• ICROS
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• v.6 no.5
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• pp.54-63
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• 2000

본 논문에서는 모델 불확정성을 가진 이산사건시스템의 강인 관리제어이론에 대해 알아본다. 지금까지 연구된 불확정성 이산사건시스템은 크게 두 부류로 구분된다. 첫째는 다중 모델의 집합으로 표현되는 불확정성 시스템으로서 제어 대상이 되는 시스템의 동적 특성이 몇 가지의 가능한 이산사건 모델들의 집합으로 기술되는 시스템이다. 두 번째는 비결정성 시스템으로서 시스템의 한 상태에서 하나의 동일 사건발생에 의해 천이되는 상태가 두가지 이상이 존재하여 상태천이에 있어 불확정성이 존재하는 시스템이다. 본 논문에서는 두가지 형태의 불확정성 이산사건 시스템들에 대한 강인 관리제어기 설계문제에 대해 살펴보고, 강인 관리 제어 이론에 대한 최근의 연구동향과 발전 방향에 대해 소개한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.2
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• pp.105-110
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• 2015

This study proposes the more improved mathematical model than conventional that for the 3-DOF Helicopter System in Quanser Inc., and checks the validity about the proposed model by performance comparison between the controller based on the conventional model and that based on the proposed model. Research process is next : First, analyze the dynamics for the 3-DOF helicopter system and establish the linear mathematical model. Second, check the eliminated nonlinear-elements in linearization process for establishing the linear mathematical model. And establish the improved mathematical model including the parameters corresponding to the eliminated nonlinear-elements. At that time, it is used for modeling that Particle Swarm Optimization algorithm the meta-heuristic global optimization method. Finally, design the controller based on the proposed model, and verify the validity of the proposed model by comparison about the experimental results between the designed controller and the controller based on the conventional model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.715-718
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• 2024

추천 시스템을 통해 사용자의 만족도를 높여 매출 증대까지 기대할 수 있기에, 추천 시스템은 과거부터 활발하게 연구되어 왔다. 추천 시스템은 크게 선형 모델과 비선형 모델로 구분할 수 있는데, 각 모델이 주로 독자적으로 연구되어 통합된 성능 결과를 명확히 알 수 없는 경우가 많아, 두 모델 간 특성 차이를 명확히 파악하여 추천 상황에서 적합한 모델을 선택하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 선형 모델과 비선형 모델을 같은 데이터와 같은 환경, 같은 성능평가 지표로 실험하여 결과를 비교 및 분석해보고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.381-386
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• 2006

오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가함에 따라 시스템의 관리작업은 고수준(high-level)의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식이 전통적인 관리자 중심의 방식에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 기존 연구들은 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4가지의 예측 모델 설계 방법을 제안한다. 본 예측 모델은 ID3 알고리즘, 퍼지 추론, 퍼지 뉴럴 네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞춰 적절하게 사용되는 방식이며, 이를 통해 보다 정확한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안모델의 평가를 위해 본 예측모델을 자가치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측의 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.1
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• pp.19-28
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• 2004

The major problems in workflow system which controls business process arise with the difficulty of managing a vast volume of data. In this paper, a more reasonable method to manage workflow data is proposed after analyzing the data being used in workflow system. The data used in workflow system can be classified to model data, control data, workitem data and relevant data. The prime accent is placed on the workflow model data, as the model data is normally consistent and referenced more frequently that if the data is used efficiently, it is anticipated to give a good performance to workflow system. Relying on an intensive study, this paper designs and develops a model data system. This model data system is based on memory and manages versions, consistency, dynamic modification, and etc

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1875-1876
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• 2008

네트웍 모델러(Network Modeler)는 EMS 시스템에서 전력 네크워크 토폴로지(Network Topology)를 입력하기 위한 도구이다. 네트워크 모델러는 토폴로지 정보를 입력하여 모델을 생성하고 변경하는 일과 네트워크 다이어그램을 생성하는 일 등을 처리한다. 모델을 생성하기 위해 계통요소를 나타내는 심벌을 마우스로 움직여 화면에 배치하고 각 요소의 파라미터를 설정하며 작성된 전력계통 구성이 올바른지 검사하는 기능도 수행한다. 네트워크 모델러는 주로 EMS에서 사용되었고 SCADA 시스템에서는 사용되지 않았으나, 최근 개발되고 있는 SCADA 시스템은 네트워크 모델러를 함께 포함하여 시스템의 기능을 향상시키고 있다. 그러나 기존의 Network Modeler가 EMS 시스템 개발 벤더에 따라 다른 데이터 구조를 가지고 있어서 데이터의 상호 운용성이 떨어지고, 입력방법에 있어서도 자동화 및 자료 연계가 미흡하여 관리에 많은 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CIM 기반으로 정의된 데이터 모델을 사용자가 그래픽 다이어그램을 이용하여 쉽게 네트워크 토폴로지를 정의하도록 하고, 입력정보의 상호 운영성이 향상된 CIM 기반 Network Modeler를 설계한 내용을 설명하도록 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.105-107
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• 2005

이 논문은 지식정보 자원 통합 및 상호운용성 제공을 위한 국가 수준의 지식정보자원의 자동 생성 및 유통 시스템의 주요한 특징을 기술한다. 국가 지식정보 관리시스템들은 지식 유형과 지식관리 역할을 수행하는 종합정보센터에 따라 생성 자원 유형 및 유통 메커니즘이 상이하며, 다양하게 분류된다. 이러한 상호운용의 문제점을 해결하기 위해서는 시스템간의 표준화된 지식정보 공유 기능 제공을 위한 국가 지식 정보자동 생성 및 유통 표준 모델의 설계가 요구된다. 이를 위해 설계된 모델은 분산 아키텍처 모델, 프로세스 모델 및 서비스 운영 모델로 구성되며, 국가 지식정보 공유를 위한 생성 및 유통 시스템의 개선, 신규 시스템의 설계 및 개발을 위한 참조모델로서 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1677-1680
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• 2003

RUP(Rational Unified Process)의 Unified Process Model 에는 Use Case Model, Analysis Model, Design Model, Deployrnent Model, Implementation model, Test Model의 6가지 모델이 있다. 이 모델들은 다음단계의 모델에 대한 일관성 및 의존성을 가진다. 한 모델에서 발생되는 요소들은 전, 후 단계에서 다른 모델들과 Trace Dependencies 를 갖는다. 이러한 의존적인 관계들은 각각의 요소들 사이의 진행, 기록 관계를 나타낸다. 그러나 대부분의 시스템은 이러한 관계 및 의존성 없이 설계되어져 전체적인 일관성을 이루지 못 하였다. 본 논문에서는 이러한 관계를 유지 하면서 사용자의 요구사항에 일관성 있는 Use Case 모델을 설계하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 대학 종합정보시스템 구축의 일부분인 구매관리 시스템을 분석하여 컴포넌트 시스템 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.50-54
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• 2000

능동적 객체지향 시스템에서는 객체의 행동을 감시하기 위하여 트리거들의 정의가 필수적이므로 객체지향 데이터 모델과 트리거 모델의 무리없는 통합이 요구된다. 객체지향 개념은 트리거 시스템의 수행 모델과 트리거들의 명세에 영향을 주기 때문에 트리거 시스템도 객체지향 모델의 특성인 캡슐화, 상속, 재정의, 다형성 등을 지원하고 동적으로 생성 및 관리가 가능하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요구들을 만족하는 트리거 모델과 클래스 계층구조상에서의 트리거를 설계하고 능동적 객체지향 트리거 시스템의 수행 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.75-84
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• 1999

본 논문에서는 지식에 대한 개념을 정의하기 보다 지식의 life-cycle을 통한 지식의 생성과 소멸을 모델화함으로 지식을 설명하려 한다. 본 논문은 노나카의 지식 창조 모델을 기반으로 하고 기존의 KMS들을 분석하여 일반적인 지식 life-cycle 모델을 도출하였으며, 기존 모델의 문제점을 보완하여 새로운 지식 life-cycle 모델을 만들었다. 이 모델과 앞으로의 지식관리 시스템 발전 방향을 고려하여 지식 관리 시스템 아키텍쳐를 제시하였다. 본 논문에서는 이 아키텍쳐를 근거로 지식 관리 시스템을 구현하기 위한 6개의 컴포넌트를 도출하였다 6개의 컴포넌트는 지식 생성, 지식 분배, 지식 측정, 지식연결, 지식 검색, 지식 저장이다. 이 컴포넌트들로 지식 관리 시스템의 prototype을 구현해 본 결과 지식life-cycle을 단계적, 부분적으로 지원하지만 부족한 부분이 있는 것을 발견하였다. 향후에는 지식 생성과 지식 연결 컴포넌트를 강화하여 전체적인 지식 life-cycle을 지원할 예정이다.