• 한국환경복원기술학회지
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• 제6권4호
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• pp.43-51
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• 2003

임도의 절토비탈면의 각 조사구를 토양침식 및 붕괴발생의 발생 유무에 따라 안정구와 불안정구로 구분하고 절토비탈면의 안정에 영향을 미치는 인자를 도출하여 비탈면의 안정성을 평가한 결과는 다음과 같다. 1. 절토비탈면에서 발생한 토양침식량은 표고, 상부(사면위치), 볼록사면(凸), 사면경사, 비탈면길이, 사질식양토(SiL), 남쪽(South)사면과는 정의 상관을, 식생피복도, 평형사면(${\square}$), 미사질식양토(SiCL)와는 부의 상관관계를 보였다. 2. 절토비탈면의 안정성 판별에 대한 상대적 기여도는 식생피복도, 토양경도, 사면경사, 표고, 미사질양토, 볼록사면, 복합사면의 순으로 나타났다. 3. 절토비탈면에서 안정구(2)와 불안정구(1)의 중심값은 각각 -1.194와 1.127로 나타났으며, 이때 판별구분치는 -0.072이었다. 4. 절토비탈면 조사구의 불안정구와 안정구에 대한 판별능력의 적중율은 불안정구는 125개 중 117개가 판별됨으로서 93.6%의 적중율을, 안정구는 117개의 조사구 중 102개를 판별 시켜 87.2%의 적중율을 보였으며 두 그룹의 전체 판별능력은 90.4%였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권3호
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• pp.215-222
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• 2005

대규모 신호처리 변환을 신속하게 처리하기 위해서는 캐시 메모리를 효과적으로 이용하는 것이 중요하다. 대규모 DFT 계산에서는 stride 액세스로 인한 캐시 충돌 적중 실패로 인하여 캐시 성능이 상당히 떨어지게 되고 이로 인해 전체적인 성능이 저하하게 된다. 본 논문에서는 메모리 계층 구조를 고려한 동적 데이터 재배열(Dynamic Data Layout) 방법을 개발하였다. 제시된 방법은 stride를 가지는 계산 단계(computation stage) 사이에 데이터를 동적으로 재구성을 하여 캐시 적중 실패를 줄이는 것이다. 또한 트리 구조 FFT 계산 방법에서 FFT 크기와 데이터 stride 액세스를 기초로 하여 가능한 모든 인수분해 트리 중에서 최소 실행시간을 가지는 최적의 인수 분해트리를 찾아내는 탐색 알고리즘을 개발하였다. 성능 향상을 확인하기 위하여 제시된 방법을 기존의 FFT 알고리즘에 적용하여 Pentium 4, Alpha 21264, $Athlon^{TM}$ 64, UltraSPARC III에서 실험하였다. 실험 결과에 따르면 기존의 FFT 패키지들과 비교하여 제시된 방법을 적용한 FFT가 최대 3.37배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권5_6호
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• pp.238-248
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• 2007

최근 PDA의 대중화, 텔레메틱스 산업의 발전에 따라 제한된 저장장치를 갖는 모바일 임베디드 시스템에서 PC와 같은 다양한 소프트웨어를 사용하고자하는 수요가 늘어나고 있다. 그에 따라 소프트웨어 스트리밍 서비스의 필요성이 증가하고 있으나 소프트웨어를 속도가 느린 무선 네트워크를 통해 블록단위로 전송받아 실행속도가 느린 문제점이 있다. 그리하여 이를 보완해주는 선인출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 연구된 선인출 알고리즘인 최근 접근 블록 알고리즘(LS)과 PPM 기반 알고리즘을 소프트웨어 스트리밍 서비스에 적용시켜 성능을 측정하고 분석한 결과를 토대로 고안된 확률 기반 다중 접근 블록(PMS) 알고리즘을 제안한다. LS의 적중률은 60%정도로 낮지만 메모리 사용량이 적다. 그에 반해 PPM 기반 알고리즘은 메모리 사용량은 많지만 96%이상의 높은 적중률을 보인다. PMS는 블록 단위의 소프트웨어 스트리밍 서비스의 특징과 PPM 기반 알고리즘의 특성을 이용하여 LS의 단점을 보완해 N개의 접근 블록을 확률을 기반으로 저장하고 선인출에 이용한다. 이러한 PMS는 보다 적은 공간오버헤드를 가지면서 PPM 기반 알고리즘과 비슷한 적중률을 나타내 높은 메모리 효율을 나타낸다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권3호
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• pp.324-336
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• 2000

본 논문에서는 디스크 입출력 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 버퍼 관리 기법을 제시한다. 본 기법은 사용자 수준의 정보 없이 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 기반으로 각 응용의 블록 참조 패턴을 자동으로 발견하고, 발견된 참조 패턴에 적합한 최적 블록 교체 기법을 적용한다. 또한, 응용이 참조하는 블록이 버퍼 캐쉬에 없어 새로운 버퍼 블록이 요구될 때, 응용별로 블록 참조 패턴에 따라 버퍼 예상 적중률을 분석하여 이를 기반으로 전체 버퍼 캐쉬의 적중률이 극대화되도록 해 주는 버퍼 할당 기법을 제안한다. 이러한 모든 과정은 시스템 수준에서 자동으로 그리고 온라인으로 수행된다. 제시한 기법의 성능을 평가하기 위해 블록 참조 트레이스를 이용해 모의 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시한 기법은 적은 오버헤드로 기존의 블록 교체 기법들보다 캐쉬 블록의 적중률을 크게 향상시켜 주었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권6호
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• pp.1355-1369
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• 2021

본 연구는 도로 노면결빙 판정 알고리즘에 대해 알고리즘을 개선하고 실제 현장 측정 자료와 알고리즘 예측값을 비교하였을 때 알고리즘에 대한 적중률을 분석하였다. 분석을 위하여 포천시 신북면 금동리의 도로 및 기상을 측정하였다. 알고리즘은 기존 도로 결빙 알고리즘을 선정하여 실제 결빙 조건 및 측정 수치에 맞춰 4차 알고리즘까지 개선하였다. 최종적으로 응결에 의한 결빙, 강수에 의한 결빙, 적설에 의한 결빙, 결빙상태의 지속, 풍속에 의한 결빙 5개의 알고리즘을 제작하였다. 포천 현장에서 알고리즘을 활용하여 예측할 경우 경우 결빙 적중률이 93.22%까지 개선되었다. 결빙 알고리즘에 대한 조합 비율에 대해 도출하였을 때 응결에 의한 결빙과 결빙상태의 지속에 대한 알고리즘이 96%를 차지하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.291-300
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• 1999

인터넷을 기반으로 한 정보통신의 급속한 발전이라는 기업환경의 변화에 적응하기 위해서 기업은 점차 모든 경영시스템을 인터넷을 기반으로 하도록 변화시키고 있을 뿐만 아니라, 기업 조직 또한 전세계를 기반으로한 글로벌 기업 형태로 변화하고 있다. 이러한 급속한 경영환경의 변화로 인해서 기업 내에서는 종전과는 다른 형태의 부서간 상호의사결정조정 과정이 필요하게 되었다. 일반 기업들을 대상으로 한 상호의사결정의 지원과정에 대해서는 기존에 많은 연구들이 있었으나 글로벌기업과 같은 네트워크 형태의 새로운 형태의 기업에 있어서의 상호의사결정과정을 지원할 수 있는 의사결정지원시스템에 대해서는 단순한 그룹의사결정지원시스템 또는 분산의사결정지원시스템과 같은 연구들이 주를 이루고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 특히, 웹을 기반으로 한 기업의 글로벌경영 및 분산 경영에서 비롯되는 부서간 상호의사결정이라는 문제를 효율적으로 지원할 수 있는 기업의 글로벌경영 및 분산 경영에서 비롯되는 부서간 상호의사결정이라는 문제를 효율적으로 지원할 수 있는 메커니즘을 제시하고 이에 기반한 프로토타입 형태의 시스템을 구현하여 성능을 검증하고자 한다. 특히, 기업 내에서 가장 대표적으로 상호의사결정지원이 필요한 생산과 마케팅 부서를 대상으로 상호의사결정지원 메커니즘을 개발하고 실험을 진행하였다. 그 결과 글로벌 기업내의 생산과 마케팅 부서간 상호의사결정을 효율적으로 지원 할 수 있는 상호조정 메카니즘인 개선된 PROMISE(PROduction and Marketing Interface Support Environment)를 기반으로 한 웹 분산의사결정지원시스템 (Web-DSS : Web-Decision Support Systems)을 제안하는 바이다.자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.139-148
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• 1999

오늘날 기술집약적인 벤처기업들에 대한 관심이 집중되고 있다. 소수의 진취적인 벤처기업들이 기술개발 및 신상품 개발 등 두드러진 활약을 보이고 있기 때문이다. 그러나 실제 이 벤처기업의 성공 가능성은 그렇게 높지 않다. 특히 벤처기업 환경이 아직 미약한 국내의 경우 위험부담이 훨씬 더 크다. 이러한 벤처기업 환경에서 투자대상 벤처기업을 선정하는 것은 매우 전략적인 의사결정이다. 일반적으로 일반 벤처투자가들은 관심이 있는 산업에 해당하는 기업의 사업계획서와 기초적인 관련 정보를 토대로 투자여부를 결정한다. 그렇지만 실제로는 이와 같은 분석에 필수적으로 요구되는 정보가 불확실할 뿐만 아니라 기술분야에 대한 전문적 지식도 부족하기 때문에 투자 여부를 결정하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 그러므로 투자대상 벤처기업의 선정을 효과적으로 지원해주는 체계적인 접근이 필요하다. 특히 벤처 사업과 관련된 기술 동향 및 수준 등에 관련된 전문 지식과 경험이 체계적으로 제공되어야 하고 또한 벤처 투자가의 개인적 경험과 판단이 평가 프로세스에 직접적으로 반영될 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 전문가의 지식과 경험을 체계화하고 투자가의 개인적 판단을 효과적으로 수용할 수 있는 전문가시스템의 접근방법을 제시하고자 한다. 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축하기 위해 본 연구에서는 다양한 정보수집 과정을 거쳤다. 우선 벤처 투자와 관련된 기존 문헌을 심층 분석하였으며 아울러 벤처 투자 업계에서 활약중인 전문 벤처캐피탈리스트들과의 수차례 인터뷰를 통해 벤처기업 평가의 주요 요인과 의사결정 과정을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 통하여 본 연구에서는 벤처 투자의 90%를 차지하는 정보통신분야에 속한 기법 중에서 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and in

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권4호
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• pp.251-267
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• 2008

본 논문에서 비구조적 피어투피어 망을 위한 적은 검색 시간을 가지는 최적화된 위상을 구성하는 분산된 위상 제어 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 높은 검색 적중률을 가지는 최적의 노드들을 노드 자신의 적중률에 지수적으로 비례하는 수만큼 선택하고, 그들과 연계한다. 총체적 거동은 자연계에서는 볼 수 있는, 각 입자의 에너지 준위에 따라 입자들이 결합되는 재결정 현상과 결과적으로 거의 유사하다. 구성된 위상의 노드들의 적중율들 사이에는 부분 순서(Partial-order) 관계가 있다. 그러므로, 질의 메시지가 노드를 방문하는 경우에, 그 노드는 항상 직전에 방문하였던 노드들 보다 더 높은 적중률을 가지고 있다. 또한, 무위도식(Freeloader) 노드로부터 보내진 질의 메시지는 한 홉 전달에 의해, 무위도식하지 않은 노드들로 전달될 수 있고, 그것은 다시는 무위도식하는 노드들을 방문하지 않는다. 이처럼 검색은 제한된 지연시간 안에 이루어진다. 또한, 본 논문에서는 이 위상을 활용하여 효과적인 연쇄반응적 검색 방법을 제안한다. 그러한 제어된 다중 전송 방식은, 방송을 사용하는 방식 보다 질의 메시지들의 수를 43 퍼센트만큼 줄이며, 검색시간을 94 퍼센트 절감한다. 제안된 방안의 검색 성공률은 99 퍼센트이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.19-34
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• 2018

본 논문의 목적은 농업용 저수지 저수율 계측자료와 기상인자와의 다중선형회귀분석을 통해 저수율 예측 월단위 회귀식을 산정하는데 있다. 2002년부터 2016년까지의 한국농어촌공사 저수지 3,067개에 대한 저수율 관측자료와 기상청 63개 지점 관측자료를 수집하여 저수율 예측 다중선형 회귀식을 도출하였으며, 개발된 월별 회귀식에 대한 $R^2$는 0.51~0.95로 분석되었다. 또한 회귀식의 적용성 평가를 위해 9개 대표저수지에 대해 관측값과 비교한 $R^2$는 0.44~0.81로 나타났다. 회귀식을 이용하여 평년(1976-2005) 대비 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)를 산정하여 ROC 분석을 수행한 결과, 극심한 가뭄의 경우 2년(2015~2016) 평균 적중률은 0.64로 겨울의 적중률이 0.70으로 가장 높았고, 여름의 적중률이 0.58로 가장 낮게 나타났으며, 봄과 가을의 적중률은 각각 0.59, 0.68로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 회귀식은 가용한 관측자료 및 1~3개월의 장기 기상전망자료 기반의 월단위 저수율 전망자료 생산이 가능하므로, 이를 기반으로 농업가뭄 전망정보의 생산이 가능할 것으로 판단된다.