• Journal of Digital Contents Society
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• v.5 no.2
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• pp.151-156
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• 2004

This paper presents process model to accomplish traffic engineering in Internet. The process model consists of 4 stages. The first stage is the formulation of a control policy dominated network operation. The second stage is the observation of the network state through a set or monitoring functions. The third stage is the characterization or traffic and analysis or the network state. The final stage is the optimization of network performance. the four stages of the process model defined above are iterated.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.27 no.2
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• pp.132-139
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• 2018

The photosynthetic rate is an indicator of the growth state and growth rate of crops and is an important factor in constructing efficient production systems. The objective of this study was to develop a canopy photosynthetic rate model of romaine lettuce using the three variables of $CO_2$ concentration, light intensity, and growth stage. The canopy photosynthetic rates of the lettuce were measured at five different $CO_2$ concentrations ($600-2,200{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$), five light intensities ($60-340{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$), and four growth stages (5-20 days after transplanting) in three closed acrylic chambers ($1.0{\times}0.8{\times}0.5m$). A simple multiplication model expressed by multiplying three single-variable models and the modified rectangular hyperbola model including photochemical efficiency, carboxylation conductance, and dark respiration, which vary with growth stage, were also considered. In validation, the $R^2$ value was 0.923 in the simple multiplication model, while it was 0.941 in the modified rectangular hyperbola model. The modified rectangular hyperbola model appeared to be more appropriate than the simple multiplication model in expressing canopy photosynthetic rates. The model developed in this study will contribute to the determination of an optimal $CO_2$ concentration and light intensity with the growth stage of lettuce in plant factories.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.19 no.4
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• pp.82-92
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• 2018

Considering that earlier stage of construction project has a great influence on the possibility of lowering of environmental load, it is important to build and utilize system that can support effective decision making at the initial stage of the project. In this study, we constructed an environmental load estimation model that can be used at the early stage of the project using basic design factors. The model was constructed by using the artificial neural network to estimate environmental load by applying to planning stage (ANN-1), basic design stage (ANN-2). The result of test, shows that average of absolute measuring efficiency and standard deviation of ANN-1 and ANN-2 were 11.19% / 5.30% and 9.59% / 3.09% each. This result indicates that the model using the input variables extended with the project progress has high reliability and it is considered to be effective in decision support at the initial design stage of the project.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.2
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• pp.28-30
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• 1994

본고에서는 선박의 초기설계단계에서 최적화기법을 이용하여 개념설계를 효율적으로 이용할 수 있는 모델에 관해서 간단히 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.315-318
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• 2019

본 논문은 화학에서 사용되는 2가지 산, 염기 모델에 대한 이해를 높이고자 각 모델의 핵심 알고리즘가 반영된 단계별 교육용 콘텐츠를 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 Arrhenius와 Brønsted-Lowry 모델이 갖는 핵심 알고리즘을 탐색하였으며, 이러한 핵심 알고리즘을 반영된 단계별 교육용 콘텐츠를 JAVA를 이용하여 개발하였다. 개발된 교육용 콘텐츠는 총 5단계로 구성되어 있다. 1단계는 화학에서 다루어지는 입자들이 개별적으로 무작위하게 운동함으로 표현하였으며, 2단계는 화학반응이란 이러한 무작위적 운동 중 입자 간 충돌에 의해 반응이 개시됨을 보여주었다. 3단계에서는 단일입자에 대해 정반응과 역반응을 동시에 고려한 진행되는 상황을, 4단계는 여러 입자가 동시다발적으로 정반응과 역반응에 참여한 상황을 구현하였다. 마지막 5단계는 정반응과 역반응의 공존의 비율이 다른 상황을 통해 평형상수의 의미를 고찰하도록 하였다. 창발적 사고의 핵심은 여러 입자를 생각하는 확률적 사고와 이러한 여러 입자가 개별적으로 움직인다는 사고가 반영되어야 한다. 이 연구에서 개발한 교육콘텐츠를 활용한다면 학생들이 보다 창발적 사고를 하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.9
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• pp.49-55
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• 2021

In this paper, an enhanced 2-stage vehicle license plate detection scheme using object segmentation is proposed to detect accurately the rotated license plates due to the inclined photographing angles in real-road situations. With the previous 3-stage vehicle license plate detection pipeline model, the detection accuracy is likely decreased as the license plates are declined. To resolve this problem, we propose an enhanced 2-stage model by replacing the frontal two processing stages which are for detecting vehicle area and vehicle license plate respectively in only rectangular shapes in the previous 3-stage model with one step to detect vehicle license plate in arbitrarily shapes using object segmentation. According to the comparison results in terms of the detection accuracy of the proposed 2-stage scheme and the previous 3-stage pipeline model against the rotated license plates, the accuracy of the proposed 2-stage scheme is improved by up to about 20% even though the detection process is simplified.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.243-250
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• 2008

This paper proposes a system which extracts necessary information from call-for-paper (CFP) documents using a hidden Markov model (HMM). Even though a CFP does not follow a strict form, there is, in general, a relatively-fixed sequence of information within most CFPs. Therefore, a hiden Markov model is adopted to analyze CFPs which has an advantage of processing consecutive data. However, when CFPs are intuitively modeled with a hidden Markov model, a problem arises that the boundaries of the information are not recognized accurately. In order to solve this problem, this paper proposes a two-phrase hidden Markov model. In the first step, the P-HMM (Phrase hidden Markov model) which models a document with phrases recognizes CFP documents locally. Then, the D-HMM (Document hidden Markov model) grasps the overall structure and information flow of the document. The experiments over 400 CFP documents grathered on Web result in 0.49 of F-score. This performance implies 0.15 of F-measure improvement over the HMM which is intuitively modeled.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.107-109
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• 2011

기계학습은 학습말뭉치로부터 문제를 해결하기 위한 규칙을 학습하여 모델을 생성한다. 생성된 모델의 성능을 높이기 위해서는 문제에 적합한 자질들을 많이 이용해야 하지만 많은 자질들을 사용하면 모델의 생성시간은 느려지는 것이 사실이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다단계 기법을 적용한 기계학습으로 구묶음 시스템을 제작하여 학습모델의 생성시간을 단축하고 성능을 높이는 기법을 제안한다. 많은 종류의 자질들을 두 단계로 분리하여 학습하는 기법으로 1단계에서 구의 경계를 인식하고 2단계에서 구의태그를 결정한다. 1단계의 학습자질은 어휘 정보, 품사 정보, 띄어쓰기 정보, 중심어 정보를 사용하였으며, 2단계 학습자질은 어휘 정보와 품사 정보 외에 1단계 결과에서 추출한 구의 시작 품사 정보와 끝 품사 정보, 구 정보, 구 품사 정보를 자질로 사용하였다. 평가를 위해서 본 논문에서는 ETRI 구문구조 말뭉치를 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.517-517
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• 2023

현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.213-222
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• 1999

본 논문에서는 공간 색인 구조의 예측할 수 있는 비용 모델을 제안한다. 연구의 주된 내용은 정제 단계의 분석이다. 즉, 이 분야에서 기존의 연구들과는 달리 여과 단계 뿐만 아니라 정제 단계의 성능을 예측할 수 있는 해석적인 모델을 제안한다. 제안된 비용 모델은 이단계 색인 구조에 대하여 중점적으로 연구하였는데, 이 비용 모델은 기존의 다른 공간 색인 구조에도 적용될 수 있다. 본 논문에서 제안된 비용 모델은 실험 분석을 통해 정확하다는 것을 보인다. 상대적인 오차는 이론적인 예측치를 실제적인 실험 결과와 비교할 때 15% 이내이다. 이 비용 모델은 복잡한 공간 질의의 비용을 평가하는 공간 질의 최적화기에서 유용한 도구로써 사용될 수 있다.