• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.10A
• /
• pp.1727-1736
• /
• 2001

본 논문에서는 실제 자원의 개발 전에도 망 관리 시스템의 개발 및 운용 테스트를 수행하도록 지원하는 실제 자원 시뮬레이터(RRS : Real Resource Simulator)를 제안한다. RRS는 객체의 상태를 유지하는 MOT(Managed Object Table)와 사용자가 정의한 동작 특성을 유지하는 SDT(Simulation Data Table), 랜덤(Random) 값과 랜덤주기(interval) 값을 발생할 지원 함수들, 순차적인 사건 발생 또는 값의 수정을 지원하는 스케줄링 테이블, 그리고 이들을 전체적으로 관장하는 메인 커널로 이루어져 있다. 본 논문에서는 이러한 각 요소의 기능과 동작 시나리오, 이를 이용한 평가 방안을 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2000.10b
• /
• pp.1177-1180
• /
• 2000

본 논문은 영상처리의 전처리 과정에서 많이 쓰이는 윤곽선 추출 알고리즘을 이용하여 각종 공격에 강인한 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 윤곽선은 영상의 특징을 결정하는 중요한 요소이기 때문에 이를 워터마크 시퀀스로 이용함으로써 기존 가우시안 랜덤 시퀀스나 의사 랜덤 시퀀스 보다 더 효과적인 시퀀스를 생성할 수 있다. 이를 증명하기 위해 다양한 공격 형태를 가지고 실험해 봄으로써 제안한 방법의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.176-177
• /
• 2016

본 논문에서는 효율적인 배터리 팩 설계를 위해 300개의 18650 리튬이온 셀의 전기적 특성을 비교분석하였고 통계적 분석을 기반으로 스크리닝 기법을 적용하였다. 300개의 고출력 원통형 18650 리튬이온 배터리 셀을 사용하여 전류적산법 기반 방전 용량(discharged capacity)과 HPPC(hybrid pulse power Characterization) test 기반 충전저항과 방전저항을 추출하였다. 추출한 파라미터를 바탕으로 통계적 분석을 수행하고 스크리닝 기법을 적용하였다. 스크리닝 기법을 적용한 셀과 랜덤으로 추출된 셀을 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.713-714
• /
• 2021

소상공인은 우리나라 경제의 중요한 역할을 하는 경제적 근간이루고 있지만 상대적으로 영세하고 경영여건이 불안하다. 정부정책적인 자금지원이 필요하나 재원의 한계로 효율적인 자본분배가 필요하다. 따라서 본 논문은 랜덤포레스트 모형을 활용하여 소상공인 정책자금 대출에 관한 부실예측모형을 개발함으로써 부실징후를 사전에 파악하고 예방함으로써 사회적비용을 절감하고 자원의 효율적 분배에 기여하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2020.05a
• /
• pp.494-496
• /
• 2020

기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.

• Vending industry
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.60-63
• /
• 2009

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.27 no.10
• /
• pp.93-104
• /
• 2011

In this paper, a numerical procedure of probabilistic steady seepage analysis that considers the spatial variability of soil permeability is presented. The procedure extends the deterministic analysis based on the finite element method to a probabilistic approach that accounts for the uncertainties and spatial variation of the soil permeability. Two-dimensional random fields are generated based on a Karhunen-Lo$\grave{e}$ve expansion in a fashion consistent with a specified marginal distribution function and an autocorrelation function. A Monte Carlo simulation is then used to determine the statistical response based on the random fields. A series of analyses were performed to verify the application potential of the proposed method and to study the effects of uncertainty due to the spatial heterogeneity on the seepage behavior of soil foundation beneath water retaining structure with a single sheet pile wall. The results showed that the probabilistic framework can be used to efficiently consider the various flow patterns caused by the spatial variability of the soil permeability in seepage assessment for a soil foundation beneath water retaining structures.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.33 no.6
• /
• pp.2465-2471
• /
• 2013

This paper develops a travel time prediction algorithm that can be used for real-time application. The algorithm searches for the most similar pattern in historical travel time database as soon as a series of real-time data become available. Artificial neural network approach is then taken to forecast travel time in the near future. To examine the performance of this algorithm, travel time data from Gyungbu Highway were obtained and the algorithm is applied. The evaluation shows that the algorithm could predict travel time within 4% error range if comparable patterns are available in the historical travel time database. This paper documents the detailed algorithm and validation procedure, thereby furnishing a key to generating future travel time information.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.154-161
• /
• 2018

As the number of smartphone users increases, research on indoor location recognition service is necessary. Access to indoor locations is predominantly WiFi, Bluetooth, etc., but in most quarters, WiFi is equipped with WiFi functionality, which uses WiFi features to provide WiFi functionality. The study uses the random forest algorithm, which employs the fingerprint index of the acquired WiFi and the use of the multI-value classification method, which employs the receiver signal strength of the acquired WiFi. As the data of the fingerprint, a total of 4 radio maps using the Mac address together with the received signal strength were used. The experiment was conducted in a limited indoor space and compared to an indoor location recognition system using an existing random forest, similar to the method proposed in this study for experimental analysis. Experiments have shown that the system's positioning accuracy as suggested by this study is approximately 5.8 % higher than that of a conventional indoor location recognition system using a random forest, and that its location recognition speed is consistent and faster than that of a study.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.29 no.7
• /
• pp.1399-1409
• /
• 2016

Nonparametric methods in randomized block design were suggested by Friedman (1937) for general alternatives and were also proposed by Page (1963) for ordered alternatives in one-way layout; in addition, K-sample rank tests for umbrella alternatives were suggested by Mack and Wolfe (1981). In this paper, we proposed a nonparametric method of umbrella alternatives for randomized block design using the aligned method proposed by Hodges and Lehmann (1962) to use block information and using placement suggested by Kim (1999). Monte Carlo simulation was also adapted to compare the power of the proposed procedure with previous methods.