1990년대 중반 처음으로 행성이 발견되기 이전에는 우리의 행성에 대한 지식은 태양계에 존재하는 행성들에 국한되었다. 이후 행성 발견을 위해 여러 방법이 개발되고, 이어진 관측실험을 통해 행성 발견이 가히 폭발적으로 증가함으로써 외계 행성에 대한 연구는 천문학에서 가장 활발한 연구가 이루어지는 분야가 되었다. 한국 천문학계에서도 외계행성에 대한 연구가 지속적으로 행해져 오고 있다. 특히 중력렌즈 방법을 사용한 외계행성 검출 분야에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연설에서는 중력렌즈 현상을 이용하여 행성을 발견할 수 있는 원리, 관측실험, 발견된 행성, 과학적 중요성에 대해 발표한다. 그리고 2014년부터 시행할 대규모 관측실험에 대해서도 설명한다.
본 논문은 chaos이론을 우리나라의 증권시장에 적용하여 실증적으로 자기닮음, 장기기억, 반복형태와 기간주기를 파악하는데 그 목적 이 있다. chaos를 재무관리 분야나 경제학분야에 적용한 경우가 희소하여 이에 대한 천착은 어려운 실정이다. 그러나 chaos의 방법론을 재무관리 분야에 직접적으로 채택 적용하지는 않았으나, 그 대신 전통적인 시계열 분석을 비롯한 전통적인 실증분석을 사용한 많은 연구에서 chaos적 요소가 발견된 경우가 많다. 다만 이 연구들에서 발견된 것들을 chaos적 관점에서 이해하거나 파악하지 않고 전통적인 틀 속에서 해석하고 설명하려고 시도하고, 나아가 그와 같은 현상이 발견되었으므로 전통적인 틀속에서 새로운 방법을 개발하여 이 현상을 설명하거나 해소하려는 노력이 경주되어 왔으며 또한 계속되고 있다. 이 논문에서는 이러한 발견들을 chaos적 관점에서 해석해 보고자 한다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.52
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pp.81-85
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1999
본 연구에서는 한 유연생산기계에서 생산해야 되는 제품들의 공구교환횟수의 합을 최소로 하는 생산순서를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기 위한 방법으로 외판원문제와 관련된 발견적 기법을 적용할 수 있다. 이 때 연속으로 생산해야 될 두 제품사이의 공구교환횟수는 외판원문제에서의 방문해야 될 두 지점사이의 거리에 해당된다. 만약 각 제품이 필요로 하는 공구의 갯수가 공구장착장치의 용량과 같다면 두 제품사이의 공구교환횟수를 정확히 계산할 수 있지만 그렇지 않다면 각 제품이 필요로 하는 공구의 수와 종류가 다르고 제품을 생산하기 전에 공구장착장치에 장착되어 있는 공구의 종류에 따라서 두 제품사이의 공구교환횟수가 달라지므로 정확하게 추정하기는 힘들다. 이러한 공구교환횟수를 추정하는 방법으로 기존의 방법들은 단지 두 제품사이의 생산에 필요한 공구만을 고려하였으나 본 연구에서는 제품생산순서의 전체적인 관점에서 두 제품사이의 공구교환횟수의 상한값을 기초로 추정하는 새로운 방법을 제시한다. 이 새로운 방법의 우수성을 많은 예제를 통하여 기존에 제시된 다른 방법들과 비교하여 보여준다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.899-908
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1995
관계형 데이타베이스 환경에서 데이타 분할은 트랜잭션 혹은 질의에 요구되는 데이타량과 직접적인 관련이 있다. 본 논문에서 고려하는 데이타 분할은 중복이 없는 수직 분할로 다음 두 단계로 이루어져 있다. 첫째 단계에서는, 각 속성들간의 친밀도를 최대화시키는 0-1 정수 모형으로 속성들을 클러스터링한다. 이 단계의 결과를 초기 단편이라 한다. 두번째 단게에서는, 트랜잭션에 기반한 분할 방법을 이용하여 비용요소가 직접적으로 고려되지 않은 초기 단편을 변환시킨다. 트랜잭션에 기반한 분할 방법이란 트랜잭션 위주로 속성들을 나누는 것이다. 이 단계에서는 트랜잭션 수행에 요구되는 논리적인 액세스량을 비교 척도로 한다. 즉, 이 논문에서 제안한 수직 분할은 친밀도를 최대로 하는 최적화 모형으로 초기 분할을 한 후, 트랜잭션에 근거한 분할 방법을 이용한 발견적 기법으로 해를 개선시켜 나간다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.111-117
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2000
경제적 로트 일정계획 문제(Economic Lot Scheduling Problem : ELSP)는 지난 수십 여 년간 많은 연구가 이루어진 생산일정계획 문제 중의 한 분야이다. 이 문제는 NP-hard 문제이기 때문에 수많은 발견적 기법이 제안되고, 사용되어져 왔다. 그 중에서도 Dobson[1]의 발견적 기법이 그 수행도의 우수성으로 보아 최고의 기법으로 여겨지고 있는데, 본 연구에서는 Dobson[1]의 시변 로트 크기(time varying lot size) 접근방법에 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 발견적 기법을 제안하고, 수치실험을 통해서 새로운 기법이 기존의 Dobson[1]의 기법보다 더 우수하다는 것을 보이고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.425-431
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2023
음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.33-35
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1999
대용량 데이터베이스의 데이터로부터 지식을 발견하는 방법으로 사용되고 있는 연관 규칙 발견은 기존에는 알려지지 않았던 지식을 찾아 이를 이용할 수 있는 형태로 제공된다. 하지만, 제공되는 형태는 단순한 데이터베이스에 포함되어 있는 정보만을 이용하여 보여주므로, 특정한 부분에만 제한적으로 활용된다. 따라서, 본 연구에서는 데이터로부터 연관 규칙을 발견하여 이를 개념 계층구조를 이용하여 일반적인 규칙으로 확장하는 방법을 제안한다. 또한 발견된 규칙을 기반으로 전자 상거래 에이전트를 위해 어떻게 활용될 수 있는지를 제안한다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.2
s.95
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pp.211-217
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1999
감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.419-422
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2016
소프트웨어 품질 향상을 위해 결함을 조기에 발견/수정하는 것은 중요하며, 대부분의 소프트웨어 기업과 관련 커뮤니티는 이를 위해 테스트 단계에 노력을 집중하고있다. 하지만 테스트 단계에서 결함을 검출하는 것은 시기적으로 늦은 편에 속한다. 소프트웨어 결함 수정 비용은 결함의 발견 시기가 늦어질수록 급격하게 증가하기 때문에 테스트 단계에서의 소프트웨어 품질 향상 활동은 비효율적이다. 본 논문에서는 테스트 이전의 단계에서 조기에 결함을 발견/수정할 수 있는 코드 검토 방법을 더 효율적으로 활용 할 수 있는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 컴파일 에러 데이터를 저장하고 이를 통계적으로 분석한 데이터를 활용해 코드 검토를 수행하는 것이다. 이 방법을 적용하면 더 효율적으로 소프트웨어 품질 향상을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.52
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pp.87-96
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1999
본 연구는 공통의 납기로부터 완성 시간의 편차의 평균제곱을 최소화하는 문제를 비제약적인 경우와 제약적인 경우에 다루고 있다. 모의 뜨임 기법을 이용하여 Eilon과 Chowdhury의 [4] 논문에 있는 예제를 테스트하였다. 제안된 자기 발견적 기법은 대부분의 경우에 좋은 해를 제공하였으며, 작업의 수가 200인 경우에도 해를 1초안에 찾았다. 비제약적인 경우와 제약적인 경우의 계산 결과가 제시되었으며, 다른 자기 발견적 기법에 의한 계산 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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