• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.471-478
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• 2013

본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 알고리즘을 이용한 Simulink/Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 기법을 제안한다. RRT는 복잡한 시스템의 경로 계획을 효율적으로 해결하는 좋은 방법으로 널리 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 해결해야 되는 도달 가능 문제를 RRT를 통해 해결하고자 한다. RRT를 이용하여 테스트 케이스를 생성 할 때의 가장 큰 단점은 Stateflow 모델의 내부 상태가 복잡한 시스템을 위한 RRT 확장 시 시간과 메모리 측면에서 많은 비용이 발생하게 된다는 점이다. 일반적인 RRT 기법이 대상 시스템을 단일한 RRT 공간으로 구성 하는 반면 제안된 기법에서는 대상 시스템을 Stateflow의 상태를 기준으로 동적 분할하여 RRT 공간을 모델링 구성 함으로써 RRT 확장 시 필요한 비용을 감소시켰다. 본 논문에서는 분할 RRT 공간을 위한 RRT 공간의 정의와, 거리 측정 기법, 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제시한다. 또한, 예제 Stateflow 모델을 기반으로 한 테스트 케이스 생성실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 보인다.

• 인지과학
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• 제19권2호
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• pp.107-123
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• 2008

대화 시스템에 관한 기존 연구는 실용시스템을 위한 연구와 대화 현상 이해에 중심을 둔 연구로 나눌 수 있다. 전자는 실제 환경에서 강인한 성능을 유지하는 것에 초점을 두고 있다. 하지만 매우 제한적인 상황에서만 성능을 보장할 수 있으며 다양한 형태의 대화를 적용하기 어렵다. 후자의 연구에서는 대표적으로 계획기반 모델(plan-based model)이 제안되었는데, 이 모델은 복잡한 대화 구조를 모델링(modeling)할 수 있으며, 다양한 현상에서의 사용자 목적 추론이 가능하다. 하지만 계획기반 모델은 초기 설계가 어렵고 실용적인 대화 시스템 구축에 있어서 시스템 응답을 생성하기 위한 상호작용 모델로의 확장이 매우 어렵기 때문에 실용시스템으로의 적용이 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 계획기반 모델의 단점을 보완하고 실용적인 대화 시스템을 구축하기 위하여, 시스템 응답을 위한 확인 대화 전략과 담화스택(discourse stack)을 계획기반 대화 모델에 적용함으로써 효율적인 응답을 생성할 수 있는 새로운 기법을 제안한다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제15권5호
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• pp.64-73
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• 1997

Deformations of structures due to welding appear much complicated and deformated modes are also complex. As parameters governing deformations are various and effect of parameters on deformations is not well known, precise prediction of deformation due to welding has been a difficult problem. Until now, many research papers as to welding deformation have been published, but the research results can explain only one aspect of welding deformation have been published, but the research results can explain only one aspect of welding deformation and are hard to be used in reasonable prediction of welding deformations in complicated structures. In this study, based on the accumulated results concerning to welding deformations, a practical method to predict complicated welding deformations of large structure is proposed. A simplified model to estimate residual plastic strains is suggested and main parameters affecting residual plastic strains are shown to be heat input and joint restaints. Inherent strain theory and experimental data are combined with the finite element method and welding deformations of large structures are calculated by elastic analysis. Comparison of calculated results with experimental data shows the accuracy and validity of the proposed method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.224-227
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• 2003

The Intrsuion Detecion Systems(IDS) are required the accuracy, the adaptability, and the expansion in the information society to be changed quickly. Also, it is required the more structured, and intelligent IDS to protect the resource which is important and maintains a secret in the complicated network environment. The research has the purpose to build the model for the intelligent IDS, which creates the intrusion patterns. The intrusion pattern has extracted from the vast amount of data. To manage the large size of data accurately and efficiently, the link analysis and sequence analysis among the data mining techniqes are used to build the model creating the intrusion patterns. The model is consist of "Time based Traffic Model", "Host based Traffic Model", and "Content Model", which is produced the different intrusion patterns with each model. The model can be created the stable patterns efficiently. That is, we can build the intrusion detection model based on the intelligent systems. The rules prodeuced by the model become the rule to be represented the intrusion data, and classify the normal and abnormal users. The data to be used are KDD audit data.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권11호
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• pp.1891-1897
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• 2006

In this study, a new model to predict the effective elastic constants of composites with spherical fillers is proposed. The original Eshelby model is extended to a finite filler volume fraction without using Mori-Tanaka's mean field approach. When single filler is embedded in the matrix, the effective elastic constants of the composite are computed. The composite is in turn considered as a new matrix, where new single filler is again embedded in the matrix. The predicted results by the present model with a series of embedding procedures are compared with those by Mori-Tanaka, self-consistent, and generalized self-consistent models. It is revealed through parametric studies such as stiffness ratio of the filler to the matrix and filler volume fraction that the present model gives more accurate predictions than Mori-Tanaka model without using the complicated numerical scheme used in self-consistent and generalized self-consistent models.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.476-487
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• 2016

심리정서행동의 복합적 문제를 나타내는 청소년의 수적인 증가와 욕구의 다양성에도 불구하고 이들을 통합적으로 지원하기 위한 구체적인 지원 프로그램은 거의 부재하며, 국내 전통적 사회서비스 전달체계는 복합적이고 복잡한 문제를 경험하는 청소년과 가족의 문제를 완화하지 못하는 한계를 갖고 있다. 따라서 본 연구는 복합적 문제를 나타내는 청소년을 위한 새로운 개입대안인 랩어라운드 모델의 국내적용 가능성을 탐색해보고자 한다. 이를 위해 사회과학의 대표적 데이터베이스 EBSCO를 활용하여 총 12편의 청소년에 적용된 사회복지분야 랩어라운드 연구를 선별하고, 이들의 연구동향을 분석하였다. 분석결과 첫째, 다양한 청소년 대상에 대한 랩어라운드 적용논문, 둘째, 랩어라운드의 일반적 특징과 관련된 논문, 셋째, 랩어라운드와 증거기반 실천 검증논문의 세 영역으로 구분되었고, 각 영역별로 논문에서 기술한 랩어라운드 특성을 제시하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 국내 적용가능한 랩어라운드의 실천적 대안을 제시하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권3호
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• pp.311-324
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• 1999

The problem of 'outliers', observations which look suspicious in some way, has long been one of the most concern in the statistical structure to experimenters and data analysts. We propose a model for an outlier problem and also analyze it in linear regression model using a Bayesian approach. Then we use the mean-shift model and SSVS(George and McCulloch, 1993)'s idea which is based on the data augmentation method. The advantage of proposed method is to find a subset of data which is most suspicious in the given model by the posterior probability. The MCMC method(Gibbs sampler) can be used to overcome the complicated Bayesian computation. Finally, a proposed method is applied to a simulated data and a real data.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권3호
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• pp.805-814
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• 2001

The problem of 'outliers', observations which look suspicious in some way, has long been one of the most concern in the statistical structure to experimenters and data analysts. We propose a model for outliers problem and also analyze it in linear regression model using a Bayesian approach with the variance-inflation model. We will use Geweke's(1996) ideas which is based on the data augmentation method for detecting outliers in linear regression model. The advantage of the proposed method is to find a subset of data which is most suspicious in the given model by the posterior probability The sampling based approach can be used to allow the complicated Bayesian computation. Finally, our proposed methodology is applied to a simulated and a real data.

• 전자통신동향분석
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• 제33권4호
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• pp.1-13
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• 2018

Deep learning (DL) models have been widely applied to AI applications such image recognition and language translation with big data. Recently, DL models have becomes larger and more complicated, and have merged together. For the accelerated training of a large-scale deep learning model, model parallelism that partitions the model parameters for non-shared parallel access and updates across multiple machines was provided by a few distributed deep learning frameworks. Model parallelism as a training acceleration method, however, is not as commonly used as data parallelism owing to the difficulty of efficient model parallelism. This paper provides a comprehensive survey of the state of the art in model parallelism by comparing the implementation technologies in several deep learning frameworks that support model parallelism, and suggests a future research directions for improving model parallelism technology.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.20-23
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• 1999

In this paper, The Split Model Analysis Algorithm, which can generate the wideband speech signal from the spectral information of narrowband signal, is developed. The Split Model Analysis Algorithm deals with the separation of the $10^{th}$ order LPC model into five cascade-connected $2^{nd}$ order model. The use of the less complex $2^{nd}$ order models allows for the exclusion of the complicated nonlinear relationships between model parameters and all the poles of the LPC model. The relationships between the model parameters and its corresponding analog poles is proved and applied to each $2^{nd}$ order model. The wideband speech signal is obtained by changing only the sampling rate