• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.91-97
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• 2002

DEVS 형식론을 비롯한 모듈러한 시스템 모델링 방법은 복잡한 시스템을 모델링 할 때 유리하다. 반면에, 모듈러한 구성요소 모델들은 타 구성요소 모델의 상태 정보를 참조, 복사함으로써 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 모델 합성법(Composition)은 여러 개의 요소모델들을 하나로 통합시키는 연산으로서 시스템 검증 분야에서 많이 사용되어져 왔다. 본 논문은 모델 합성법을 이용하여 구성요소 모델들 간에 주고받는 메시지 수를 줄이고 시뮬레이션 속도를 개선시키는 방법을 제안한다. 간단한 예제를 통하여 제안한 방법을 자세히 보여주고자 한다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.10 no.6 s.52
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• pp.19-28
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• 2006

Most conventional model updating methods must use mathematical objective function with experimental modal matrices and analytical system matrices or must use information about the gradient or higher derivatives of modal properties with respect to each updating parameter. Therefore, most conventional methods are not appropriate for complex structural system such as bridge structures due to stability problem in inverse analysis with ill-conditions. Sometimes, moreover, the updated model may have no physical meaning. In this paper, a new FE model updating method based on a hybrid optimization technique using genetic algorithm (GA) and Holder-Mead simplex method (NMS) is proposed. The performance of hybrid optimization technique on the nonlinear problem is demonstrated by the Goldstein-Price function with three local minima and one global minimum. The influence of the objective function is evaluated by the case study of a simulated 10-dof spring-mass model. Through simulated case studies, finally, the objective function is proposed to update mass as well as stiffness at the same time. And so, the proposed hybrid optimization technique is proved to be an efficient method for FE model updating.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.369-372
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• 2001

The processes for verification of performance records in construction have many problems according to construction firm's participating in some of the processes. This study analyzed about current processes and provided improved processes with IDEF method. As the result of this study, it was found that 'As-Is' model has many repetition of activities and 'To-Be' model has three times more effective than 'As-Is' model has. The data modeling which is available for 'To-Be' model was also suggested.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.1-3
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• 2002

최근 S/W관련 산업계에서는 조직의 프로세스 개선 요구가 증대되고 있다. 이는 수준 높은 소프트웨어의 품질과 개발, 유지 보수 비용의 최소화, 제품 출하시간의 단축을 위하여 소프트웨어 프로세스에 대한 예측, 통재 가능성을 증가시키기 위함이다. 따라서 SPICE / CMM와 같은 표준을 사용하여 조직의 프로세스 능력 수준을 평가하고 수준향상을 꾀하고, 기업이 최고도의 높은수준에 도달하기 위해서는 조직의 비젼에 대응한 정량적인 모델에 의한 프로젝트 관리가 필요하다. 본 논문에서는 목표기반 (GQM) 방법을 도입하여 소프트 웨어 프로세스 개선 (SPI)을 추진하고, 경험공장(EF)를 구축하는 기반이 되는 프로젝트 정보 구축 모델을 설계하고 이 과정의 방법론과 모델을 UML로 표현하여 검증하고, 사례연구를 통한 모델의 신뢰성을 확인하고자 한다. 목표기반 방법을 사용하여 조직의 목표를 도출해 내고, 구축된 조직의 목표를 SPA에서 나온 개선사항에 프로젝트의 목표로 투영하여 조직전체의 프로세스가 조직의 목표에 맞추어 나아감으로서, 조직의 프로세스 개선과 최적화를 성취할 수 있게 한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.787-790
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• 2010

현재 고속도로 상의 노후 교량에 대하여는 재하시험을 통하여 정량적인 내하력 평가를 수행하고, 만족스러운 수준의 내하력이 확보되지 않은 경우에는 보수, 보강 또는 교체를 수행한다. 그러나 교통량이 많은 고속도로사의 교량에 대해서는 재하시험이 매우 어렵고, 센서 케이블 작업으로 인하여 작업성이 떨어지는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 상시교통하중에 의한 교량 내하력 평가 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 내하력 평가 대상 교량에 대하여 상시진동계측을 수행하였으며, 계측된 데이터를 통하여 교량의 동특성을 추정하였다. 추정된 동특성을 바탕으로 초기 해석 모델을 Downhill Simplex 방법을 이용하여 개선하였으며, 개선된 교량 모델을 이용하여 재하시험을 시뮬레이션 함으로써, 처짐 보정 계수를 구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1168-1171
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• 2021

일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.8
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• pp.3-8
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• 1999

Previous variable vocabulary speech recognition systems with context-independent acoustic modeling, could not represent the effect of neighboring phonemes. To solve this problem, we use allophone-based context-dependent acoustic model. This paper describes the method to improve acoustic model of the system effectively. Acoustic model is improved by using allophone clustering technique that uses entropy as a similarity measure and the optimal allophone model is generated by changing the number of allophones. We evaluate performance of the improved system by using Phonetically Optimized Words(POW) DB and PC commands(PC) DB. As a result, the allophone model composed of six hundreds allophones improved the recognition rate by 13% from the original context independent model m POW test DB.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.749-752
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• 2021

오늘날 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야에서 가장 구현하기 어려운 분야 중 하나는 추론이다. 근래 추론 분야에서 영상과 언어가 결합한 다중 모드(Multi-modal) 환경에서 영상 기반의 질의 응답(Visual Question Answering, VQA) 과업에 대한 AI 모델이 발표됐다. 얼마 지나지 않아 VQA 모델의 성능을 개선한 GVQA(Grounded Visual Question Answering) 모델도 발표됐다. 하지만 아직 GVQA 모델도 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 GVQA 모델의 성능 개선을 위해 VCC(Visual Concept Classifier) 모델을 ViT-G(Vision Transformer-Giant)/14로 변경하고, ACP(Answer Cluster Predictor) 모델을 GPT(Generative Pretrained Transformer)-3으로 변경한다. 이와 같은 방법들은 성능을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.6
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• pp.137-143
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• 2010

A method for improving prediction accuracy through processing time series data has been studied in this research. We have designed techniques to model multiple similar time series data and avoided the shortcomings of single prediction model. We predicted the future changes by effective rules derived from these models. The methods for testing prediction accuracy consists of three types: fixed interval, sliding, and cumulative method. Among the three, cumulative method produced the highest accuracy.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.6
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• pp.342-353
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• 2020

The purpose of this study is to identify priority factors for improving service quality of cosmetic stores in drug stores(DRS) and department stores(DES) and to provide basic data for improving service quality of cosmetic stores by analyzing the service quality based on the Kano model and the Potential Customer Satisfaction Improvement (PCSI) Index. As a result, most items of quality factors of cosmetic stores in both stores were evaluated as attractive quality factors. As a result of PCSI Index comparison, the quality factors of 'Reliability', 'Responsiveness', and 'Empathy' items for DRS and 'Empathy' and 'Reliability' items for DES had higher priority for improvement. That is, if these factors are improved, there is a high potential to improve customer satisfaction. Through this study, practical implications were provided by identifying service quality factor classification and priorities for customer satisfaction improvement of DRS and DES. This is expected to contribute to the guidelines for improving customer satisfaction in the future.