• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.745-750
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• 2010

다양한 수식을 포함하는 수학 문서들을 효과적으로 검색하기 위해서는 수식 인지 검색 엔진이 필요하다. 본 논문에서는 구조적으로 유사한 수식들을 효과적으로 찾아주는 수식 검색 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 MathML 수식들을 연산자, 변수, 그리고 수식 구조와 같은 3가지 형태의 이질적 색인어로 분리하고 독립적으로 색인한다. 사용자가 MathML 수식을 입력하면 제안 시스템은 이질적인 색인어들을 위한 3가지 언어모델들의 가중치 합을 이용하여 수식들을 검색하고 순위화한다. 244,824개의 MathML 수식을 대상으로 한 실험에서 제안 시스템은 비공개 테스트에서 53%의 1순위 정확률, 공개 테스트에서 63%의 1순위 정확률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.339-348
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• 2001

본 논문에서는 ATM 망이 수용하고 있는 모든 서비스 클래스에 대해 적용 가능한 다중 우선순위 기반의 셀 스케줄링 알고리 즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 서비스 클래스의 우선순위를 4 계층으로 분류하고, 각 서비스 클래스에 대한 가중치를 연결 설정시에 협정한 트래픽 변수(parameter)에 근거하여 생성한다. 제안한 알고리즘은 실시간 서비스인 CBR(Constant Bit Rate) 및 rt_VBR(Real-time Variation Bit Rate) 서비스를 우선적으로 서비스하여 지연에 민감한 트래픽의 QoS(Quality of Service)를 보장하였으며, 트래픽 전송이 지연될 경우 대역폭의 대소에 관계없이 우선적으로 전송할 수 있는 가중치를 둠으로써 작은 트래픽이라도 큐 내에서 지연되는 것을 최소화하였다. 제안한 셀 스케줄링 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 기존의 셀 스케줄링 알고리즘과 비교한 모의실험을 수행하였고, 그 결과를 제시한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.366-368
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• 2017

본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.8-8
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• 2018

전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.

• 한국가스학회지
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• 제20권3호
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• pp.52-58
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• 2016

그린 청정에너지인 LNG는 1969년 상업 생산을 시작한 이래로, 지속적인 수요증가로 LNG 플랜트 산업은 성장일로에 있으며, 많은 투자가 이루어지고 있다. LNG 플랜트 프로젝트의 진행단계는 타당성 검토 및 개념설계 단계, 기본설계 단계 (FEED, Front End Engineering Design), 그리고 플랜트 건설이 포함되는 상세설계 단계로 나누어진다. 사업투자 의사결정은 기본설계 완료시점과 상세설계의 시작 전에 이루어지는 것이 일반적이다. LNG 플랜트 프로젝트 추진 시, 경제성, 안정성, 생산성, 환경영향, 기술파급효과, 운전 및 정비 등 고려하여야 할 요인이 매우 다양하다. 아직까지 국내에서는 LNG 플랜트의 각 설계단계에 대한 효과적인 평가기법이 개발되어 있지 못하며, 다만 소수 경험자의 의견중시, 일부 기술 항목 비교 등 일부 요인에 대하여만 가중치를 부여하는 방법이 이용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LNG플랜트 기본설계에 대한 평가를 통하여 상세설계단계로의 원활한 사업 이행을 위한 평가방법론을 제안 및 분석하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는, 기본설계 평가를 위한 영향변수인, 평가요소 및 세부요소 항목들에 대한 가중치 값의 설정 및 가중치 값들의 일관성 검증과정, 등급 배수 방법의 추가 적용하는 평가 방법론은, 다양한 산업분야에 실용적인 가이드라인이 될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.10-24
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• 2014

돌발상황에 대한 차내 경고 정보제공은 잠재적인 교통사고를 예방하고, 운전자의 적절한 회피행동을 유도하여 사고발생시 사고심각도를 감소시킬 수 있다. 그러나 부적절한 경고정보를 제공할 경우 운전자의 부적절한 판단을 유도하여 위험상황이 발생할 가능성을 높일 수 있다. 그러므로 운전자들이 경고정보를 가장 효과적으로 받아들일 수 있도록 정보 제공유무에 따라 실제 운전자의 반응특성을 분석하고 차내 경고정보 시스템을 다각도에서 평가할 수 있는 평가지표를 개발은 중요한 연구 주제이다. 본 연구에서는 다기준의사결정론을 적용하여 혼합가중치기반 운전자의 횡방향 및 종방향 주행안전성을 고려한 통합평가지표를 제시하였다. 가상주행실험을 통해 차내 경고정보 제공 전 후의 운전자 반응 특성 변수를 추출하여 운전자 반응특성 평가지표를 선정하였으며, 최적의 운전자 반응특성 평가지표를 선정하였다. 이때, 횡방향 및 종방향 주행안전성을 모두 고려하기 위하여 다기준의사결정방법론을 적용하여 종합적인 평가를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 다양한 유형의 경고정보제공시스템 도입시 운전자의 반응을 고려한 시스템 설계 및 도입에 따른 교통안전효과평가에 효과적으로 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1383-1392
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• 1999

이미 학습된 다층퍼셉트론 신경망을 디지털 VLSI 기술을 사용하여 하드웨어로 구현할 경우 신경망의 가중치 및 뉴런 출력들을 양자화해야 하는 문제가 발생한다. 이러한 신경망 변수들의 양자화는 결과적으로 주어진 입력에 대한 신경망의 최종 출력에서의 왜곡을 초래한다. 본 논문에서는 먼저 이러한 양자화로 인한 신경망 출력에서의 왜곡을 통계적으로 분석하였다. 분석 결과에 의하면 입력패턴 각 성분의 제곱들의 합과 가중치의 크기들이 양자화 영향에 주로 기여하는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 이용하여 양자화를 위한 정밀도가 주어졌을 때, 양자화 영향이 최소화된 다층퍼셉트론 신경망을 설계하는 방법을 제시하였다. 그리고 제안된 방법에 의해 얻은 신경망과 오류역전파 학습방법에 의하여 얻은 신경망의 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 효율성을 입증하였다. 실험결과는 낮은 양자화 정밀도에서도 제안된 방법이 더 좋은 성능을 보였다.Abstract When we implement a multilayer perceptron with the digital VLSI technology, we generally have to quantize the weights and the neuron outputs. These quantizations eventually cause distortion in the output of the network for a given input. In this paper first we made a statistical analysis about the effect caused by the quantization on the output of the network. The analysis revealed that the sum of the squared input components and the sizes of the weights are the major factors which contribute to the quantization effect. We present a design method for an MLP which minimizes the quantization effect when the precision of the quantization is given. In order to show the effectiveness of the proposed method, we developed a network by our method and compared it with the one developed by the regular backpropagation. We could confirm that the network developed by our method performs better even with a low precision of the quantization.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.883-889
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• 2005

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART-1에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ART-1과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ATR-1 기반 퍼지 다층 지도 학습 알고리즘을 제안 한다. 자가 생성을 이용한 제안된 퍼지 지도 학습 알고리즘은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART-1을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 주민등록증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상도 개선되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2245-2252
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• 1999

분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory)시스템은 사용자에게 간단한 공유 메모리 개념을 제공하기 때문에 노드 사이의 데이터 이동에 관여할 필요가 없다. 각 노드는 프로세서, 메모리, 그리고 네트워크 연결장치 등으로 이루어져 있다. 메모리는 페이지 단위로 구분되며 페이지는 여러 노드에 복제본을 소유할 수 있다. 이들간 일치성을 유지하기 위하여 무효화 방식(invalidate protocol)과 갱신 방식(update protocol)이 전통적으로 많이 사용되었다. 이 두 가지 프로토콜의 성능은 시스템 변수 또는 응용 프로그램의 공유 메모리 사용 형태에 따라 좌우된다. 메모리 사용 형태에 적응하기 위하여 경쟁적 갱신(competitive update) 프로토콜은 가까운 장래에 사용되어질 복제본을 갱신시키는 반면, 다른 복제본은 무효화시킨다. 본 논문에서는 노드 사이의 통신비용이 동일하지 않은 구조를 감안한 가중치를 고려한(weighted) 경쟁적 갱신 프로토콜을 제안하였다. 시뮬레이션에 의한 성능 측정 결과 가중치를 고려한 경쟁적 갱신 프로토콜의 성능 향상을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.41-46
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• 2021

그레이스케일 수학적 형태학에 기초한 에지 검출 알고리즘의 방법은 영상 노이즈를 제거와 병렬처리 가능하고 연산속도가 빠르다는 장점을 갖고 있다. 그러나 단일 구조적 스케일 요소를 사용하여 영상의 에지 검출을 하는 방법은 영상정보에 따라서 영향을 받을 수 있다. 그레이스케일 형태학의 특성은 구조적원소를 반복하여 확장, 침식, 열림, 담힘 연산을 함으로써 연산 결과 에지정보 결과에 제한적일 수 있다. 본 논문에서 잡음에 강인한 방향성을 갖는 구조적원소를 적용한 후 원소내의 각 픽셀 정보에 가중치 엔트로피를 적용하는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에 적용하는 멀티 스케일 구조적 요소를 적용한 결과와 방향성 가중치 엔트로피를 적용한 연산결과를 비교분석하였으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 에지 검출에서 우수함을 보였다.