• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.217-226
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• 2009

본 연구는 한국우정의 우편물류통합정보시스템(PostNet)의 구축 사례를 통하여 정보시스템 통합의 단계별 추진과정과 성공적인 실행동인을 살펴보고자 하는데 그 목적이 있다. PostNet은 조직상의 통합(조직구조 개편), 전략적 통합(업무처리절차 재설계), 기술적 통합(데이터통합, 어플리케이션통합, 통합플렛폼 구축)을 상황적으로 고려하여 정보시스템 통합을 수행하였다. 또한 통합과정에서 세 가지 측면의 통합을 목적에 맞게 연계되도록 구현하였다. PostNet은 기존에 물리적 통합 및 하드웨어 통합의 단계에 머물러 있던 정보시스템 통합의 수준을 경영 목표, 운영 목표와 일치시키도록 진일보시켰다는데 큰 의의가 있다. 한국우정은 물류산업 내에서 최대의 물류망, 조직 서비스를 보유하고 있다 따라서 본 논문의 결과는 향후 정보시스템 통합의 이론적 근거의 틀을 제시할 뿐 아니라 특히 물류시스템 통합에 대한 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.67-77
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• 2023

본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-8
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• 2004

XML을 핵심 기술로 사용하는 RosettaNet이나 BizTalk 등의 다양한 전자상거래 프레임워크들이 생겨나기 시작하면서 프레임워즈들은 각자의 표준에 따라 파트너간에 비즈니스 프로세스를 수행하게 된다. 이러한 프레임워크간의 상이함은 전자상거래시 기업 간의 문서의 다양성으로 인하여 문서 교환에 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 XML문서의 정보를 추출 단계를 거쳐 문서정보를 기반으로 매핑 정보를 생성한 후 문서간의 매핑룰을 적용하여 변환할 수 있도록 설계하였다. 따라서 전자상거래 프레임워크 간 정보의 손실 없이 상호 문서 교환이 가능할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 교환이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.745-753
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• 2007

The wireless medium is known to be time-varying which could affect and result to a poor network's performance. As a solution, an opportunistic scheduling and power control algorithm based on IEEE 802.11 MAC protocol is proposed in this paper. The algorithm opportunistically exploits the channel condition for better network performance. Convex optimization problems were also formulated i.e. the overall transmission power of the system is minimized and the "net-utility" of he system is maximized. We have proven that an optimal transmission power vector may exist, satisfying the maximum power and SINR constraints at all receivers, thereby minimizing overall transmission power and maximizing net-utility of the system.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제54권2호
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• pp.88-96
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• 2005

At present, the Korean electricity industry is undergoing restructuring and the Cost Based-generation Pool(CBP) market is being operated preparing for Two Way Bidding Pool(TWBP) market open. As the circumstance of the traditional system is changed according to power system deregulation, the simulation tool which should reflect market code providing market operating mechanism is needed to analyze an electricity market. This paper presents the development of an unique market simulator, Market Modeling and Price Simulator(MMPS) that is designed to imitate the Korean electricity market considering uniform price. The MMPS is developed in VB.NET and is composed of two modules that consist of market modeling and price simulation interfacing access database program. To evidence the features and the performance of MMPS, a small two way bidding market with 12-bus system and one way bidding market for generator competition will be presented for the electricity market simulations using MMPS.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권9호
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• pp.843-849
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• 2007

최근 급속히 발전하고 있는 소프트웨어 엔지니어링, 특히 객체 지향 설계 개념은 위성 컴포넌트의 시뮬레이션 모델을 신뢰성과 재사용성의 측면에서의 발전이 가능하게 하였다. 이 논문은 시뮬레이션 서비스와 일반화된 모델 설계 방법에 기초한 유용한 위성 시뮬레이터 구조를 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 .NET/C# 환경에서의 프로토타이핑을 통해 검증되었다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.19-24
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• 1997

In this study, we extend the application of the interface-matrix(IM) method for reflector modeling to Analytic Flux Expansion Nodal (AFEN) method. This include the modifications of the surface-averaged net current continuity and the net leakage balance conditions for IM method in accordance with AFEN fomular. AFEN-interface matrix (AFEN-IM) method has been tested against ZION-1 benchmark problem. The numerical result AFEN-IM method shows 1.24% of maximum error and 0.42% of root-mean square error in assembly power distribution, and 0.006%Δk of neutron multiplication factor. This result proves that the interface-matrix method for reflector modeling can be useful in AFEN method.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-6
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• 1999

이 논문은 실시간 소프트웨어의 요구 분석을 위한 구조이다. 이 방법은 실제 사용자들과의 쉬운 통신 수단으로 TNPN(Timed Numerical Petri Net)을 사용하는데, 시스템의 정확성을 위해서 RT시(Real Time Temporal Logic)에 기초한다. TNPT은 행위 명세언어로서 사용되며, 그 행위의 정당성은 RTTL로 표현되는데, 도달성 그래프를 통해 분석되었다. 그래서 사용자와 시스템의 두가지 요구사항이 모두 만족된다. 공유트랙 시스템의 예를 통하여 실시간의 성질(안전성, 응답성, 생존성, 우선순위)들이 검증되었다. 또한 이 구조는 자연스럽게 객체와 연결된다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.393-400
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• 2013

The air supply system has a significant effect on the efficiency of polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) systems. The performance and efficiency of automotive PEMFC systems are greatly influenced by their air supply system configurations. This study deals with the system simulation of automotive PEMFC systems using MATLAB/Simulink framework. In this study, a low-pressure operating PEMFC system adopting blower sub-module (turbo-blower) is modeled to investigate the effects of stack operating temperature and air stoichiometry on the parasitic power and efficiency of automotive PEMFC systems. In addition, the PEMFC net system efficiency and parasitic power of air supply system are mainly compared for the two types (low-pressure operating and high-pressure operating) of automotive PEMFC systems under the same net power conditions. It is suggested that the obtained results from this system approach can be applied for establishing the novel operating strategies for FC vehicles.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권3호
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• pp.175-182
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• 2021

Oral cancer is ranked second most diagnosed cancer among Indian population and ranked sixth all around the world. Oral cancer is one of the deadliest cancers with high mortality rate and very less 5-year survival rates even after treatment. It becomes necessary to detect oral malignancies as early as possible so that timely treatment may be given to patient and increase the survival chances. In recent years deep learning based frameworks have been proposed by many researchers that can detect malignancies from medical images. In this paper we have proposed a deep learning-based framework which detects oral cancer from histopathology images very efficiently. We have designed our model to split the color channels and extract deep features from these individual channels rather than single combined channel with the help of Efficient NET B3. These features from different channels are fused by using feature fusion module designed as a layer and placed before dense layers of Efficient NET. The experiments were performed on our own dataset collected from hospitals. We also performed experiments of BreakHis, and ICML datasets to evaluate our model. The results produced by our model are very good as compared to previously reported results.