Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.4
no.2
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pp.55-70
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1994
본 논문은 데이타베이스의 동적 기능을 모형화하기 위해서 동적 규칙을 사건과 동적 규칙 객체로 취급하여 개념적 스키마에 표현하는 동적 객체지향 데이타 모델을 제안한다. 제안된 모델에서 정적 구조와 동적 구조에 대한 개념들을 정의하고 모형화 과정에서 사용자의 이해도를 증진시키는 모델의 구성요호에 대한 그래픽 다이어그램을 제시하였다. 그리고 동적 규칙이 데이타베이스 구조에 포함됨으로써 발생가능한 정보의 불법적인 노출 또는 변경을 방지하기 위해서 BLP모델의 보안 정책을 확장하여 제안된 모델에 대한 11가지 종류의 다단계 보안 성질들을 정의하였다. 또한, 정의된 다단계 보안 성질들이 타당한가를 조사하기 위해서 패트리네트를 확장하여, 보안 성질의 검증작업을 수행하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.751-753
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2002
본 논문에서는 여러 시간대에 걸쳐 획득한 영상 데이터 집합에 대하여 동적 모델을 이용한 데이터들의 동시 가시화를 수행하고, 각 모델들 간의 변이를 분석하여 객관적인 영상 분석결과를 가시화해주는 연구를 수행하였다. 먼저 동적 모델의 동시 가시화를 위하여 동적 모델 데이터의 저장 및 로딩 모듈을 설계하였고, 동적 모델들간의 변이 분석은 체적, 속도를 비교 가시화함으로써 이루어졌다. 이를 한 환자에대하여 치료기간 중 일정 시간대별로 획득된 심장영상 집합들에 적용함으로써 기존의 영상분석의 한계점을 극복하고 심장 질환의 진단을 효율적으로 도울 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.582-585
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2024
이 연구는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서 딥러닝 모델의 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망(CNN)에서 동적 가지치기 모델의 적용을 탐구한다. 첫째, 동적 가지치기 모델의 원리와 방법에 대해 기존 방법과의 비교를 소개한다. 둘째, 기존적인 방법 동적 가지치기 모델의 구현 과정 및 결과 분석을 포함한 실험 단계를 자세히 설명한다. 실험 결과는 동적 가지치기 모델이 적절한 훈련에서 모델의 분류 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있으며 강력한 일반화 능력을 가지고 있음을 보여준다. 마지막으로 딥러닝 방법과 기존 방법의 차이점과 장단점을 분석하고 요약하여 실제 적용에서 딥러닝 모델 배치에 유용한 탐색과 참고 자료를 제공한다. 이 연구는 딥러닝 분야에서 동적 가지치기 모델의 적용을 추가로 탐색하기 위한 중요한 이론 및 실습 기반을 제공한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.1401-1404
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2008
본 논문에서는 기존의 관료제 조직과 다른 동적조직의 특성을 살펴보고 이러한 특성으로 인해 기존의 접근제어 모델들을 동적조직의 접근제어 모델로 사용할 때 문제가 되는 점들을 살펴본다. 이를 바탕으로 동적조직을 위한 개선된 역할기반 접근제어 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존 접근제어 모델들의 문제점을 해결하기 위한 방법들을 제시한다.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.13
no.2
s.54
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pp.172-180
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2009
Normally in order to build a semi-active control system equipped with MR damper, the dynamic modeling of the damper is required to numerically predict its dynamic damping force and also its behavioral characteristics. For the dynamic modeling of the MR damper, this paper attempts to predict and evaluate its dynamic behavior by applying specifically both a power model and a Bingham model. Dynamic loading tests were performed on the squeeze type of damper specially designed for this research, and force-displacement hysteresis loops confirmed the effectiveness of the damper as a semi-active control device. In the meantime, in order to evaluate the effectiveness of each model applied, the model parameter for each model was identified. On the basis of the parameter, we derived the error ratio of the force-velocity relationship curve and the dynamic damping force, which was contrasted and compared with the experimental results of the squeeze type of damper. Finally, the squeeze type of MR damper developed in this research was proved to be valid as a semi-active control device, and also the evaluation of the two dynamic models showed they were working fine so that they were likely to be easily utilized to numerically predict the dynamic characteristics of any dampers with MR fluid as well as the squeeze type of MR damper.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.240-245
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2015
일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.
Stated Preference (SP) data has been regarded as more useful than Revealed Preference (RP) data, because researchers can investigate the respondents\` Preference and attitude for a traffic condition or a new traffic system by using the SP data. However, the SP data has two bias: the first one is the bias inherent in SP data and the latter one is the attrition bias in SP panel data. If the biases do not corrected, the choice model using SP data may predict a erroneous future demand. In this Paper, six route choice models are constructed to deal with the SP biases, and. these six models are classified into cross-sectional models (model I∼IH) and dynamic models (model IV∼VI) From the six models. some remarkable results are obtained. The cross-sectional model that incorporate RP choice results of responders with SP cross-sectional model can correct the biases inherent in SP data, and also the dynamic models can consider the temporal variations of the effectiveness of state dependence in SP responses by assuming a simple exponential function of the state dependence. WESML method that use the estimated attrition probability is also adopted to correct the attrition bias in SP Panel data. The results can be contributed to the dynamic modeling of SP Panel data and also useful to predict more exact demand.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.04a
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pp.141-148
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2002
MR 유체 감쇠기는 구조물의 진동을 감소시키기 위한 가장 유망하고 새로운 제진 (制振) 장치 중 하나이다. 이 장치는 기계적인 단순성, 높은 동적 범위, 적은 전력 요구량, 커다란 감쇠 능력, 강인성 등의 장점을 가지고 있기 때문에, 토목 구조 시스템의 내진(耐震) 및 내풍(耐風) 성능을 향상시키는데 매우 유용하다. 많은 연구자들이 MR 유체 감쇠기의 유사-정적 모델을 연구했지만 그 모델이 감쇠기의 설계를 위해서는 유용하다고 하더라도, 동적 하중에 대한 감쇠기의 거동을 모사하는 데는 충분하지 않다. 논문에서는 대용량 20톤 MR 유체 감쇠기의 동적하중에 대한 응답 해석 결과를 이용하여, Bouc-Wen 모델을 기반으로 하는 새로운 역학적 모델을 제안하였다. 이 모델은 MR 유체의 stiction현상과 관성 및 shear thinning 효과를 잘 묘사한다. 또한, 제안된 MR 유체 감쇠기의 동적 모델이 실험 결과와 매우 잘 일치함을 보였다.
A dynamic graph is suitable for representing and managing dynamic changable obstacles or terrain information in 2D/3D games such as RPG and Strategy Simulation Games. We propose a dynamic hierarchical graph model with fixed level to perform a quick A* path finding. We divide a graph into subgraphs by using space classification and space model, and construct a hierarchical graph. And then we perform a quick path fading on the graph by using our dynamic graph operators. With our experiments we show that this graph model has efficient properties for finding path in a dynamic game environment.
The goal of this paper is to develop freeway Origin-Destination (OD) demand estimation model using real-time traffic data collected from Freeway Traffic Management System (FTMS). In existing research, the micro-simulation models had been used to get a link distribution proportion by time process. Because of hi-level problem between the traffic flow model and the optimal OD solution algorithm, it is difficult for the existing models to be loaded at FTMS. The formulation of methodology proposed in this paper includes traffic flow technique to be able to remove the bi-level problem and optimal solution algorithm using a genetic algorithm. The proposed methodology is evaluated by using the real-time data of SOHAEAN freeway, South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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