• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1991.10a
• /
• pp.307-320
• /
• 1991

본 연구는 한국어 음성합성 시스팀에서 한글 텍스트를 음소로 변환 시키는 규칙기반과 신경망을 결합한 한글-음소 변환 시스팀을 제안하고 이를 위해 시스팀 모델을 설계하고 시스팀의 각 구성요소들을 설명하며 한국어 음운 변동 규칙중 설측음화 데이타와 설측음화에 상충되는 데이타를 사용하여 시스팀을 실험하고 제안된 모형의 타당성을 분석한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2019.11a
• /
• pp.224-225
• /
• 2019

본 논문은 에너지 절약을 위한 특정 상업용 에너지 저용량 에너지저장시스템 모델 개발 및 연구를 수행하였다. 저용량 에너지저장시스템은 피트니스센터의 스피닝 기계에의 적용을 목적으로 하고 있으며 제안하는 시스템은 BLDC모터, Rectifier, DC-DC Coverter, Controller, Battery 로 구성되어 있다. 본 논문에서는 각 구성요소간의 직병렬 연결을 통하여 저용량 에너지저장시스템의 효율적인 운영방안을 제시한다. 제안하는 저용량 에너지저장시스템은 시뮬레이션을 통하여 모델링 및 결과 분석을 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.147-147
• /
• 2008

역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존의 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
• /
• 1992.05a
• /
• pp.35-35
• /
• 1992

산소라디칼-질병모델을 보다 간편한 방법으로 만들어 생화학적 발병 기전을 추구하므로서 신약창출에 필요한 기초자료를 제시하고자 본 실험을 실시하였다. 미세혈관의 혈류이상은 과잉의 활성산소를 생산하게되며 이로 인해 여러 종류의 난치성 질환 및 염증을 수반하는 많은 질병이 발병하게 된다. 일반적으로 흔히 이용되어지는 허혈-재관류모델이 아닌 환경독성물질을 활용한 병태모델을 만들어 이 모델조건에서 활성산소생성과 밀접한 관계를 갖는 잔틴 옥시데이즈(Xanthine Oxidase)의 변화와 과산화지질생성정도를 연관지어 검토하였다. 수은, 구리, 몰리브덴등의 금속이온들은 잔틴 디하이드로저네이즈(Xanthine dehydrogenase)로 부터 옥시데이즈(Oxidase)형으로의 전환을 촉진시켰으며 막독성의 지표로 이용되어지는 과산화지질의 생성도 현저히 증가시켰다. 또한 알데하이드류의 첨가실험에서도 잔틴산화효소의 형전환이 촉진되었으며 첨가한 알데하이드의 탄소수와 수소수 그리고 탄소와 탄소의 결합상태와도 밀접한 관계가 있음이 관찰되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.671-672
• /
• 2015

본 논문에서는 100kW, 20,000rpm급 건물 공조용 터보 블로워 전동기가 소개되었다. 초기 설계에 기반한 제작 모델의 다이나모를 통한 특성 시험이 진행되었으며, 초기모델의 FEM 해석을 통한 특성 분석이 진행되었다. 기존 모델에 대해 효율 개선을 위한 전자기적, 기구적 개선 방안들이 연구되었으며, 각 관점에서의 효율 개선 방안들에 대한 FEM 해석을 통한 검증이 이루어졌다. 형상 개선을 통해 최종 개선모델이 도출되었으며 초기 모델과의 특성 비교를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.366-371
• /
• 2006

최근 연구가 활발히 진행되고 있는 ‘유비쿼터스’라는 새로운 패러다임은 기존보다 더욱 많은 컴퓨팅 자원을 이용하여 사용자의 편의를 지원하는 것을 그 목표로 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 지원하기 위한 대표적인 예로 개인화 서비스를 들 수 있으며, 개인화 서비스는 사용자에 대한 모델링이 필수 요소가 된다. 개개인의 행동 패턴 혹은 선호도 정보로 구성된 사용자 모델은 다양한 개인화 서비스의 원활한 지원을 위해 지금까지 유용하게 사용되고 있지만, 기존의 사용자 모델은 각 서비스가 개발될 때, 그 서비스에 적합한 형태로 매번 설계되어야 하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 사용자 모델을 구성하는 정보들을 분석하여, 모델 설계에 필요한 일반화된 입력 패턴들을 도출하고, 도출된 패턴들을 바탕으로 더욱 쉽고 빠르게 사용자 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.139-142
• /
• 2011

오픈 소스인 FDS(fire dynamic simulator)는 건물, 터널내의 화재나 연기, 열기류의 거동을 연구하기 위하여 국내외적으로 광범위하게 이용되고 있다. 소스코드 또한 공개 되어 있어 그 활용범위가 더욱 넓어지고 있다. 대부분의 기본적인 화재, 방재 해석을 위한 모델들을 제공하고 있으나 이를 더욱 발전시키고 새로운 알고리즘의 적용하기 위해서는 이러한 모델의 구조를 잘 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 FDS모델을 더욱 확장하기 위한 일환으로 현 FDS의 기본적인 구조를 검증모델(verification)을 이용하여 파악하고 이를 향후 소스코드를 확장할 수 있는 근간으로 삼고자 한다.

• Computational Structural Engineering
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.123-133
• /
• 1995

This study presents an application of object-oriented methodology for structural design process. A prototype of integrated structural design system is developed by introducing a structural analysis object model(SAOM) and structural design object model (SDOM). This SAOM module, which models structural member, performs structural analysis using FEM approach and the SDOM module checks structural members based on Korea steel design standard. The abstraction, encapsulation and reusability properties of the proposed models are in establishing the integrated structural design system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.532-534
• /
• 2004

단일서버 시스템에서 응용간 자원의 공정한 분배는 GPS(Generalized Processor Sharing)을 통친 실현될 수 있다. 그러나 다중서버시스템에서 GPS를 적용한다면, 각 서버 내에서의 공정성은 보장해 주지만, 시스템 관점에서의 공정성은 더 이상 보장되지 않는다. 본 논문에서는 멀티서버 시스템에서 시스템 관점에서의 공정성 보장을 위한 기법을 제시한다. 이 기법은 시스템에서 발생하는 각 서버의 잔여용량을 응용간 공정하게 분배하는 모델과 모델을 참조하여 실행하는 실제 스케줄링 알고리즘으로 구성된다 모델에서는 긴 시간동안 각 서버에서 발생하는 잔여용량의 사용을 관측하여, 향후 각 응용의 요청들에게 제공할 잔여용량 분배를 결정한다. 스케줄링 알고리즘은 모델에 의해 결정된 잔털용량 분배를 실제 각 응용들이 제대로 가져갈 수 있도록 제어한다. 실제 모델을 참조하여 공정 잔여용량 분배를 수행하는 스케줄링 알고리즘의 동작은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.01a
• /
• pp.245-247
• /
• 2021

최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.