• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권1호
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• pp.53-62
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• 2006

In this paper, ATM network congestion control with explicit rate feedback is considered. In ATM networks, delays commonly appear in data transmission and have to be considered in congestion control design. In this paper, a bounded single round delay on the return path is considered. Our objective is to design an explicit rate feedback control that achieves a robust optimal $H_2$ performance regardless of the bounded time-varying delays. An optimization approach in terms of linear matrix inequalities (LMIs) is given. Saturation in source rate and queue buffer is also taken into consideration in the proposed design. Simulations for the cases of single source and multiple sources are presented to demonstrate the effectiveness of the design.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.19-43
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• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제38권3호
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• pp.119-139
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• 2004

이 연구의 목적은 디지털자료실지원센터 종합목록데이터베이스의 품질을 평가하고 관리하기 위한 방안을 제시하는 것으로 적중률, 중복성, 완전성, 정확성을 기준으로 삼아 데이터의 품질을 분석하였다. 데이터 베이스의 적중률은 매우 높은 편이었으나 동일 저작에 대해 상이한 레코드가 다수 존재하는 중복성은 심각한 수준이었다. 또한 입력해야할 항목에 대한 인식이 매우 상식적인 수준에 그쳐 레코드의 완전성 정도는 $48.12\%$이었으며, 정확성 분석 결과 $92\%$에 해당하는 레코드에서 다양한 오류가 발견되었다. 품질관리를 위한 제언과 더불어 오류 유형 분석을 통해 오류의 원인과 방지대책을 살펴보았다.

• 한국환경생태학회지
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• 제20권3호
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• pp.319-330
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• 2006

본 연구는 픽토그램(공공안내 그림표지)중 관광과 휴양활동에 관련된 픽토그램에 대한공공의 이해정도를 측정하여 픽토그램의 식별가능성과 인지효과를 탐색하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 한국표준기준으로 채택된 300개의 픽토그램 중 25개 픽토그램을 우선 조사대상으로 선정하여 관광 전공 대학생 64명을 표본으로 Multiple Index Approach(MIA)에 의한 실험조사를 실시하였다. 조사결과, 25개 픽토그램에 대한 전반적 이해도는 65.82%로 나타났으나 인지 수준에 있어 픽토그램별로 차이가 많이 나타났다. 정답률이 높은 픽토그램의 경우 주관적 확신성과 주관적 적합성 모두 높게 나타났고, 오답률이 높았던 픽토그램의 경우에는 양자 모두 낮은수치를 보였다. 또한 주관적 확신성과 주관적 적합성에 대한 매트릭스 분석 결과 14개의 픽토그램이 인지효과가 높은 픽토그램군에 속하였으며, 그 외 11개 픽토그램은 향후 학습에 의한 인지도 증진 노력이나 디자인의 개선이 요망되는 픽토그램군으로 분류되었다.

• 전기학회논문지
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• 제57권1호
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• pp.128-136
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• 2008

In this paper, we propose a new cache structure for effective error correction of soft error. We added check bit and SEEB(soft error evaluation block) to evaluate the status of cache line. The SEEB stores result of parity check into the two-bit shit register and set the check bit to '1' when parity check fails twice in the same cache line. In this case the line where parity check fails twice is treated as a vulnerable to soft error. When the data is filled into the cache, the new replacement algorithm is suggested that it can only use the valid block determined by SEEB. This structure prohibits the vulnerable line from being used and contributes to efficient use of cache by the reuse of line where parity check fails only once can be reused. We tried to minimize the side effect of the proposed cache and the experimental results, using SPEC2000 benchmark, showed 3% degradation in hit rate, 15% timing overhead because of parity logic and 2.7% area overhead. But it can be considered as trivial for SEEB because almost tolerant design inevitably adopt this parity method even if there are some overhead. And if only parity logic is used then it can have $5%{\sim}10%$ advantage than ECC logic. By using this proposed cache, the system will be protected from the threat of soft error in cache and the hit rate can be maintained to the level without soft error in the cache.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제13권4호
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• pp.454-462
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• 2014

Retention of possible churning customer is one of the most important issues in customer relationship management, so companies try to predict churn customers using their large-scale high-dimensional data. This study focuses on dealing with large data sets by reducing the dimensionality. By using six different dimension reduction methods-Principal Component Analysis (PCA), factor analysis (FA), locally linear embedding (LLE), local tangent space alignment (LTSA), locally preserving projections (LPP), and deep auto-encoder-our experiments apply each dimension reduction method to the training data, build a classification model using the mapped data and then measure the performance using hit rate to compare the dimension reduction methods. In the result, PCA shows good performance despite its simplicity, and the deep auto-encoder gives the best overall performance. These results can be explained by the characteristics of the churn prediction data that is highly correlated and overlapped over the classes. We also proposed a simple out-of-sample extension method for the nonlinear dimension reduction methods, LLE and LTSA, utilizing the characteristic of the data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.11-17
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• 2020

본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2398-2415
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• 2017

Content-Centric Networking (CCN) is a new Internet architecture with routing and caching centered on contents. Through its receiver-driven and connectionless communication model, CCN natively supports the seamless mobility of nodes and scalable content acquisition. In-network caching is one of the core technologies in CCN, and the research of efficient caching scheme becomes increasingly attractive. To address the problem of unbalanced cache load distribution in some existing caching strategies, this paper presents a neighbor cooperation based in-network caching scheme. In this scheme, the node with the highest betweenness centrality in the content delivery path is selected as the central caching node and the area of its ego network is selected as the caching area. When the caching node has no sufficient resource, part of its cached contents will be picked out and transferred to the appropriate neighbor by comprehensively considering the factors, such as available node cache, cache replacement rate and link stability between nodes. Simulation results show that our scheme can effectively enhance the utilization of cache resources and improve cache hit rate and average access cost.

• 대한간호학회지
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• 제28권2호
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• pp.256-269
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• 1998

The purpose of this study was to evaluate the usefulness of variables which were known to be related to blood pressure for discriminating between hypertensive and normotensive groups. Variables were obesity, serum lipids, life style-related variables such as smoking, alcohol, exercise, and stress, and demographic variables such as age, economical status, and education. The data were collected from 400 male clients who visited one university hospital located in Incheon, Republic of Korea, from May 1996 to December 1996 for a regular physical examination. Variables which showed significance for discriminating systolic blood pressure in this study were age, serum lipids, education, HDL, exercise, total cholesterol, body fat percent, alcohol, stress, and smoking(in order of significance). By using the combination of these variables, the possibility of proper prediction for a high-systolic pressure group was 2%, predicting a normal-systolic pressure group was 70.3%, and total Hit Ratio was 70%. Variables which showed significance for discriminating diastolic blood pressure were exercise, triglyceride, alcohol, smoking, economical status, age, and BMI (in order of significance). By using the combination of these variables, the possibility of proper prediction for a high-diastolic pressure group was 71.2%, predicting a normal-diastolic pressure group was 71.3%, and total Hit Ratio was 71.3%. Multiple regression analysis was performed to examine the association of systolic blood pressure with life style-related variables after adjustment for obesity, serum lipids, and demographic variables. First, the effect of demographic variable alone on the systolic blood pressure was statistically significant (p=.000) and adjusted $R^2$was 0.09. Adding the variable obesity on demographic variables resulted in raising adjusted $R^2$to 0.11 (p=.000) : therefore, the contribution rate of obesity on the systolic blood pressure was 2.0%. On the next step, adding the variable serum lipids on the obesity and demographic variables resulted in raising adjusted R2 to 0.12(P=.000) : therefore, the contribution rate of serum lipid on the systolic pressure was 1.0%. Finally, adding life style-related variables on all other variables resulted in raising the adjusted $R^2$to 0.18(p=.000) ; therefore, the contribution rate of life style-related variables on the systolic blood pressure after adjustment for obesity, serum lipids, and demographic variables was 6.0%. Multiple regression analysis was also performed to examine the association of diastolic blood pressure with life style-related variables after adjustment for obesity, serum lipids, and demographic variables. First, the effect of demographic variable alone on the diastolic blood pressure was statistically significant (p=.01) and adjusted $R^2$was 0.03. Adding the variable obesity on demographic variables resulted in raising adjusted $R^2$to 0.06 (p=.000) ; therefore, the contribution rate of obesity on the diastolic blood pressure was 3.0%. On the next step, adding the variable serum lipids on the obesity and demographic variables resulted in raising the adjusted $R^2$ to 0.09(p=.000) ; therefore, the contribution rate of serum lipid on the diastolic pressure was 3.0%. Finally, adding life style-related variables on all other variables resulted in raising the adjusted $R^2$ to 0.12 (p=.000) : therefore, the contribution rate of life style-related variables on the systolic blood pressure after adjustment for obesity, serum lipids, and demographic variables was 3.0%.