Response surface methodology (RSM) is one of popular tools to support a systematic improvement of quality of design in the product and process development stages. It consists of statistical modeling and optimization tools. RSM can be viewed as a knowledge management tool in that it systemizes knowledge about a manufacturing process through a big data analysis on products and processes. The conventional RSM aims to optimize the mean of a response, whereas dual-response surface optimization (DRSO), a special case of RSM, considers not only the mean of a response but also its variability or standard deviation for optimization. Recently, a posterior preference articulation approach receives attention in the DRSO literature. The posterior approach first seeks all (or most) of the nondominated solutions with no articulation of a decision maker (DM)'s preference. The DM then selects the best one from the set of nondominated solutions a posteriori. This method has a strength that the DM can understand the trade-off between the mean and standard deviation well by looking around the nondominated solutions. A posterior method has been proposed for DRSO. It employs an interval selection strategy for the selection step. This strategy has a limitation increasing inefficiency and complexity due to too many iterations when handling a great number (e.g., thousands ~ tens of thousands) of nondominated solutions. In this paper, a TOPSIS-based method is proposed to support a simple and efficient selection of the most preferred solution. The proposed method is illustrated through a typical DRSO problem and compared with the existing posterior method.
네트워크를 통한 정보의 공유는 오늘날 클라우드 서비스 환경으로 발전하여 그 이용자수를 빠르게 증가시키고 있지만 네트워크를 기반으로 하는 불법적인 공격자들의 주요 표적이 되고 있다. 아울러 공격자들의 다양한 공격 기법 중 IP 스푸핑은 그 공격 특성상 일반적으로 자원고갈 공격을 수반하기 때문에 이에 대한 빠른 탐지와 대응 기법이 요구 된다. IP 스푸핑 공격에 대한 기존의 탐지 방식은 연결 요청을 시도한 클라이언트의 트레이스 백 정보 분석과 그 일치 여부에 따라 최종적인 인증과정을 수행 한다. 그렇지만 트레이스 백 정보의 단순 비교 방식은 서비스 투명성을 요구하는 환경에서 빈번한 False Positive로 인하여 과도한 OTP 발생을 요구할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 트레이스 백 정보 기반의 대칭키 암호화 기법을 적용하여 상호 인증 정보로 사용하고 있다. 즉, 트레이스 백 기반의 암호화 키를 생성한 후 정상적인 복호화 과정의 수행 여부로 상호 인증이 가능하도록 하였다. 아울러 이러한 과정을 통하여 False Positive에 의한 오버헤드도 개선할 수 있었다.
본 논문에서는 메타정보로 표현된 마케팅 및 홍보전략·의도 등을 이용하여 홍보동영상을 쉽게 제작하는 웹기반 서비스 시스템을 소개한다. 홍보영상제작 시스템은 홍보물을 제작하려는 사용자가 사진이나 동영상을 제공하면 업종정보와 잠재고객정보 등을 이용해서 관련된 홍보동영상을 자동으로 생성하는 시스템이며 IT기술에 어려움을 느끼는 사용자들을 배려한다. 이와 관련된 기존 서비스들은 사전 정의되거나 새로 추가한 테마나 범주에 맞춰 템플릿들을 제작하고, 이를 갤러리 형식의 인터페이스로 제시하면 사용자가 원하는 템플릿을 직접 선택하여 홍보영상을 완성하는 방식이었다. 통상적으로 이를 실현하기 위해서는 템플릿 등에 해당 파일을 설명할 수 있는 태그를 붙여서 분류하고 검색하는 방식을 사용하는데 정형화되지 않은 메타정보들을 포함하는 템플릿 등이 새롭게 추가될 경우 관리 및 분석을 위해 별도의 정형화 과정이 필요하다. 이 작업은 서비스 규모가 커지고 시간당 처리수가 증가할수록 부담이 된다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 장면템플릿 관련 비정형 메타정보를 주제모델링 방법을 사용해서 자동 분류한다. 또한 홍보전략 및 홍보의도를 표현하는 정형화 되지 않은 전략메타정보를 이용해서 적절한 장면템플릿을 추천하는 방법을 제안한다.
대다수 산업과 무역유통 기업은 물류 자원을 통합한다. 기업들은 제품 운송부분을 원가를 절약하기 위해서 전문적인 물류회사에 맡긴다. 여기서 전문적인 물류회사를 제 3자 물류라 한다. 컴퓨터와 인터넷의 발전에 따라 발주와 화주 그리고 제 3자 물류회사 간에 인터넷을 통해 연결된다. 여러 회사에서 사용하는 관리 프로그램이 각각 다르기 때문에 이질적인 데이터는 제 3자 물류정보시스템에 큰 문제가 되었다. 본 논문에서는 지식 공학 방법론을 이용하고, prot$\'{e}$g$\'{e}$를 개발도구로 이용하여 도메인 온톨로지를 구축하였다. 그리고 물류 온톨로지에 규칙 베이스를 만들어서 그들이 완전하게 개념간의 관계를 표현할 수 있다. 또한 물류 온톨로지와 룰 베이스의 기초에 제 3자 물류회사의 배송센터에 지능 정보시스템을 설계하고 정보 시스템의 작업 프로세스를 시각적으로 보여주도록 실례를 제시하였다.
This work is a part of our project to establish a Website which provides a list of magnetic clouds (MCs) identified by WIND and ACE spacecraft. MCs are characterized by their magnetic fields that are well described by magnetic flux rope structures, whereas interplanetary coronal mass ejections (ICMEs) are interplanetary manifestations of coronal mass ejections (CMEs), usually identified by differences of plasma and magnetic field characteristics from those in the background solar wind. It is widely accepted that, while MCs are generally identified within ICMEs, the number of MCs are significantly lower than the number of ICMEs. In our effort to identify MCs, however, we have found that there was a big problem in identification method of MCs in previous works. Generally speaking, most of the previous surveys failed in identifying MCs which encounter the spacecraft at large distances from the MC axis, or near the surface of MC structures. In our survey, MCs are identified as the region of which magnetic fields are well described by appropriate flux rope models. Thus, we could selected over 45 MCs, in 1999 solar wind data for instance, while 33 ICMEs are listed in the Website of the ACE Science Center reported by Richardson and Cane.
최근 세계적으로 터널 및 지하구조물에 대형화재가 발생하고 있으며 이로 인해 경제 사회적으로 심각한 손실이 발생하고 있는 실정이다. 이처럼 폐쇄된 공간인 터널 및 지하구조물내 화재 발생 시 구조체의 강도저하로 인한 붕괴 및 인명피해 뿐만 아니라 사회기반시설인 교통망을 장시간 끊어놓게 되는 등 큰 문제를 야기한다. 이에 본 연구에서는 터널에 화재 발생시 구조물 안정성에 대한 한국도로공사 관련 시방 규정을 도출하기 위한 기초 자료를 구축하는 것으로서 콘크리트의 폭열 방지에 효과적인 것으로 알려져 있는 폴리프로필렌 섬유를 혼입한 폴리프로필렌 섬유보강 콘크리트를 이용하여 터널내 화재시 터널 콘크리트 라이닝의 폭열 현상에 대한 방지를 위한 실험을 실시하였다. 본 연구결과 폴리프로필렌 섬유의 혼입률에 따른 모르타르의 내화시험결과를 토대로 폭열이 일어나지 않는 폴리프로필렌 섬유 혼입률을 0.2%~0.25% 인 것으로 분석되었다.
4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT 기술에는 사물인터넷, 빅데이터 및 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 또한, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다. 제시된 교육과정의 주요 교육 내용에는 포스트 모바일 및 포스트 인터넷 기술을 대표하는 챗봇, 블록체인, 사이버물리시스템 등의 교육 내용이 포함된다.
본 논문에서는 기존의 모델 기반 추적 기법에서의 중심점 고정 문제를 해결하기 위한 비디오 프레임의 화소 정보와 골프채의 이동정보를 이용한 추적 알고리즘을 제안한다. 모델기반의 추적 기법은 골프채의 위치와 스윙 속도에 대한 정보를 4차, 6차 다항식 함수로 모델링하여 고정된 축을 중심으로 궤도를 계산해낸다. 실제 자세 교정이 필요한 골프 초심자의 경우 중심이 많이 움직이는 경우가 많으므로 중심점을 고정하여 스윙 케도를 모델링하는 모델 기반의 추적 기법을 직접 적용하기에는 어려운 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 간의 화소 정보를 이용하여 모션을 검출한 후, 검출된 모션으로부터 골프채가 평행인 두개의 직선으로 이루어져있다는 특성과 업스윙과 다운스윙 시 이동하는 골프채의 위치를 분석하여 클럽 헤드와 손의 위치를 추출해 낸다. 또한 얼굴의 중심점과 양 발을 잇는 직선의 중심을 추적함으로써 사용자의 중심점을 추적해낼 수 있다. 중심점의 이동정보에 종속되지 않는 강인함을 증명하기 위해 중심점의 이동이 큰 초심자의 데이터를 가지고 실험을 하였으며, 그 결과 실제 클럽 헤드와 손, 그리고 중심점의 궤도를 정확히 추적해 낼 수 있었다.
빅 데이터를 연구 목적으로 제3자에게 배포할 때 프라이버시 정보를 보호하기 위해서 k-익명화 기법이 널리 사용되어 왔다. k-익명화 기법을 적용할 때, 해결 해야할 어려운 문제 중의 하나는 최적의 k값을 결정하는 것이다. 현재는 대부분 전문가의 직관에 근거하여 수동으로 결정되고 있다. 이러한 방식은 익명화의 성능을 떨어뜨리고 시간과 비용을 많이 낭비하게 만든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기계학습 기반의 k값 결정방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 아이디어를 실제로 적용한 구현 및 실험 내용에 대해서 서술 한다. 실험에서는 심층 신경망을 구현하여 훈련하고 테스트를 수행 하였다. 실험결과 훈련 에러는 전형적인 신경망에서 보여지는 패턴을 나타냈으며, 테스트 실험에서는 훈련에러에서 나타나는 패턴과는 다른 패턴을 보여주고 있다. 제안된 방식의 장점은 k값 결정시 시간과 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
Mansourian, Leila;Abdullah, Muhamad Taufik;Abdullah, Lilli Nurliyana;Azman, Azreen;Mustaffa, Mas Rina
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.769-786
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2016
Object recognition and object location have always drawn much interest. Also, recently various computational models have been designed. One of the big issues in this domain is the lack of an appropriate model for extracting important part of the picture and estimating the object place in the same environments that caused low accuracy. To solve this problem, a new Salient Based Bag of Visual Word (SBBoVW) model for object recognition and object location estimation is presented. Contributions lied in the present study are two-fold. One is to introduce a new approach, which is a Salient Based Bag of Visual Word model (SBBoVW) to recognize difficult objects that have had low accuracy in previous methods. This method integrates SIFT features of the original and salient parts of pictures and fuses them together to generate better codebooks using bag of visual word method. The second contribution is to introduce a new algorithm for finding object place based on the salient map automatically. The performance evaluation on several data sets proves that the new approach outperforms other state-of-the-arts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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