• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.6
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• pp.67-78
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• 2017

Traffic congestion cost is increasing annually. Specifically congestion caused by the CDB traffic contains more than a half of the total congestion cost. Recent advancement in the field of Big Data, AI paved the way to industry revolution 4.0. And, these new technologies creates tremendous changes in the traffic information dissemination. Eventually, accurate and timely traffic information will give a positive impact on decreasing traffic congestion cost. This study, therefore, focused on developing both recurrent and non-recurrent congestion prediction models on urban roads by adopting Recurrent Neural Network(RNN), a tribe in machine learning. Two hidden layers with scaled conjugate gradient backpropagation algorithm were selected, and tested. Result of the analysis driven the authors to 25 meaningful links out of 33 total links that have appropriate mean square errors. Authors concluded that RNN model is a feasible model to predict congestion.

• International Commerce and Information Review
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• v.15 no.2
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• pp.71-82
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• 2013

The automotive supply chain is increasingly complex as automakers seek more profitable solutions with global out-sourcing and manufacturing strategies. In the automotive industry, using returnable plastic containers (RPCs) is very common for domestic operations, but for internationally, it has not been considered by many companies because of issues such as overall distance and difficulty of control. The results of this simulation can help to analyze the interactive and coherent behavior of packaging and supply chain systems. The data obtained from the model can be applied to make substantial decisions for choosing the most profitable packaging types, at the same time as it can lead to designing an optimum supply chain for RPCs used in international supply chains.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.12
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• pp.33-41
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• 2011

From Complicated graph structures, duplicated operations can be executed and the operations give low efficiency. In this paper, we propose an efficient graph mining algorithm of minimizing the extension of duplicated graph patterns in which the priorities of cyclic edges are considered. In our approach, the cyclic edges with lower priorities are first extended and so duplicated extensions can be reduced. For performance test, we implement our algorithm and compare our algorithm with a state of the art, Gaston algorithm. Finally, We show that ours outperforms Gaston algorithm.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.25 no.1
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• pp.39-46
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• 1980

A male sterile facilitated recurrent selection population was developed by the barley breeding team of Yeongnam Crop Experiment Station. To breed this population, three composite cross populations and a composite population of breeding lines in our country were used as the materials. This population was developed in order to breed early maturing, wet-soil tolerant and high yielding barley varieties, adapted for double cropping with rice in southern part of Korea. The population was named by RSPYB#l which means Recurrent Selection Population No.1. of Yeongnam Barley.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.794-801
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• 2001

본 논문에서는 rank-order 필터의 구현을 위해 세 가지 신경회로망의 구조를 제시하고 분석하며 용도를 제안한다. 첫 번째 신경회로망을 이용하여 2-입력 정렬기를 제안하고 이를 이용하여 계층적인 N-입력 정렬기를 구성한다. 두 번째로 입력 신호간의 상대적인 크기 정보를 이용하여 학습 패턴을 구성한 후 역전파 학습 기법을 이용하여 구현되는 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터를 구현한다. 세 번째로 신경회로망의 구조의 출력층에 외부 입력으로 순위 정보를 가지도록 하는 rank-order 필터를 순방향 신경회로망을 이용하여 구현한다. 그리고 이러한 제안된 기술들에 대해 확장성, 구조의 복잡도와 시간 지연 등에서의 성능을 비교, 평가한다. 2-입력 정렬기를 이용하는 방식은 확장이 용이하고 비교적 구조가 간단하나 입력 신호들의 정렬을 위해 신경회로망은 순환하는 구조를 가지며 입력 신호의 수에 비례하는 반복 연산 후에 결과를 얻게 된다. 반면에, 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터의 구현 방식은 이러한 반복 연산으로 인한 시간 지연을 줄일 수 있으나 상대적으로 복잡한 구조를 가진다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.323-325
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• 2010

본 연구에서는 절연파괴가 일어나기 쉬운 변압기 1차권선의 절연내력을 향상시키기 위하여 전위분포가 일정하게 되도록 인입선 부근의 권선 배치를 최적화하는 프로그램을 작성하여 유한요소법(Finite Element Method; 이하 FEM)을 이용하여 반복 분석하였다. 우선 기존의 권선 배치에 대한 국소점의 전계 분포를 고찰한 후 전계의 최대치를 구하였다. 그리고 권선 배치를 자동화된 순환 계산형 시뮬레이터를 제작하여 적절한 분포로 교정하고 최초의 기대 함수치를 극소화하는 형상을 반복하여 추적하는 알고리즘을 이용하여 기존의 PT에 적용될 수 있도록 고압측의 권선 배치를 최적화하는 설계 기법을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 1999.07a
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• pp.158-158
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• 1999

NiO 박막은 전자비임증착법과 RF-스퍼터링법으로 제작하여 박막의 성능을 평가하였다. NiO 박막의 성능평가를 위한 착색과 탈색은 전기적 착색셀을 제작하여 순환전압전류법으로 KOH 전해질 내에서 반복수행하였으며 성능이 퇴화된 박막의 투과율은 가시광선 분광기로 측정하였다. XPS에 의한 분석결과 막의 낱알 내부보다 낱알 표면에 많은 산소가 포함될수 있음을 알 수 있었다. KOH 전해질 속에서 사이클이 반복 수행된 막의 표면 낱알의 형태는 변하였으며, 3$\times$10-4mbar에서 제작된 시료가 막의 안정성이 좋았다. 제작 방법에 다라 막에 주입 및 추출되는 전하밀도와 투과율의 차이가 나타났고, 니켈 산화물 박막의 성능평가를 하기 위해 착색효율을 계산하였다. 기판물질인 IT(indium tin oxide)의 전기적 착색성과 전해질이 전기적 착색성에 미치는 영향에 대해서도 논의되었다.

• 한국게임학회지
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• v.10 no.1
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• pp.12-23
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• 2013

본 논문에서는 컴퓨터 게임공간의 레벨디자인을 기반으로 3D 공간에서 설계될 수 있는 트랩 유형을 제시하였다. 트랩은 게임 내의 장애물로서 3D 공간에서의 X, Y, Z 축으로의 이동방향, 고정, 운동, 회전, 스케일의 트랩 자체의 상태, 일회성, 반복, 순환의 작동타입 등의 요소를 바탕으로 표현된다. 트랩의 상태를 기준으로 작동 타입과 이동방향의 경우의 수를 조합한 결과 28가지의 트랩 유형이 도출되었다. 그리고 도출해낸 28가지의 트랩 유형이 실질적으로 게임공간에 적용되어 쓰이고 있는지 알아보기 위해 발리언트와 트라인 게임을 대상으로 트랩 유형을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.671-673
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• 2000

본 논문에서는 분산공유메모리 다중프로세서 시스템에서 하드웨어 구성요소와 실행환경이 시스템의 전체 성능에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통하여 분석한다. PARSEC[1,2]을 이용하여 분산공유메모리 다중프로세서 시스템을 실제 실행환경에 근접하게 모델링하고 그 모델링된 시스템상에 2D FFT를 가상 실행하는 방식의 시뮬레이션 결과, 일반적으로 성능분석을 할 때 성능요소로 고려하지 않는 군소 하드웨어 요소들이 시스템 구성에 따라 시스템의 전체 성능에 상당한 영향을 미침을 밝힌다. 또한 반복순환 구문의 오버헤드, 코드최적화 등 실행조건에 따른 성능의 변화도 정량적으로 분석한다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.267-268
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• 2002

최근의 서울과 인근 수도권지역을 비롯하여 공장이 밀집되어 있는 산업도시나 교통량이 많은 대도시 지역에서 고농도의 오존이 종종 측정되고 있다. 일반적으로 대기중에 VOCs가 존재하지 않을 때 자연적으로 오존은 생성ㆍ소멸을 반복하여 순환하면서 일정한 농도를 유지하지만 오존생성 전구물질인 질소산화물(NOx), 휘발성유기화합물(VOCs)이 자외선을 흡수하여 산화되면서 오존의 농도를 증가시키는 것으로 알려져 있다. (중략)