• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1467-1474
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• 2014

본 논문에서는 정수론 분야에서 가장 기초적인 방법으로 소개되는 유클리드 알고리즘과 이를 확장한 확장 유클리드 알고리즘을 소개하고 이들에 대한 컴퓨터 집약적 방법을 연구하였다. 이들 알고리즘들은 공개키 암호 분야에서 암호화의 과정에서 반드시 거쳐야 하는 과정들 중의 하나로서 그 응용성이 날로 부각되고 있다. 확장 유클리드 알고리즘에 대한 컴퓨터 집약적 방법으로서 마이크로소프트 엑셀과 C 언어를 이용하는 두 가지 방법을 각각 고안하여 제안하였다. 본 논문은 단순히 정수론 차원의 계산을 쉽고 편리하게 하기 위함만이 목적이 아니고 아주 큰 수에 대한 역원 (곱셈에 대한 역원)의 계산과 이의 공개키 암호화 활용에서 의의를 찾을 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.43-49
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• 2016

This paper presents a workflow validation method for data-intensive graphical workflow models using real-time workflow tracing mode on data-intensive workflow designer. In order to model and validate workflows, we try to divide as modes have editable mode and tracing mode on data-intensive workflow designer. We could design data-intensive workflow using drag and drop in editable-mode, otherwise we could not design but view and trace workflow model in tracing mode. We would like to focus on tracing-mode for workflow validation, and describe how to use workflow tracing on data-intensive workflow model designer. Especially, it is support data centered operation about control logics and exchange variables on workflow runtime for workflow tracing.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.189-198
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• 2023

최근 지구온난화로 인한 폭염, 태풍, 폭설 등 기후변화를 급증하고 있다. 미국 뉴욕에서 개최된 제 25차 '기후변화 당사국총회(COP25)'에 따른 세계 각국은 '탄소중립' 달성하기 위한 협상을 진행했다. 도시는 경제발전뿐만 아니라 탄소중립 과정에서도 중요한 역할을 수행한다. 본 연구는 이산화탄소와 관계되는 경제요인 및 환경요인을 고려하여 엘보우 규칙 (Elbow method) 과 K-means 군집 알고리즘을 활용하여 한국 63개 도시의 탄소배출 현황을 분석하였다. 연구결과에 따른 한국 도시는 기술집약 도시, 경공업 도시, 미래 혁신도시, 중공업 도시, 서비스 집약도시 및 농촌, 가정생산집약도시로 구분될 수 있고 향후 시도별 탄소중립 목표를 실천하기 위해 구체적인 제안을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제3권1호
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• pp.121-141
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• 1990

컴퓨터의 발전에 따른 통계방법 중에서 붓스트랩(bootstrap)에 대하여 연구하였다. 특히 추축통계량의 표본분포를 붓스트랩분포로 추정하는데 있어서 계산문제와 이론적인 정당성을 고려하였으며, 모분포의 성격을 나타내는 모수의 붓스트랩 신뢰영역을 몇 가지 사례들에 대해 살펴보았고 사례별로 붓스트랩 방법의 의미를 고찰하였다.

• International Journal of Contents
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• 제10권2호
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• pp.47-58
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• 2014

Physiological signals provide important clues in the diagnosis and prediction of disease. Analyzing these signals is important in health and medicine. In particular, data preprocessing for physiological signal analysis is a vital issue because missing values, noise, and outliers may degrade the analysis performance. In this paper, we propose PhysioCover, a system that can recover missing values of physiological signals that were monitored in real time. PhysioCover integrates a gradual method and EM-based Principle Component Analysis (PCA). This approach can (1) more readily recover long- and short-term missing data than existing methods, such as traditional EM-based PCA, linear interpolation, 5-average and Missing Value Singular Value Decomposition (MSVD), (2) more effectively detect hidden variables than PCA and Independent component analysis (ICA), and (3) offer fast computation time through real-time processing. Experimental results with the physiological data of an intensive care unit show that the proposed method assigns more accurate missing values than previous methods.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.969-973
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• 2005

This paper presents a survey of software reliability modeling and it's application to pre-built software system combined with hardware such as numerical controller based on personal computer systems. Many a systems in these days are much more becoming software intensive and many software intensive systems are safety critical. For this reason, the technique well developed to measure of software reliability is very important for whom to assess such a system. This paper provides a brief idea of method to evaluate such a system's reliability based on hardware performance.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권1호
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• pp.61-68
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• 2020

In the era of the fourth industrial revolution, many production plants are gradually evolving into smart factories that apply information and communication technology to manufacturing, distribution, production, and quality management. The conversion from conventional factories to smart factories has resulted in the automation of production sites using the internet and the internet of things (IoT) technology. Thus, labor-intensive production can easily collect necessary information. However, implementing a smart factory required a significant amount of time, effort, and money. In particular, labor-intensive production industries are not automated, and productivity is determined by human skill. A representative industry of such industries is sewing the industry. In the sewing industry, wherein productivity is determined by the operator's skills. This study suggests that production performance, inventory management and product delivery of the sewing industries can be managed efficiently with existing production method by using smart buttons incorporating IoT functions, without using automated machinery.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.69-76
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• 2022

본 논문에서는 MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care) v2.0 데이터를 이용한 시계열 데이터의 정제 및 가공 방법을 제안한다. 더불어 해당 가공법을 기반으로 정제한 데이터셋을 활용하여 구축한 기계학습 기반의 욕창 조기 경보 시스템을 통해 해당 가공 방법의 유의성을 검증하였다. 구현된 욕창 조기 경보 시스템은 병변이 발생하기 전 12, 24시간에 미리 의료진에게 경보를 주는 시스템이다. 전자의무기록(Electronic Medical Record; EMR) 시스템과 연동하여 실시간으로 환자의 욕창 발생 위험도를 의료진에게 알려 중환자 의사결정을 지원하고, 나아가 효율적인 의료 자원 배분을 가능하게 한다. 여러 기계학습 모델 중 GRU 모델을 사용하였을 때, AUROC 평가지표를 기준으로 발생 전 12시간이 0.831, 24시간이 0.822로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제5권1호
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• pp.1-10
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• 1994

Projection pursuit(PP) is a computer-intensive method which seeks out interesting linear projections of multivariate data onto a lower dimension space by machine. By working with lower dimensional projections, projection pursuit avoids the sparseness of high dimensional data. We show through simulation that two projection pursuit discriminant mothods proposed by Chen(1989) and Huber(1985) do not improve very much the error rate than the existing methods and compare several classification procedures.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.628-631
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• 1992

The position control for DC motor under the unpredictable load variations is presented. Neural network controller trained to deal with this problem provide the estimates of system parameters. Pole placement is also performed in accordance with them. The proposed method is validated through computer simulation.