• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.511-513
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• 2004

정보화 시대로의 진입에 따라 소프트웨어 개발 품질 프로세스와 품질 관리 기법이 발전하고 있다. 이에 따라 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어 품질 모델을 연구하고 ISO/IEC 14598에서는 소프트웨어 제품의 품질 평가에 대해서 연구하고 있다. 그리고 국내 국방 분야에서는 CBD에 대한 표준화가 진행됨에 따라 CBD 소프트웨어에 대한 품질 평가 방법에 대한 요구가 발생하고 있다. 그러나 기존 산출물 검토 방법은 체계적인 절차와 기준이 없으며 더 나아가 정량적인 품질 평가는 불가능한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 CBD 기반 소프트웨어 개발 산출물에 대한 정량적 품질 평가 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 국방 CBD 방법론의 단계별 활동과 활동별 산출물을 살펴보고 품질 평가 대상을 선정하며 대상별 내ㆍ외부 척도를 통해 점검표를 만든다. 그리고 점검표를 통한 점검결과를 분석함으로써 CBD 기반 개발 산출물의 품질을 정량적으로 평가하고 지속적으로 품질을 관리할 수 있다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.97-100
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• 2010

3차원 정보모델에 기반한 설계 자동화 프로그램의 개발은 좀 더 완성도가 높은 설계안을 도출할 수 있는 방안을 제시할 수 있다. 콘크리트 교량의 설계 과정에서 정형화된 구조 검토 단계 부분을 자동화하고 설계자로 하여금 좀 더 창의적인 설계가 가능하도록 지원하는 시스템을 개발하였다. 특히, 3차원 Building Information Modeling 기반의 프리스트레스트 콘크리트 박스 거더교에 대한 설계 자동화 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 3차원 렌더링 알고리즘을 사용하여, 사용자가 원하는 단면 위치 및 분류 체계에 따라 설계를 자동으로 수행할 수 있도록 적용하였다. 또한 생성된 도면은 데이터 호환이 가능함으로써, 사용자의 편의성이 향상될 것으로 판단된다. 이는 설계자동화 분야에서 강교에 국한되었던 점을 콘크리트교를 포함한 주요 교량으로 확대하고 설계 성과품으로 3차원 모델을 도출할 뿐 아니라 2차원 도면을 연계하도록 구성하여 토목 엔지니어의 기술력을 향상시킬 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.14 no.7
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• pp.991-1001
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• 2020

Supervised deep learning technologies for improving the image quality of computed tomography (CT) need a lot of training data. When input images have different characteristics with training images, the technologies cause structural distortion in output images. In this study, an imaging model based on the deep reinforcement learning (DRL) was developed for overcoming the drawbacks of the supervised deep learning technologies and reducing noise in CT images. The DRL model was consisted of shared, value and policy networks, and the networks included convolutional layers, rectified linear unit (ReLU), dilation factors and gate rotation unit (GRU) in order to extract noise features from CT images and improve the performance of the DRL model. Also, the quality of the CT images obtained by using the DRL model was compared to that obtained by using the supervised deep learning model. The results showed that the image accuracy for the DRL model was higher than that for the supervised deep learning model, and the image noise for the DRL model was smaller than that for the supervised deep learning model. Also, the DRL model reduced the noise of the CT images, which had different characteristics with training images. Therefore, the DRL model is able to reduce image noise as well as maintain the structural information of CT images.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.3
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• pp.267-276
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• 2006

IS 15504 and CMMI, etc are already proven models as a framework to improve the maturity of enterprise software development. However, these process maturity models can't present the detail and practical methods with which people can enhance the development competence and efficiency of an enterprise. Each company or organization should develop its own model or tailor the above models to make them suitable to its unique environment such as product or technology domain, scale of business or organization and cultural environment, etc for the practical application. This study introduces experiences that organizational and technical capability was reinforced based on our own process capability improvement model to improve software development strength in Samsung Electronics. We modeled our own improvement model which is expanded from IS 15504 against our experience. Our SPI model expanded its capability to organizational and technical issues including newly introduced capability level for evaluating its implementation. We expect that our study would give contribution for presenting industry experience and reference model for reinforcing software development competence.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.66-66
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• 2023

대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.24 no.3
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• pp.55-60
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• 2015

This paper presents an SBA (simulation-based acquisition) effectiveness analysis environment using the RUP (Relational Unified Process) model. The RUP model has 4 phases which cover the whole development steps such as requirement analysis, design, development and test. By applying the RUP model, SW development can be represented with the iterations of developments for each phase. Such a characteristics of the model would make the model suitable for defense acquisition. In this paper, we show the relation between the RUP model and V process model, which is the foundation for defense acquisition. In order to show how the model could be applied to SBA effectiveness analysis, graphical user interfaces for the analysis are presented at the end of the paper.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.3
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• pp.457-463
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• 2017

VOD service provides an additional revenue model for digital broadcasting companies in addition to the existing subscription fees and advertisement-based revenue models. Therefore, each digital broadcasting company develops its own VOD service and performs frequent improvement work. In this circumstance, the developer is seeking to improve the efficiency of the VOD service development. To address the needs of such developers, this study conducted a basic study to apply the feature-oriented analysis model to the development of VOD services. The feature-oriented analysis model is recognized (through a number of case studies) as an effective tool for analyzing the requirements of softwares with the functions that are interconnected organically. In this paper, we developed a feature model of VOD service and designed the primary functions of each feature and the test-cases that can test the these functions, laying the foundation for developing VOD services based on feature-oriented analysis model.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.116-118
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• 2018

This paper introduces oneM2M global IoT standard middleware platform based smart city service data model support and FIWARENGSI interworking for Orion Broker. Also, service data models implementation using flexContainer resource types and FIWARENGSI interworking using the Interworking Framework (TS-0033) from oneM2M Release 3 are also illustrated. In this system, data model element level access (e.g. for subscription/notification feature) is enabled, which is enhancement compared to contentInstance resource type before, and service agnostic FIWARE NGSI interworking is provided over the Interworking Framework for smart city platform data interworking.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.11-26
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• 1996

본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.3
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• pp.1786-1794
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• 2014

The purpose of this study is to suggest BIM-based Reference Model(RM) for Urban Facility Management(UFM) System development efficiently. The urban facility management's objective is to take the user convenience and safety from checking the facility to maintain it's function. Recently, to manage the facilities effectively, the BIM technology is being applied to it. In this study, the research trend related to the UFM system is surveyed and analyzed to develop the BIM-based UFM RM. After developing the RM component and process, the BIM-based UFM RM is proposed.