• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.249-252
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• 2004

The automatic determination of vehicle operation status as well as continuous tracking of vehicle location with intelligent management is one of major elements to achieve the goals. Especially, vehicle operation status can only be analyzed in terms of expert experiences with real-time location data with scheduling information. However the scheduling information of individual vehicle is very difficult to be interpreted immediately because there are hundreds of thousand vehicles are run at the same time in the national wide range workplace. In this paper, we propose the location-based knowledge management system(LKMs) using the active trajectory analysis method with routing and scheduling information to cope with the problems. This system uses an inference technology with dispatching and geographic information to generate the logistics knowledge that can be furnished to the manager in the central vehicle monitoring and controlling center.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.353-357
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• 2000

A dimensioning system in a manufacturing process is often complex, especially when a lot of operations are involved in the process. Determination of operational dimensions and tolerances becomes even more complicated if there exist inconsistencies between operational and design relationships among operational dimensions in machining. This chart furnishes a record of the relationships in an easy-to-grasp form, proves that sufficient stock for a cut is available even under adverse conditions, and also proves that separate operations, when taken together, will harmonize as desired. In this paper, various existing roles of the chart have been extended to an operational routing sheet by generating it automatically, providing machining conditions, and verifying operational tolerances.

• 한국정밀공학회지
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• 제3권1호
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• pp.77-92
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• 1986

Wire harness assembly is one of the most labor intensive processes in manufa- tuing, but the process has not been fully automated yet. In this paper a variety of concepts for flexible automated assembly system are suggested to design a robot- based wire harness assembly cell. All concepts are featuring an automatic, fedkng of wires, terminating routing, inserting and bundling. Based upon possible assembly methods and procedures, six alternative systems are proposed and, finally, evaluated10 from the view point of system performance such as flexibility, reliability assembly time and equipment cost.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.279-282
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• 2014

Ad-hoc 네트워크상에서 여러 라우팅 기법들이 제안 되었으며, 그 중 근래에 발표된 트리 토폴로지에 바탕을 둔 AIR(Automatic Incremental Routing)는 그 단순성과 효율성에서 뛰어난 알고리즘으로 주목 받고 있다. 하지만 AIR 와 같이 트리에 바탕을 둔 알고리즘은 형성된 트리의 형태에 따라 그 효율성이 크게 좌우 되는 반면, 트리 형성방법은 많이 논의 되지 않았다. 본 논문은 AIR 상에서의 라우팅 방법을 이용하여 효율적인 트리의 형성 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘으로 생성된 트리, 임의로 생성된 트리, 그리고 최적의 트리를 각각의 Wiener 수를 비교하여 그 효율을 입증한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.313-318
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• 2003

인터넷의 급격한 발전과 광범위한 보급에 따라 과거 전화, 서신 또는 직접방문을 통하여 해결하던 고객상담의 상당부분은 인터넷을 이용한 전자우편 및 전자게시판을 이용하는 방향으로 꾸준히 대치되고 있다. 인터넷을 통한 고객과의 접촉방식의 대부분을 차지하는 전자우편과 전자게시판은, 기존의 방식 특히 전화에 비하여 즉각적인 응답을 기대하기가 어렵다는 측면이 고객에게는 가장 큰 불만사항이 되고 있다. 본 논문에서는 문서로 이루어진 전자우편 또는 전자게시판의 고객 상담 내용을 기계학습의 분류기법을 활용하여 담당자를 자동으로 선정함으로써 보다 신속히 고객의 요구에 반응할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 실제 수집한 다년간의 데이터를 기반으로 다양한 분류기법의 성능을 비교 평가하였으며, 그 결과 k-NN을 이용한 기법이 성능 및 활용도 측면에서 유리함을 보였다 또한, 인터넷을 통한 질문의 경우 상당 수준의 오탈자 및 띄어쓰기 오류를 내포하고 있는데, 바이그램을 이용한 문서처리방법을 이용함으로써 이러한 상황에 효과적으로 대처할 수 있으며, 바이그램으로 문서 처리 시 발생할 수 있는 시스템의 부담을 큰 성능의 저하 없이 최소화하기 위하여 자주 등장한 단어만을 선정하는 방안이 실용성이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1653-1659
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• 2013

본 논문은 Verilog HDL이나 VHDL로 설계된 디지털 회로의 구조를 효율적으로 분석하고 디버깅 할 수 있는 ECAD 소프트웨어를 제안한다. 이 소프트웨어는 HDL 코드를 파싱하여 내부 구조에 대한 정보를 추출한 후 여러 가지 종류의 그래픽 도우미 예를 들면, 배치배선 알고리즘을 적용하여 생성된 계층구조의 논리회로도, 각 모듈을 구성하는 요소들을 나타내는 객체 나무 그래픽, 인스턴스들의 계층구조를 나타내는 인스턴스 나무 그래픽, 내부 시그널 간의 관계를 나타내는 시그널 관계도(SPD, signal propagation diagram) 등으로 표현된다. 디버깅에 가장 중요한 기능은 여러 가지 다른 관점의 설계 정보(HDL 코드, 객체 나무, 인스턴스 나무, SPD, 파형 등)에서 임의의 객체로부터 출발하여 동일한 설계 정보를 찾아내는 기능이다. 이러한 기능들은 설계자가 수작업으로 HDL 코드를 분석하고 버그를 찾아내는 기능을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.2113-2119
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• 2006

본 논문에서는 지능형 홈서비스를 위한 무선 센서 네트워크의 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해 r-Sensor프로토콜을 설계하였다. r-Sensor 프로토콜은 간단한 경로 설정 방법과 중계 노드의 부담을 최소화시키는 알고리즘을 이용하여 Congestion이나 패킷 손실이 발생할 확률을 최소화시켜서 데이터 전달의 신뢰성과 노드의 공평성을 향상시키는 프로토콜이다. 제안된 경로설정 알고리즘은 망 관리 패킷(NM 패킷)을 사용하여 각 노드의 Upstream, Downstream 노드를 파악한다. 한편 패킷 손실 복원 알고리즘은 Aggregated-Nack를 사용한다. 제안된 알고리즘을 적용하기 위하여 본 논문에서는 댁내의 홈 게이트웨이 및 싱크노드 역할을 하는 지능형 홈 원격검침기(IHS-AMR)와 센서 노드의 하드웨어를 설계 및 구현하였다. IHS-AMR은 원격검침기의 고유 기능을 제공하며, 그 외에 센서 네트워크, 휴대 전화망, 인터넷 등 다양한 네트워크와의 연동을 통해 댁내의 안전 서비스를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권1호
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• pp.100-109
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• 2005

이동 애드혹 네트워크(Mobile Ad-Hoc Network)는 기지국에 의존하지 않으면서 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 또, 현재 동적인 주소할당을 위해 주로 사용되는 DHCP나 메시지를 전달을 위해 라우터를 사용하지 않고 통신에 참가하는 노드가 라우터 역할을 제공함으로써 네트워크를 구성한다. 이동 애드혹 네트워크를 위해서 현재 여러 라우팅 프로토콜이 제안되었지만, 이들은 모두 근원지에서 목적지까지의 최적화 또는 최단 경로를 찾기 위한 라우팅 프로토콜만을 기술하고 있으며 네트워크 형성 이전에 노드의 설정이 되어 있다고 가정하고 있다. 이를 보완하기 위해서 MANETConf[1] 및 예언 주소 할당 알고리즘[2] 등이 제안되고 있다. 특히 [1]에서는 단일 계층 구조에서의 노드 주소 할당 및 중복성 회피를 위한 방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 [1]에서 제안하는 방안을 수정 및 보완함으로써 이동 애드혹 네트워크에 참가하는 노드가 보다 효율적으로 주소를 설정할 수 있는 노드 설정 프로토콜을 제안한다. 특히, 새로이 제안되는 방안은 새로운 노드가 네트워크에 진입했을 때 교환하는 메시지 수를 줄임으로써 네트워크 내의 오버헤드를 현저하게 줄였다. 또, 2 계층 네트워크 구조를 기반으로 하기 때문에 주소 중복성 문제를 용이하게 해결한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.281-291
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• 2021

The Islamic jurisprudential legal system represents an essential component of the Islamic religion, that governs many aspects of Muslims' daily lives. This creates many questions that require interpretations by qualified specialists, or Muftis according to the main sources of legislation in Islam. The Islamic jurisprudence is usually classified into branches, according to which the questions can be categorized and classified. Such categorization has many applications in automated question-answering systems, and in manual systems in routing the questions to a specialized Mufti to answer specific topics. In this work we tackle the problem of automatic categorisation of Islamic jurisprudential legal questions using deep learning techniques. In this paper, we build a hierarchical deep learning model that first extracts the question text features at two levels: word and sentence representation, followed by a text classifier that acts upon the question representation. To evaluate our model, we build and release the largest publicly available dataset of Islamic questions and answers, along with their topics, for 52 topic categories. We evaluate different state-of-the art deep learning models, both for word and sentence embeddings, comparing recurrent and transformer-based techniques, and performing extensive ablation studies to show the effect of each model choice. Our hierarchical model is based on pre-trained models, taking advantage of the recent advancement of transfer learning techniques, focused on Arabic language.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제12권1호
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• pp.440-454
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• 2020

To prevent pollution from ships, the Energy Efficiency Design Index (EEDI) is a mandatory guideline for all new ships. The Ship Energy Efficiency Management Plan (SEEMP) has also been applied by MARPOL to all existing ships. SEEMP provides the Energy Efficiency Operational Indicator (EEOI) for monitoring the operational efficiency of a ship. By monitoring the EEOI, the shipowner or operator can establish strategic plans, such as routing, hull cleaning, decommissioning, new building, etc. The key parameter in calculating EEOI is Fuel Oil Consumption (FOC). It can be measured on board while a ship is operating. This means that only the shipowner or operator can calculate the EEOI of their own ships. If the EEOI can be calculated without the actual FOC, however, then the other stakeholders, such as the shipbuilding company and Class, or others who don't have the measured FOC, can check how efficiently their ships are operating compared to other ships. In this study, we propose a method to estimate the EEOI without requiring the actual FOC. The Automatic Identification System (AIS) data, ship static data, and environment data that can be publicly obtained are used to calculate the EEOI. Since the public data are of large capacity, big data technologies, specifically Hadoop and Spark, are used. We verify the proposed method using actual data, and the result shows that the proposed method can estimate EEOI from public data without actual FOC.