• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.153-161
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• 2002

다사용자계층 통행배정(Multiple User Class Assignment) 문제란 교통망을 이용하는 통행자들이 이질적인 통행계층으로 구성된 경우, 이들 각 계층의 통행수요를 교통망에 배정하는 문제를 의미한다. 이는 기존 통행 배정모형들이 모든 통행자의 통행특성이 동질적이라고 가정함으로서 발생하는 불합리한 통행배정 결과를 완화시키기 위한 방법이다. 또한, 최근 지능형교통체계(Intelligent Transportation Systems, ITS)사업에서 교통정보제공시스템이 구현될 예정임에 따라, 교통정보를 제공받는 계층과 그렇지 못한 계층간의 영향을 분석하거나 혼잡통행료부과 등과 같은 교통관리전략을 정확히 평가하기 위해서 다사용자계층 통행배정모형에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 다사용자계층 통행배정모형의 경우, 사용자간의 상호영향으로 통행비용함수의 1차 편미분행렬(Jacobian matrix)이 비대칭(Asymmetric)이 되어 동등 수리최소화문제(Equivalency mathematical Minimization program)로 구성할 수 없고 또한 수치적으로 풀기가 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 이런 문제점을 극복할 수 있는 모형식과 알고리듬을 제시코자 한다. 본 연구에서 제시된 모형은 2가지 특징이 있다. 먼저, 각 사용자 계층간의 상호영향을 모형내에 반영하며, 기종점쌍간의 통행시간변화에 따른 수요변화를 고려한다는 점이다. 이를 위하여 변동부등모형(Variational Inequality Model. VI)으로 문제를 구성하며, 이에 대한 해석 알고리듬도 제시한다. 또한, 변동부등모형으로 구축된 다사용자계층 모형이 다사용자계층 균형조건과 동일함을 보여주는 동등성조건(Equivalency condition)도 제시한다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.1
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• pp.45-50
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• 2020

With the development of deep learning, studies using artificial neural networks based on deep learning in recommendation systems are being actively conducted. Especially, the recommendation system based on RNN (Recurrent Neural Network) shows good performance because it considers the sequential characteristics of data. This study proposes a travel route recommendation system using GRU(Gated Recurrent Unit) and Session-based Parallel Mini-batch which are RNN-based algorithm. This study improved the recommendation performance through an ensemble of top1 and bpr(Bayesian personalized ranking) error functions. In addition, it was confirmed that the RNN-based recommendation system considering the sequential characteristics in the data makes a recommendation reflecting the meaning of the travel destination inherent in the travel route.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.9
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• pp.301-308
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• 2016

Writing high-quality papers and publishing them at prestigious academic journals would be something that every scholar strives for. This study made a network with nine academic journals in South Korea in the field of public administration and public policy and analyzed the influence of academic journals through social network analysis. Using centrality measures, such as degree centrality, beta centrality, and eigenvector centrality, this study found that Korean Public Administration Review has the highest influence on the journal network, followed by Korean Public Studies Review. However, different choice of centrality measure led to different ranking of journals in terms of their influence.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.15-21
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• 2006

본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.175-178
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• 2001

동영상 정보는 압축율을 높이기 위해 서로 연관성이 깊고, 정확한 의미 전달을 위해 지연 민감한 데이터로 구성된다. 이와 같은 동영상 데이터를 다양한 대역폭 변화율, 전송중의 높은 패킷 손실율의 특성을 갖는 인터넷을 통해서 전송하기 위해서는 대역폭 적응적이고 에러강인성(Error Resilience)이 높은 시스템이 필요하다. ISO/IEC 의 MPEG-4 에서는 FGS(Fine Grannular scalability)를 표준으로 채택하여 이러한 문제점의 해결방안으로 삼고 있다. FGS 는 기존의 적응적 비디오 코딩의 개념을 적응적 비디오 컨텐츠로 바꾸면서 낮은 복잡도로 대역폭에 적응이 용이하여 다수의 다양한 망 사용자를 모두 만족시킬 수 있어 VoD 나 화상회의 등의 응용에 적합한 기술이라 할 수 있다. 또 인터넷에서 예측하기 어렵게 자주 발생하는 패킷 손실에 대한 오류전파(Error Propagation)가 없는 장점을 가지고 있다. 고용량의 영상 데이터를 다수의 사용자가 동시에 요구하게 되는 상황에서 네트워크 자원을 절약하는 멀티캐스트(Multicast)는 필수적이다. 그리고 비디오와 같은 정보는 그 중요도가 다른 데이터로 구성되므로 특정 상황에서 중요도에 따라 지능적인 처리를 필요로 하는데 차세대 망 기술로 연구되는 Active Network 를 고려 할 수 있다. 영상 정보를 효율적이고 안정적으로 활용하기 위한 이러한 신기술의 효율적인 적용방안을 제안하였다.

• 한국만화애니메이션학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.23-30
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• 2011

지금, 세계는 바야흐로 'Social Network Service(이하 SNS)의 시대' 이다. SNS란 '일련의 관계에 의해 모인 사람들 간의 관계망을 특정 체계를 통해 대중에게 제공하는 것' 이라고 할 수 있다. 과거 향우회, 동문회처럼 오프라인에서 존재했던 이러한 관계망이 온라인으로 도입된 것이 현재 SNS라고 일컫는 서비스이다. SNS가 큰 인기를 끌고 정보 사회가 발전함에 따라 SNS의 서비스와 형태도 점차 다양해져 왔다. 특히나 그림 영상 등의 시각적인 요소를 사용한 의사소통과 정보의 공유가 과거 그 어떤 매체보다도 손쉽고 빠르게 이루어지고 있다. 인간의 거의 모든 문화 사회적 활동에 컴퓨터가 기반이 됨으로써, 우리는 점차 텍스트, 사진, 영화, 음악, 가상환경 등과 같은 문화 데이터와 더욱 밀접한 관계에 놓이게 되었으며 이것은 SNS에서도 예외가 아니다. 우리는 더 이상 컴퓨터를 마주하는 것이 아니라 디지털 형식으로 기호화된 문화와 마주하고 있으며, 그 중심에는 시각적인 요소들, 즉 '이미지'가 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구는 'SNS'와 그 이미지들의 특성에 대한 이해를 선행한 뒤, 최근 국내에서 가장 활발한 성장세를 나타내고 있는 SNS인 미투데이 페이스북 이상의 두 서비스의 사례를 분석할 것이다. SNS의 이미지의 정체성, 이미지 표현의 특징과 양상이 어떠한지를 분석하고 SNS에서 사용되는 이미지와 그 의미를 보다 심층적인 관점에서 이해해 보는 것은 SNS를 중심으로 형성되어 있는 관련 업계와 학계에 유의미한 내용을 제공할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.296-296
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• 2011

유역의 폭 함수는 출구를 기준으로 동일한 거리에 위치한 link의 개수로 정의된다. 하천망을 구성하는 기본 성분 중의 하나인 link는 동일한 유역의 경우 유사한 평균길이와 직접배수면적을 갖는 것으로 알려져 있다. 이는 폭 함수가 흐름방향 축을 따라 정의되는 지점별 배수면적의 기여도와 동일함을 의미하는 것으로 유역의 형태학적 특성에 따라 조직되는 초기유량분포함수로 해석할 수 있다. 따라서 DEM을 기반으로 원점으로부터 동일한 거리에 위치한 pixel의 수를 계량할 경우 비교적 쉽게 유역의 폭 함수를 유도할 수 있게 된다. 또한 물 입자의 동적특성에 따라 폭 함수의 흐름방향 축을 시간 축으로 재조정할 경우 대상 유역에 대한 수문학적 응답함수로의 변환이 가능해 진다. 본 연구에서는 보청천 시험유역의 탄부수위표 지점을 출구로 하여 DEM으로부터 폭 함수를 작성하고 지면과 하천유속의 차에 따른 운동학적 확산효과만을 고려하여 재조정된 폭 함수를 다음 그림과 같이 유도하여 보았다. Figs 1, 2에서 주목되는 사항은 왜곡도의 반전으로 부왜도의 형태를 갖던 폭 함수가 정왜도의 형태를 갖는 수문학적 응답함수(순간단위도)로 변환되어 가는 과정을 시각적으로 확인할 수 있다. 이는 Mod-Clark 방법에 따른 준분포형 순간단위도의 유도과정과 유사한 것으로 이에 따라 선형저수지의 저류효과는 지면과 하천유속의 차에 따른 운동학적 확산효과와 동일한 거동을 보일 수 있음이 추론된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.50-53
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• 2013

스마트 폰의 등장으로 인해 사용자들은 모바일 기기를 통해 언제 어디서나 인터넷 서비스를 이용할 수 있게 되었고 더불어 다양한 앱을 통해 기존에 PC에서 제공되던 서비스들이 모바일 기기로 이동하게 되었다. 이러한 변화는 TV시장에도 영향을 미치게 되었고 TV에서도 인터넷 서비스뿐만 아니라 다양한 앱 서비스를 이용할 수 있는 스마트TV 시대를 열게 되었다. 스마트 TV시스템은 방송망과 인터넷 망을 통해 사용자에게 보다 다양한 멀티미디어 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있게 되었으나 각 인터넷 콘텐츠 제공자가 앱 형태로 콘텐츠를 제공함으로써 다양한 콘텐츠 제공자로부터 사용자가 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 검색하는 데에 한계가 있었다. 본 논문은 사용자 키워드 검색문 의미해석을 통해 서로 상이한 멀티미디어 콘텐츠 메타데이터 정보 구조를 가지고 있는 콘텐츠 제공자들이 효과적으로 검색결과를 제공할 수 있는 스마트TV통합검색시스템에 대하여 기술한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.2
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• pp.49-57
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• 2010

This paper proposes a Korean document. categorization algorithm using Back Propagation Neural Network(BPNN) with Singular Value Decomposition(SVD). BPNN makes a network through its learning process and classifies documents using the network. The main difficulty in the application of BPNN to document categorization is high dimensionality of the feature space of the input documents. SVD projects the original high dimensional vector into low dimensional vector, makes the important associative relationship between terms and constructs the semantic vector space. The categorization algorithm is tested and compared on HKIB-20000/HKIB-40075 Korean Text Categorization Test Collections. Experimental results show that BPNN algorithm with SVD achieves high effectiveness for Korean document categorization.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.329-330
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• 2021

벌크화물운송은 해상운송시장에서 가장 큰 규모이고 철강 및 에너지 산업을 뒷받침 하는 중요한 시장이다. 또한 운임의 변동성이 가장 큰 시장으로 상당한 수익을 기대할 수 있는 반면에 파산에 이르는 큰 손실이 발생할 수 있기때문에 시장 참여자들은 합리적이고 과학적인 예측을 기반하여 의사결정을 해야 한다. 그러나 해운시장에서는 과학적 의사결정보다는 경험기반의 의사결정에 의존하기 때문에 시황변동성에 취약하다. 본 논문은 벌크운임예측에 신호 분해 방법인 EMD와 인공신경망을 결합한 하이브리드 모델을 적용하여 과학적 예측방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 학문적으로 해운시장 운임예측연구에서 거의 시도되지 않았던 시계열분해법과 기계학습기법을 결합한 하이브리드 모델을 제시하였다는데 의미가 있으며 실무적으로는 해운시장에서 빈번이 일어나는 의사결정의 질이 제고되는데 기여할 것으로 기대된다.