Journal of The Korean Association of Information Education
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v.12
no.3
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pp.267-274
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2008
A neural network is a modeling technique useful for finding out hidden patterns from data through repetitive learning process and for predicting target values for new data. In this study, we built multilayer perceptron neural networks for prediction of the students' computer literacy based on their personal characteristics, home and social environment, and academic record of other subjects. Prediction performance of the network was compared with that of a widely used prediction method, the regression model. From our experiments, it was found that personal characteristic features best explained computer proficiency level of a student, whereas the features of home and social environment resulted in the worse prediction accuracy among all. Moreover, the developed neural network model produced far more accurate prediction than the regression model.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.11a
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pp.765-770
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2000
HDD로부터 방사되는 소음을 제어하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 소음제어 방법은 주로 소음/진동 측정에 의한 실험적 방법과 엔지니어의 직감과 경험을 이용만 반복적 시행 착오법에 의존한다. 그러나, 이러한 방법은 제품 개발 기간의 단축이 요구되고 소음문제가 더욱 크게 대두되는 현실에 비추어 볼 때 부적절하다. 따라서, 본 연구에서는 해석적 방법을 통해 HDD 소음을 체계적으로 제어하고자 한다. 실험을 통해 HDD의 소음/진동특성을 파악하였고 문제가 되는 관심 주파수대역를 선정하였다. 복잡한 HDD 전체구조물에 대한 유한요소모델을 세우기 보다 소음/진동적 측면에서 문제가 되는 커버만 유한요소모델을 수립하고 부분구조합성법을 통해 전체 HDD의 동특성을 예측할 수 있는 모델을 수립하려 하며 현재 이러한 연구를 진행 중에 있다. 이러한 실험/해석모델이 완성되면 궁극적으로 SDM을 적용하여 소음/진동 특성이 향상된 HDD 구조물 설계기법을 제안할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 현재까지의 실험 및 해석결과와 향후 필요한 과제를 고찰하였다.
Box-Jenkins 시계열 분석법은 변수에 관한 정보가 부족하거나 너무 많은 변수가 영향을 미치고 있는 경우에도 과학적인 예측치를 구할 수 있는 단기예측 방법이다. Box-Jenkins 모형은 자동회귀 모형(Autoregressive Model), 이동평균 모형 (Moving average Model), 계절적 시계열 모형을 통합한 일반적인 모형이기 때문에 특별한 불안정성을 보이지 않는 경우에는 모두 모형화 할 수 있으며, 모형에 관계된 계수의 수를 최소화 하면서 만족스러운 모형을 찾을 수 있다. Box-Jenkins예측방법은 모형선정, 매개변수추정, 적합성 검정의 3단계를 반복으로 수행함으로써 최적모형에 이르게 하게 하고 있기 때문에 최소의 가능한 모형으로부터 시작하여 부적당한 부분을 제거시켜 나감으로써 시행착오의 과정을 최소화 할 수 있다. 일반 사용자가 Box-Jenkins 시계열 분석법을 쉽게 사용할 수 있도록 Box-Jenkins Package가 개발되었으며 여기서는 KAIST 전산 개발 센터에 설치된 Package를 소개하고 그 사용예를 보였다.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.2
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pp.102-110
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2017
Current word sense disambiguation techniques employ various machine learning-based methods. Various approaches have been proposed to address this problem, including the knowledge base approach. This approach defines the sense of an ambiguous word in accordance with knowledge base information with no training corpus. In unsupervised learning techniques that use a knowledge base approach, graph-based and similarity-based methods have been the main research areas. The graph-based method has the advantage of constructing a semantic graph that delineates all paths between different senses that an ambiguous word may have. However, unnecessary semantic paths may be introduced, thereby increasing the risk of errors. To solve this problem and construct a fine-grained graph, in this paper, we propose a model that iteratively constructs the graph while eliminating unnecessary nodes and edges, i.e., senses and semantic paths. The hybrid similarity estimation model was applied to estimate a more accurate sense in the constructed semantic graph. Because the proposed model uses BabelNet, a multilingual lexical knowledge base, the model is not limited to a specific language.
최근 자동차 경량화를 위한 부단한 노력이 진행되고 있다. 이 목적에서, HSS (high strength steel)는 전통적인 연강 (mild steel)의 대안으로 널리 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 판금의 형단조에 있어서의 공구와 공정설계를 위하여 HSS의 스프링백(springback)을 정확히 예측하기 위한 성공적인 방법론을 추구하고자 함이다. 연구를 위하여 먼저 스프링백의 개념과 그의 측정치들을 설명했으며 U-draw bending 시험을 수행하였다. 시험 결과 및 선정된 파라메터들 중심의 수행평가기준에 근거하여, 주어진 파라메터 조합들을 중심으로 유한요소 해석을 수행하였다. 직교배열을 통하여 스프링백에 대한 인자 효과들을 포괄적으로 분석하였으며 최적 인자 조합들을 도출하였다. 이 과정에서 직교배열상의 한 조합 전체의 데이터가 가용하지 않는 문제가 수반되었으며, 반복적으로 signal-to-noise 비(ratio)를 개선해가는 기법을 적용하여 해결하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.8
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pp.527-534
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2013
The software is changed according to the changing businesses and the user requirement, it involves increasing complexity and cost. Considering the repetitive changes required for the software, replacement is more efficient than maintenance at some point. In this study, the replacement time was predicted using the service dissatisfaction index and replacement point assessment index by the software group for each task. First, fuzzy inference was used to develop the method and indicator for the user's service level dissatisfaction. Second, the replacement point assessment method was established considering the quality, costs, and new technology of the software. Third, a replacement time prediction technique that used the gap between the user service measurement and replacement point assessment values was proposed. The results of the case study with the business solutions of three organizations, which was conducted to verify the validity of the proposed prediction technique in this study, showed that the service dissatisfaction index decreased by approximately 16% and the replacement point assessment index increased by approximately 9%.
테라스 영농지의 기계화영농에 대한 문제점은 여러 학자들에 의해서 의논되어 왔으나 비용에 의한 구체적인 조치는 거의 시도된바 없다. 본 연구에서는 적정한 테라스 영농 시스템을 구명하기 위하여 토양유실비용, 영농기계이용비용 및 테라스 축조비용을 포괄적으로 다루었다. 이를 위하여 테라스 단면의 설계와 그 축조비용의 추정, 토양유실의 예측 및 농업기계의 작업성능과 그 이용비용의 평가가 가능한 디지털 컴퓨터 모형을 개발하였다. 예시의 테라스 예정지에 대하여 반복기법을 이용하여 컴퓨터 모형을 시험한 바 테라스 영농시스템의 적정화에 만족하게 사용될 수 있음이 입증되었다.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.18
no.6
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pp.595-602
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2018
Network-based scheduling methods can be classified into CPM method and PERT method. In the network scheduling chart, critical path can be estimated by performing the forward calculation and the backward calculation though the paths in the network chart. In PERT method, however, it is unreasonable to simply estimate the critical path by adding the sum of the activity durations in a specific path, since it does not incorporate probabilistic concept of PERT. The critical path of a PERT network can change according to the target period and deviation, and in some cases, the expected time of the critical path may not be the path with longest expected time. Based on this concept, this study proposes a technique to derive the most-likely critical path by comparing the sum of estimated time with the target time. It also proposes a method of systematically deriving all alternate paths for a network of repetitive activities. Case studies demonstrated that the most-likely critical path is not a fixed path and may vary according to the target period and standard deviation. It is expected that the proposed method of project duration forecasting will be useful in construction environment with varying target date situations.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.238-241
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2005
디지털 미디어 기술의 발전은 코딩 분야를 비롯하여 다양하게 발전하고 있다. 특히 오디오 신호 처리 분야에서는 디지털 오디오 신호의 생성, 압축, 복원의 단계가 다양한 형태로 개발되고 있다. 오디오 신호 처리에서 인간의 청각 기관을 모델링한 심리음향 기법은 이용하여 압축뿐만 아니라 잡음 신호의 개선에서도 효과적으로 이용되고 있다. 이러한 심리음향모델을 기반으로 하여 구성된 적응지각필터는 지각필터를 이용하여 적응적으로 잡음에 열화된 신호를 개선한다. 이때, 적응지각필터 반복 수행 계수의 효과적인 결절은 오디오 신호의 청각적 손실을 줄이는 동시에 정확한 잡음 제거를 수행한다. 성능을 확인하기 위해서 SNR 및 NMR 비교를 수행하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.705-705
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2012
우리나라는 최근 여름철 태풍 및 집중호우로 인해 많은 토석류 및 산사태가 발생하고 있다. 작년 7월에도 집중호우로 인해 서울시 우면산 일대와 강원도 춘천에 많은 인적 물적 피해를 입었다. 해마다 반복되는 토석류나 산사태의 위험을 감소시키기 위해서는 보다 정확한 위험지역 예측모델을 필요로 한다. 본 연구는 토석류 및 산사태의 위험과 취약지역을 예측하기 위하여 GIS기반의 Weight of Evidence 기법을 적용하여 위험지역을 분석 하고자 한다. 2006년 태풍 에위니아에 의해 많은 토석류 피해를 입은 강원도 인제군 가리산일대를 대상으로 하였으며 토석류 및 산사태 위치 자료는 2005년, 2006년 토석류 발생 전후 항공사진의 중첩분석을 토대로 발생 지역을 추출하였다. 토석류 및 산사태발생에 영향을 미치는 지형, 지질, 토양, 수문, 임상 등의 인자들은 GIS를 이용하여 DB로 구축하였다. 베이시안 확률기법(Bayesian Method)에 기반 하여 구축된 DB와 결합하여 각각의 인자의 가중 값 W+, W-를 계산하여 상관관계를 분석하고 Weight of Evidence 기법을 적용하여 위험지역을 정량적으로 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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