• The Journal of Information Technology and Database
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• v.2 no.2
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• pp.35-54
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• 1995

회계시스템에 데이타베이스시스템을 도입하는 연구의 주류는 데이타베이스 분야에서 개발된 데이타모형(data mood)을 이용한 회계 데이타모형의 개발에 있었다. 본 연구의 목적은 데이타베이스 분야에서 최근 개발되어 널리 보급되고 있는 객체지향 데이타모형을 적용한 회계 데이타모형(Object-oriented Accounting Data Model; OADM)을 개발하고 응용하는 데 있다. OADM은 회계시스템의 정보제공능력 제고 및 시스템통합의 과제를 해결하는 데 유용한 도구가 될 것이다. OADM은 데이타모형 관점에서 규명된 전통적 회계시스템의 본질을 모형화의 배경으로, REA 모델을 모형화의 기초로, 그리고 객체지향 데이타모형을 모형화의 도구로하여 개발된다. 회계 데이타모형화에 있어서 복합적인 회계데이타의 표현, 복합적이고 까다로운 회계처리절차의 데이타화, 타부문과의 연계, 회계시스템의 변경 및 확장 등의 제 문제점은 기존의 데이타모형으로는 해결하기가 어려우나 객체지향 데이타모형을 회계 데이타모형화에 도입함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 연구와 관련한 후행 연구로는 활동중심 원가계산의 모형화, 예산시스템의 모형화 그리고 사무정보시스템의 모형화 등을 들 수 있다. OADM은 이러한 모형화의 기초로 이용될 수 있다. 모형의 실증분석도 가치 있는 미래연구로 본다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.559-564
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• 2004

최근들어 광범위한 지역의 삼차원 국토정보 취득을 위한 고해상도 위성영상의 센서모형화 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. IKONOS나 SPOT 5호와 같은 고해상도 위성영상의 모형화에 앞서 본 연구에서는 각종 응용분야에서 광범위하게 활용되고 있는 SPOT 3호 위성영상을 대상으로 지상기준점을 이용하여 경사촬영(off-nadir viewing)각을 추정하는 기법을 개발하였다. 추정된 경사촬영각은 영상좌표를 보정하는데 사용되었으며 2차원 부등각사상변환을 이용하여 기존의 모형화 방법 보다 간결하고 정확도가 향상된 모형화 기법을 제안하였다. 또한, 기존의 엄밀 센서 모형화 방법을 대체하고 있는 위성영상의 센서모형화를 위한 다양한 방법들이 제안되고 있기 때문에, 2차원 부등각사상변환, 직접선형변환(DLT), 자체검정-DLT(SDLT)등의 추상화된 모형화 방법을 SPOT 위성영상에 대해 기준점 수의 변화에 따라 검사점을 이용하여 수평성분, 수직성분으로 나누어 정확도를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.512-519
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• 1992

요즘 의사결정지원체제에서 모형화지원에 관한 연구가 활발해지고 있다.모형화지원에 있어서 데이타베이스는 모형화를 위한 기본자료의 저장소의 역할만을 할 뿐 아니라 모형화를 위한 지식이 내재되어있다. 특히 지식베이스가 구축되지 못한 환경에서 모형화를 할 때에는 데이타베이스에 있는 지식을 활용하는 것이 유용하다. 따라서 이 논문에서는 데이타베이스의 내재된 지식으로부터 수리모형을 유도해내는 과정을 객체지향적 데이타베이스를 예로 하여 보이고자 한다. 이의 해결을 위해 General Intelligence와 Fit이론을 사용하였다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.2-7
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• 1996

인간이 마우스를 사용하면서 느끼는 감성은 불확실하고 모호하여 정량화하고 모형화하는데 많은 어려 움이 있었다. 본 연구에서는 퍼지로직을 이용하여 기존의 통계적 분석방법의 한계를 극복하고 좀 더 실제적인 감성예측을 위한 모형화의 방법론을 제시하고자 한다. 즉 퍼지회구식을 이용하여 인간이 마 우스를 사용할 때의 감성을 모형화 하였으며 이를 통하여 새로운 모델에 대한 감성의 예측의 방법을 제 시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 적용하기 위해 시판되고 있는 볼마우스 9종, 대학원생 6명을 대상으로 실험을 실시한 결과, 퍼지회귀식에 의한 감성의 예측을 예측값의 중심뿐만이 아니라 개략적인 산포도 함께 제시함으로써 보다 현실적인 예측이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.537-542
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• 1996

ITU-T에서 표준 비디오 코딩 알고리즘으로 채택한 MPEG 코딩방식은 세 가지의 코딩방식 (I,B,P,방식)을 주기적으로 사용하기 때문에, 코딩된 정보량에 강한 주기성을 보인다. 본 연구에서는 이러한 MPEG 비디오 트래픽의 주기성을 반영하는 개별 비디오 원의 트래픽을 모형화하고 이를 바탕으로 다중화 장치의 성능분석을 실시하였다. 개별 비디오 원에서 발생된 트래픽은 I, B, P의 코딩순서를 반영하고, I, B, P 프레임 별로 셀 수를 모형화 하였다. 그리고 다중화 장치에 입력되는 트래픽은 프레임 시간 단위로 이산화시켜 셀 수를 모형화하였고, 이를 이산시간 마코프 연쇄를 이용해 다중화 장치에서의 셀 손실률을 구하였다. 다중화 장치에서 셀 손실은 입력되는 잘대적인 트래픽의 양 뿐만 아니라, 비디오 원 정렬 (Source Alignment)에도 많은 영향을 받는다. 이러한 비디오 원의 정렬 효과를 반영하여 다중화 장치에 연결될 수 있는 비디오 원의 수를 결정하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.665-670
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• 1998

본 연구에서는 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 의사결정트리 분류기상에 존재하는 인공신경망의 구조를 개선하여 이들 각각의 인공신경망으로부터 도출된 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 결합할 수 있는 방법론을 제시하고 있다. 인공신경망을 이용한 기존의 ARMA 모형화 방법과 비교한 결과, 본 연구에서는 제시한 방법이 주어진 ESACF 특성패턴에 대해 보다 정확하게 ARMA 모형화를 하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.3
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• pp.718-723
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• 2017

When structural analysis modelling methods of practical fields are investigated, a slab is generally modeled by a finite element mesh using plate elements and a shear wall is modeled using a shell element or wall element for 3-D structural analysis. The point worthy of notice in this practice is that a shear wall is modelled using only one wall or shell element divided by floors and column lines to produce structural models. The modeling method like this can cause analysis errors according to the type of computer programs in use, and these errors reduce the reliability of the analysis results. Therefore, to secure the reliability of structural analysis, studies of the causes of errors and finding reasonable modeling methods are necessary. In this study, the causes of analysis errors according to the modelling methods of a shear wall, which are used in practical fields, were investigated and some considering matters for modelling a shear wall are presented to reduce the analysis errors on these analysis results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.124-124
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• 2012

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.8 no.2
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• pp.195-209
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• 1997

The joint modelling of mean and dispersion in quasi-likelihood models which greatly extend the scope of generalized linear models, is required in case that the dispersion parameter, the variance component of response variables, is not constant but changes by depending on any covariates. In this paper, by using statistical package GENSTAT(release 5.3.2, 1996) which makes a easily analyze real data through this joint modelling, we mention necessities that must consider this joint modelling rather than existing mean models through model checking based on graphic methods for esterase assay data introduced by Carrol and Ruppert(1987, pp.46-47), and then study methods finding reasonable joint model of mean and dispersion for this data.