• Computers and Concrete
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• 제14권6호
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• pp.727-743
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• 2014

The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.2882-2887
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• 2010

전통적인 프로그램 성과 평가 방법에서 간과되었던 사회 네트워크 분석을 프로그램 성과 평가에 활용할 수 있도록 평가 모형을 정립하고 이를 K대학 자체학술지원 프로그램에 적용하여 네트워크 관점에서의 성과를 측정한다. 네트워크 관점에서의 성과 목표를 공동연구의 활성화 정도를 나타내는 지표인 연결정도의 향상으로 설정한 후, 자유 공모 형태로 자체학술지원 프로그램의 지원을 받은 연구자들의 연결정도 향상이 통계적으로 유의미한 변화를 나타내고 있음을 일원분산분석과 순열을 이용한 시뮬레이션을 활용하여 보인다. 본 연구는 대학 공동연구 활성화에 자체학술지원 프로그램이 기여한 정도를 정량적으로 측정하여 관리할 수 있는 도구를 제공한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.23-27
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• 2000

In this paper, we propose an emotional evaluation model based on information fusion. This model can transform the physical features of a color pattern to the emotional features. Our proposed model consists of the fuzzy logic system and neural network model. The evaluation values produced by them were fused. The model shows comparable performances to the neural network and fuzzy logic system for the approximation of the nonlinear transforms. We believe the evaluated results of a color pattern can be used to the emotion-based color image retrievals.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.23-32
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• 2024

Mobile Ad hoc Network is a network of multiple wireless nodes which communicate and exchange information together without any fixed and centralized infrastructure. The core objective for the development of MANET is to provide movability, portability and extensibility. Due to infrastructure less network topology of the network changes frequently this causes many challenges for designing routing algorithms. Many routing protocols for MANET have been suggested for last few years and research is still going on. In this paper we review three main routing protocols namely Proactive, Reactive and Hybrid, performance comparison of Proactive such as DSDV, Reactive as AODV, DSR, TORA and Hybrid as ZRP in different network scenarios including dynamic network size, changing number of nodes, changing movability of nodes, in high movability and denser network and low movability and low traffic. This paper analyzes these scenarios on the performance evaluation metrics e.g. Throughput, Packet Delivery Ratio (PDR), Normalized Routing Load(NRL) and End To-End delay(ETE).This paper also reviews various network layer security attacks challenge by routing protocols, detection mechanism proposes to detect these attacks and compare performance of these attacks on evaluation metrics such as Routing Overhead, Transmission Delay and packet drop rates.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권1호
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• pp.45-52
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• 2002

본 논문에서는 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 집중형 분산처리시스템의 성능평가를 위해 퍼지이론을 적용한 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 작업소요시간, 시스템처리율, 시스템내 작업수 및 서버 활용율 등의 시스템 성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 퍼지서비스요구시간을 갖는 집중형 분산 처리시스템에 클라이언트의 수의 변화에 따른 유도된 성능평가측도를 시뮬레이션하고, 그 결과를 고찰하였다. 제안된 모델은 모호성을 갖는 시스템의 성능을 평가할 때 기존의 방법보다 유연하고 실제적인 방법을 제공한다.

• Human Ecology Research
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• 제60권4호
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• pp.625-643
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• 2022

The purpose of this study was to explore the trends and core keywords of the secondary school home economics teacher selection test using content analysis and text network analysis. The sample comprised texts of the secondary school home economics teacher 1st selection test for the 2017-2022 school years. Determination of frequency of occurrence, generation of word clouds, centrality analysis, and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. The key results were as follows. First, content analysis revealed that the number of questions and scores for each subject (field) has remained constant since 2020, unlike before 2020. In terms of subjects, most questions focused on 'theory of home economics education', and among the evaluation content elements, the highest percentage of questions asked was for 'home economics teaching·learning methods and practice'. Second, the network of the secondary school home economics teacher selection test covering the 2017-2022 school years has an extremely weak density. For the 2017-2019 school years, 'learning', 'evaluation', 'instruction', and 'method' appeared as important keywords, and 7 topics were extracted. For the 2020-2022 school years, 'evaluation', 'class', 'learning', 'cycle', and 'model' were influential keywords, and five topics were extracted. This study is meaningful in that it attempted a new research method combining content analysis and text network analysis and prepared basic data for the revision of the evaluation area and evaluation content elements of the secondary school home economics teacher selection test.

• 감성과학
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• 제26권1호
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• pp.101-114
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• 2023

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.

• 한국사회복지학
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• 제59권3호
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• pp.281-304
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• 2007

사회복지 서비스 부문에서 최근 상호조직간 네트워크의 필요성이 증가하면서 상호조직간 네트워크 사업이 활성화되고 있다. 이와 함께, 네트워크 성과에 대한 책임성의 요구도 증가하고 있다. 네트워크 성과를 성공적으로 수행하기 위해서는 성과에 관한 상호조직 간의 공통된 이해의 틀을 갖추는 것이 필요하며, 성과 개념에 관한 합의 도출이 이루어져야 한다. 따라서, 본 연구는 사회복지 실천현장에서 각기 다른 이해관계에 놓인 조직들이 네트워크 성과측정을 기획하기 위한 기초 작업으로서 성과의 개념적 틀을 개발하고 개념적 합의를 도출할 수 있도록 돕는 concept mapping(개념도 연구법)을 적용한 사례를 소개하고 실천현장에서의 활용가능성을 모색해 보았다. 개념도 연구법을 적용한 결과 협력적인 수행과 지속적인 의사결정 과정 속에 놓여 있는 네트워크 조직에서의 성과측정 기획을 위한 실천적 함의를 발견할 수 있었으며, 사회복지 실천에의 적용 유용성을 향상하기 위한 대안들을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.738-748
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• 2002

본 논문에서는, ${\alpha}{\times}{\alpha}$ 출력 버퍼 스위치로 구성된 다단 연결 망(Multistage Interconnection Network, MIN)의 성능 예측 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 버퍼의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 다단 연결 망 내부의 데이타 충들 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 널리 알려져 있다. 제안한 성능 예측 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이타 패킷이 스위치 내부에서 전공되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 제안한 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 출력 버퍼를 장착한 ${\alpha}{\times}{\alpha}$스위치의 성능, 즉 네트웍 성능 평가의 두 가지 주요 요소인 네트웍 정상상태 처리율(Normalized Throughput, NT)과 네트웍 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하고, 나아가서 이들로 구성된 모든 종류의 다단 연결 망 성 분석에 적용이 용이하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이타와 일치하는 곁과를 보며 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 또한, 분석 결과 스위치 내부에 많은 버퍼를 장착할수록 정상상태 처리율의 증가율은 감소하고, 네트웍 지연시간은 증가하는 것으로 나타났다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권1호
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• pp.52-61
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• 2000

The role of quantitative nondestructive evaluation of defects is becoming more important to assure the reliability and the safety of structure, which can eventually be used for residual life evaluation of structure on the basis of fracture mechanics approach. Although ultrasonic technique is one of the most widely used techniques for application of practical field test among the various nondestructive evaluation technique, there are still some problems to be solved in effective extraction and classification of ultrasonic signal from their noisy ultrasonic waveforms. Therefore, crack size determination through a neural network based on the back-propagation algorithm using back-scattered ultrasonic signals is established in this study. For this purpose, aluminum plate containing vertical or inclined surface breaking crack with different crack length was used to receive the back-scattered ultrasonic signals by pulse echo method. Some features extracted from these signals and sizes of cracks were used to train neural network and the neural network's output of the crack size are compared with the true answer.