• 산업공학
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• 제12권2호
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• pp.210-221
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• 1999

Several researchers have previously studied the problem of allocating buffer storage to maximize the throughput rate and/or minimize the mean buffer average of a transfer line for a given total amount of buffer space. But there seems to be very little difference in performance between intuitively reasonable and optimal allocations. This paper proposes and illustrates a methodology, based on the robust design concept of Taguchi, to allocate buffer storage of long transfer lines with a given total amount of buffer capacity when up and down times follow exponential distributions, respectively. We show how this procedure using simple heuristic rule can be used for design of long transfer lines.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.252-259
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• 1999

본 논문은 클러스터 환경에서 자동적인 작업인계, 빠른 에러 복구, 관리의 편의성을 제공하는 클러스터 인식 응용 프로그램의 구현기법에 관하여 논한다. 이를 위하여 클러스터의 전체적인 시스템 구조 및 알고리즘을 제시한다. 본 논문의 타당성 검토를 위하여 소켓 응용 프로그램과 이 응용 프로그램에 대한 클러스터 리소스 DLL, 관리 DLL을 설계 구현하고, 마이크로소프트 클러스터 서버를 이용하여 응용 프로그램을 한 서버에서 나머지 서버로 재배치함으로써 서버내의 응용프로그램이 결함이 생긴 서비스에 영향을 받지 않고 계속적으로 동작한다는 결론을 얻을 수 있었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권2호
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• pp.267-278
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• 2009

Automation of the key flight dynamics operations for the geostationary orbit satellite mission is analyzed and designed. The automation includes satellite orbit determination, orbit prediction, event prediction, and fuel accounting. An object-oriented analysis and design methodology is used for design of the automation system. Automation scenarios are investigated first and then the scenarios are allocated to use cases. Sequences of the use cases are diagramed. Then software components and graphical user interfaces are designed for automation. The automation will be applied to the Communication, Ocean, and Meteorology Satellite (COMS) flight dynamics system for daily routine operations.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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• pp.335-337
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• 1998

This paper presents a efficient algorithm for loss reduction of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in distribution systems of radial type. Simulated Annealing can avoid escape from local minima by accepting improvements in cost, but the use of this algorithm is also responsible for an excessive computation time requirement. To overcome this major limitation of Simulated Annealing Algorithm, we may use advanced Simulated Annealing Algorithm. Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.18-32
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• 1995

퍼지 정보 검색 기법을 이용한 가중치 선정 전락은,주어진 입력 문제로 부터 가중치의 패턴과 가중치를 자동적으로 선정함으로써, 추론 시간과 공간을 줄인다. 퍼지 가중치 선정 전략은 퍼지 삼각 관계곱 및 퍼지 신속관계 알고리즘을 사용하기 때문에 선택하는 퍼지 조건연산자와 $-cut에 따라서 결론을 추출하는 시간과 추론 단계의 수가 틀린다. 본 논문에서는, 퍼지 정보 검색을 이용한 추론 전략의 조절 방법에 대하여 개괄적으로 보이고, 잘 알려진 블럭 문제에 적용하여 주어진 영역에서 가장 적합한 퍼지 조건연산자와 $-cut을 선정한다.

• Genomics & Informatics
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• 제16권4호
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• pp.40.1-40.3
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• 2018

There is a communal need for an annotated corpus consisting of the full texts of biomedical journal articles. In response to community needs, a prototype version of the full-text corpus of Genomics & Informatics, called GNI version 1.0, has recently been published, with 499 annotated full-text articles available as a corpus resource. However, GNI needs to be updated, as the texts were shallow-parsed and annotated with several existing parsers. I list issues associated with upgrading annotations and give an opinion on the methodology for developing the next version of the GNI corpus, based on a semi-automatic strategy for more linguistically rich corpus annotation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.131-139
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• 2021

In current time, anomaly detection is the primary concern of the administrative authorities. Suspicious activity identification is shifting from a human operator to a machine-assisted monitoring in order to assist the human operator and react to an unexpected incident quickly. These automatic surveillance systems face many challenges due to the intrinsic complex characteristics of video sequences and foreground human motion patterns. In this paper, we propose a novel approach to detect anomalous human activity using a hybrid approach of statistical model and Genetic Programming. The feature-set of local motion patterns is generated by a statistical model from the video data in an unsupervised way. This features set is inserted to an enhanced Genetic Programming based classifier to classify normal and abnormal patterns. The experiments are performed using publicly available benchmark datasets under different real-life scenarios. Results show that the proposed methodology is capable to detect and locate the anomalous activity in the real time. The accuracy of the proposed scheme exceeds those of the existing state of the art in term of anomalous activity detection.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.336-341
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• 2023

초대규모 언어모델의 뛰어난 생성 기술이 실질적인 부분에서 많은 도움을 주고 있음에도 불구하고 사람들의 마음을 움직일 수 있는 매력적인 광고 카피를 생성하기에는 아쉬운 점이 많다. 이 연구는 효과적인 광고 카피 자동생성을 위한 데이터 구축 방법론 연구로, 데이터에 일관적으로 학습시킬 수 있는 감성적 카피의 문체적 특징을 프레임워크로 정의하고 이를 모델에 적용한 결과를 보여 데이터 설계 방법론의 유효성을 검증하고자 하였다. 실험 결과 문체 적합성 측면에서 성공적인 결과를 확인한 것에 비해, 한국어 보조사와 같이 미세한 어감 차이를 발생시키는 요소나 의미적 중의성 해석 등의 고차원적인 한국어 구사능력을 필요로 하는 부분에서 생성모델의 개선 여지를 발견할 수 있었다. 본 연구에서 보인 감성형 카피 생성을 위한 프레임워크는 마케팅 실무에서도 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 고객 세그멘테이션 분석이 이루어진다면 타깃 고객의 취향을 고려한 효과적이고 맞춤화된 광고 카피를 생성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.124-131
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• 2024

Breast cancer classification using ultrasound, while widely employed, faces challenges due to its relatively low predictive value arising from significant overlap in characteristics between benign and malignant lesions, as well as operator-dependency. To alleviate these challenges and reduce dependency on radiologist interpretation, the implementation of automatic breast cancer classification in ultrasound image can be helpful. To deal with this problem, we propose a semi-supervised deep learning framework for breast cancer classification. In the proposed method, we could achieve reasonable performance utilizing less than 50% of the training data for supervised learning in comparison to when we utilized a 100% labeled dataset for training. Though it requires more modification, this methodology may be able to alleviate the time-consuming annotation burden on radiologists by reducing the number of annotation, contributing to a more efficient and effective breast cancer detection process in ultrasound images.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.65-75
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• 2024

이 논문에서는 현대 도시 관리에 필수적인 요소로 자리 잡은 비디오 감시 시스템에 대한 새로운 접근 방식을 제안한다. 블록체인과 IPFS를 활용하여 데이터의 무결성과 프라이버시 보호를 강화하고, 객체 탐지 기술을 통해 이상 행위 탐지 및 영상 자동 저장함으로써 도시 안전과 보안을 향상시킬 수 있다. 이 통합 접근법은 감시 시스템의 효율적인 관리 방법론이 되어 도시 관리자와 시민들에게 더 안전하고 효율적인 감시 환경을 제공할 것이다.