• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.336-349
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• 2003

히스토그램은 최근들어 많은 관심을 끌고 있다. 히스토그램은 주로 상용 데이타베이스 관리 시스템에서 질의 최적화를 위해 속성의 값에 대한 데이타 분포를 추정하는데 사용되었다. 최근에는 근사 질의와 스트림 데이타에 대한 연구 분야에서 히스토그램에 대한 관심이 커지고 있다. 관계형 데이타베이스에서 두 개 이상의 속성에 대한 결합 데이타 분포를 근사시키는 가장 간단한 방법은 각 속성의 데이타 분포가 결합 데이타 분포에 독립적이라고 가정하는 속성 값 독립(Attribute Value Independence: AVI) 가정하 에서 각각의 속성에 대해서 히스토그램을 만드는 것이다 그러나 실제 데이타에서 이 가정은 잘 맞지 않는다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 웨이블릿, 랜덤 샘플링, 다차원 히스토그램과 같은 기법들이 제안되 었다. 그 중에서 GENHIST는 실수형 속성에 대한 데이타 분포를 근사시키기 위해 고안된 다차원의 히스토그램이다. GENHIST는 데이타 분포를 좀 더 효과적으로 근사시키기 위해서 중첩되는 버킷을 사용한다. 본 논문에서는 SSE(Sum Squared Error)를 최소화시키는 중첩되는 버킷들의 최적 빈도를 결정하는 OPT 알고리즘을 제안한다. 처음에 GENHIST에 의해 중첩되는 버킷으로 구성되는 히스토그램을 만든 후에 OPT 알고리즘에 의해서 각 버킷의 빈도를 다시 계산해서 GENHIST를 개선시킬 수 있다. 실험 결과는 OPT 알고리즘이 GENHIST에 의해 만들어진 히스토그램의 정확도를 크게 개선시킴을 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2627-2640
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• 1998

본 논문은 이동 컴퓨터 통신 환경에서 IP(Internet Protocol) 데이터그램을 전송하기 위한 가상 셀 시스템(virtual cell system0의 성능 분석을 다룬다. 하나의 가상 셀은 이웃한 다수의 물리적 셀(physical cell)들의 집합으로서, 원격브리지(remote bridge)로 구현된 기지국(base station)들을 멀티캐스트 기능을 갖는 고속 데이터그램 패킷 데이터망으로 연결하여 구성된다. 가상 셀 시스템에서의 호스트 이동성은 기지국들 사이에 분산되어 있는 계층적 위치정보를 기반으로 동작하는 데이터링크 계층의 가상 셀 프로토콜(Virtual Cell Protocol )을 통하여 지원된다〔1〕. 이러한 가상 셀 시스템은 물리적 셀들 사이에 임의의 호스트 이동성 패턴과 데이터전송 패턴이 주어진 경우에 전체 시스템의 통신 비용을 최소화할 수 있도록 논리적으로 유연한 가상 셀 시스템의 구축을 가능하게 한다〔2〕. 본 논문에서는 가사 dtpf 시스템의 성능 모델로서 BCMP 개방 복합 클래스 대기 행렬 네트워크(BCMP open multiple class queueing network)를 채택하고, 물리적 셀들 사이의 호스트 이동성 패턴과 데이터전송 패턴에 대하여 임의의 토폴지와 최적화된 토폴로지로 구축된 가상 셀 시스템의 성능을 비교 분석한다. 특히 이동 호스트 수, 이동 속도, 그리고 데이터전송 양과 같은 다양한 시스템 파라메타를 변화시키면서 이에 따라 생성되는 데이터 메시지, 핸드오프(handoff) 메시지, 그리고 주소 용해(address resolution) 메시지 각각에 대하여 망 구성요소의 이용도(utilization)와 시스템 처리 시간(system response time)을 비교 분석한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권4호
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• pp.565-572
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• 2020

본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.289-307
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• 2010

The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.71-77
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• 2010

대부분의 선진국에서 교량의 유지보수 및 보강(Maintenance Repair & Rehabilitation-MR&R)으로 인한 비용은 해마다 증가하고 있다. 전산화된 교량유지관리 및 의사결정시스템(Bridge Management System-BMS)은 가능한 최저의 생애주기비용(Life Cycle Cost - LCC)에 최적의 안정성를 확보하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 제한된 현존하는 교량진단기록을 이용하여 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성하기 위해 Backward Prediction Model(BPM)이라 불리는 인공신경망(Artificial Neural Network-ANN)에 기초한 예측모델을 제시한다. 제안된 BPM은 한정된 교량 정기점검기록으로부터 현존하는 교량진단기록과 연관성을 확립하기 위해 교통량과 인구, 그리고 기후 등과 같은 비구조적 요소를 이용하며, 제한된 교량진단기록과 비구조적 요소 사이에 맺어진 연관성을 통해 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성할 수 있다. BPM의 신뢰도를 측정하기 위하여 Maryland DOT로 부터 얻어진 National Bridge Inventory(NBI)와 BMS 교량진단자료를 이용하였다. 이중 NBI자료를 이용한 Backward comparison 에 있어서 실제 NBI기록과 BPM으로 생성된 교량상태등급과의 차이(상판: 6.68%, 상부구조부: 6.61%, 하부구조부: 7.52%)는 BPM으로 생성된 결과의 높은 신뢰도를 보여준다. 이 연구의 결과는 제한된 정기점검 기록으로 야기되는 BMS의 장기 교량손상 예측에 관련된 사용상의 문제를 최소화하고 전반적인 BMS 결과의 신뢰도를 높이는데 기여 할 수 있다.

• 기술혁신연구
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• 제18권2호
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• pp.221-252
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• 2010

본 논문은 기술거래 네트워크와 기술거래 관리의 개념을 제시하고 기술도입자가 도입하고자 하는 기술을 제공하는 최적의 기술제공자를 선택하는 방법론을 제시하는데 목적이 있다. 기술거래 네트워크는 기술제공자, 기술마케터, 기술도입자로 구성되며 기술거래 관리는 기술평가, 기술거래, 기술사업화의 단계로 이루어진다. 기술거래 네트워크에서 기술의 연관도와 기술도입비용의 최적화방법을 통해 기술도입자가 도입하고자 하는 기술을 제공하는 최적의 기술제공자를 선택하는 방법론을 제시하며 이 방법은 기술도입자가 기술을 선택하는데 있어서 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 기술제공자 선택 방법론은 기술평가 프로세스와 기술제공자 선택 프로세스로 구성된다. 기술평가 프로세스에서는 기술성에 중점을 둔 새로운 개념의 기술평가방법을 개발하여 기술연관도를 정량적으로 산출하였고 기술제공자 선택 프로세스에서는 기술도입에 따른 제반비용을 정의한 후 기술연관도가 최대가 되고 기술도입비용이 최소가 되는 수리모형을 목표계획법을 이용하여 설계하였다. 기술도입자의 요구조건에 대한 성능을 효과적으로 분석하기 위하여 하위기술 별로 방향성을 부여하여 기술네트워크를 각각 구성하였고 이를 효과적으로 목표계획법에 반영하였다. 사례분석에서는 차기전차 기술제공자 선택 사례를 분석하였다.

• 멤브레인
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• 제25권4호
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• pp.332-342
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• 2015

본 연구는 역삼투막의 막오염을 해결하기 위하여 실란-에폭시 층을 형성시킨 다층 표면개질법을 이용하여 역삼투막의 내오염성을 향상시키고자 하였다. Sol-gel법을 이용하여 Octyltrimethoxysilane (OcTES)을 막 표면에 가교를 통해 고분자화 하였으며 n = 8인 OcTES의 알킬기가 자발적인 self-assembly를 통하여 막 표면에 가지구조를 형성시켰다. 그 위에 ethylene glycol diglycidyl ether (EGDE)의 ether기를 ring-opening을 통해 막 표면에 친수성을 부여하여 역삼투막의 내오염성을 향상시키고자 하였다. FE-TEM, AFM을 이용하여 막의 단면 및 표면구조 분석을 하였고 막 표면의 ridge and valley 구조와 OcTES, EGDE의 다층 표면개질로 인한 bridge 구조를 확인하였으며, 거칠기의 증가를 통해 막 표면의 가지가 잘 형성되었음을 확인하였다. XPS를 통하여 막 표면의 화학구조에 대한 관찰과 표면개질이 잘 이루어졌음을 확인하였으며, contact angle 분석을 통해 표면개질막의 표면에 친수성이 부여되었음을 확인하였다. EGDE 표면개질 조건 최적화를 진행한 결과 EGDE 농도는 0.5 wt%, ring-opening 온도는 $70^{\circ}C$가 가장 적합하였고, 내오염성 실험 결과 및 막오염지수(MFI)는 SUL-H10, $PA-OcTES_{1.0}$, $PA-OcTES_{1.0}-EGDE_{0.5}$이 68.7, 60.4, 5.4 ($10E-8hr/mL^2$)로 나타나 다층 표면 개질막의 내오염성이 매우 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권2호
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• pp.316-329
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• 2008

최근의 급변하는 시장 상황의 변화와 제품의 수요에 대한 다양한 요구는 회분식 공정에 의한 다품종 소량생산으로의 전환을 가져오게 하였다. 이러한 회분식 공정은 주로 정밀 화학 관련 제품들인 의약품, 생화학 제품, 농약, 고분자 소재 등의 생산에 사용되어 왔지만, 근래에는 윤활유, 섬유, 석유 화학, 식품 같은 제품의 생산에도 널리 적용되고 있다. 그러나 회분식 공정은 원료의 공급, 제품의 가격 등과 같은 불확실 변수에 의한 조업의 변화가 자주 발생하는 단점이 있다. 이러한 조업의 변화는 조업시간의 변동과 각 부분별 예측량이 달라져 시장 경쟁력을 잃게 된다. 이에 공급망 상에 위치한 각 부서별, 기업별 협력과 조정을 통한 총체적 관점에서의 최적화를 추구하는 공급사슬 관리에 관한 관심이 고도되고 있다. 이에 본 논문에서는 회분식 공정에 공급사슬 관리 기법을 도입하여 원자재의 구매에서부터 분배에 이르는 전과정에 대한 총체적인 최적해를 찾고 각 공급사슬간의 영향력을 조사, 분석하였다. 또한 본 논문에서는 생산계획과 상세일정계획 모델의 통합과 수요에 대한 단계별 예측을 통해 시장 변화와 불확실 변수(uncertainty)에 대한 적절한 대응방안을 모색하여, 회분식 공정에서의 공급사슬 관리 모델을 개발하였다. 이와 함께 각각의 공급사슬간 인터페이스를 통하여 정보와 물류의 통합이 이루어지게 하여, 실제 주문과 수요의 변화에 대하여 생산계획, 구매계획, 일정계획 및 분배계획을 수립하여 안정적인 공급이 이루어지게 하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권3호
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• pp.585-597
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• 2008

본 연구의 목적은 가동 시간과 생산량에 있어서 무작위 변동을 일으키는 공정 시스템에서 최종 제품의 수요를 만족하는 공정-저장조 망구조의 최적용량을 결정하는 문제의 해석적인 해를 유도하는 것이다. 여기서 논의되는 공장의 구조는 회분식 공정과 저장조가 병렬 또는 직렬로 연결된 망구조를 구성하고 있다. 생산공정은 다수의 원료물질을 다수의 제품으로 일정 비율로 전환한다. 최종제품의 수요는 주문주기와 물량이 무작위 변동을 일으킨다. 일부 생산공정은 생산량에 있어서 무작위 변동을 일으키며, 오염된 물질은 재생공정이나 폐기과정을 거쳐서 처리된다. 다른 공정들은 모두 가동시간이 무작위로 변한다. 최적화의 목적함수는 총비용을 최소화하는 것인데, 여기서 총비용은 준비비와 재고 유지비 그리고 공정과 저장조의 자본비용으로 구성되어 있다. 새로운 생산 재고 분석도구인 사각파 모형은 무작위 흐름의 상한값과 하한값을 계산하는 도형적 방법을 제공한다. 이 모형의 장점은 공정과 저장조 사이의 무작위 흐름을 사실적으로 묘사하면서도 간단한 해석적인 해를 제공하는데 있다. 결과적으로 계산량이 획기적으로 줄어든다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.47-58
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• 2018

이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.