A speaker's intentions can be represented by domain actions (domain-independent speech act and domain-dependent concept sequence pairs). Therefore, it is essential that domain actions be determined when implementing dialogue systems because a dialogue system should determine users' intentions from their utterances and should create counterpart intentions to the users' intentions. In this paper, a neural network model is proposed for classifying a user's domain actions and planning a system's domain actions. An integrated neural network model is proposed for simultaneously determining user and system domain actions using the same framework. The proposed model performed better than previous non-integrated models in an experiment using a goal-oriented dialogue corpus. This result shows that the proposed integration method contributes to improving domain action determination performance.
This paper describes an example of developing an integrated design system, Integrated Structural Design System for Reinforced Concrete Buildings(INDECON). INDECON incorporates a central database and three design modules: a preliminary design module(PDM), a structural analysis module(SAM), and a detailed design module(DDM). The development of INDECON begins with the development of design models including Design Object Model(DOM) which describes design data during the structural design process. The Design Object Model is transformed to Design Table Model(DTM) for the central database, and is specified to be in detail for the three design modules. Then the central database is implemented and managed by relational database management system(RDBMS), and the three design modules are implemented using C++ programming language. The central database in the server computer communicates with the design modules in the client computers using TCP/IP internet protocol. The developing procedure for INDECON in this paper can be applied for developing more comprehensive integrated structural design systems.
대중교통 통행배정과 관련하여 현재까지 제시된 연구들은 버스, 지하철 등 다양한 수단별 특성을 함께 고려하지 못한다는 한계가 있다. 또한, 통합거리비례요금제도의 요금에 대한 연구는 필요성에 비해 그 성과가 미미할 뿐만 아니라, 노선별 용량에 대한 고려도 미흡하다. 이외에 과거 대중교통 용량에 대한 연구가 존재하긴 하였으나 용량에 접근하면서 느끼는 혼잡도를 함께 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이러한 문제들로 인해 현재의 대중교통 통행배정을 이용한 대중교통 정책 분석이나 노선평가는 한계를 지닌다. 본 연구는 대중교통 노선에 대한 선택 및 통행배정에 관한 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 앞서 언급한 여러 문제점을 고려하는 대중교통 통행배정 모형의 구축을 목적으로 한다. 이렇게 구축된 모형을 해석하기 위해 Column Generation을 기반으로 한 heuristic한 기법을 적용하였다. 그 결과 통행시간 뿐 아니라 요금, 용량 등을 반영할 수 있는 보다 개선된 대중교통 통행배정모형을 제시하였다.
The uncertainty in water quality model predictions is inevitably high due to natural stochasticity, model uncertainty, and parameter uncertainty. An integrated modeling system under uncertainty was described and demonstrated for use in watershed management and receiving-water quality prediction. A watershed model (HSPF), a receiving water quality model (WASP), and a wetland model (NPS-WET) were incorporated into an integrated modeling system (modified-BASINS) and applied to the Hwaseong Reservoir watershed. Reservoir water quality was predicted using the calibrated integrated modeling system, and the deterministic integrated modeling output was useful for estimating mean water quality given future watershed conditions and assessing the spatial distribution of pollutant loads. A Monte Carlo simulation was used to investigate the effect of various uncertainties on output prediction. Without pollution control measures in the watershed, the concentrations of total nitrogen (T-N) and total phosphorous (T-P) in the Hwaseong Reservoir, considering uncertainty, would be less than about 4.8 and 0.26 mg 4.8 and 0.26 mg $L^{-1}$, respectively, with 95% confidence. The effects of two watershed management practices, a wastewater treatment plant (WWTP) and a constructed wetland (WETLAND), were evaluated. The combined scenario (WWTP + WETLAND) was the most effective at improving reservoir water quality, bringing concentrations of T-N and T-P in the Hwaseong Reservoir to less than 3.54 and 0.15 mg ${L^{-1}$, 26.7 and 42.9% improvements, respectively, with 95% confidence. Overall, the Monte Carlo simulation in the integrated modeling system was practical for estimating uncertainty and reliable in water quality prediction. The approach described here may allow decisions to be made based on probability and level of risk, and its application is recommended.
A decision support system DSS-WQMRA (Decision Support System-Water Quality Management in Rural Area) was developed to help regional planners for the water quality management in a rural basin. The integrated model DSS-WQMRA, written in JAVA, includes four subsystems such as a GIS, a database, water quality simulation models and a decision model. In the system, the GIS deals with landuse and the location of pollutant sources. The database manages each data and supplies input data for various water quality simulation models. the water quality simulation model is composed of the GWLF( Generalized Watershed Loading Function), PCLM(Pollutant Loading Calculation Module) and the WASP5 model. The decision model based on mixed integer programming is designed to determine optimal costs and thus allow the selection of managemental practices to meet the water quality criteria. The methodology was tested with an example application in the Bokha River Basin, Kyunggi Province in Korea. It was proved that the integrated model DSS-WQMRA could be very useful for water quality management including the non-point source pollution in rural areas.
With developing computer and communication technologies, the concept of CALS system has been popular not only to military but also to commercial industries. The security problem is one of the most critical issues to construct CALS infrastructure. The CALS system needs some security functions such that data confidentiality, integrity, authenticity, availability, and non-repudiation. This paper proposes a security architecture model in CALS. The security architecture model is composed of 5 submodels such that network security model, authentication and key management model, operation and audit model, integrated database security model, and risk analysis model.
본 논문에서는 인공지능기술을 통합보안관제 기술에 효율적으로 적용하는 방안을 제안하였다. 즉, 통합보안관제시스템에 수집된 빅 데이터를 기반으로 머신러닝 학습을 인공지능에 적용하여 사이버공격을 탐지하도록 하고 적절한 대응을 한다. 기술의 발달에 따라서 늘어나는 보안장비와 보안 프로그램들로부터 쌓이는 수많은 대용량의 로그들을 사람이 일일이 분석하기에는 한계에 부딪히고 있다. 분석방법 또한 한 가지 로그가 아닌 여러 가지 이기종간의 보안장비의 로그까지 서로 상관분석을 해야 하기 때문에 더욱 더 통합보안관제에 적용되어서 신속한 분석이 이루어져야 하겠다. 이런 행위를 분석하고 대응하는 과정들이 효과적인 학습방법을 통해서 점진적으로 진화를 거쳐 성숙해가는 인공지능기반 통합보안관제 서비스모델을 새롭게 제안하였다. 제안된 모델에서 예상되는 핵심적인 문제점들에 대한 해결방안을 모색하였다. 그리고 정상 행위 기반의 학습모델을 개발하여 식별되지 않는 비 정상행위 위협에 대응력을 강화하는 학습방법을 도출하였다. 또한, 제안된 보안 서비스모델을 통하여 보안담당자들의 분석과 대응을 효율적으로 지원할 수 있는 보안관제에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.
본 연구의 목적은 R&D 활동에 도움이 되는 다양한 과학기술 지식인프라를 통합적으로 서비스하기 위한 통합서비스 구축 방법을 정의하고 실제 구축 사례를 보이는데 있다. 아이디어 생성/개발, 펀딩파악, 과제수행, 성과창출 확산 등 R&D 전주기별로 산재되어 있는 지식인프라들을 서비스·기능·정보·데이터 측면에서 세분화하여 연계, 융합함으로써 한 곳에서 이용자가 원하는 지식인프라를 적시에 제공할 수 있는 통합시스템 구축 방법을 제시하였다. 특히 본 연구에서는 통합서비스가 개별 지식인프라 서비스의 물리적 통합이 아닌 논리적 연계·통합을 고려하여 통합서비스 분류체계, 통합수준모델, 통합아키텍처, 이용자 통합인증체계를 정의하여 통합서비스 구축의 효율성과 유사 통합서비스 구축시 참조모델로의 확장성을 고려하였다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제13권1호
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pp.54-61
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2013
An equivalent model has been developed to estimate the electromagnetic immunity for integrated circuits under a complex electromagnetic environment. The complete model is based on the characteristics of the equipment and physical configuration of the device under test (DUT) and describes the measurement setup as well as the target integrated circuits under test, the corresponding package, and a specially designed printed circuit board. The advantage of the proposed model is that it can be applied to a SPICE-like simulator and the immunity of the integrated circuits can be easily achieved without costly and time-consuming measurements. After simulation, measurements were performed to verify the accuracy of the equivalent model for immunity prediction. The improvement of measurement accuracy due to the added effect of a bi-directional coupler in the test setup is also addressed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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