• 대한기계학회논문집A
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• 제41권5호
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• pp.427-433
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• 2017

고강도 재료나 열전도성이 낮은 재료의 밀링 가공시 가공 부위에서 발생하는 높은 마찰열로 인해 공구 파손 등이 심각하게 발생할 수 있으므로 절삭유 공급이 매우 중요하다. 기존의 절삭유 공급 방식은 수동식 관절 구조를 활용한 방법으로 과도한 양을 분사함에도 불구하고 효과적인 결과를 얻기 힘들었다. 또한, 작업 중 비산으로 인해 작업장 환경에도 큰 악영향을 미쳤다. 이에 본 연구에서는 자동으로 분사 위치 조절이 가능한 장치에 기반하여 절삭유 분사위치에 따른 STS316L 의 밀링가공 특성을 분석하였다. 그 결과, 절삭유 공급 위치 변화에 따라 공구 마모와 표면 거칠기 변화가 관찰되었으며 이를 통해 제작된 장치의 효용성을 보였다.

• 정보화연구
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• 제9권2호
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• pp.167-176
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• 2012

한국군은 LISI 모델을 활용하여 소요제기 및 획득단계에서 체계의 상호운용성 수준측정 및 평가를 실시하고 있다. 그러나 LISI 모델은 체계 간 상호운용성 평가에 초점이 맞추어져 있기 때문에 다수 체계가 유기적으로 연결된 복합체계의 상호운용성 평가에는 제한적이다. 또한 LISI 모델은 정량적이기 보다는 정성적인 접근방법이기 때문에 상호운용성 의사결정에 가시적인 정보 제공에는 한계가 있다. 이에 대한 해결책으로 본 연구에서는 복합체계의 정량적인 상호운용성 평가 방법론을 제안한다. 제안 방법론에서는 아키텍처를 활용하여 임무 프로세스를 지원하는 복합체계가 식별되고, 체계의 다중도와 유사도 계수를 기반으로 상호운용성 평가가 이루어진다. 그리고 제안 방법론의 효용성을 보이기 위해 사례연구 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.565-569
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• 2007

최적경로 탐색은 텔레매틱스에서 효용가치가 높은 기술이다. 그렇지만 기존 시스템의 최단 경로가 항상 최적 경로라고 볼 수 없다. 즉 도로위에서는 이동시간이 최소인 경로를 최적경로라고 정의할 수 있다. 이런 최적경로를 탐색하기 위한 여러 가지의 기술 및 알고리즘들이 존재한다. 계층 경로 알고리즘은 로드 네트워크를 주, 부 레이어로 나누어 경로를 탐색한다. 2단계로 나누어 경로를 탐색하기 때문에 경로 탐색 연산시간의 성능은 뛰어나다. 탐색되는 경로 또한 최적 경로에 가까운 결과를 가진다. 2단계로 계층을 분할 할 때, 부 도로를 포함하는 주요도로 영역의 할당 방법은 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 계층 경로 알고리즘에서의 주요도로 선정을 위한 탐색 영역 결정 기법에 대하여 제안한다. 그리고 제안한 기법을 계층 경로 탐색에 적용하는 방법을 기술한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.238-239
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• 2010

주거 상업용 건물에 있어 최근 TV, LED 조명, 컴퓨터, IT 기기들과 같은 직류를 사용하는 부하가 점차 증가함에 따라 기존의 교류 배전 기반의 건물 전력구조에서 에너지절감을 위한 하나의 방안으로 직류기반의 건물 배전구조에 대한 도입에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 또한 직류 형태의 전원인 태양광 발전, 연료전지 등의 신재생 에너지와 가정 및 전기자동차용 배터리의 등장은 직류 기반 전력구조가 가지는 강점을 더욱 부각시키고 있다. 직류 배전 시스템은 기존 교류 배전에서 직류부하를 위한 다중의 전력 변환 과정을 최소화함으로서 전원 및 부하에서 소모되는 에너지를 절감하여 전력시장 내 전체적인 탄소배출량 저감에 기여할 수 있을 것으로 고려되어지고 있다. 이는 직류배전 시스템의 에너지 저감 효용성 이외 기존 교류배전 대비 부하단 부품 수의 감소에 따른 신뢰성 향상 및 가격 저감, 무효전력 고려사항의 제거 등 많은 장점을 가지기 때문이다. 본 논문에서는 소용량 건물에 직류배전 구조가 도입될 경우 실현 가능성이 높은 대표적 직류 배전 구조들을 Functional Modeling 기법을 통해 모델링하며, 시뮬레이션을 통해 기존의 교류 배전 건물과 함께 각각의 전력계 구조에 대한 효율 및 장단점들을 정성적으로 비교하고, 구현에 필요한 고려사항들을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.245-258
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• 2016

본 논문에서는 기계학습과 관련된 다양한 사례들에 대한 연구를 바탕으로 기계학습 응용 및 학습 알고리즘의 성능 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 기계학습 기법을 적용하여 결과를 얻어낸 문헌을 자료로 수집하고 학문분야로 나누어 각 분야에서 적합한 기계학습 기법을 선택 및 추천하였다. 공학에서는 SVM, 의학에서는 의사결정나무, 그 외 분야에서는 SVM이 빈번한 이용 사례와 분류/예측의 측면에서 그 효용성을 보였다. 기계학습의 적용 사례분석을 통해 응용 방안의 일반적 특성화를 꾀할 수 있었다. 적용 단계는 크게 3단계로 이루어진다. 첫째, 데이터 수집, 둘째, 알고리즘을 통한 데이터 학습, 셋째, 알고리즘에 대한 유의미성 테스트 이며, 각 단계에서의 알고리즘의 결합을 통해 성능을 향상시킨다. 성능 개선 및 향상의 방법은 다중 기계학습 구조 모델링과 $+{\alpha}$ 기계학습 구조 모델링 등으로 분류한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9A호
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• pp.801-808
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• 2011

본 논문은 무선랜 메쉬 네트워크 링크 품질 측정 정확성 향상을 위한 MBAP(Multi-rate Broadcast Active Probing) 방법을 제안한다. 라우팅을 위한 척도로 홉수를 주로 사용하는 MANET과 달리 메쉬 네트워크는 ETX, ETT 등의 링크 품질 기반의 척도를 주로 사용한다. ETX. ETT 등의 측정을 위해 기존 연구들에서는 단일 전송률 브로트캐스트 기반의 측정 방법을 사용한다. 하지만 이 방법은 다양한 전송률을 가질 수 있는 무선랜 링크의 품질을 제대로 반영하지 못하며 이는 적절하지 못한 경로 선택으로 귀결될 수 있다. MBAP는 다양한 전송률의 브로드캐스트를 사용함으로써 우선 링크 품질 측정의 정확성을 향상시켰다. 우리는 MBAP를 리눅스 기반의 링크계층에서 구현하였으며 실험을 통해 그 효용성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.177-191
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• 2020

본 연구는 프랜차이즈 경영자의 사적 효용 동기에서 비롯된 자기과시적 성향이 기업의 원가행태에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 검정하고자 하였다. 연구 문제를 해결하기 위해 국내 프랜차이즈 경영자의 자기과시적 성향에 대한 대용치를 개발하고 이들 특성 변수를 그룹화하여 그룹별 독립변수가 영업비용인 종속변수에 미치는 영향을 다중회귀모형을 이용하여 비교·분석하였다. 연구 결과, 프랜차이즈 경영자의 자기과시적 성향은 매출 감소 시 영업비용의 하방경직성을 강화시키게 되고, 자기과시적 성향이 커질수록 하방경직성은 더욱 강화되어 나타났다. 본 연구는 기존 연구에서 수행되지 않았던 프랜차이즈 경영자의 갑질 행위 등의 자기과시적 성향에 대한 대용치를 개발하여 향후 프랜차이즈 경영자에 대한 연구를 강화하고, 기업의 영업비용에 미치는 경영자의 자기과시적 속성의 영향을 확인함으로써 예비창업자, 가맹점주, 투자자 등의 프랜차이즈 이해관계자에게 유용한 정보를 제공할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.197-199
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• 2000

연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.435-449
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• 1998

본 연구는 다중판별분석(MDA)에서 필요한 변수선택기준을 베이즈접근법으로 제안하였다. 이 베이즈판별변수 선택기준은 여러 정규모집단분포의 평균벡터에 대한 동질성 검정에 필요한 디폴터형태의 베이즈요인을 객관적 베이즈방법으로 유도하여 설정하였다. 디폴트베이즈요인(default Bayes factor)은 Spiegelhalter와 Smith (1982)가 계발한 가상적트레이닝표본법(imaginary training sample method)을 사용하여서 도출하였다. 또한 제안된 베이즈판별변수선택 기준이 지닌 분포의 성질을 이용하여, 추가 판별변수(또는 변수군)가 MDA에 기여하는 부가적인 판별력에 대한 검정법 및 추가판별변수(또는 변수군)의 선택 기준에 대해서도 논하였다. 본 연구에서 새로이 얻은 변수선택기준은 최적부분집합선택법(optimal subset selection method)뿐 아니라 각 단계적방법(stepwise method)의 변수선택기준으로 사용될 수 있으며, 두 그룹 판별분석에도 사용이 가능하다는 점에서 표본이론에 의해 여러 형태로 개발된 기존의 판별변수 선택 기준들을 하나로 통합시킬 수 있는 기능을 지니고 있다. 모의실험을 실시하여 최적 부분집합선택법과 단계적방법하에서 제안된 판별변수선택 기준이 가진 효용성을 평가하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.18-29
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• 2019

동적 적응 스트리밍 서버는 일시에 많은 양의 트랜스코딩 연산을 처리하기 때문에 높은 프로세서 전력을 소모한다. 많은 연산량을 위하여 다중 프로세서 구조가 필요하고, 이에 대한 효과적인 트랜스코딩 태스크 분배가 필요하다. 본 논문에서는 2 티어 (프론트엔드 노드 (frontend node)와 백엔드 노드 (backend node)) 트랜스코딩 서버의 전력 상한을 보장하고 스트리밍 되는 비디오의 인기도 및 품질을 고려한 트랜스코딩 서버의 설계 및 구현 방법을 제안한다. 이를 위하여 1) 각 백엔드 노드에 트랜스코딩 태스크 분배, 2) 백엔드 노드에서의 태스크 스케줄링, 3) 프론트엔드와 백엔드 노드 통신 기법들을 구현하고, 테스트베드를 구축하였다. 실제 테스트베드에서의 예상 소모 전력과 실제 소모 전력을 비교하는 실험을 진행함으로써 본 시스템의 효용성을 확인했다. 또한 본 시스템이 각 노드의 부하를 감소시킴으로써 트랜스코딩에 사용되는 전력 및 시간 최적화가 가능함을 보였다.