• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.394-396
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• 2002

품질 인증 테스트는 소프트웨어 품질을 결정하고 보증하기 위하여 인증 기관에서 제품 개발 후에 수행하는 테스트이다. 제품 개발 완료 후에 매뉴얼과 소프트웨어 제품을 가지고 수행되므로 효과적으로 테스트가 수행되기 위해서는 제품의 매뉴얼과 제품에 대한 정확한 분석을 해야 하고 이를 바탕으로 테스트 데이터를 생성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 매뉴얼 기반의 테스트 데이터 선정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 매뉴얼 기반의 테스트 분석 모델과 테스트 데이터 선정기법을 사용하면 보다 정확하고 체계적인 데스트를 수행 할 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.157-162
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• 2010

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2001.11a
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• pp.167-172
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• 2001

본 연구는 저압간선의 굵기 산정에 있어서 체계적인 설계 흐름도를 분석하였고 Cable size별로 온도변화에 따른 직류 저항값 대비 교류 임피던스값의 변화에 대하여 전압강하를 고려한 간선의 선정기법을 제시 하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.3
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• pp.81-90
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• 2009

The safety management of a road network comprises four basic inter-related components：identification of sites(black spot) requiring safety investigation, diagnosis of safety problems, selection of feasible treatments for potential treatment candidates, and prioritization of treatments given limited budgets(Persaud, 2001). Identification process of selecting black spot is very important for efficient investigation of sites. In this study, the accident prediction model for EB method was developed by using accident data and geometric conditions of black spots selected from four-leg signalized intersections in In-cheon City for three years (2004-2006). In addition, by comparing the rank nomination technique using EB method to that by using accident counts, we managed to show the problems which the existing method have and the necessity for developing rational prediction model. As a result, in terms of total number of accidents, both the counts predicted by existing non-linear regression model and that by EB method have high good of fitness, but EB method, considering both the accident counts by sites and total number of accident, has better good of fitness than non-linear poison model. According to the result of the comparison of ranks nominated for treatment between two methods, the rank for treatment of almost sites does not change but SeoHae intersection and a few other intersections have significant changes in their rank. This shows that, with the technique proposed in the study, the RTM problem caused by using real accident counts can be overcome.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.270-270
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• 2011

본 연구는 유역강우량을 산출을 위한 공간보간기법이 격자형 강우자료 생성에 미치는 영향에 대하여 분석하고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 우리나라에서 규모가 가장 큰 유역인 한강유역(26,018km2)을 선정하였다. 유역강우량 산출에 이용한 강우자료는 기상청에서 제공하는 2000~2010 년까지 11년간 AWS(Automatic Weather Station) 108개소의 관측자료를 제공받아 사용하였으며, 강우이벤트로 2004년~2009년까지 재산피해를 입힌 총 11개의 호우, 태풍 사상을 선정하였다. 공간 보간기법으로는 Thiessen법과 IDW(Inverse Distance Weight)법의 2가지 기법을 선정하였다. 대상 지역에 대하여 AWS의 자료를 기반으로 보간을 실시하여 미관측지역에 대한 격자분포자료를 구축하였다. 이때, 격자분포자료는 국토해양부에서 분류한 19개 중권역을 기준으로 각 권역별 평균 강우량을 산출하였다. 2가지 공간보간기법을 이용한 한강유역전체 강우량 산출 결과 고도를 고려한 공간보간의 경우 그렇지 않은 경우에 비해 한강유역의 유역평균강우량은 IDW법은 -1.81~8.1%, Thiessen법은 6.6~9.6%의 차이를 나타내었으며, 연도별 편차가 증가하고 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.646-648
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• 2004

기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.328-331
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• 2005

산업재해 통계분석의 커다란 목적은 각 산업별로 주 위험요인을 도출하고 이에 따른 안전교육의 실시 또는 안전장치 등을 보완함으로써 산업재해를 줄이거나 예방하는데 있다고 볼 수 있다. 그러나 일반 제조업이나 건설업 등에서는 아직까지도 정량적 위험성 평가 기법이 개발되어 있지 않은 실정이다. 따라서 효율적인 위험성 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 산업재해 예방을 위한 최적 알고리즘 선정 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.258-261
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• 2010

VANET(Vehicular Ad hoc NETwork)에서 차량간(V2V) 무선 통신을 통해 긴급 메시지를 빠르고 정확하게 전송하기 위하여 거리와 밀도를 기반으로 최적의 전송 대기시간을 계산하고, 이를 기반으로 중계노드를 선정하여 전송지연을 줄이는 멀티홉 브로드캐스트 기법을 제안한다. 제안한 기법을 통하여 밀도가 낮은 환경에서도 전송 지연 없이 전체 네트워크에 전송할 수 있다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.34 no.6
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• pp.423-434
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• 2007

Vehicular ad-hoc network (VANET), a kind of mobile ad-hoc network (MANET), is a key technology for building intelligent transportation system (ITS). VANET is automatically and temporarily established through vehicle-to-vehicle communication without network infrastructure. It has the characteristics that frequent changes of network topology and node density are occurred and messages are disseminated through several relay nodes in the network. Due to frequent change of network topology and node density, however, VANET requires an effective relay node selection scheme to disseminate messages through the multi-hop broadcast. In this paper, we propose a contention window based multi-hop broadcast scheme for VANET. Each node has an optimized contention window and competes with each other for a relay node. The experimental results show that the proposed scheme has a better performance than the distance-based deterministic broadcast scheme in terms of message propagation delay and network traffic.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.164-172
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• 2004

For a local search algorithm to find a bettor quality solution it is required to generate and evaluate a sufficiently large number of candidate solutions as neighbors at each iteration, demanding quite an amount of CPU time. This paper presents a method of selectively generating only good-looking candidate neighbors, so that the number of neighbors can be kept low to improve the efficiency of search. In our method, a newly generated candidate solution is probabilistically selected to become a neighbor based on the quality estimation determined heuristically by a very simple evaluation of the generated candidate. Experimental results on the problem of load balancing for production scheduling have shown that our candidate selection method outperforms other random or greedy selection methods in terms of solution quality given the same amount of CPU time.