• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.457-459
• /
• 2001

인터넷 전화라고도 불리는 VoIP(Voice over IP) 시스템은 기존의 전화망에 비해서 장거리 전화 서비스를 저렴하게 제공할 수 있고 인터넷 망의 다양한 멀티미디어 서비스를 음성 전화 서비스에서 수용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 이러한 VoIP 시스템은 현재의 다양한 망 기술들이 IP 기술 기반의 차세대 All IP망으로 효과적으로 발전하기 위한 기반 기술이 된다는 중요한 의미도 가지고 있다. 본 고에서는 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 멀티미디어 세션의 생성, 수정, 종료를 이해 제안한 SIP(Session Initiation Protocol)를 이용하여 이 같은 VoIP 시스템을 설계, 구현한 결과를 설명하고자 한다. 본 VoIP 시스템은 플랫폼에 독립적이며 멀티 쓰레드 프로그래밍이 가능한 자바(Java)를 이용해 구현되었다. 따라서 뛰어난 확장성과 포괄성 등의 특징을 가지고 있다. 또한 구현된 VoIP 시스템은 추후 다양한 멀티미디어 관련 서비스를 포함시키는 한편 관련 기술들을 보완하여 All IP망 형태의 테스트베드로 확장될 계획이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.309-312
• /
• 2003

추천 시스템을 위한 여과 기술에는 협력적 여과, 내용기반 여과 등이 있다. 협력적 여과 방법은 적용이 용이한 반면 회소성 문제와 초기 평가 문제가 있으며, 내용기반 여과는 정보의 질을 구분하는 것이 어려워 효과가 적다는 단점이 있다. 신경망 기반 협력적 여과 방법은 이러한 문제를 해결하고 있지만, 사용자의 수가 많아지면 모델이 커져 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과의 효율성을 높이기 위해 상관도를 고려하는 신경망 기반 협력적 여과를 제안한다. 여기서 상관도란 피어슨 상관계수를 이용하여 구해진 상관계수의 절대값을 의미하며 상관도가 높다라는 것은 상관계수의 절대값이 1에 가까운 경우를 말한다. 본 논문에서는 EachMovie 데이터를 이용하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.574-576
• /
• 2005

유무선 통합망 환경에서 TCP는 무선망에서의 통신오류 밀 핸드오프를 혼잡으로 인한 패킷 손실로 간주하여 혼잡제어 메카니즘을 동작시키기 때문에 네트워크의 전반적인 효율을 저하시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 무선망에서의 TCP 성능을 개선하기 위한 연구가 다양하게 진행되어 오고 있다. 그 중에서 Snoop 프로토콜은 종단간의 의미 구조를 유지하면서 무선망의 패킷 손실을 지역 재전송을 통하여 최소화하는 방식으로 통신오류에는 좋은 성능을 보여주지만, 대량의 무선 데이터 유입시 buffer overflow가 발생할 가능성이 높다. 따라서 본 논문에서는 버퍼관리 기법을 이용하여 buffer overflow 상황을 미연에 방지하여 불필요한 혼잡제어 메카니즘을 호출하는 것을 방지하면서 네트워크의 전반적인 효율을 향상시키는 방안을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.562-562
• /
• 2016

신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.108-110
• /
• 2020

본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.718-720
• /
• 2001

본 논문에서는 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선된 상호연결망 HCN(n,n)의 임의의 두 노드간에 노드중복하지 않는 n+1개의 병렬경로를 구성하는 방법을 제시하고, 그 결과를 통하여 HCN(n,n)의 고장지름이 dia(HCN(n,n))+4 이하임을 보인다. 이러한 병렬경로는 노드간에 메시지를 전송하는 시간을 줄일 수 있으며, HCN(n,n)의 노드 몇 개가 고장이 발생해도 통신지연시간이 발생하지 않음을 의미한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.170-172
• /
• 2019

개체명 연결이란 주어진 문장에 출현한 단어를 위키피디아와 같은 지식 기반 상의 하나의 개체에 연결하는 것을 의미한다. 문장에 나타나는 개체들은 주로 동일한 주제를 가지게 되는데 본 논문에서는 이러한 특징을 활용하기 위해서 개체들을 그래프상의 노드로 표현하고, 그래프 신경망을 이용하여 주변 노드의 정보를 통해 노드 표상을 업데이트한다. 한국어 위키피디아 링크 데이터를 사용하여 실험을 진행한 결과 개발 셋에서 82.09%, 평가 셋에서 81.87%의 성능을 보였다.

• Korean Association of Arts Management
• /
• no.50
• /
• pp.5-31
• /
• 2019

The main purpose of this study was to use Deep Learning based Topic Modeling and Semantic Network Analysis to examine research trend of arts management-related papers in korea. For this purpose, research subjects such as 'The Journal of Cultural Policy', 'The Journal of Cultural Economics', 'The Journal of Culture Industry', 'The Journal of Arts Management', and 'The Journal of Human Content', which are the registered journal of the National Research Foundation of Korea directly or indirectly related to arts management field. From 1988 to 2017, a total of 2,110 domestic journals' signature, abstract, and keyword were analyzed. We tried Big Data analysis such as Topic Modeling and Semantic Network Analysis to examine changes in trends in arts management. The analysis program used open software R and standard statistical software SPSS. Based on the results of the analysis, the implications and limitations of the study and suggestions for future research were discussed. And the potential for development of convergent research such as Arts & Artificial Intelligence and Arts & Big Data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.3-5
• /
• 1998

본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.84-85
• /
• 2007