• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.369-374
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• 2000

Despite their tilde application of some traditional project management techniques like the Program Evaluation and Review Technique, they lack of learning, one of important factors in many disciplines today due to a static view far prefect progression. This study proposes a framework for estimation by learning based on a Linear Bayesian approach. As a project progresses, we sequentially observe the durations of completed activities. By reflecting this newly available information to update the distribution of remaining activity durations and thus project duration, we can implement a decision support system that updates e.g. the expected project completion time as well as the probabilities of completing the project within talc due date and by a certain date. By Implementing such customized systems, project manager can be aware of changing project status more effectively and better revise resource allocation plans.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.91-98
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• 2000

Despite their wide application of some traditional project management techniques like the Program Evaluation and Review Technique, they lack of learning, one of important factors in many disciplines today, due to a static view for project progression. This study proposes a framework for estimation by loaming based on a Linear Bayesian approach. As a project Progresses, we sequentially observe the durations of completed activities. By reflecting this newly available information to update the distribution of remaining activity durations and thus project duration, we can implement a decision support system that updates e.g., the expected project completion time as well as the probabilities of completing the project within the due bate and by a certain date. By implementing such customized system, project manager can be aware of changing project status more effectively and better revise resource allocation plans.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.932-939
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• 2009

본 논문은 시맨틱 웹 서비스 환경에서 유아교육을 위한 각각의 서비스를 표현하는 메타 정보를 기술한 서비스 템플릿 객체 모델을 기반으로 그래픽한 서비스 템플릿 저작도구 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 자동으로 웹 서비스를 선택하고 구성하여 적절한 서비스 플랜을 생성하여 로봇 서비스를 제공한다. 또한 STDL을 기반으로 URC용 서비스 템플릿 생성, 추가, 삭제, 수정 등의 기능뿐만 아니라 서비스 템플릿 리소스들에 대한 그래픽한 처리 기능을 제공한다. 서비스 템플릿 과정에서 사용자 편의적인 환경 제공을 위해 플로우 뷰 스타일, 그리드 뷰 스타일, 텍스트 뷰 스타일 등의 편집 환경을 구현했다. 또한 실제 로봇 구동에 필요한 로봇API를 참조하고 이를 기반으로 추상 서비스 블록을 구체화하여 서비스 템플릿을 쉽게 작성할 수 있는 기능을 제공하게 된다. 따라서 서비스의 시맨틱 정보를 기반으로 서비스 에이전트의 지능적이고 자율적인 서비스를 제공할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3904-3922
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• 2022

As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.19-36
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• 2015

대표적 소셜미디어인 유튜브는 기존 폐쇄형 콘텐츠 서비스와는 다르게 개방형 콘텐츠 서비스로 이용자들의 참여와 공유를 통하여 많은 인기를 유지하고 있다. 콘텐츠 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있는 유투브 상의 콘텐츠 확산 요인에 관한 기존의 연구들은 댓글 수 등과 같은 일반적 정보 특성 요인과 조회 수 간에 상관관계 등을 분석하는 것이 대부분이었다. 최근 네트워크 구조를 기반으로 한 연구들도 진행되었으나 대부분 콘텐츠를 이용하는 대상인 구독자나 지인 등을 중심으로 한 인적 관계 네트워크 구조 연구가 대부분이었다. 이에 본 연구에서는 실질적인 콘텐츠를 중심으로 한 네트워크 구조와 일반요인을 통합한 모델을 제시하고 확산요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 통합 모델 인과관계 분석과 함께 21,307개의 유튜브 콘텐츠를 콘텐츠 기반 네트워크 구조로 분석하였다. 본 연구를 통해 기존에 알려진 일반적 요인과 네트워크 요인들이 모두 조회수에 영향을 주는 인과관계를 통계적으로 재검증하였으며 통합적으로는 등록자의 구독자 수, 경과시간, 매개 중심성, 댓글 수, 근접 중심성, 클러스터링 계수, 평균 평점 순으로 조회 수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 하지만 네트워크 요인중 연결정도 중심성과 고유벡터 중심성은 부정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 유튜브 콘텐츠 확산에 대한 일반영향요인과 구조적인 현상을 함께 규명하였다. 본 연구는 기업들이 유튜브와 같은 콘텐츠 서비스를 통한 온라인 마케팅 활동 시 콘텐츠들의 구조적인 면을 고려할 수 있는 근거를 제공하였으며 음반산업의 수요예측이나 콘텐츠 제작 업체들의 원활한 서비스 제공을 위한 설명력있는 영향요인 및 모델이 될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.287-292
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• 2015

본 논문은 기업의 지속가능경영을 평가하기 위하여 기업의 재난관리평가행렬과 지속가능경영평가행렬을 사용한다. 재난관리평가행렬의 구성요소는 4개, 지속가능경영평가행렬의 구성요소는 6개로 구성되어 있다. 이들 두 행렬의 구성요소간의 관계를 필연성과 가능성의 면이 혼합되어 있는 퍼지관계행렬을 구하고 이를 이용하여 새로운 데이터가 주어졌을 때 기업의 지속가능경영 구성요소의 값을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용하고 있는 재난관리와 지속가능경영의 구성요소의 데이터는 100개의 중소기업을 대상으로 구한 것이다. 이들 100개의 중소기업의 자료 중 80개는 지속가능경영의 모델링을 위한 트레이닝데이터로 사용하고, 나머지 20개는 평가모델을 검토하기 위한 체킹데이터로 사용하여 모델의 유효성을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.433-436
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• 2004

In this paper, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNS)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNS based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNS-like structure named Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. The proposed design procedure for networks architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IC) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using the time series dataset of gas furnace process.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.15-28
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• 2023

경계역은 수도권 도시철도 연락운임정산에서 반영되지 못한 평가지표이다. 경계역은 동일한 노선을 공유하는 2개 운송기관의 경계 지점에 있는 역사로서 선로 운영방식은 영업관리와 유지관리로 구분된다. 지금까지 연락운임정산은 경계역을 영업관리의 관점으로 평가하였다. 한편 수도권 통합대중교통 요금체계는 발전적 차원에서 경계역을 유지관리의 관점으로 해석할 필요성을 요구하고 있다. 본 연구는 유지관리 방식이 도입되는 상황을 염두에 두고 수입금 변화를 정량적으로 분석하는 방안을 마련하였다. 서울교통공사와 KORAIL의 4개 구간의 경계역을 대상으로하여 1일 교통카드자료를 기반으로 운송기관의 수입금 변화를 평가하였다. 본 연구는 향후 수도권 도시철도의 운송수입금 변화를 평가하고 배분하는 분석적 판단을 위한 기초연구로써 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.208-209
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• 2023

해상교통 안전을 위한 지능형 해상교통정보서비스에서는 수심, 해사안전법, 기상정보, 연료 소모량 등의 정보를 고려한 안전하고 효율적인 최적 안전항로를 제공하는 서비스를 운영하고 있다. 하지만 서비스 사용자들 입장에서 불필요한 우회, 해상 객체에 대한 보수적인 안전거리 등으로 개인의 운항 경험, 스타일 등에 맞는 항로를 선호한다. 본 연구는 LTE-M을 통해 수집한 선박의 항적 데이터로 선박이 자주 운항하는 구역에 대해 간선 가중치를 조절하여 별도의 해상 환경을 반영하지 않고도 서비스 사용자들의 경험에 기반한 최적 안전항로를 추출할 수 있는 모델을 연구하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1115-1121
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• 2009

For HRI (Human-Robot Interaction) in daily life, robots need to recognize non-rigid objects such as clothes and blankets. However, the recognition of non-rigid objects is challenging because of the variation of the shapes according to the places and laying manners. In this paper, the cognition of non-rigid object based on a cognitive system is presented. The characteristics of non-rigid objects are analysed in the view of HRI and referred to design a framework for the cognition of them. We adopt a linguistic cognitive system for describing all of the events happened to robots. When an event related to the non-rigid objects is occurred, the cognitive system describes the event into a sentential form and stores it at a sentential memory, and depicts the objects with a spatial model for being used as references. The cognitive system parses each sentence syntactically and semantically, in which the nouns meaning objects are connected to their models. For answering the questions of humans, sentences are retrieved by searching temporal information in the sentential memory and by spatial reasoning in a schematic imagery. Experiments show the feasibility of the cognitive system for cognizing non-rigid objects in HRI.