• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.90-107
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• 1995

본 논문에서는 하이이퍼미디어 시스템에서의 시간과 공간 개념을 갖는 미디어간의 시간 관계 모델을 제시하였다. 이 모델은 노드 내에서의 미디어간 시간 진행 관계와, 내부 링크와 외부 링크로 확장된 링크에 연결된 미디어간 시간 진행 관계로 분류하였다. 내부 링크는 현재 노드가 이동 되지 않고, 목적 노드가 진행되는 링크이고, 외부 링크는 현재 노드가 해당 목적 노드로 이동 되는 링크이다. 이러한 시간 관계 모델을 적용하여 하이퍼미디어 프리젼테이션을 위한 하이퍼미디어 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 시간 관계 정보를 갖는 노드를 생성하고 편집하기 위한 편집 도구와 제어기, 노드들 사이의 연관 관계를 구성하는 링크 도구, 내용 흐름을 제어하는 네비게이션 도구 등을 제공한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1680-1691
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• 1994

본 논문은 기존의 하이퍼텍스트 시스템의 문제점을 모델링 능력 미약 및 방향상실(lost in hyperspace. Disorientation)문제를 최소화 하기 위하여 데이터 모델을 확장하고 이 확장된 모델이 객체지향 데이타베이스 시스템에서 표현되는 방법을 BNF 정의를 사용하여 형식화하였다. 본 제안 모델은 모델링 능력 향상 및 개념적 항해를 위하여 링크에 의미를 부여하고, 노드와 링크를 기능에 따라 여러 타입으로 분류하여 효율적인 항해가 되도록 하였으며, 하이퍼텍스트 시스템에서 가장 문제가 되는 방향상실 문제를 방지하기 위하여 구조를 강화시키는 방법과 지능적인 항해 방법을 제안하였다.

• 한국항공운항학회지
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• 제25권3호
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• pp.51-60
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• 2017

Estimation of the taxi-out and taxi-in times of aircraft on a airport surface is one of the essential features of Departure Manager (DMAN). Especially for an airport with multiple runways and large ramp areas, estimation of the taxi-out and taxi-in times are mainly dependent on the taxi routes on airport surface. This paper described the method of automatic extraction of the the taxi routes using the ASDE track data and the Dijkstra algorithm based on the node-link model of a airport surface movements. In addition, we analyzed the ground operation status of Incheon International Airport using the extracted taxi routes.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.19-33
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.313-324
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• 2007

비정형격자 기반의 수치해석모형을 이용하여 지하공간침수해석모형을 개발하였다. 본 모형은 지하공간의 흐름 특성을 link-node 시스템에 의해 해석하고, 계단 및 벽구조물 등의 지하공간 구조물 배치 영향을 고려한 침수해석을 수행할 수 있다. 흐름은 두가지로 구분하며, 하나는 두 개의 인접한 격자가 지하공간에서의 지하철 노선에 해당되어 수로형 흐름을 나타내는 경우이고, 다른 하나는 지하공간에서의 지하철 노선 이외의 지점 및 지하상가 등으로 물이 확산되는 위어형 흐름인 경우이다. ArcGIS 시스템의 Visual Basic Application을 이용하여 Dual-Drainage 침수해석 모형과 지하공간침수해석 모형이 통합하였다. 개발된 통합모형은 홍수관계기관이 침수 발생이 예상되는 지점에서 홍수피해 방지를 위해 배수시스템의 용량에 대한 재설계 흑은 확장 등과 같은 대책을 수립하는데 도움을 줄 수 있고, 침수위험지도작성 및 홍수경감대책을 수립하는데 이용될 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.20-29
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• 2022

This study intends to present a traffic node-based and link-based accident prediction models using XGBoost which is very excellent in performance among machine learning models, and to develop those models with sustainability and scalability. Also, we intend to present those models which predict the number of annual traffic accidents based on road types, weather conditions, and traffic information using XGBoost. To this end, data sets were constructed by collecting and preprocessing traffic accident information, road information, weather information, and traffic information. The SHAP method was used to identify the variables affecting the number of traffic accidents. The five main variables of the traffic node-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of entering lanes and connected links, and slow speed. Otherwise, those of the traffic link-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of lanes, road length, and slow speed. As the evaluation results of those models, the RMSE values of those models were each 0.2035 and 0.2107. In this study, only data from Sejong City were used to our models, but ours can be applied to all regions where traffic nodes and links are constructed. Therefore, our prediction models can be extended to a wider range.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3766-3788
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• 2017

A blockchain is an underlying technology and basic infrastructure of the Bitcoin system. At present, blockchains and their applications are developing rapidly. However, the basic research of blockchain technology is still in the early stages. The efficiency and reliability of blockchain communication is one of the research problems that urgently need to be studied and addressed. Existing algorithms may be less feasible for blockchain-based communication because they only consider a single communication factor (node communication capability or node trust degree) and only focus on a single communication performance parameter(communication time or communication reliability). In this paper, to shorten the validation time of blockchain transactions and improve the reliability of blockchain-based communication, we first establish a multi-link concurrent communication model based on trust degree, and then we propose a novel integrated factor communication tree algorithm (IFT). This algorithm comprehensively considers the node communication link number and the node trust degree and selects several nodes with powerful communication capacity and high trust as the communication sources to improve the concurrency and communication efficiency. Simulation results indicate that the IFT algorithm outperforms existing algorithms. A blockchain communication routing scheme based on the IFT algorithm can increase communication efficiency by ensuring communication reliability.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1999년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.226-233
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• 1999

When we numerically model the bridge under seismic condition, the full model combining the super-structure and the sub-structure is considered for the more accurate results than the separate model. In this case, the super-structure is connected with the sub-structure by the elastic pad shoe that is difficult to model, because it has the three translational elastic stiffness and the three rotational elastic stiffness. The two-node General Link element is derived in finite element equation representing such a pad shoe, and it is verified by comparing the one General Link element model with the corresponding three legacy spring element model. It is easy to model the pad shoe, if the General Link finite element is used. And the seismic analysis result of the bridge full model structure, which is modeled with the General Link element, has been compared with the one of the separate model structure. The present study gives. more conservative result than that of the separate model, which does not consider the dynamic behaviour of the sub-structure.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.289-312
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• 2002

This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.