• Title/Summary/Keyword: 모델의 다양성

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An Empirical Study of Housevalue Using GIS (GIS를 이용한 주택가 분석 모델에 관한 연구)

  • 강영옥
    • Spatial Information Research
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    • v.3 no.1
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    • pp.65-80
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    • 1995
  • GIS has been developed very rapidly during last few decades and the performance of GIS in terms of information processing such as automated mapping and facility management has been tremendous. However, its analytical capability is still very limited and it is often critisized due to lack of reality. The objective of this research is that first, linking housevalue models to GIS, second, reflecting the complexity of real world into the housevalue model using GIS in terms of incorpor¬rating polycentric urban structure and calculating distance through street network, and third, comparing the results of housevalue model at census tract to that of block group level.

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환경산업(環境産業)의 경제성평가 모델: 난방시스템을 중심(中心)으로

  • Kim, Jong-Dal;Jo, Jeon-Hyeok
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.6 no.1
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    • pp.129-152
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    • 1996
  • 본 연구는 다양한 변수에 따라 달라지는 환경산업의 경제성을 비교평가히는 모델을 개발한 것이다. 최근 환경산업으로 부각되고 있는 지역난방과 개별가스난방사업을 사례로 모델을 실증적으로 적용하여 시뮬레이션하였다. 열병합발전과 보조보일러 및 쓰레기 소각로로 구성된 지역난방시스템과 소각로와 개별 가스보일러로 구성된 개별난방시스템을 각각 최적화하고 최저비용을 구하여 비교한 것이다. 분석대상에 쓰레기소각로을 첨가함으로써 매립에서 소각으로 바뀌는 쓰레기정책을 반영하였으나 소각로 규모는 사전에 열공급과는 무관하게 결정되므로 다른 시스템과 연계하여 최적화 하지 않고 600톤/일의 규모로 정하여 분석하였다. 최적화하는 경우는 훨씬 규모가 줄어드는 것으로 나타났다. 국가경제적인 측면에서 다양한 난방방식에 따른 규모별, 열원별, 지역별(기후별), 사용연료별로 경제성과 환경성을 비교평가함으로써 변수의 변화에 따른 합리적인 난방방식 및 사용연료를 선택하도록 하였다. 환경배출량도 동시에 비교하였으나 시나리오 간에 크게 차이가 나지않아 비교에는 포함시키지 않았다. 이 모델은 난방사업 뿐만 아니라 갈등이 예상되는 다른 환경산업들을 평가하는데도 용이하게 활용될 수 있도록 GAUSS프로그램으로 개발되어 있다.

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Assessing the Utility of Rainfall Forecasts for Weekly Groundwater Level Forecast in Tampa Bay Region, Florida (주단위 지하수위 예측 모의를 위한 강우 예측 자료의 적용성 평가: 플로리다 템파 지역 사례를 중심으로)

  • Hwang, Syewoon;Asefa, Tirusew;Chang, Seungwoo
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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    • v.55 no.6
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    • pp.1-9
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    • 2013
  • 미래 기후 정보를 이용한 수문 환경의 단기 미래 예측은 안정적 수자원 공급을 위한 필수적 과제이다. 미국 플로리다 주 중서부 템파지역에서는 주요 수자원 중 하나인 지하수의 효과적 활용을 위해 지하수위 인공신경망 모델 (GWANN)을 개발하여 피압 대수층과 비피압 대수층에 대한 주 단위 평균 지하수위를 월별로 예측하고 그 결과를 수자원 공급 의사 결정에 반영하고 있다. 본 논문은 템파지역에 대한 GWANN 모델을 이용한 지하수위 예측 시스템을 소개하고 모델의 기후 입력 자료의 민감도를 분석함으로써 양질의 기후 정보에 대한 현 시스템의 활용성을 검토하였다. 2006년과 2007년에 대한 연구 결과, 관측 자료를 최적 예측 시나리오 (the best forecast)로 가정하여 적용한 결과는 지하수위 관측 지점에 따라 큰 차이를 보였지만 일반적으로 현 시스템 (현 시점의 실시간 주 단위 평균 강우량을 향후 4주간 동일하게 적용함) 에 비해 예측 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 더불어 강우 관측 자료의 백분위 (percentile forecast; 20분위, 50분위, 80분위)를 강우 예측 자료로 활용한 경우에도 현 시스템과 비교하여 일부 나은 결과를 보여주었다. 그러나 지하수위 예측 모델을 활용하지 않고 현 시점의 지하 수위가 지속된다고 가정하는 경우 (na$\ddot{i}$ve model) 향후 2주간의 예측 결과가 best forecast 경우에 비해 높은 정확도를 보이는 등, GWANN 모델의 단기 예측에 대한 양질의 강우 예측 정보의 활용성은 낮으며, 향후 3주 이상에 대한 예측 성능에 있어 best forecast결과가 na$\ddot{i}$ve model 결과에 비해 높은 정확도를 보이기 시작하는 것으로 나타났다. 또한 GWANN 모델의 예측 성능은 적용 기간과 지역 및 지하대수층의 특성에 따라 큰 다양성을 가지는 단점을 보여 강우 예측 자료 활용에 앞서 모델 개선의 필요성이 있다고 판단된다. 본 연구는 단기수자원 공급 계획 수립을 위하여 사용되는 지역 모델링 시스템에 대한 기후 예측정보의 활용성 평가를 위한 방법론으로 고려될 수 있을 것으로 기대된다.

Formal Specification for Real-Time Object-Oriented Model (실시간 객체 지향 모델을 지원하기 이한 정형 명세)

  • 정유성;최수진;강인혜;양승민
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.563-565
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    • 1999
  • 실시간 시스템은 응용분야의 특성상 높은 신뢰성을 요구하므로 설계시 시스템의 정확성과 안전성을 보장하는 것은 매우 중요하다. 신뢰성 보장을 위한 방법으로 정형기법(formal method)을 이용한 명세 방법이 연구되어 왔다. 정형적인 명세를 사용하는 경우 원하는 시스템의 특성에 대한 검증이 가능하며 자연어로 명세한 경우보다 모호함이 줄어들어 의사소통을 하는데 있어서 명확성을 제공한다. 그러나 이런 장점에도 불구하고 객체 지향 개발 방법론에서의 정형적인 명세에 관한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 객체 지향적 모델을 기반으로 하는 실시간 시스템을 위한 정형명세 언어인 Timed State Chart(TSC)를 제안한다. TSC는 Statecharts와 같은 계층적 상태 기계 모델(state machine model)로서 다양한 시간 제약사항의 명세를 위해 클릭 변수(clock variable)를 도입하여 실시간 객체(Real-Time Object 또는 RTO)를 명세한다. TSC를 이용하여 기존의 연구에서 표현할 수 없었던 주가와 마감시간과 같은 실시간 시스템의 다양한 요구사항을 효과적으로 표현할 수 있다.

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Experimental Analysis of Clustering of Various Product Models for Production and Inventory Policy (생산재고 정책수립을 위한 다품종모델 군집화의 실증적 분석)

  • 김훈태;정재윤;강석호
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.345-350
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    • 2003
  • 현대의 많은 제조산업에서 제품 모델의 다양성은 점점 증가하고 있다. 제품 모델을 관리하기 위한 이론적 모델이 존재하지만, 현실의 변수들을 이론적으로 다루기 쉽지 않으며, 수리적인 접근도 한계가 있다. 본 논문은 생산재고 정책을 적용하기 위하여 다수의 제품 모델을 군집화 하기 위한 실증연구를 목표로 한다. 수요 분포, 생산 특성, 재고 수준의 세 가지 측면에서 각 모델의 공급에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 변수들을 정의하였다. 먼저 변수들의 상호 연관관계를 파악하기 위해서 요인 분석을 수행하여 변수들의 주요 유형을 파악하고, 이를 실제 생산 데이터에 적용함으로써 실증적 분석을 하였다. 본 논문에서 는 자동차 속기 모델에 위의 변수들을 적용하여 모델의 군집화를 수행하였다. 이러한 제품 모델 관리에 관한 연구는 다단계 공급망의 형성과 민첩한 생산정책 수립의 요구와 함께 중요한 의미를 가질 것이다.

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A MODEL OF RESIDENTAL MOBILITY OVER FAMILY LIFESPAN ACCORDING TO SOCIOECONOMIC CLASSES

  • HyejungKim
    • Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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    • 1993.09a
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    • pp.21-27
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    • 1993
  • 본 연구의 목적은 소비자인 각 가구의 주거 서어비스에 대한 다양한 수요가 나타난 주거 이동 주기를 규명하므로 수요자의 다양성에 의한 주택공급 정책의 접근시 기본 자료로 활용될 수 있도록 체계적 근거를 마련하고자 하는데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 연구의 틀을 형성하여 국토개발 연구원의 자료를 이용하여 실증 분석 하였다. 본 연구의 자료는 서울의 1620가구를 대상으로 하였고 SPSS와 LIMDEP을 이용하여 기초분석외의 판별분석, 로짓분석등을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 사회계층과 가족 생활 주기에 따라 주거 이동 동기와 주거 이동 형태가 달랐다. 하류계층은 강요된 이동동기가 많았고 수평 또는 하향 이동의 형태로 이동하였다. 중류 계층은 조정적 이동동기가 많았고 다른 계층에 비해 상향 이동이 많았다. 상류계층은 다양한 이동 형태를 가지고 있으며 특히 주거 시설 수준 면에서 상향이동을 하였다. 주거이동주기 유형을 파악하기 위하여 모델이 개발되었고, 모델에 의해 사회계층에 따라 상이한 유형이 나타났으므로 수요자의 다양성에 의한 주택 공급 정책이 필요함을 제시사해준다.

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Study on Diversity of Population in Game model based Co-evolutionary Algorithm for Multiobjective optimization (다목적 함수 최적화를 위한 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘에서의 해집단의 다양성에 관한 연구)

  • Lee, Hea-Jae;Sim, Kwee-Bo
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.7
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    • pp.869-874
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    • 2007
  • In searching for solutions to multiobjective optimization problem, we find that there is no single optimal solution but rather a set of solutions known as 'Pareto optimal set'. To find approximation of ideal pareto optimal set, search capability of diverse individuals at population space can determine the performance of evolutionary algorithms. This paper propose the method to maintain population diversify and to find non-dominated alternatives in Game model based Co-Evolutionary Algorithm.

A Traffic-Classification Method Using the Correlation of the Network Flow (네트워크 플로우의 연관성 모델을 이용한 트래픽 분류 방법)

  • Goo, YoungHoon;Lee, Sungho;Shim, Kyuseok;Sija, Baraka D.;Kim, MyungSup
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.4
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    • pp.433-438
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    • 2017
  • Presently, the ubiquitous emergence of high-speed-network environments has led to a rapid increase of various applications, leading to constantly complicated network traffic. To manage networks efficiently, the traffic classification of specific units is essential. While various traffic-classification methods have been studied, a methods for the complete classification of network traffic has not yet been developed. In this paper, a correlation model of the network flow is defined, and a traffic-classification method for which this model is used is proposed. The proposed network-correlation model for traffic classification consists of a similarity model and a connectivity model. Suggestion for the effectiveness of the proposed method is demonstrated in terms of accuracy and completeness through experiments.

A Study on Development in Metadata Framework for Internet Information Service (인터넷 정보서비스를 위한 메타데이터 프레임워크 개발에 관한 연구)

  • 황상규;윤세진;오경묵
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.19 no.2
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    • pp.159-179
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    • 2002
  • The Dublin Core, MARC. IFLA-FRBR user communities are developing international standards for describing textual, physical and audiovisual resources to enable their resources discovery over the Internet. Therefore the metadata interoperability Problem has been exacerbated by the need for more complex metadata descriptions. In this paper we propose a new mechanism for metadata interoperability based on the new semantic web applications : IFLA-FRBR framework, INDECS metadata and an event-aware ABC models. This study introduces a new approach method which is essential to the generation of interoperable metadata descriptions, particularly in the context of multimedia contents.

A Study Adversarial machine learning attacks and defenses (적대적 머신러닝 공격과 방어기법)

  • jemin Lee;Jae-Kyung Park
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.621-623
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    • 2023
  • 본 논문에서는 기계 학습 모델의 취약점과 대응책에 초점을 맞추어 적대적인 기계 학습 공격 및 방어 분야를 탐구한다. 신중하게 만들어진 입력 데이터를 도입하여 기계 학습 모델을 속이거나 조작하는 것을 목표로 하는 적대적 공격에 대한 심층 분석을 제공한다. 이 논문은 회피 및 독성 공격을 포함한 다양한 유형의 적대적 공격을 조사하고 기계 학습 시스템의 안정성과 보안에 대한 잠재적 영향을 조사한다. 또한 적대적 공격에 대한 기계 학습 모델의 견고성을 향상시키기 위해 다양한 방어 메커니즘과 전략을 제안하고 평가한다. 본 논문은 광범위한 실험과 분석을 통해 적대적 기계 학습에 대한 이해에 기여하고 효과적인 방어 기술에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

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