• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.504-509
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• 1995

컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.46-48
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• 2001

본 논문에서는 Baugh-Wooley 승산 알고리즘을 '8x8-bit 15 stage 파이프라인 배열 숭산기', '8x8-bit 2 stage 파이프라인 배열 숭산기', '순수 조합 논리 배열 승산기'의 방식으로 FPGA상에서 구현하였으며, 각 구현방식의 성능을 비교 분석하였다.

• Fire Protection Technology
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• s.43
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• pp.34-45
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• 2007

고강도 콘크리트 기둥의 내화성능을 향상시키기 위한 설계지침을 개발하기 위한 연구프로그램의 전체적 결과가 도출되었다. 고강도 콘크리트 기둥과 보통강도 콘크리트 기둥의 내화성능을 비교하였다. 화재상태에서 고강도 콘크리트 기둥의 구조적 거동에 영향을 미친는 다양한 요소에 대하여 토론하였다. 설계 가이드라인은 고강도 콘크리트 기둥의 폭렬을 줄이고 내화성능을 향상시키기 위하여 준비하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.319-320
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• 2018

여러 단계를 걸쳐 이루어지는 RNA-seq 분석 과정을 한 번에 처리할 수 있는 shell script 파이프라인을 구축하였다. 연구자들로 하여금 trimming, quality control, mapping, assembly, quantification 등 개별 과정을 거치지 않고, 한 줄의 커맨드 라인(command line) 만으로 유전자 발현량과 상대적 발현량 차이를 확인할 수 있는 fold change(FC) 값까지 얻을 수 있도록 하였다.

• Journal of Distribution Research
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• v.9 no.1
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• pp.25-45
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• 2004

As electronic commerce establishes itself as a viable and competitive channel, this research compares the attractiveness of online and offline purchase from a transaction cost perspective. In the process, we propose a framework that integrates transaction cost with purchase decision process and product type. Specifically, the paper proposes and tests hypotheses regarding the difference between online and offline channels with respect to the transaction costs incurred in each stage of the purchase decision process. These differences are further compared across different product types categorized according to the FCB Grid. A total of 24 hypotheses were tested by conducting a questionnaire survey on university students. The results showed that 19 out of 24 hypotheses were supported. Following a detailed presentation of the analysis results, the paper concludes by discussing the academic and managerial implications of the findings.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.22 no.5
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• pp.1-16
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• 2016

In this paper, we propose and efficient curve reconstruction method based on the classical least-square fitting scheme. Specifically, given planar sample points equipped with normals, we reconstruct the objective curve as the zero set of a hierarchical implicit ZP(Zwart-Powell)-spline that can recover large holes of dataset without loosing the fine details. As regularizers, we adopted two: a Tikhonov regularizer to reduce the singularity of the linear system and a discrete Laplacian operator to smooth out the isocurves. Benchmark tests with quantitative measurements are done and our method shows much better quality than polynomial methods. Compared with the hierarchical bi-quadratic spline for datasets with holes, our method results in compatible quality but with less than 90% computational overhead.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.685-690
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• 2008

In numerically evaluating the thermal performance of the heat exchanger, numerical values of thermodynamic properties such as temperature, pressure, specific volume, enthalpy and entropy are required. But the steam table or diagram itself cannot be directly used without modelling. In this study the applicability of neural networks in modelling superheated water vapor was examined. The multi-layer neural networks consist of an input layer with 2 nodes, two hidden layers with 15 and 25 nodes respectively and an output layer with 3 nodes. Quadratic spline interpolation was also applied for comparison. Neural networks model revealed smaller percentage error compared with spline interpolation. From this result, it is confirmed that the neural networks could be a powerful method in modelling the superheated water vapor.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.249-252
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• 2011

이 연구는 중학교 과학 수업의 온 오프라인 혼합 협동학습에 대한 효과를 검증해 보고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저 온 오프라인 혼합 협동학습과 관련된 문헌 고찰을 통해 연구의 수행에 필요한 이론적 기반을 마련하였다. 중학교 1학년 과학 내용 중에서 연구 단원을 선정하여 온 오프라인 혼합 협동학습 모형을 제시하였다. 연구대상은 경기도 김포시에 위치한 'K'중학교 1학년 학생들 중에서 사전 학업성취도 검사와 학습태도 검사에 의해 동질집단으로 확인된 2개 학습 79명이다. 연구대상 중 1개 학습 40명을 실험대상으로 선정하여 온 오프라인 혼합 협동학습의 실험을 실시하고 통제집단에는 기존의 면대면 협동학습을 실시하였으며 실험이 끝난 후 두 집단의 학업성취도 및 학습태도 변화 차이를 비교 분석하였다. 결과 분석은 SPSS Ver.12.0을 이용하였으며 학업성취도는 다변량 분산분석(MANOVA)을 하였고, 학습태도는 독립표본 t검정을 통해 분석하였다. 분석한 연구의 결과 첫째, 중학교 과학 수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 면대면 협동학습과 학업성취도에서 유의미한 차이가 나타났다. 또한 온 오프라인 혼합 협동학습 실험집단이 면대면 협동학습 통제집단보다 학업성취도의 하위 영역 중 기억 영역에 그 효과성이 두드러짐을 확인하였다. 둘째, 중학교 과학 수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 면대면 협동학습과 학습태도에서 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 연구 결과를 토대로 온 오프라인 혼합 협동학습은 첫째, 학습자들로 하여금 자료 수집, 분석, 정리 단계에서 정보의 공유를 통해 적극적으로 학습을 유도하였다고 예측할 수 있다. 이는 온 오프라인 혼합 협동학습이 면대면 협동학습보다 학업성취도 향상에 효과적인 교수학습 방안으로 제시될 수 있음을 의미한다. 둘째, 중학교 과학수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 학습자의 학습태도에 효과적이라고 확신할 수 없다. 따라서 학습자의 교과에 대한 학습태도의 향상을 위해서는 교수 학습방법을 다각화하고 교과와 학습목표에 맞는 적절한 학습방법의 지속적 활용이 중요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2007.04a
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• pp.229-234
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• 2007

반도체 산업에서 동일제품을 여러 라인에서 생산하는 것은 일반적이다. 모든 라인에서 생산된 제품의 품질수준의 동일 여부는 반도체 공정 계측데이터의 동일성 여부로 결정된다. 이러한 의사결정에 앞서 계측데이터를 생산하는 라인간 계측시스템의 동일성 검정은 필수적이다. 일반적인 두 집단의 동일성검정 방법은 동일시료를 두 집단에서 반복 측정하여 측정값의 차이를 비교하는 방법이다. 그러나, 반도체 계측특성은 동일시료를 반복 측정할 때, 물리적 영향 등에 의해 시료가 변화하여 반복측정이 난해한 특징을 가지고 있어 일반적인 반복측정 방식의 동일성 검정방법은 적합하지 않다. 본 연구에서는 반복측정이 난해한 반도체 계측 특성 하에서 가설검정을 이용한 라인간 계측 동일성 검정방법을 제시하고 실제 반도체 공정에 적용한 사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.22-27
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• 2006

4단계 스카이라인 영역 결정 기법[2]은 영역 결정 시간이 객체의 개수에 비례해서 현저히 증가하기 때문에 다수의 객체를 포함하는 도메인들에 적용하기 어렵다. 이러한 문제점은 스카이라인 영역이 지배 객체 집합의 부분 집합으로 이루어지는 특성을 고려하지 않았기 때문에 발생한다. 이 논문에서는 스카이라인 영역 결정에 불필요한 객체들을 제거할 수 있는 거리 기반 가지치기 기법과 영역 결정 선분의 범위 축소 기법을 제안한다. 제안한 기법들을 R*-트리와 INN(Incremental Nearest Neighbor) 알고리즘에 적용함으로써 점진적으로 스카이라인 영역을 결정할 수 있으며 영역 결정 시간을 현저하게 감소시킬 수 있다. 제안한 기법의 성능 향상을 증명하기 위해 4단계 영역 결정 기법과의 비교 실험을 수행한다.