• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.12 no.4
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• pp.65-75
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• 2009

The result verification is necessary to support a guarantee for the correctness of the task results be executed by any unspecified resources in desktop grid environments. Typically, voting-based and trust-based result verification schemes have been used in the environments. However, these suffer from two potential problems: waste of resources due to redundant replicas of each task and increase in turnaround time due to the inability to deal with a dynamic changeable execution environment. To overcome these problems, we propose a fuzzy inference-based replication scheme which can adaptively determine the number of replicas per task by using both trusty degree and result return probability of resources. Therefore our proposal can reduce waste of resources by determining the number of replicas meeting with a dynamic execution environment of desktop grids, not to mention an enhancement of turnaround time for entire asks. Simulation results show that our scheme is superior to other ones in terms of turnaround time, the waste of resources, and the number of re-replications per task.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.165-165
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• 2021

전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.6
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• pp.316-325
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• 2006

In diploid organisms like human, each chromosome consists of two copies. A haplotype is a SNP(single nucleotide polymorphism) sequence information from each copy. Finding the complete map of haplotypes in human population is one of the important issues in human genome. To obtain haplotypes via experimental methods is both time-consuming and expensive. Therefore, inference methods have been used to infer haplotyes from the genotype samples. In this paper, we propose a new approach using genetic algorithm to infer haplotypes, which is based on the model of finding the minimum number of haplotypes that explain the genotype samples. We show that by doing a computational experiment, our algorithm has the correctness similar to HAPAR[1] which is known to produce good results while the execution time of our algorithm is less than that of HAPAR as the input size is increased. The experimental result is also compared with the result by the recent method PTG[2].

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.9
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• pp.11-16
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• 2019

People are subject to time sanctions in a busy modern society. Therefore, people find it difficult to eat simple junk food and even exercise, which is bad for their health. As a result, the incidence of chronic diseases is increasing. Also, the importance of making accurate and appropriate inferences to individual characteristics is growing due to unnecessary information overload phenomenon. In this paper, we propose a knowledge reasoning model using association rules and cluster analysis of multi-contexts. The proposed method provides a personalized healthcare to users by generating association rules based on the clusters based on multi-context information. This can reduce the incidence of each disease by inferring the risk for each disease. In addition, the model proposed by the performance assessment shows that the F-measure value is 0.027 higher than the comparison model, and is highly regarded than the comparison model.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.05a
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• pp.43-49
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• 2002

본 연구는 첨단 신호 시스템 알고리즘의 최적해를 구하는 문제를 기호적 시뮬레이션 기법으로 해결하기 위한 방법론을 제시한다. 최근 지능형 교통 시스템의 일환으로 최적화 된 교통신호를 생성하기 위한 신호제어기법들이 많이 개발되었다. 하지만 이러한 신호제어기법은 복잡한 교통환경에서 신호제어 변수간의 다양한 상호작용의 모든 해를 제공할 수 없는 한계를 지닌다. 한편 기호적 시뮬레이션 기법은 발생 가능한 모든 사건과 시간관계를 자동 생성시킴으로써 동적으로 변화하는 다양한 교통환경에 대해서 신호제어 변수간의 모든 시간관계를 추론해 낼 수 있는 장점을 지닌다. 하지만 기호적 시뮬레이션을 이용한 모델링에 있어서 교통량과 같은 양적인 요소들의 기호적 표현에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 교통량과 같은 양적인 요소들을 시간에 따른 변화량으로 해석하여 첨단 신호 시스템 알고리즘의 최적해를 구하는 문제에 접근한다. 이를 위해 국내 첨단 신호 시스템을 대상으로 신호제어 전략에 필요한 양적 요소를 검토하고, 이러한 양적 요소를 시간에 따른 변화량으로 해석하여 모델링 하고, 기호적 시뮬레이션 실험을 수행하여 최적신호 제어 알고리즘을 생성한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.7 no.8
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• pp.211-218
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• 2018

In this study, we propose an algorithm to detect eating activity and estimation mealtime using 6-axis inertial sensor. The eating activity is classified into three types: food picking, food eating, and lowering. The feature points of the gyro signal are selected for each gesture, and the eating activity is detected when each feature point appears in the sequence. Morphology technique is used to post-process to detect meal time. The proposed algorithm achieves the accuracy of 94.3% and accuracy of 84.1%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.40-42
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• 2003

주어진 실시간 환경의 복잡성 때문에. 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트 (rational agent) 의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 이러한 조건-행동추론 방식은 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며. 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현 하고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2050-2060
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• 1998

Weighting strategy is one of the necessary control strategies in automated reasoning to solve problecs within allowable time and computer memory. But, the strategy still consumes too much time since it depends soly on the user's experience and needs much of the user's manual work at each stage. This research suggests a tool which automates the weighting system to generate the weighting thesaurus and merges it to the mechanical theorem prover.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.342-345
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• 2003

자동운전과 안전운전 구현을 위한 첨단 차량 및 도로 시스템(AVHS : Advanced Vehicle & Highway Systems)의 한 분야인 충돌 방지 시스템을 완성하기 위해서는 차량간의 상대 거리, 차량의 속도, 차선의 굴곡 정도, 경사도등을 사용해서 종합적으로 상황 판단을 내려야 한다. 본 논문에서는 이들 요소들중에서 차선의 굴곡도 판단을 근사 추론을 이용하여 실험하였다. 근사추론을 이용한 것은 차선의 굴곡도를 계산형으로 파악할 때의 단점인 계산 시간 오버헤드(overhead), 또 그에 따른 실시간 처리의 어려움, 고가의 장비필요성 등을 극복하기 위해서이며, 실험은 Fuzzy Logical Inference 기법을 사용하였다. 본 연구에서는 실제 도로상에서의 계산된 굴곡도와 실험된 시스템 결과와의 유사성과 그 시스템의 사용 가용성(feasibility)을 검정하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.12 no.1
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• pp.61-69
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• 2001

We present a probabilistic reasoning method for inferring knowledge about mathematical truth before an automated theorem prover completes a proof. We use a Bayesian analysis to update beleif in truth, given theorem-proving progress, and show how decision-theoretic methods can be used to determine the value of continuing to deliberate versus taking immediate action in time-critical situations.