• 산업경영시스템학회지
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• 제25권5호
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• pp.31-38
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• 2002

In this paper, we model a two-server queueing system with priority, to which we put a restriction on the number of servers for each customer class. customers are divided into two different classes. Class 1 customers have non-preemptive priority over class 2 customers. They are served by both servers when available but class 2 customers are served only by a designated server. We use a method of generating function depending on the state of servers. We find the generating function of the number of customers in queue, server utilization, mean queue length and mean waiting time for each class of customers.

• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.123-137
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• 2004

시간에 따라 변화하는 네트워크 상황을 반영하는 통행배분 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 배경에는 통행배분 모델이 도로망 계획이라고 하는 하드웨어 분야의 계획에만 그치지 않고 교통관리나 제어라고 하는 소프트웨어 분야의 계획에도 활용하고자 하는 사회적 필요성의 증가 때문이다. 또한, 통행배분 모형의 이론과 현실 사이의 괴리를 줄이고자 하는 차원에서 연구되고 있는 모형으로 다중계층 통행배분 모형이 있다. 이 모형은 다중 운전자 계층과 다차종 계층으로 구분되며 이중에서 동적모형과 결합될 수 있는 보다 현실성 있는 분야는 다차종 분야이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 이 두 분야를 결합한 다차종 동적 통행배분 모형을 구축하고자 한다. 이것은 동적 이용자 균형 배분 모형이 현재 이슈화 되고 있는 첨단교통체계(ITS)의 이론적 지주가 되고 있으며 따라서 이러한 동적모형을 다중계층 모형과 결합시킴으로써 보다 현실성 있는 동적 모형이 구축될 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. 그렇지만 다수의 차종을 고려하게 되는 경우 기존의 동적 배분 모형의 구축을 위하여 필요한 FIFO가 위반된다. 이것은 FIFO 제약 조건하에 구축되는 기존의 동적 배분 모델링 방법으로는 다차종 동적모형의 구축이 불가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 FIFO 제약조건을 완화 시킬 수 있는 동적 네트워크의 모형을 구축하였으며 동시에 기존의 네트워크 부화 기법의 하나인 시뮬래이션 기법을 수정하여 본 연구의 모형에 적용될 수 있도록 고안하였다. 또한 해법(알고리즘) 분야오 기존의 최단경로 산정 알고리즘을 수정한 시간종속적인 최단경로 알고리즘과, 기존의 MSA를 수정한 알고리즘도 구축하였다. 이렇게 구축된 모형과 알고리즘을 격자형 격자형 네트워크에 적용하여 동적이용자 균형해를 산정하여 구축된 알고리즘의 수렴성을 검증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.155-167
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• 2008

본 연구에서는 다계층 가변수요 사용자 균형과 체계최적 교통망 균형 조건을 조사하고 그에 따른 해석적 알고리즘을 구축한다. 이러한 교통망 균형 조건을 조사함에 있어서 특별히 다음과 같은 가정을 기반으로 연구를 수행한다. 통행자들의 이질적(heterogeneous)인 특성을 반영하기 위하여 통행자 계층별로 이산적으로 구분된 시간가치를 갖고 있으며 통행비용에 따라 각 계층의 통행수요가 변화(variable demand)하는 상황을 고려한다. 본 연구에서는 우선 다계층 가변수요에서 도로 이용자들이 통행비용을 인식하는 단위가 시간 또는 화폐에 따라 도로 사용자의 통행패턴이 달라지는가를 조사한다. 즉, 통행비용을 측정하는 단위에 따라 사용자 균형조건이 달라지는가를 알아본다. 그리고 다계층 가변수요에서 통행비용이 시간 또는 화폐단위로 측정될 때의 체계최적 조건을 조사하고 어떤 특성을 갖는가를 조사한다. 최종적으로 이렇게 조사된 다계층 가변수요 사용자 균형조건과 체계최적조건을 이용하여 각 각의 해석적 통행배정 알고리즘을 구축한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.101-106
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• 2023

Chronic illnesses are among the most common serious problems affecting human health. Early diagnosis of chronic diseases can assist to avoid or mitigate their consequences, potentially decreasing mortality rates. Using machine learning algorithms to identify risk factors is an exciting strategy. The issue with existing feature selection approaches is that each method provides a distinct set of properties that affect model correctness, and present methods cannot perform well on huge multidimensional datasets. We would like to introduce a novel model that contains a feature selection approach that selects optimal characteristics from big multidimensional data sets to provide reliable predictions of chronic illnesses without sacrificing data uniqueness.[1] To ensure the success of our proposed model, we employed balanced classes by employing hybrid balanced class sampling methods on the original dataset, as well as methods for data pre-processing and data transformation, to provide credible data for the training model. We ran and assessed our model on datasets with binary and multivalued classifications. We have used multiple datasets (Parkinson, arrythmia, breast cancer, kidney, diabetes). Suitable features are selected by using the Hybrid feature model consists of Lassocv, decision tree, random forest, gradient boosting,Adaboost, stochastic gradient descent and done voting of attributes which are common output from these methods.Accuracy of original dataset before applying framework is recorded and evaluated against reduced data set of attributes accuracy. The results are shown separately to provide comparisons. Based on the result analysis, we can conclude that our proposed model produced the highest accuracy on multi valued class datasets than on binary class attributes.[1]

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.363-373
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• 2014

In this study, computational multi-body dynamic analyses for the drivetrain system of a 5 MW class offshore wind turbine have been conducted using efficient equivalent modeling technique based on the design guideline of GL 2010. The present drivetrain system is originally modeled and its related system data is adopted from the NREL 5 MW wind turbine model. Efficient computational method for the drivetrain system dynamics is proposed based on an international guideline for the certification of wind turbine. Structural dynamic behaviors of drivetrain system with blade, hub, shaft, gearbox, supports, brake disk, coupling, and electric generator have been analyzed and the results for natural frequency and equivalent torsional stiffness of the drivetrain system are presented in detail. It is finally shown that the present multi-body dynamic analysis method gives good agreement with the previous results of the 5 MW class wind turbine system.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.149-160
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• 2017

Sentiment analysis is the process of determining whether a piece of document, text or conversation is positive, negative, neural or other emotion. Sentiment analysis has been applied for several real-world applications, such as chatbot. In the last five years, the practical use of the chatbot has been prevailing in many field of industry. In the chatbot applications, to recognize the user emotion, sentiment analysis must be performed in advance in order to understand the intent of speakers. The specific emotion is more than describing positive or negative sentences. In light of this context, we propose deep learning models for conducting multi-class sentiment analysis for identifying speaker's emotion which is categorized to be joy, fear, guilt, sad, shame, disgust, and anger. Thus, we develop convolutional neural network (CNN), long short term memory (LSTM), and multi-layer neural network models, as deep neural networks models, for detecting emotion in a sentence. In addition, word embedding process was also applied in our research. In our experiments, we have found that long short term memory (LSTM) model performs best compared to convolutional neural networks and multi-layer neural networks. Moreover, we also show the practical applicability of the deep learning models to the sentiment analysis for chatbot.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권1호
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• pp.15-24
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• 2013

Provisioning of quality of service (QoS) is a key issue in any multi-media system. However, in wireless systems, supporting QoS requirements of different traffic types is a more challenging problem due to the need to simultaneously minimize two performance metrics - the probability of dropping a handover call and the probability of blocking a new call. Since QoS requirements are not as stringent for non-real-time traffic, as opposed to real-time traffic, more calls can be accommodated by releasing some bandwidth from the already admitted non-real-time traffic calls. If the released bandwidth that is used to handle handover calls is larger than the released bandwidth that is used for new calls, then the resulting probability of dropping a handover call is smaller than the probability of blocking a new call. In this paper, we propose an efficient call admission control algorithm that relies on adaptive multi-level bandwidth-allocation scheme for non-realtime calls. The scheme allows reduction of the call dropping probability, along with an increase in the bandwidth utilization. The numerical results show that the proposed scheme is capable of attaining negligible handover call dropping probability without sacrificing bandwidth utilization.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2562-2570
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• 2014

단백질의 기능을 유추할 수 있는 중요한 정보중의 하나는 단백질이 존재하는 세포내 위치이다. 최근에는 하나의 단백질이 동시에 존재하는 여러 세포내 위치를 예측하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 단백질이 존재하는 세포내의 다중위치를 예측하기 위해서 레이블 멱집합 방법을 개선한다. 레이블 멱집합 방법으로 분류한 다중위치들을 예측 확률에 따라 결합하여 최종적인 다중레이블로 분류한다. 각 다중위치에 대한 정확한 확률적 기여를 구하기 위하여 쌍별 비교와 오류정정 출력코드를 사용한 다중클래스 확률추정 방법을 적용하였다. 단백질 세포내 위치 예측 실험에 제안한 방법을 적용하여 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 1999년도 춘계공동학술대회:정보화시대의 지식경영
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• pp.420-420
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• 1999

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 1999년도 춘계공동학술대회:정보화시대의 지식경영
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• pp.167-168
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• 1999