• 대한토목학회논문집
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• 제30권3A호
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• pp.193-200
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• 2010

구조물을 설계함에 있어서 작용하중, 재료특성 및 제작오차 등의 불확실성을 고려하여 안전성을 확보함과 동시에 경제적 효율성을 고려해야 한다. 이에 대한 가장 합리적인 해결방안으로서, 불확실성과 경제성을 동시에 고려하는 시스템 신뢰도 기반 최적설계 분야에 대한 관심이 증대되었으며 이를 구조물 설계에 적용하기 위한 많은 시도가 이루어졌다. 기존의 확정론적 최적설계와는 다르게 시스템 신뢰도 기반 최적설계는 요소 확률구속조건 및 시스템 확률구속조건에 대한 평가를 수행해야 한다. 하지만, 요소 신뢰도 지수 및 시스템 신뢰도 지수를 매 확률구속조건을 평가할 때마다 산정해야 하므로 대형구조해석이 필요한 경우에는 과도한 계산시간이 요구된다. 따라서, 대형구조해석을 필요로 하는 경우에 대하여 보다 효율적인 SRBDO 알고리즘 개발이 필요하다고 할 수 있다. 이 연구에서는 성능치 접근법을 이용하여 보다 더 안정적이고 효율적인 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 신뢰도 기반 최적설계에 효과적으로 적용된 성능치 접근법은 직접적으로 신뢰도 지수 및 파괴확률을 산정할 수 없어 시스템 신뢰도 기반 최적설계에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 시스템 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분과 시스템 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계 부분으로 나누어, 요소 신뢰도 해석만을 수행하는 신뢰도 기반 최적설계에 성능치 접근법을 적용하였다. 시스템 신뢰도 지수가 목표 시스템 신뢰도 지수를 만족할 때까지 각 요소 한계상태에 대한 목표 신뢰도 지수를 변경하면서 신뢰도 기반 최적설계를 수행하였다. 수학적 문제 및 트러스 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.37-39
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• 2005

본 논문에서는 기존의 밀도 기반 전지 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선한 밀도 기반 클러스터링의 근사적 접근법을 제안한다. 기존의 밀도 기반 전지 알고리즘은 다차원 색인의 많은 검색 공간을 빠르게 전지하면서도 원하는 클러스터를 정확히 찾아내는 특징을 가지고 있다. 그러나 기존 알고리즘은 전지를 위한 한계 값 설정을 위하여 단말 영역들의 밀도 값을 사용함으로써, 내부 영역에 속한 단말 영역들 간의 밀도 편차가 큰 경우 전지 여부에 대한 판별이 빨리 이루어지지 않는다. 또한, 최악의 경우에는 모든 단말 페이지를 검색하여야 하고, 이에 따라 성능이 저하될 수 있다. 반면에 제안하는 근사적 접근법에서는 한계 값 설정을 위해 단말 영역이 아닌 내부 영역의 밀도 값을 사용한다. 일반적으로, 내부 영역들 간의 밀도 편차는 단말 영역들 간의 밀도 편차보다 크지 않으므로, 근사 밀도 기반 전지 알고리즘에서는 더욱 많은 검색 공간의 전지 여부의 빨리 판별할 수 있게 된다. 성능 평가 실험을 수행한 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 정확성 측면에서는 큰 차이가 없는 반면 수행 시간 측면에서는 최대 $17\%$의 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제23권1호
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• pp.201-219
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• 2006

이 연구에서는 가장 적합한 엘리먼트 기반 XML 문서검색 기법을 제시하기 위해 언어모델 검색 접근법으로 다이버전스 기법, 보정 기법 그리고 계층적 언어모델의 검색성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가장 효율적인 검색 접근법으로 문서의 구조정보를 적용한 계층적 언어모델 검색을 제안하였다. 특히, 계층적 언어모델은 실제 검색에서 중요성을 가지는 검색순위 상위에서 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2370-2387
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• 2000

본 논문에서는 워크플로우 시스템이 갖추어야 할 다양한 구조적 요구 사항들 중에서 성능 및 확장성 이슈에 중점을 두어, 기존의 두 접근법들이 갖는 한계를 극복할 수 있는 새로운 구현전략을 제안한다. 새로운 접근법은 성능 및 확장성 촉진에 중점을 둔 이동에이전트 기반 아키텍쳐를 마련한 후에, 이동에이전트가 갖는 본질적인 특성을 이용한 상위수준의 전략인 ‘위임 모델을 도입하는 것이다. 여기서는, 이러한 접근법에서 고려해야 할 세 가지 주요 문제점들에 대한 해결방안을 수행하여 이들을 효과적으로 반영한 이동에이전트 기반 3-계층 워크플로우 시스템 아키텍쳐를 제안한다. 또한 제안된 아키텍쳐의 성능 및 확장성을 GSPN 시뮬레이션을 통해 기존의 두 접근법과 비교 분석함으로써, 제안한 방법이 워크플로우 시스템의 성능 및 확장성을 보장하기 위한 최적의 벙법임을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권8B호
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• pp.736-744
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• 2006

핸드헬드 디바이스의 경우, 반복 작업에 대한 CPU 연산 최소화가 성능에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 주식 데이터, 네트워크 트래픽, 센서 데이터 등의 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 효율적으로 찾아내는 핸드헬드 디바이스용 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여, 우선 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 찾아내는 문제를 스트림 시퀀스 매칭(stream sequence matching)으로 정형적으로 정의한다. 다음으로, 기존의 서브시퀀스 매칭에서 사용했던 윈도우 구성법을 적용하여, 스트림 시퀀스 매칭을 효율적으로 처리하는 윈도우 기반 접근법을 제안한다. 그리고 이러한 윈도우 기반 접근법을 가능하게 하는 윈도우 MBR(window MBR) 개념을 제시하고, 이 개념을 사용하면 스트림 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 증명한다. 또한, 윈도우 기반 접근법에 기반한 두 가지 스트림 시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 분석과 실험을 통해 제안한 알고리즘이 단순 접근법에 비해 CPU 연산을 크게 줄이고 성능을 향상시킴을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 방법은 CPU 연산 능력이 부족한 핸드헬드 디바이스의 내장형 알고리즘으로 매우 적합하다고 사료된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.59-64
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• 2021

본 논문에서는 기계적 결함에 따른 실제 진폭비와 명목상 진폭비의 차이를 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링할 때, crosse-eye의 재밍 효과의 성능 분석을 다룬다. 수치 적분 기반 접근법을 사용하여 구한 mean square difference (MSD)를 제안한다. 수치 적분 기반 접근법을 사용하여 구한 MSD는 1차 테일러 근사 기반성능 분석 방법과 2차 테일러 근사 기반 해석적 성능 분석 방법을 이용하여 계산한 analytic 기반 MSD보다 근사하지 않은 Monte-Carlo 기반 Simulation MSD에 가깝다. 이는 수치 적분 기반 MSD가 정확성이 더 높은 것을 뜻한다. 계산비용이 큰 Monte-Carlo 기반 Simulation을 이용하지 않아도 수치적분을 통하여 MSD로 주어지는 진폭비 섭동이 성능 저하에 미치는 영향을 구할 수 있음을 보인다.

• 정보와 통신
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• 제29권9호
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• pp.10-17
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• 2012

본고는 크게 두가지 주제로 구성이된다. 첫번째로는 HTML5 기반의 mobile Web application platform 구조에 대해서 상세히 소개한다. Web application platform은 기술 구조상 mobile OS에 내재되어 native형태로 배포되는 Browser engine을 포함한 platform 부분과 native Web platform 상에서 구동되는 HTML5 application framework 부분으로 구성된다. HTML5 application framework 구축을 위해 시장에서 널리쓰이는 open source로서 jQuery Mobile framework을 소개한다. 두번째로 해당 Web platform상에서 동작하는 Web application 개발시 부디칠 각종 성능 이슈 및 그것을 해결하기 위한 접근법을 다섯가지 기술 영역으로 나누어, 각 영역별로 적용 가능한 실기를 다룬다. 마지막으로 최적화시 사용가능한 각종 open source profiling 및 성능 최적화 tool에 대해서 소개한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.