• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.691-693
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• 2005

본 연구에서는 FMM 신경망의 학습 알고리즘에서 하이퍼박스 확장과정에 수반되는 중첩현상을 분석하고, 이에 대한 축소 과정의 특성과 이를 보완하기 위한 새로운 활성화 함수에 관하여 고찰한다. 하이퍼박스 중첩 영역에 속하는 패턴 데이터는 그 분류 결과가 왜곡될 수 있다. 왜냐하면 학습과정에서 하이퍼박스상의 특징범위는 특징값의 빈도요소를 고려하지 않음으로 인하여 극소수의 비정상적 데이터에 관해서도 동일 수준으로 민감하게 확장되기 때문이다. 본 논문에서는 특징집합에서 가중치와 빈도요소를 반영하는 모델로서 이러한 중첩현상의 영향을 개선하는 방법론을 소개한다. 제안된 이론은 단순화된 패턴집합에 대하여 그 유용성을 이론적으로 고찰하며, 실제 패턴분류 문제에 적용하여 실험적으로 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.706-708
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• 2005

본 연구에서는 다단계 필터와 복합형 신경망을 사용하는 얼굴 검출 시스템에서 FMM 모델을 이용한 특징선정 기법을 소개한다. 색상, 모션 및 명암을 이용한 다단계 필터는 검출 대상 영역의 개수를 줄임으로써 시스템의 실시간 검출기능을 가능하게 한다. 신경망을 이용한 특징추출 단계에서는 대상영역의 기본 특징으로부터 일련의 특징지도를 생성하게 된다. 이 과정에서 패턴 분류 신경망의 입력으로 사용되는 특징집합이 지나치게 커짐으로써 신경망의 규모와 계산량이 방대해지는 단정을 갖는다. 이에 본 논문에서는 FMM 모델의 수정된 특성으로부터 특징과 각 클래스에 대한 상호 연관도 요소를 정의하고, 이로부터 특징의 상대적 중요도를 평가함으로써 성능의 저하 없이 최적의 특징집합을 선정하는 방법론을 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.667-668
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• 2007

운전하고 있으나 방사상계통 운전에 대한 정보공유가 미비하여 특정 계통조작시 정전으로 이어질 우려가 상존하고 있다. 본 논문에서는 방사상 계통과 환상계통을 자동 판단하여 계통조작시 정전사고로 이어질 수 있는 경우 사전 경고를 발생하여 정전조작을 미연에 방지할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 SCADA와 미리 구축된 Rule Base를 이용하여 인근지역의 정보를 공유하고, 간단한 집합론을 이용한 수학적 연산작업을 통해 방사상계통인지 환상계통인지를 판단한다. SCADA 시뮬레이터를 통한 다양한 시험을 통해 개발된 알고리즘의 신뢰성을 검증하였으며 이를 구현한 방사상계통 자동판별시스템을 개발하여 실계통에 적용하였다.

• The Mathematical Education
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• v.49 no.2
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• pp.259-265
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• 2010

Even though Sanhak has a long history, it has disappeared from the stage of modern mathematics. What happened to Sanhak? This article tries to answer the question. In fact, the authors argue that the oriental perception toward to infinity has played an important role in such situation. The authors claim that actual infinity and virtual infinity have resulted in quite different types of mathematics, respectively.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.50 no.3
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• pp.239-250
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• 2017

Physically based landslide susceptibility analysis has been recognized as an effective analysis method because it can consider the mechanism of landslide occurrence. The physically based analysis used the slope geometry and geotechnical properties of slope materials as input. However, when the physically based approach is adopted in regional scale area, the uncertainties were involved in the analysis procedure due to spatial variation and complex geological conditions, which causes inaccurate analysis results. Therefore, probabilistic method have been used to quantify these uncertainties. However, the uncertainties caused by lack of information are not dealt with the probabilistic analysis. Therefore, fuzzy set theory was adopted in this study because the fuzzy set theory is more effective to deal with uncertainties caused by lack of information. In addition, the vertex method and Monte Carlo simulation are coupled with the fuzzy approach. The proposed approach was used to evaluate the landslide susceptibility for a regional study area. In order to compare the analysis results of the proposed approach, Monte Carlo simulation as the probabilistic analysis and the deterministic analysis are used to analyze the landslide susceptibility for same study area. We found that Fuzzy Monte Carlo simulation showed the better prediction accuracy than the probabilistic analysis and the deterministic analysis.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.6
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• pp.349-357
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• 2006

We introduce a new performance evaluation methodology that helps programmers evaluate different tuning alternatives in order to improve program performance. This methodology permits measuring performance implications of using tuning alternatives. Specifically, the methodology predicts performance after workload migration for a distributed or parallel program in contrast to traditional performance methodlogies that quantify time spent in program components for bottleneck identification. The methodology thus provides guidance on workload migration. The methodology also permits predicting the performance impact of changing the underlying network. The methodology may evaluate performance incrementally and online during the execution of the program to be tuned. We show that our methodology, when it is implemented and used, permits accurately predicting the performance of different tuning alternatives for a test suite of six programs.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.35 no.1
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• pp.231-250
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• 2018

In this paper, we propose a new methodology for extracting and formalizing subjective topics at a specific time using a set of keywords extracted automatically from online news articles. To do this, we first extracted a set of keywords by applying TF-IDF methods selected by a series of comparative experiments on various statistical weighting schemes that can measure the importance of individual words in a large set of texts. In order to effectively calculate the semantic relation between extracted keywords, a set of word embedding vectors was constructed by using about 1,000,000 news articles collected separately. Individual keywords extracted were quantified in the form of numerical vectors and clustered by K-means algorithm. As a result of qualitative in-depth analysis of each keyword cluster finally obtained, we witnessed that most of the clusters were evaluated as appropriate topics with sufficient semantic concentration for us to easily assign labels to them.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.23 no.3
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• pp.352-362
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• 1991

Recent popular trends in pressurized water reactor(PWR) fuel management are to extend the cycle length and to employ the low-leakage core designs for the optimal utilization of the uranium resources. In control strategy incorporated with the fuel management, turnable absorbers are required to control the power peaking and to ensure a negative moderator temperature coefficient during reactor operation. In this study, the nuclear characteristics and the optimal allocation of gadolinium-poisoned rods within the fuel assembly are considered using KWU SAV 79 A Code Package. First, analyses are carried out to compare the nuclear characteristics of the fuel assemblies contain-ing WABA(Wet Annular Burnable Absorber) and Gadolinium burnable absorbers respectively. The analyses show that the gadolinium-bearing fuel assembly has peculiar depletion characteristics ensuing from the very large thermal neutron absorption cross section. Peculiar characteristics of gadolinium provide basis for the optimal allocation of Gd rods in fuel assembly. Second, the methodology of an optimal allocation of gadolinium-poisoned rods within the fuel assembly is developed and applied to some nuclear designs.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.7 s.103
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• pp.1049-1064
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• 2005

The demands of increasingly complicated software have led to the proliferation of object-oriented design methodologies in embedded systems. To execute a system designed with objects in target hardware, a task set should be derived from the objects, representing how many tasks reside in the system and which task processes which event arriving at an object. The derived task set greatly influences the responsiveness of the system. Nevertheless, it is very difficult to derive an optimal task set due to the discrepancy between objects and tasks. Therefore, the common method currently used by developers is to repetitively try various task sets. This paper proposes Scenario-based Implementation Synthesis Architecture (SISA) to solve this problem. SISA encompasses a method for deriving a task set from a system designed with objects as well as its supporting development tools and run-time system architecture. A system designed with SISA not only consists of the smallest possible number of tasks, but also guarantees that the response time for each event in the system is minimized. We have fully implemented SISA by extending the ResoRT development tool and applied it to an existing industrial PBX system. The experimental results show that maximum response times were reduced $30.3\%$ on average compared to when the task set was derived by the best known existing methods.