• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.9-19
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• 2019

인터넷을 통한 서비스 및 사용자가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 사이버 공격도 증가하고 있으며, 정보 유출, 금전적 피해 등이 발생하고 있다. 정부, 공공기관, 회사 등은 이렇게 급격한 사이버 공격 중 알려진 악성코드에 대응하기 위하여 시그니처 기반의 탐지규칙을 이용한 보안 시스템을 사용하고 있지만, 시그니처 기반의 탐지규칙을 생성하고 검증하는 데 오랜 시간이 걸린다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 잠재 디리클레 할당 알고리즘을 통한 시그니처 추출과 트래픽 분석 기술 등을 이용하여 시그니처 기반의 탐지규칙 생성 및 검증 시스템을 제안하고 개발하였다. 개발한 시스템을 실험한 결과, 기존보다 훨씬 신속하고, 정확하게 탐지규칙을 생성하고 검증하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.938-941
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• 1995

This paper is concerned with the determination of assembly unit for hull block assembly processes for shipbuilding. In this study,genetic algorithm is adopted for assembly level allocation and assemaly unit is determined by rule-based reasoning. The criteria to detemine assembly unit is to minimize welding operation time for the block assembly.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.901-905
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• 1992

The manual procedure of drafting engineering design is fast becoming obsolete. One of the important areas in CAPP is to automate tolerance assignment which is encountered in mechanical part design. This paper presents an approach for automating tolerance assignment using CAD database and tolerancing database in CAD drawing. The system is consisted of four major functions feasture extraction, feaure inferencing, rule-based tolerance allocation, and automatic upating. Auto CAD R.II is employed as CAD system and a computer progran is developed by using Auto LISP on PC-386.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.53-74
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• 2012

본 연구에서는 비즈니스 프로세스 관리(Business Process Management, BPM) 환경에서 자원의 성능에 영향을 미치게 되는 여러 요소를 고려하여 인적자원을 선택하는 방법론을 개발한다. 스케줄링에 있어서 자원의 선택 문제는 작업 수행도에 직접적인 영향을 미치기 때문에 중요한 문제로 인식되어져 왔다. 비록 많은 문제에 있어서 전통적인 자원선택 방법론이 의미를 가져왔으나, 인적자원을 다루는데 있어서는 가장 좋은 방법론이라고 볼 수 없다. 인적자원은 작업부하, 작업소요시간, 작업간 시간 등의 다양한 요소에 의해서 영향을 받는 특이한 요소이며 본 연구는 이러한 다양한 요소를 고려하여 작업자를 선택하는 방법론을 제시한다. 이를 위해서 베이지안 네트워크를 사용하며, 앞서 기술한 여러 요소들을 한꺼번에 고려하기 위한 베이지안 선택규칙(Bayesian Selection Rule, BSR)을 도입하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해서 본 연구에서 개발된 방법론이 대기시간, 작업수행시간과 사이클 타임을 줄일 수 있음을 보였다.

• 통상정보연구
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• 제14권3호
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• pp.481-511
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• 2012

국제상업회의소에 의하여 2010년에 개정되어 2011년 1월 1일부터 시행된 Incoterms 2010의 모든 규칙의 A6조와 B6조에 각각 규정되어 있는 매도인과 매수인 간의 비용의 분배를 다루고 있는 비용분배조항이 종전의 Incoterms 2000의 비용분배조항과 비교하여 볼 때 어떻게 개정되었으며, 개정된 Incoterms 2010의 비용분배조항의 내용을 구체적으로 살펴보고 비용분배조항에서 해석상의 문제점에 대한 유의사항을 살펴보았다. 즉, Incoterms 2010의 모든 규칙의 비용분배조항의 해석에 따른 문제점으로서, 통상적인 운송계약의 조건에 따른 비용분배의 문제점, 적재비용과 양륙비용지급의 문제점, 매수인의 의무불이행에 따른 추가비용지급의 문제점 및 이에 대한 실무적용상의 유의점을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.485-499
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• 1999

1989년 뉴질랜드에서 전파관리에 시장메커니즘이 도입된 이후 전세계적으로 동 방식에 대한 관심이 증대되고 있으며, 그 도입도 점차 확산되고 있다. 이러한 추세에 따라 한국에서도 전파관리에 시장메커니즘 도입에 관한 논의가 최근 들어 활발하게 이루어지고 있다. 이와 같은 배경 하에서 최근 정보통신부가 입법예고한 전파법 개정(안)에는 주파수에 재산권을 도입하고, 도입된 주파수 재산권을 경매방식을 통하여 배분하는 내용이 포함되어 있다. 경매는 자원의 가격결정과 배분이라는 두 가지 문제를 풀기 위해 적용될 수 있기 때문에 매력적인 시장방식의 메커니즘으로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고 경매방식의 유효성은 주파수 재산권 배분에서 당연한 것으로 받아들여져서는 안될 것이다. 경매가 잘 못 설계될 경우 당초에 의도하였던 것과는 달리 비효율적인 주파수 배분이 이루어 질 수도 있게 될 뿐만 아니라, 전파관리에 부정적인 영향을 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 주파수 재산권 경매방식 설계시 고려해야 할 핵심요소와 논점들을 기존의 경매이론과 주요국의 경험을 토대로 논의하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권4호
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• pp.733-753
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• 2022

우리나라는 2015년 국가 온실가스 감축목표(Nationally Determined Contribution, 이하 NDC)를 수립한 이래, 2019년 한 차례 수정 후 지난해 말 상향안을 발표하였다. 전환, 산업, 건물 등 각 부문별 탄소배출량은 NDC 목표 달성을 위해 설정된다. 본 연구는 협조적 게임이론의 claims problem 또는 파산문제(bankruptcy problem)를 활용하여 부문별 온실가스 감축목표를 분석한다. Claims problem에서 다루는 대표적인 5개의 분배규칙을 정의하고 각 규칙의 특성을 공리적으로 확인하였다. 또한, NDC 목표 달성을 위한 부문별 탄소배출량 분배문제에 각 분배규칙을 적용하고 그 결과를 정부목표와 비교분석하였다. 전환 부문에 책정된 정부목표는 5개 분배규칙에서 할당하는 배출량보다 낮은 반면, 산업 부문의 정부목표 배출량은 5개 분배규칙의 결과보다 높은 것으로 확인되었다. 그 외 부문은 정부목표가 클레임 수준에 비례하여 배출량을 할당하는 분배규칙의 결과와 유사한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.431-440
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• 2006

최근 들어, 물 분쟁은 발생횟수 뿐만 아니라 그 심각성이 증대되고 있는 실정이다. 따라서 합리적인 용수배분 방안과 설득력 있는 기본원칙 수립 필요성이 부각되고 있다. 본 연구의 목적은 경제적 효율성과 사회적 효용을 중시한 용도간 용수배분을 실시하는 것이다. 용도간 배분을 위해서는 물 부족에 따른 피해함수를 산정한 후, 이를 효용함수로 전환하였으며 '한계효용균등의 법칙'을 적용하여 사회적 효용을 극대화하고자 하였다. 또한 지역의 용수수요 규모 및 특성을 반영한 가중치를 산정하여 지역간 용수배분에 적용하였다. 이러한 용수배분방법을 한강권역의 미래 물 부족상황에 적용한 결과, 생활용수의 배분량이 농업 및 공업용수에 비해 상대적으로 크게 산정되었다. 지역별로는 상대적으로 낮은 도시화, 공업화가 진행된 강원도 지역이 물 부족량의 상당부분을 부담하는 것으로 나타났다. 본 연구는 국내의 용수공급 체계상 어려움이 있는 경제학적 용수배분에 대한 하나의 대안을 제공한 것이라 하겠다.

• 한국항만학회지
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• 제15권1호
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• pp.37-46
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• 2001

Fuzzy logic control(FLC) is composed of three parts : fuzzy rule-bases, membership functions, and scaling factors. Well-defined fuzzy rule-base should contain proper physical intuition on the plant, so are needed lots of experiences of the skillful expert. When membership functions are considered, some parameters on the memberships function such as function shape, support, allocation density should be selected well. The rule of scaling factors is 'scaling'(amplifying or reducing) for both input and output signals of the FLC to fit in the membership function support and to operate the plant intentionally. To get a better performance of the FLC, it is necessary to adjust the parameters of the FLC. In general, the adaptation of the scaling factors is the most effective adjustment scheme, compared with that of the fuzzy rule-base or membership function parameters. This study proposes the adaptation scheme of the scaling factors. When the adaptation is performed on-line, the stability of the adaptive FLC should be guaranteed. The stable FLC system can be designed with stability analysis in the sense of Lyapunov stability. To adapt the scaling factors for the error signals, the concept of the conventional MRAC would be introduced into slightly modified form. A tracking accuracy of the control system would be enhanced by the modified shape and support of the membership function. The simulation is achieved on the pilot plant with the hydraulic steering control of a UCT(Unmanned Container Transporter) of which modeling dynamics have lots of severe uncertainties and modeling errors.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4214-4230
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• 2020

This paper introduces a pilot allocation scheme for massive MIMO systems based on deep convolutional neural network (CNN) learning. This work is an extension of a prior work on the basic deep learning framework of the pilot assignment problem, the application of which to a high-user density nature is difficult owing to the factorial increase in both input features and output layers. To solve this problem, by adopting the advantages of CNN in learning image data, we design input features that represent users' locations in all the cells as image data with a two-dimensional fixed-size matrix. Furthermore, using a sorting mechanism for applying proper rule, we construct output layers with a linear space complexity according to the number of users. We also develop a theoretical framework for the network capacity model of the massive MIMO systems and apply it to the training process. Finally, we implement the proposed deep CNN-based pilot assignment scheme using a commercial vanilla CNN, which takes into account shift invariant characteristics. Through extensive simulation, we demonstrate that the proposed work realizes about a 98% theoretical upper-bound performance and an elapsed time of 0.842 ms with low complexity in the case of a high-user-density condition.