• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.961-964
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• 2005

디지털홈 서비스는 기존 PC에서 제공하던 서비스와 차별화된 서비스를 실용화 하지 못하고 있는 이유 중에 하나는 오프라인에서 제공하던 의료, 법률, 교육 등의 서비스를 가정에 맞게 직접 제공하고 있지 못하기 때문이다. 이를 위하여 본 논문에서는 온라인에서 의사, 변호사와 안전하게 거래할 수 있도록 국가자격 인증기반을 구축하고자 이에 필수적인 검증 가능한 온라인 자격증 발급을 위하여 기존 공인인증서에 자격필드를 추가하거나, 기존 공인인증서를 그대로 사용하거나, 별도의 자격인증서를 발급하는 등 세 가지 발급모델을 제시한다. 또한 이러한 세 가지 발급모델의 장단점을 비교 분석하여 향후 자격인증기반 구축할 때 선택할 수 있는 기준을 제시한다. 마지막으로 기 제시된 세 가지 발급 모델 중에 자격필드가 추가된 공인인증서를 이용하여 의료서비스(E-Health)를 받는 서비스 모델 시나리오를 제안하고자 한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.22 no.4
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• pp.285-294
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• 2006

A numerical formula that presents relationship between a point of a satellite image and its ground position is called a sensor model. For precise geolocation of satellite images, we need an error-free sensor model. However, the sensor model based on GOES ephemeris data has some error, in particular after Image Motion Compensation (IMC) mechanism has been turned off. To solve this problem, we investigated three sensor models: collinearity model, direct linear transform (DLT) model and orbit-based model. We applied matching between GOES images and global coastline database and used successful results as control points. With control points we improved the initial image geolocation accuracy using the three models. We compared results from three sensor models. As a result, we showed that the orbit-based model is a suitable sensor model for precise geolocation of GOES-9 Images.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.4
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• pp.82-92
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• 1997

In this paper, a fuzzy measure and integral-based model fnr interactive systems is proposed. The processes of model identification consists of the following three steps : (i) structure identification (ii) parameter identification and (iii) selection of an optimal model. An algorithm for the model structure identification using the well-known genetic algorithm ((;A) with a modified selection operator is proposed. A method for the identification of par;imetcrs corresponding to fuzzy measures is presented. A statistical model selection criterion is used for the selection of an optimal model among the candidates. Finally, experimental results obtained hy applying the proposed model to the subjective evaluation data set and the well-known time series data are presented to show the validity of the proposed model.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.43 no.5
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• pp.674-683
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• 2010

The current study was performed to examine the agricultural suitability of the cultivated upland nearby abandoned mining areas in Korea using three different scientific risk assessment models of Korea, USA and UK. For this, three mining sites DM, MG and KS were selected among 687 abandoned mines through preliminary risk assessment. A wide range of parameters were obtained through analysis of both soil and crop samples from the selected areas for heavy metal concentration and questionnaires to the communities along with the selected mining sites. Heavy metal concentration in soil samples was lower than the values previously reported by the Ministry of Environment (ME, 2002). However, both As and Cd concentration in the soil samples exceeded the concern level for agricultural area of the Soil Environment Conservation Act. Judging from the contaminant criteria for the crops, only Zn level in pepper, soybean and corn from the mining area DM exceeded the criteria whereas As, Cd, $Cr^{6+}$, Cu, Hg, Ni, Pb did not exceed the criteria. It was demonstrated that there would be human health risk by Pb accumulated in crops from both mining areas MG and KS when estimated by the risk assessment models of Korea and USA. Against it, results of the risk assessment model of UK showed human health risk by Pb in the crops from all study areas.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.1
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• pp.136-147
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• 2003

To achieve an optimal performance for a given problem, we need an integrative process of the parameter optimization via learning and the structure optimization via model selection. In this paper, we propose an efficient optimization method for improving generalization performance by considering the property of each sub-method and by combining them with common theoretical properties. First, weight parameters are optimized by natural gradient teaming with adaptive regularization, which uses a diverse error function. Second, the network structure is optimized by eliminating unnecessary parameters with natural pruning. Through iterating these processes, candidate models are constructed and evaluated based on the Bayesian Information Criterion so that an optimal one is finally selected. Through computational experiments on benchmark problems, we confirm the weight parameter and structure optimization performance of the proposed method.

• Journal of the Korean Geophysical Society
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• v.4 no.1
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• pp.35-46
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• 2001

한반도 중부에 위치한 대전 지진관측소(TJN) 하부의 세부 지각구조를 밝혀내기 위하여 수신함수를 이용한 선형화된 역산(linearized inversion) 방법을 적용하였다. 본 방법의 비단일해(nonuniqueness)와 초기 모델 의존성의 문제를 해결하기 위해 근사 초기 속도 모델로부터 72개의 서로 다른 초기 모델을 구하여 역산을 수행한 후 결과모델들의 평균 속도 모델을 제시하는 방법을 사용하였다. 역산 결과 총 72개의 모델 중 뚜렷한 지각-맨틀 경계를 보이는 43개의 모델만이 조건에 만족하는 결과를 나타내었다. 모든 모델에서 속도 구조는 전체적으로 깊이에 따라 속도의 불연속면이나 급격한 증가없이 연속적인 변화를 하며, 모호면의 깊이는 30～32.5 km의 범위로 나타났다. 평균적인 하부 지각의 속도는 6.5 km/s, 상부 맨틀의 속도는 7.8 km/s로 뚜렷한 속도 변화를 보였다. 결과 모델 군은 중부지각(mid-crust)에서의 속도를 기준으로 약한 저속도층을 나타내는 군과 상대적으로 일정한 속도를 가지는 군으로 구분되었다. 단지 지진파형의 비교만으로 두 모델군 중 합당한 모델군의 선택은 불가능하였다. 따라서 수신 함수를 이용하여 연구 지역의 신뢰할 만한 지각 구조를 구하기 위해서는 그 지역에 대한 지질학적, 지구물리학적 추가정보와의 동반 해석이 요구된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.1
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• pp.130-138
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• 2001

Combining a qualified group of people and following through the appropriate phases in the necessary order is crucial to project success. Companies face a wide range of issues and obstacles during implementation that can remain until they start using the system. Benchmarking Partners categorizes these problems into three groups: people issues, process issues, and technology issues Companies should try to implement ERP software as quickly as possible. in fact most companies now use a technique commonly referred to as a rapid implementation methodology. This paper outlines the challenges companies can anticipate during implementation and identifies and describes the six common steps of an ERP project. the paper also discusses new approaches, known as rapid ERP methodologies that are designed to help companies hasten the implementation of such systems.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.173-177
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• 2021

분절을 통한 양질의 입력 자질을 구성하는 것은 언어모델의 문장에 대한 이해도를 높이기 위한 필수적인 단계이다. 분절은 문장의 의미를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서, 한국어 문장 분류 태스크를 수행함에 있어 한국어의 특징에 맞는 분절 기법을 선택하는 것은 필수적이다. 명확한 판단 기준 마련을 위해, 우리는 한국어 문장 분류 태스크에서 가장 효과적인 분절 기법이 무엇인지 감성 분석, 자연어 추론, 텍스트 간 의미적 유사성 판단 태스크를 통해 검증한다. 이 때 비교할 분절 기법의 유형 분류 기준은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 설정하며, 분절 기법 외의 다른 실험 환경들은 동일하게 설정하여 분절 기법이 문장 분류 성능에 미치는 영향만을 측정하도록 한다. 실험 결과에 따르면 자모 단위의 분절 기법을 적용한 모델이 평균적으로 가장 높은 성능을 보여주며, 반복 실험 간 편차가 적어 일관적인 성능 결과를 기록함을 확인할 수 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2005.06a
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• pp.573-576
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• 2005

대표적인 신$\cdot$재생에너지의 시장확대 정책으로 RPS와 기준가격의무구매제가 주요 선진국에서 실시되고 있으며 자국의 자원부존과 경제사회여건에 맞춰 적합한 정책수단을 선택하고 있음. RPS 실시국가에서 RPS는 특별법으로 제정되어 실시효과를 극대화하고 있으며, 신$\cdot$재생에너지발전 인중서의 거래를 포함시켜 시너지효과를 거두고 있음. RPS의 단일의 최적모델은 존재하지 않으며 기본설계와 세부사항은 각 국의 고유의 자원부존 여건 및 경제사회적 특징에 따라 달라짐. RPS의 국내도입이 전력시장과 국민경제에 미치는 영향은 그리 크지 않으며 외부효과를 감하면 편익을 초래함. 또한 수요조사결과 RPS에 대한 선호도가 비교적 높게 나타나며 산$\cdot$ 재생에너지발전의 시장확대 수단으로 높은 점수를 매기고 있음 그러나 RPS의 기본설계를 신중히 가져가야 할 것이며, 법제도 정비에 임해서는 기존에 실시되고 있는 기준가격우선구매제도(발전차액보전)의 고려해야 함.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.62 no.3
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• pp.214-224
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• 2024

Valves play an essential role in a chemical plant such as regulating fluid flow and pressure. Therefore, optimal selection of the valve size and type is essential task. Valve size and type have been selected based on theoretical formulas about calculating valve sizing coefficient (Cv). However, this approach has limitations such as requiring expert knowledge and consuming substantial time and costs. Herein, this study developed a model for predicting valve sizes and types using machine learning. We developed models using four algorithms: ANN, Random Forest, XGBoost, and Catboost and model performances were evaluated using NRMSE & R² score for size prediction and F1 score for type prediction. Additionally, a case study was conducted to explore the impact of phases on valve selection, using four datasets: total fluids, liquids, gases, and steam. As a result of the study, for valve size prediction, total fluid, liquid, and gas dataset demonstrated the best performance with Catboost (Based on R², total: 0.99216, liquid: 0.98602, gas: 0.99300. Based on NRMSE, total: 0.04072, liquid: 0.04886, gas: 0.03619) and steam dataset showed the best performance with RandomForest (R²: 0.99028, NRMSE: 0.03493). For valve type prediction, Catboost outperformed all datasets with the highest F1 scores (total: 0.95766, liquids: 0.96264, gases: 0.95770, steam: 1.0000). In Engineering Procurement Construction industry, the proposed fluid-specific machine learning-based model is expected to guide the selection of suitable valves based on given process conditions and facilitate faster decision-making.