• Title/Summary/Keyword: 정보처리모형

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Application of GIS Engine for Runoff Parameter Analysis (유출 매개변수 분석을 위한 GIS 엔진의 적용)

  • Kim, Sang-Ho;Choi, Keun-Ho;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.101-108
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 분포형 추문모형에 있어 공간변수의 디테일함을 고려하기 위해 GIS와 결합된 SCS-CN 값 산정 모형을 개하는데 있다. 모형은 (주)한국공간정보통신의 GIS 소프트웨어 개발도구인 IntraMap/Objects를 사용하였고 마이크로소프트사의 닷넷 플랫폼 개발 언어인 C#으로 개발하였다. 모형의 입력자료인 토지이용도와 토양도의 지형학적 가공을 위해 클립(Clip), 디졸브(Dissolve), 인터섹션(Intersection)과 같은 지형전처리 모듈(GeoPreprocessing Module)을 개발하였다. 또한 전처리된 토지이용도(토지이용항목필드)와 토양도(추문학적 토양그룹필드)를 CN 값 기준도표에 매치시킴으로서 유역의 선행토양함수조건에 따른 분포형 CN 값 및 개략적인 유출량을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 연구의 모형은 지형, 토양도 토지이용도, 토지피복도 변화에 따른 미래 유출량을 예측하는데 사용될 수 있을 것이다.

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Design of Grid based Rainfall-runoff Model Operation Plan based on HPC for Flood Forecast System (홍수예보시스템을 위한 HPC 기반 분포형 유역유출모형 운영방안 설계)

  • Lee, Young-Jun;Bae, Sang-Young;Koh, Deuk-Koo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2019.10a
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    • pp.103-105
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    • 2019
  • 오늘날 우리나라는 기후변화로 인하여 하절기 국지성 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인해 발생하는 돌발홍수로 매년 인명피해가 발생하고 있다. 이러한 돌발홍수는 작은 지역에서 빠르게 발생하기 때문에 일반적인 홍수예보로는 대비하기 적합하지 않다. 따라서 이렇게 국지적으로 발생하는 돌발홍수를 대비하기 위해서는 최대한 빠른 시간 안에 집중호우 지역에 대한 기상정보 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 보다 신속 정확한 기상정보 분석을 위하여 고성능컴퓨터(High Performance Computer) 기반의 홍수예보모형을 운영하는 방안을 제시하였다.

A Comparative Study of Statistical Techniques and Machine Learning Models for Efficient Leased Line Resource Usage Prediction (효율적인 전용회선 자원 사용량 예측을 위한 통계적 기법과 기계학습 모델 비교 연구)

  • Lee, In-Gyu;Song, Mi-Hwa
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2021.05a
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    • pp.474-476
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    • 2021
  • 전용회선은 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환 회선의 급격한 증가에도 불구하고 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 시계열 데이터 예측 모델을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 모형 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모델들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다.

A Study on the Strategies for Ensuring Trustworthiness of Artificial Intelligence Modeling - Focusing on eXplainable AI's Use Cases - (인공지능 모형의 신뢰성 확보 방안에 관한 고찰 -설명 가능한 인공지능의 활용사례를 중심으로-)

  • Kim, Yoon-Myung;Kim, Younamuk
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2022.11a
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    • pp.854-856
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    • 2022
  • 본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

THE Ω-RULE in IGNJATOVIC (잉냐토빅 증명 법칙)

  • Lee, Gun-Won
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1994.11a
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    • pp.51-56
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    • 1994
  • 우리는 쉽고 누구나 사용할 수 있는 증명 방식으로 "어떠한 경우에나 참이기 때문에 모든 경우에 참"이라는 방식을 쓴다. 그러나 증명이 한정될 수밖에 없었다는 것을 인정할 수밖에 없어서, 이러한 오래 사용하여 오던 방법을 얼마만큼 사용할 수 있는지를 연구할 수 밖에 없다. 이 증명 법칙 Ω은 유한 모형에서는 그대로 사용할 수 있기 때문에, 다른 일반적인 모형에 어떻게 확대 적용할 수 있느냐는 문제가 남는다. A. Ignjatovic은 Ω법칙이 한정된 추론 속의 더 일반적인 확대가 가능함을 말하고 있다. 이 글에서는 이 Ω법칙의 실제적인 유용성을 말하여 본다.

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A Study on Bayesian Approach of Software Stochastic Reliability Superposition Model using General Order Statistics (일반 순서 통계량을 이용한 소프트웨어 신뢰확률 중첩모형에 관한 베이지안 접근에 관한 연구)

  • Lee, Byeong-Su;Kim, Hui-Cheol;Baek, Su-Gi;Jeong, Gwan-Hui;Yun, Ju-Yong
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.8
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    • pp.2060-2071
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    • 1999
  • The complicate software failure system is defined to the superposition of the points of failure from several component point process. Because the likelihood function is difficulty in computing, we consider Gibbs sampler using iteration sampling based method. For each observed failure epoch, we applied to latent variables that indicates with component of the superposition mode. For model selection, we explored the posterior Bayesian criterion and the sum of relative errors for the comparison simple pattern with superposition model. A numerical example with NHPP simulated data set applies the thinning method proposed by Lewis and Shedler[25] is given, we consider Goel-Okumoto model and Weibull model with GOS, inference of parameter is studied. Using the posterior Bayesian criterion and the sum of relative errors, as we would expect, the superposition model is best on model under diffuse priors.

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An Analysis of Media of Social Studies 1 Textbooks for the Middle School with the Information Processing Model (정보처리모형을 이용한 중학교 『사회 1』 교과서 수록 매체 분석)

  • Song, Gi-Ho
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.53 no.2
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    • pp.5-27
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    • 2019
  • The purpose of this study is to analyze the media of middle school social studies 1 textbooks with the information processing model and to suggest educational information services of teacher librarians under a collaborative Instruction. For this purpose, 1,089 inquiry tasks embedded in 8 types of textbooks for middle school social studies developed under the 2015 revised curriculum were analyzed. The media as an input element was analyzed by the type and the characteristic as a processing element was analyzed by the cognitive behavior types. And the aspect of the output factor of the media utilized the multiple intelligences. As a result of the analysis, the media in the inquiry task solving process mainly consisted of visual media based on photographs and illustrations and general reading materials. The processing method of media is understanding through analysis and inference through structuring. And the output utilized speaking and writing of the language intelligence. Based on the results, it is shown that educational information services that teacher librarians could provide for inquiry activities are composed of developing curriculum map, teaching inquiry processing and skills, and designing work sheets with graphic organizer and multiple intelligences under the information processing steps.

Dynamic Web Recommendation Method Using Hybrid SOM (하이브리드 SOM을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법)

  • Yoon, Kyung-Bae;Park, Chang-Hee
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.11B no.4
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    • pp.471-476
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    • 2004
  • Recently, provides information which is most necessary to the user the research against the web information recommendation system for the Internet shopping mall is actively being advanced. the back which it will drive in the object. In that Dynamic Web Recommendation Method Using SOM (Self-Organizing Feature Maps) has the advantages of speedy execution and simplicity but has the weak points such as the lack of explanation on models and fired weight values for each node of the output layer on the established model. The method proposed in this study solves the lack of explanation using the Bayesian reasoning method. It does not give fixed weight values for each node of the output layer. Instead, the distribution includes weight using Hybrid SOM. This study designs and implements Dynamic Web Recommendation Method Using Hybrid SOM. The result of the existing Web Information recommendation methods has proved that this study's method is an excellent solution.

A study on Hangul writing behavior(II): an information processing approach (한글 필기 행동의 연구(II): 정보처리적 접근)

  • Yi, Kwang-Oh
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1993.10a
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    • pp.461-468
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    • 1993
  • 이광오[1]의 연구를 바탕으로 한글 필기 행동의 설명을 시도하였다. 한글 필기에 나타나는 실수에는 예기, 지속, 부가, 생략 등의 유형이 있었으며, 실수에 개입되는 단위로는 단어, 글자, 자모가 인정되었다. 필기에 필요한 기본단위로 글자표상을 가정하고, 심성어휘집에서의 부분적 표기정보 인출과 음소-자모 변환에 의해 글자표상이 생성되는 필기행동 모형에 대해 고찰하였다.

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Domain-agnostic Pre-trained Language Model for Tabular Data (도메인 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형)

  • Cho, Sanghyun;Choi, Jae-Hoon;Kwon, Hyuk-Chul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.346-349
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    • 2021
  • 표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.

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