• Journal of Information Management
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• v.24 no.4
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• pp.43-57
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• 1993

This paper discusses the basic concept of artificial intelligence(AI) and expert system and a particular technique(fuzzy logic) applied to expert systems. It examines expert system as search intermediaries during the past few years, particularly in terms of the following functions: 1) handling certain classes of questions on a particular database, 2) assisting in decision making for selecting databases or search terms, and 3) offering advice while keeping the end-user in the control of the searching process. The limitations and difficulties involved in developing such expert systems are also presented.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.716-718
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• 2023

엔데믹 시대, 외식 비중이 증가하고 온라인 커뮤니티를 중심으로 인기있는 식당에 대한 공유가 활발하게 일어나며 특정 식당으로 쏠리는 현상 심화, 주요 시간대에 식사를 하기 위해 줄을 서거나 아예 헛걸음을 하는 경우가 많아지고 있다. 본 연구에서는 대부분의 식당에 설치되어 있는 CCTV에서 촬영 이미지를 활용해서 딥러닝을 활용한 Data Labeling을 시행, 현재 식당의 남은 자리를 분석하여 사용자에게 전달하는 프로젝트에 대한 방식을 서술한다. Client를 통해 사용자는 실시간으로 특정 식당의 남은 좌석 수를 확인할 수 있고, 이 정보를 바탕으로 해당 식당에 방문할지 말지를 결정할 수 있을 것이다. 프로젝트 진행에 앞서 데이터를 분석하는 딥러닝 모델인 YOLO에 대해 분석하였고, 각 버전에 대해 특징을 비교 및 대조, 본 프로젝트에 적합한 버전으로 YOLOv5s를 선정하였다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.28 no.4
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• pp.82-93
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• 2019

In this study, a new model is proposed to improve the problem of the decline of predict rate of heat demand on a particular date, such as a public holiday for the conventional heat demand forecasting system. The proposed model was the Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model, which showed an increase in the forecast rate of heat demand, especially for each type of forecast date (weekday/weekend/holiday). The proposed model was selected through the following process. A model with an even error for each type of forecast date in a particular season is selected to form the entire forecast model. To avoid shortening learning time and excessive learning, after each of the four different models that were structurally simplified were learning and a model that showed optimal prediction error was selected through various combinations. The output of the model is the hourly 24-hour heat demand at the forecast date and the total is the daily total heat demand. These forecasts enable efficient heat supply planning and allow the selection and utilization of output values according to their purpose. For daily heat demand forecasts for the proposed model, the overall MAPE improved from 5.3~6.1% for individual models to 5.2% and the forecast for holiday heat demand greatly improved from 4.9~7.9% to 2.9%. The data in this study utilized 34 months of heat demand data from a specific apartment complex provided by the Korea District Heating Corp. (January 2015 to October 2017).

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1993.04a
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• pp.32-38
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• 1993

최적의 회전기계 시스템을 설계하기 위해서는 시스템의 운전특성에 적합한 제어링이 선정$\cdot$설계되어져야 한다. 그러기 위해서는 회전 기계에 사용되는 베어링의 운전특성을 잘 예측하는 것이 무엇보다도 중요하다. 대형 틸팅패드 저어널베어링은 고속안정성 특성이 우수한 베어링으로서 터빈발전기 등 대형 고속 회전기계에 널리 사용되고 있다. 하지만, 틸팅패드 저어널베어링은 구조가 복잡하고 경계조건 선정이 까다로와서, 동 베어링에 대하여 여러 논문들이 발표되어 왔지만, 대부분의 결과들이 특정한 가정을 이용하여 정성적인 경향만 제시하고 있다. 다라서 대형 틸팅패드 저어널베어링의 보다 엄밀한 성능예측을 위해서는 실제 운전조건에 적합한 경계조건을 제시하기 위한 실험적 연구가 우선적으로 요구되고 있다. 본 실험 연구에서는 대형 틸팅패드 저어널베어링에서 선단압력 발생에 대하여 실험적으로 관찰함으로써 동 베어링의 성능에 미치는 선단압력의 효과와 압력 및 무부하측패드의 거동에 대한 경계조건을 실험적으로 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.149-152
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• 2007

본 연구는 광범위한 공간에서(공공장소에서) 불특정 사용자를 대상으로 가능한 정보수집 방법을 제시하고, 수집된 정보의 활용 방안을 제안하기 위해 진행되었다. 연구 내용은 첫번째, 서비스 환경 변화로 인해 공공 디스플레이 서비스 개발요소 도출을 위해 연구사례 및 문헌을 통해 공공장소에서 활용 가능한 사용자 정보수집 기법을 선정하고 고찰한다. 두번째, 선정된 기법을 서비스 개발에 적용하기 위한 정보 수집시 고려해야 하는 특성 및 속성 변수를 정의하고, 이를 중심으로 공공디스플레이 서비스 개발을 위한 사용자 정보 수집 방법을 제안 하였다. 네번째 제안된 방법을 활용하여 서비스 내용과 방법(제공/조작방식).

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.285-296
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• 2001

This Paper develops the Hanguel character learning system for elementary school students and foreigners. Standard character pattern is selected and DB is consructed for model by feature extraction. For this, performance of pre-processing independent of environments, feature extraction and simility functions are defined. Finally, beauty evaluation is done by matching between input character pattern written by elementary school students or foreigners and standard character pattern. It is possible for this system to extend the specific character font learning from selecting the specific standard character pattern. Also the effectiveness of this parer is demonstrated by several experiments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.220-229
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• 2002

협력적 추천 기법은 유사한 이웃의 선호도를 이용하여 고객에게 개인화된 아이템을 추천해 주는 방법으로 비교적 높은 정확도를 보이며 추천 시스템의 중심으로 연구되어져 왔다. 그러나, 지금까지의 추천 시스템은 도메인의 특성을 제대로 고려하지 못한채 추천을 시행함으로써 특정 도메인에서 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점들을 보완하기 위하여 본 논문에서는 평균 고객 유사도, 평균 아이템 유사도, 밀집도 등의 추천 선행 평가 척도를 제안하고, 추천 선행평가 척도와 추천의 정확도와의 상관관계를 보이며, 이를 이용하여 짧은 수행시간 안에 추천 적용이 가능한 마케팅 도메인 및 고객군을 선정하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.157-159
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• 2002

패션트렌드와 소비자감성에 적합한 패션소재를 기획, 선정하는데 도움을 주는 컴퓨터 기반의 의사 결정시스템이 개발되었다. 패션소재로서의 유용성을 결정하는 속성을 두께, 무게, 밀도, 광택, 색상등으로 한정한 후 다속성 모델을 구축하였다. 각 속성들의 가중치는 의류 매장의 방문객 대상의 설문 조사에 의해 결정되었으며, 한 소재의 최조 가치는 퍼지 추론 시스템에 의해 계산되었다. 구축된 “퍼지-다속성” 모델을 이용하여 패션소재의 총 가치를 i) 품질로부터의 가치, ii) 품질을 기반으로 부가되는 가치, iii) 품질과는 무관하게 형성되는 브랜드 가치의 세가지 요소롤 분해하였다. 시중의 유명 스포츠 의류 브랜드 2종을 선정하여 위의 모델을 적용하였다. 위의 모델은 컴퓨터 시스템으로 개발되어, 특정 소재의 기본정보가 입력이 되면 그에 해당하는 감성정보로 변환되는 소재 평가 시스템과 역으로 원하는 감성 어휘를 입력하면 그에 해당하는 소재를 제안하는 소재 기획 시스템의 독립적인 두 요소로 구성된다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.349-352
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• 2009

본 연구는 협력적 필터링 기법을 이용한 선호도 예측 과정에서 발생하는 추가 정보를 이용하여 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 특정 상품에 대한 목표 고객의 선호도 예측에 선정된 이웃의 수와 선호도 예측 정확도와의 관계를 분석하였다. 분석을 위하여 선호도 예측 과정에 선정된 이웃의 수를 4분위수로 4집단으로 구분하여 구분 집단 간 선호도 예측 정확도에 차이가 나타남을 알 수 있었으며 각 집단의 예측 오차들의 평균들을 이용하여 선형의 보정함수를 제안한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추천시스템에서 이웃 수를 이용한 보정함수를 이용하면 예측 정확도를 높일 수 있다.