다.

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소프트웨어 품질 예측 모델을 위한 분류 프레임워크 (Taxonomy Framework for Metric-based Software Quality Prediction Models)

  • 홍의석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.134-143
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    • 2010
  • 본 논문에서는 위험도라는 품질 인자를 예로 들어 메트릭 기반 소프트웨어 품질 예측 모델들을 네가지 타입으로 분류하는 프레임워크를 제안한다. 모델들은 다음과 같은 두가지 기준에 의해 분류된다: 모델 입력 메트릭 형태, 과거 프로젝트 데이터의 필요 유무. 분류된 타입들은 각각의 특성을 가지며 새롭게 정의된 몇가지 기준들에 의해 타 타입들과 장단점이 비교되었다. 이러한 정성적인 평가를 거쳐 품질 예측 모델을 이용하고자하는 개발 집단은 어떤 품질 예측 모델이 자신들에게 적합한지를 판단할 수 있게 된다. 또한 각 타입에 속하는 위험도 예측 모델들을 구현해 예측 성능을 측정한 선행 연구 데이터를 분석하여 예측 성능에 못지않게 모델이 속한 타입의 특성이 모델 선정의 중요한 관건이 됨을 보였다.

전자상거래에서의 인터넷 경매의 비즈니스 모텔 (A Business Model for Internet Auction in Electronic Commerce)

  • 박용진;한주윤;정봉주
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.645-648
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    • 2000
  • 본 논문에서는 인터넷 경매 비즈니스의 특징적 요소를 정의하고 이를 기준으로 인터넷 경매 사이트를 분류, 평가할 수 있는 비즈니스 모델을 제안하였다. 먼저 기존 인터넷 사이트들에 대한 현황 분석을 통한 특징적 요소를 도출하고 이를 기준으로 인터넷 사이트들의 세 가지 형태에 대한 비교 모델을 제시하였다. 그리고 이러한 세 가지 형태의 인터넷 경매 모델을 공통으로 설명할 수 있는 비즈니스 모델을 구성하였다. 제안된 인터넷 경매 비즈니스 모델은 비용(Cost), 고객(Netizen), 기술, 거래(Transaction), 그리고 마케팅 등 다섯 가지 요소로 구성되며, 각각의 요소들에 대한 특성 및 분석 방법을 제시하여, 인터넷 경매 사이트들에 대한 평가 도구로서의 이용 가능성을 높이고자 하였다.

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확률적 언어 모델을 위한 자료 기반 어휘 구축 (A data-driven approach for lexicon selection for probabilistic language model)

  • 류성호;김진형
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.3-8
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    • 2002
  • 한국어를 대상으로 하는 확률적 언어 모델에서는 대부분의 경우 형태소를 기본 어휘로서 사용하고 있다. 그러나, 이러한 모델들은 학습 및 검증을 위하여 사람에 의하여 형태소 분석이 이루어진 말뭉치를 필요로 한다. 또한, 형태소의 자동 분석은 현재 표준말을 중심으로 이루어져 있어 그 적용 분야에도 한계가 있다. 본 논문에서는 한국어의 특징을 고려하여 확률적 언어 모델의 구축에 적합한 어휘의 선택 기준에 대하여 고찰하고, 통계적인 기준을 통하여 확률적 언어 모델의 어휘를 구축하는 방법을 제안한다.

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컨테이너 적재 상태 모니터링을 위한 딥러닝 모델 연구 (A Study on Deep Learning Model for Container Load Status Monitoring)

  • 오세영;정준호;최부림;연정흠;서용욱;김상우;윤주상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.320-321
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    • 2022
  • 부두 내 컨테이너를 적재하는 과정에서 정렬 상태가 부정확한 경우 강풍으로 인한 안전사고가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 컨테이너 안전사고를 예방하기 위한 딥러닝 기반의 컨테이너 정렬 상태 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 정렬을 분류하는 기준을 제시하고 YOLO 기반의 모델을 구현했다. 추론 속도, 검출 정확도, 분류 정확도를 기준으로 각 모델의 성능을 평가했으며 성능 결과는 YOLOv4모델이 YOLOv3모델에 비해서 추론 속도는 느리지만, 검출 정확도와 분류 정확도는 높음을 보인다.

배터리 팩 내부 셀 불균형 특성 파라미터 분석 및 자기 회귀 모델 기반 과방전 사전 예측 알고리즘 연구 (Battery pack internal cell imbalance characteristic parameter analysis and autoregression model for prognosis of over discharging)

  • 박진형;김건우;이미영;김민오;김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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    • pp.215-217
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    • 2020
  • 본 논문은 배터리 팩 내부 셀 파라미터의 불균일도에 대한 분석을 실시하고 이를 기반으로 과방전을 사전에 진단할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 배터리 팩 내부 셀간 편차가 발생하는 셀을 선정하여 두 셀간 특성 분석을 실시하였으며, 이를 기준으로 예측 모델을 구성하였다. 예측 성능을 통해 배터리 전압 예측 성능에 영향을 미치는 인자를 분석하였으며, 배터리 전기적 등가회로 모델을 기반으로 예측 모델을 제안한다. 예측 모델은 실제 과방전이 발생한 셀을 기준으로 실험데이터와 비교하여 예측 성능을 검증하였다.

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딥러닝 회귀 모델 개발을 위한 센서 데이터 윈도우 사이즈 최적화 기법 (Optimization of Sensor Data Window Size for Deep Learning Regression Model)

  • 최민서;유동연;이정원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.610-613
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    • 2022
  • 센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.

언어학 관점에서의 한국어 대조학습 기반 문장 임베딩의 허위 문맥화에 대한 고찰 (Analyzing Spurious Contextualization of Korean Contrastive Sentence Representation from the Perspective of Linguistics)

  • 정유현;한명수;채동규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.468-473
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    • 2023
  • 본 논문은 사전 학습 언어 모델의 특성인 이방성과 문맥화에 주목하여 이에 대한 분석 실험과 한국어 언어 모델만의 새로운 관점을 제안한다. 최근 진행된 영어 언어 모델 분석 연구에서 영감을 받아, 한국어 언어 모델에서도 대조학습을 통한 이방성과 문맥화의 변화를 보고하였으며, 다양한 모델에 대하여 토큰들을 문맥화 정도에 따라 분류하였다. 또한, 한국어의 언어학적 특성을 고려하여, 허위 문맥화를 완화할 수 있는 토큰을 문맥 중심어로, 문맥 중심어의 임베딩을 모방하는 토큰을 문맥 기능어로 분류하는 기준을 제안하였다. 간단한 적대적 데이터 증강 실험을 통하여 제안하는 분류 기준의 가능성을 확인하였으며, 본 논문이 향후 평가 벤치마크 및 데이터셋 제작, 나아가 한국어를 위한 강건한 학습 방법론에 기여하길 바란다.

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