• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.44-52
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• 2008

본 논문은 Grade Of Services Steiner Minimum Tree 문제 해결을 위한 우리의 휴리스틱의 개선에 관한 것이다. 이 문제는 멀티미디어 통신에서 응용할 수 있는 여러 등급의 서비스를 각기 제공할 수 있는 네트워크를 설계하는데 적용할 수 있다. NP-Hard 문제로 알려진 이 문제는 주어진 터미널 노드를 모두 연결하고 G-Condition을 만족하는 네트워크 중에서 가장 적은 구축비용을 만족하는 네트워크를 찾는 것이다. 우리의 이전 연구에서 이 문제를 해결하기 위한 몇 개의 휴리스틱을 제안했다. 본 논문에서는 이 휴리스틱의 성능을 개선하기 위해 G-Condition 검사 순서 및 방법에 대한 전략을 제안한다. 이 전략을 반영한 개선된 휴리스틱들에 관한 실험은 이전 것들에 비해 평균적으로 실행시간은 71.9%, 스타이너 포인트의 수는 28.9%, 네트워크 구축비용은 1.1%의 감소의 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.143-146
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• 2008

RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 제적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현되며, 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 제적을 위한 구간 데이터 모델을 정의한다. 또한 구간 데이터 모델에 적합한 R-tree 기반 색인 구조인 IR-tree(Interval R-tree)를 제시하며 효율적인 질의처리를 위해 시간에 종속적인 동적 구간의 특성을 고려한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 다양한 데이터 집합에서 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 색인의 우수성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.525-531
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• 2009

데이터 마이닝(Data Mining)은 수집된 데이터로 부터 감춰진 패턴을 찾는 작업이다. 여기에서 수집된 데이터는 예측 및 추천을 위한 기반 정보로 중요한 역할을 하며, 분석 결과의 성능을 향상시키기 위해 잘못된(Missing value) 데이터를 선별하는 과정을 필요로 한다. 수집한 데이터에서 의도하지 못한 데이터를 선별하기 위한 기존의 방법은 주로 통계적이거나 단순 거리(Distance)에 기반을 둔 방법을 이용하였다. 하지만 환경 및 데이터의 특성을 고려하지 못하여, 의미 있는 데이터도 함께 분석에서 제외 될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 인간의 경험적 지식을 수집된 데이터와 비교하여 가중치로 변환하고, 의사결정트리(Decision Tree)의 생성에 이용한다. 생성된 트리는 인간의 지식이 반영되어 기존의 분석 방법보다 신뢰성이 높다고 할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.287-306
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• 2020

Purpose Youth unemployment is a social problem that continues to emerge in Korea. In this study, we create a model that predicts the employment of college graduates using decision tree, random forest and artificial neural network among machine learning techniques and compare the performance between each model through prediction results. Design/methodology/approach In this study, the data processing was performed, including the acquisition of the college graduates' vocational path survey data first, then the selection of independent variables and setting up dependent variables. We use R to create decision tree, random forest, and artificial neural network models and predicted whether college graduates were employed through each model. And at the end, the performance of each model was compared and evaluated. Findings The results showed that the random forest model had the highest performance, and the artificial neural network model had a narrow difference in performance than the decision tree model. In the decision-making tree model, key nodes were selected as to whether they receive economic support from their families, major affiliates, the route of obtaining information for jobs at universities, the importance of working income when choosing jobs and the location of graduation universities. Identifying the importance of variables in the random forest model, whether they receive economic support from their families as important variables, majors, the route to obtaining job information, the degree of irritating feelings for a month, and the location of the graduating university were selected.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1253-1263
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• 2012

그룹응용이 늘어감에 따라 효율적인 인증 그룹 키 합의 프로토콜이 많은 관심을 받고 있다. Lee et al.는 삼진트리 구조와 pairing기반의 암호방식을 가진 트리기반의 그룹 키 합의 프로토콜을 제안했다. 그들의 프로토콜은, 모든 멤버들의 세션랜덤 키를 아는 오직 한 명의 그룹 스폰서가 블라인드 키들을 계산한다. 또, 그 스폰서가 그룹을 떠나면, 트리의 모든 정보가 바뀌어져야 한다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 여러 명의 스폰서를 두었고, 각 멤버의 비밀정보가 그룹스폰서에게 알려지지 않으므로 그룹스폰서가 떠났을 때, 키 갱신이 Lee et al.의 프로토콜보다 훨씬 효율적이다. 그러므로, 제안된 프로토콜은 동적 피어 그룹에 적합하다.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권4호
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• pp.441-450
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• 2021

Background and objective: The purpose of study is to analyze the three-dimensional (3D) structure by creating a 3D model for green spaces in a park using unmanned aerial vehicle (UAV) images. Methods: After producing a digital surface model (DSM) and a digital terrain model (DTM) using UAV images taken in Mureung Park in Chuncheon-si, we generated a digital tree height model (DHM). In addition, we used the mean shift algorithm to test the classification accuracy, and obtain accurate tree height and volume measures through field survey. Results: Most of the tree species planted in Mureung Park were Pinus koraiensis, followed by Pinus densiflora, and Zelkova serrata, and most of the shrubs planted were Rhododendron yedoense, followed by Buxus microphylla, and Spiraea prunifolia. The average height of trees measured at the site was 7.8 m, and the average height estimated by the model was 7.5 m, showing a difference of about 0.3 m. As a result of the t-test, there was no significant difference between height values of the field survey data and the model. The estimated green coverage and volume of the study site using the UAV were 5,019 m² and 14,897 m³, respectively, and the green coverage and volume measured through the field survey were 6,339 m² and 17,167 m³. It was analyzed that the green coverage showed a difference of about 21% and the volume showed a difference of about 13%. Conclusion: The UAV equipped with RTK (Real-Time Kinematic) and GNSS (Global Navigation Satellite System) modules used in this study could collect information on tree height, green coverage, and volume with relatively high accuracy within a short period of time. This could serve as an alternative to overcome the limitations of time and cost in previous field surveys using remote sensing techniques.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.580-586
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• 2021

현재 사출성형분야의 Computer Aided Testing(CAT) 방법론으로 CAE(Computer Aided Engineering)를 이용한 수치 해석 기법이 주를 이루고 있다. 그러나 최근 시뮬레이션에 추가로 인공지능 기법을 응용하는 방법론이 연구되고 있다. 우리는 지난 연구에서 다양한 Machine Learning 기법을 활용하여 사출 성형 공정에 따른 변형 결과를 비교하였으며, 최종적으로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 예측모델을 생성하였고, HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 이용하여 최적화 결과를 얻어냈다. 그러나 MLP는 예측 성능이 우수한 반면 블랙박스와 같이 결정 과정에 대한 설명이 부족하다. 본 연구에서는 Radiator Tank 부품에 대하여 사출 성형 해석 소프트웨어인 Autodesk Moldflow 2018을 이용하여 수치 해석 기법으로 데이터를 생성하고, Machine Learning 소프트웨어인 RapidMiner Studio version 9.5를 활용하여 여러 Machine Learning Algorithms 모델을 생성하여 평균 제곱근 오차를 비교하였다. Decision-tree는 Root Mean Square Error(RMSE) 값이 다른 Machine Learning 기법에 비해 양호한 예측 성능을 갖추고 있었다. Decision-tree의 크기를 결정하는 Maximal Depth에 따라 분류 기준을 높일 수 있지만 복잡성도 함께 증가시켰다. Decision-tree를 이용하여 구속 조건을 만족하는 중간 값을 선정하여 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 시뮬레이션만 진행한 것보다 7.7%의 개선 효과가 있었다.

• 한국실내디자인학회:학술대회논문집
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• 한국실내디자인학회 2007년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.169-172
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• 2007

Sustainable interior design elements are related with human health. We know that a demand for environmental-friendly housing and all about the others demanding are for human health. We have to make up basement of natural environment for sustainable space composition. If natural environment is polluted that surrounded by human, we have to effort to revive without any pollution. We have to get accomplished stability, comfortable, security, convenience and organize interior design elements for sustainable space to enhance for the quality of life. Furthermore, it needs to get a respect lifestyle on personal. To study composing of the sustainable interior design, we arranged interior design elements to compose sustainable space of housing. We investigated how to compose energy-efficiency, sustainable, interior tree-planting, alterable of the space.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권2호
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• pp.66-75
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• 2010

본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.

• 자연과학논문집
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• 제9권1호
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• pp.153-168
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• 1997

본 연구는 우리 나라 여성 머리 장신구의 시대적 흐름에 따른 그 변천 과정을 고찰하고 머리 장신구가 각 개인의 외모에 뚜렷한 분위기를 갖게 하고 개성을 표현케 하는 이상적 매체, 즉 조형예술의 한 형태로 인식하여 머리 장신구의 조형미를 탐구하는데 그 목적을 두고자 한다. 연구 방법으로는 문헌 자료를 통하여 고찰하였고, 고분 벽화, 정기 간행물, 그리고 학위논문 등을 참조하였다. 연구 내용으로는 우리 나라 고대 여성의 머리 장신구의 기원 및 변천 과정을 살펴보았고, 근대 여성의 머리 형태에 따른 머리 장신구의 조형미를 종류와 형태, 재료, 문양으로 분류하여 각기 그 특성을 파악하였다. 여성의 머리 장신구에 대한 관심은 현대에 와서도 여전하며, 고대에서 근대에 이르기까지의 머리 장신구 디자인의 조형미를 살펴봄으로써 우리 나라의 전통적인 형태와 문양을 반영할 수 있는 머리 장신구 디자인의 개발과 우리 나라의 독특한 재료를 사용하여 기능성과 미적인 측면을 공유한 현대적인 디자인을 고안하는데 기여하고자 한다.