Kim, Ji-Young;Kim, Ki-Rack;Bae, Young-Eun;Yu, Ki-Yun
한국방재학회:학술대회논문집
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2010.02a
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pp.46.1-46.1
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2010
본 연구에서 우리는 폭우로 인하여 도로의 일부 또는 전체가 침수되는 경우 침수정보를 바탕으로 생성된 안전한 경로탐색을 차량 내비게이션 사용자에게 제공하는 서비스를 제안한다. 이를 위하여 수치고도모델(DEM)을 활용한 공간분석과 폭우로 도로침수가 발생된 일자의 이력강수량을 기반으로 도로링크별 침수위험지수를 생성하였다. 이렇게 생성된 침수위험지수를 이용하여 실제 내비게이션 환경에 시나리오별로 적용해 봄으로써 그 활용가능성을 살펴보았다. 그 결과 기존의 최단경로를 서비스하는 것과 비교시 보다 안전한 경로를 탐색하는 것으로 분석되었다. 그러나 보다 정교하고 정확한 서비스를 위하여서는 도로침수와 관련된 자료 구축이 요구되며, 해상도가 높은 DEM을 활용하여 침수가 가능한 지역을 분석할 필요가 있으며, 무엇보다도 신뢰할 수 있는 강수량 예보가 요구된다.
The use of drone-bots is demanded in times regarding the reduction of military force, the spread of the life-oriented thought, and the use of innovative technology in the defense through the fourth industrial revolution. Especially, the drone's surveillance and reconnaissance are expected to play a big role in the future battlefield. However, there are not many cases in which the concept of operation is studied scientifically. In this study, We propose search algorithms for reconnaissance drone through simulation analysis. In the simulation, the drone and target move linearly in continuous space, and the target is moving adopting the Random-walk concept to reflect the uncertainty of the battlefield. The research investigates the effectiveness of existing search methods such as Parallel and Spiral Search. We analyze the probabilistic analysis for detector radius and the speed on the detection probability. In particular, the new detection algorithms those can be used when an enemy moves toward a specific goal, PS (Probability Search) and HS (Hamiltonian Search), are introduced. The results of this study will have applicability on planning the path for the reconnaissance operations using drone-bots.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.494-496
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2020
기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.
This study examined the impact of failure tolerance on exploration and exploitation activities and the impact of these activities on management performance in the representatives of re-start-up companies. Recently, policy and social support for re-starting businesses has been increasing. This study seeks to verify whether the psychological factors of the re-founder are related to management performance. Therefore, a research model that combines failure tolerance, which is a psychological and pedagogical variable, and management performance, which is a management variable, was presented and empirical analysis was made. The research targets were conducted on re-founders who received funding from Korea SMEs & Startups Agency. The analysis of the psychological characteristics of the re-start-up, failure tolerance and the effect on the exploration and exploitation activity, all showed positive effects, and the analysis of the effect of the exploration and exploitation activity on the management performance, showed that the exploration activity did not affect, and the exploitation activity had a positive effect. This study is intended to provide theoretical and practical implications.
'양손잡이 조직(Organizational Ambidexterity)'은 새로운 기회를 찾고 위험을 감수하며, 신제품이나 신사업을 개발해 가는 탐색(Exploration) 역량과, 최소한의 리스크와 보유한 자원을 토대로 기존 제품이나 서비스를 중심으로 효율성을 높이는 활용(Exploitation)적 혁신을 동시에 추구하는 조직의 능력으로 경영자들이 비즈니스 환경의 난기류와 다차원성에 대처하도록 권고하는 개념들 중 하나이다. 본 연구는 스타트업의 양손잡이 역량 균형이 기업 성과에 미치는 영향에 대한 연구를 기반으로 양손잡이 역량이 실제 스타트업에 긍정적으로 영향을 미치는 지를 조사하는데 목적으로 하고 있다. 따라서 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)의 적절한 균형(Balance)을 중심으로 기업성과에 미치는 영향과 더불어 환경적 동태성(Environmental Dynamics)의 조절효과에 대하여 알아보고 분석하였다. 실제로 선행 연구를 통해 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)에 모두 관여하는 양손잡이 기업들이 하나에 집중하는 기업보다 우수한 성과를 달성할 가능성이 높은 것으로 나타났으며, 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)의 적절한 균형(Balance)을 유지하는 것이 생존과 번영을 위해 중요한 것으로 나타났다. 특히, 자원이 부족한 스타트업의 경우 부족한 자원을 효과적으로 활용하고 양방향으로 행동할 수 있는 능력은 경영 능력과 역량에 달려 있기 때문에 지속적인 생존을 위해 탐색과 활용의 균형을 맞추고 효과적인 조직을 구축해 양손잡이 조직으로 거듭나야만 한다. 양손잡이 조직에 대한 연구 이론은 보통 여유 자원이 높은 대기업을 기준으로 정의되고 있으며, 상대적으로 여유 자원의 수준이 낮은 중소기업이나 스타트업을 위한 양손잡이 조직의 의미와 이러한 기업들이 추구할 수 있는 현실적인 실행방안에 대해서는 연구가 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구는 실제 스타트업 기업의 성장을 위한 전략적 방향 설정을 제시할 수 있으며, 급격하게 변화하는 시장에서 스타트업의 양손잡이 역량과 기업성과 영향 관계를 분석하여 학술적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.
Exploratory data analysis is the process of observing and understanding data collected from various sources to identify their distributions and correlations through their structures and characterization. This process can be used to identify correlations among conditioning factors and select the most effective factors for analysis. This can help the assessment of landslide susceptibility, because landslides are usually triggered by multiple factors, and the impacts of these factors vary by region. This study compared two stages of exploratory data analysis to examine the impact of the data exploration procedure on the landslide prediction model's performance with respect to factor selection. Deep-learning-based landslide susceptibility analysis used either a combinations of selected factors or all 23 factors. During the data exploration phase, we used a Pearson correlation coefficient heat map and a histogram of random forest feature importance. We then assessed the accuracy of our deep-learning-based analysis of landslide susceptibility using a confusion matrix. Finally, a landslide susceptibility map was generated using the landslide susceptibility index derived from the proposed analysis. The analysis revealed that using all 23 factors resulted in low accuracy (55.90%), but using the 13 factors selected in one step of exploration improved the accuracy to 81.25%. This was further improved to 92.80% using only the nine conditioning factors selected during both steps of the data exploration. Therefore, exploratory data analysis selected the conditioning factors most suitable for landslide susceptibility analysis and thereby improving the performance of the analysis.
In this paper, we research on an evaluation model and method for the teaching and loaming using ICT. There are 8 types information search, information analysis, information guidance, collaboration research, discussion with expert, discussion by the web, pen pal by the web, information production in the teaching and teaming using ICT. we propose an evaluation model and method for information search and information analysis which teachers frequently use. Because an evaluation model and mend for the teaching and learning using ICT doesn’t exist, I expect that the evaluation model and method proposed in this paper is effective in the teaching and loaming using ICT.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.6
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pp.29-33
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2019
Recently, due to the rapid improvement of communication technologies as well as the easy production of video contents, IPTV is becoming increasingly popular. Meanwhile, as the number of IPTV channels increases rapidly, much time is required for finding the user's desired channel. This paper discusses and analyzes the effectiveness of reducing IPTV channel searching delays by using memory management techniques of computer systems. Specifically, this paper introduces how memory management techniques such as memory replacement, prefetching, and caching techniques can be adopted in IPTV channel searching interfaces by mapping between the two problems and discusses the effectiveness of the techniques.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.827-830
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2008
The Center Based Navigation System(CBNS) used real time road data searches an optimal path. The other hand, the Terminal Based Navigation System(TBNS) used embedded road data searches a path that has less qualitative than the CBNS. But the TBNS has been favored, because it has no additional fees. Generally, TBNS has not used real time road data but it is recently able to use it with technique such as TPEG. However, it causes to increase a cost of exploring by using real time road data for improvement qualify of a path, because of limited performance. We propose a path-finding algorithm using a Maximum peed Dynamic Heuristic to improve quality and reduce a cost of exploring. Proposed method is to use a maximum road speed of appropriate region as dynamic heuristic for path-finding.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.8
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pp.1615-1622
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2009
Generally, the Terminal Based Navigation System(TBNS) used embedded road data searches a path that has less qualitative than The Center Based Navigation System(CBNS). TBNS has not used real time road data but it is recently able to use it with technique such as TPEG. However, it causes to increase a cost of exploring by using real time road data for improvement quality of a path, because of limited performance. In this paper, we propose a Dynamic Heuristic to improve quality of path in the TBNS. Dynamic Heuristic(DH) is not fixed data and is dynamically modified using transferred real time road data from server. In this paper, we propose path-lading algorithm with Maximum Speed Dynamic Heuristic (DH-MAX) and do an experiment. The DH-MAX is to be used the highest speed as DH, in real map divided by same size. And proposed algorithm searches path using the priority searching only of the fixed data, but also the highest speed with real time information. In the performance test, the quality of path is enhanced but the cost of searching is increased than A* algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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