• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제2권3호
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• pp.157-164
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• 2015

This paper discusses an optimization-based approach for the design of a product platform for industrial three-axis linear-type robots, which are widely used for handling objects in manufacturing lines. Since the operational specifications of these robots, such as operation speed, working distance and orientation, weight and shape of loads, etc., will vary for different applications, robotic system vendors must provide various types of robots efficiently and effectively to meet a range of market needs. A promising step toward this goal is the concept of a product platform, in which several key elements are commonly used across a series of products, which can then be customized for individual requirements. However the design of a product platform is more complicated than that of each product, due to the need to optimize the design across many products. This paper proposes an optimization-based fundamental framework toward the design of a product platform for industrial three-axis linear-type robots; this framework allows the solution of a complicated design problem and builds an optimal design method of fundamental features of robot frames that are commonly used for a wide range of robots. In this formulation, some key performance metrics of the robot are estimated by a reducedorder model which is configured with beam theory. A multi-objective optimization problem is formulated to represent the trade-offs among key design parameters using a weighted-sum form for a single product. This formulation is integrated into a mini-max type optimization problem across a series of robots as an optimal design formulation for the product platform. Some case studies of optimal platform design for industrial three-axis linear-type robots are presented to demonstrate the applications of a genetic algorithm to such mathematical models.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.489-496
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• 2006

The random-based cleaning algorithm is a simple algorithm widely used in commercial vacuum cleaning robots. This algorithm has two limitations, that is, cleaning takes a long time and there is no guarantee that the cleaning will cover the whole cleaning area. This has lead to customer dissatisfaction. Thus, in recent years, many intelligent cleaning algorithms that takes into consideration information gathered from the cleaning area environment have been proposed. The plowing-based algorithm, which is the most efficient algorithm known to date when there are no obstacles in the cleaning area, has a deficiency that when obstacle prevail, its performance is not guaranteed. In this paper, we propose the Group-k algorithm that is efficient for that situation, that is, when obstacle prevail. The goal is not to complete the cleaning as soon as possible, but to clean the majority of the cleaning area as fast as possible. The motivation behind this is that areas close to obstacles are usually difficult for robots to handle, and hence, many require human assistance anyway In our approach, obstacles are grouped by the complexity of the obstacles, which we refer to as 'complex rank', and then decide the cleaning route based on this complex rank. Results from our simulation-based experiments show that although the cleaning completion time takes longer than the plowing-based algorithm, the Group-k algorithm cleans the majority of the cleaning area faster than the plowing algorithm.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.133-140
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• 2018

In this study, a correlation between execution of quality management activities and their results was verified by applying the Malcolm Baldrige model (hereafter referred to as the MB model) as a quality management performance measurement indicator for small and medium enterprises (SMEs) in South Korea. To achieve this goal, we need to determine whether the categorical requirements in the MB model are recognized consistently in SMEs, as a prerequisite. To this end, factor analysis was conducted for measurement variables in each category, which revealed that the process indicator was made up of six factors and the outcome indicator was made up of five factors, like those configured in the MB model. This result can be interpreted to mean that the requirements in each category of the MB model were well produced and recognized consistently throughout SMEs in South Korea. In addition, the analysis of causality between the process indicator (quality management activities) and the outcome indicator (management results) showed high causality between them. Although the quality management levels of SMEs in South Korea are inferior to those of conglomerates or other national quality award-winning companies, this study is significant in that the causality between quality management activities and results was verified, since this study targeted SMEs in South Korea as the target of investigation. Thus, it is empirically proven that the MB model can contribute to improved management results for SMEs in Korea.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권3호
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• pp.56-63
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• 2015

Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권1호
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• pp.25-31
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• 2019

본 연구의 목적은 공과대학 재학 중 학사경고를 받은 학생 그리고 학사경고를 경험하지 않은 일반 학생의 동기와 학습전략의 차이를 살펴보는 데 있다. 본 연구의 대상은 서울 소재 A대학 공과대학 학생으로 이들은 교수학습개발센터에서 학습전략 검사에 참여하였다. 본 연구 대상은 총 553명이며 이 가운데 학사경고 학생은 22명, 일반학생은 531명이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 표준화된 검사인 한국 가이던스의 MLST(Multi-dimensional Learning Strategy test) 학습전략 검사지를 사용하였다. 학사경고를 받은 학생과 그렇지 않은 학생, 두 집단 간 동기와 학습전략을 비교 분석하기 위하여 t-test를 실시하였다. 그 결과, 학사경고를 받은 학생의 경쟁 동기 점수가 일반 학생들 보다 낮았으며 학사경고 학생들의 시간 관리와 노트필기 요인의 점수가 일반 대학생 보다 낮았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2021

Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.

• 공연문화연구
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• 제41호
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• pp.5-38
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• 2020

이 연구는 군사정권의 권력 전개양상에서 드러나는 문화정책이념이 '다목적 공연장'의 개념형성으로 발현되는 과정을 살펴보는데 있다. 한국의 공연장 현황은 우리나라 공연문화와 깊은 관계가 있다. 각 지방자치단체마다 그 지역을 대표하는 문화예술회관(문예회관)을 중심으로 한국의 공연문화와 향유문화가 깊이 자리 잡고 있기 때문이다. 오늘날 문예회관들은 다목적홀로 운영되고 있으며 운영주체는 절대다수 정부와 지방정부 또는 출자출연기관의 재단법인 등 공공영역에서 운영한다. 따라서 정부와 지방정부의 문화예술정책의 대상이며 제도적 측면과 긴밀한 상관관계를 가지게 된다. 박정희 정권은 초헌법적인 유신을 공포하고 우리나라 문화예술법의 시초라고 할 수 있는 「문화예술진흥법」(1972.9)을 제정한다. 이법을 근거로 「문예중흥5개년계획」(1973)을 수립하고 문화시설들을 짓기 시작했다. 전국의 '문화예술'회관, 또는 '문화'회관이 다목적홀로 지어진 데에는 문화예술진흥법의 "문화예술"에 대한 정의를 "문학, 미술, 음악, 연예 및 출판에 관한 사항"으로 명시함으로써 지금의 '다목적'개념의 근거가 된다. 한편, 문화공보부의 조직직제는 "문화와 예술"을 관장함을 명시하고 대중문화와 예술진흥을 구분 짓는 문화행정체계를 갖춘다. 그러나 이시기 대통령의 연설에 나타난 박정희의 화법은 '문화예술=예술'로 인식하고 있다. 예술은 문화에 포함되는 개념이지만 문화예술=예술로 인식함으로써 정치적 시국이나 시행부서에 따라 그 해석을 달리하였고, 이러한 모호성은 예술이 이데올로기적 활용에 정책적으로 동원되는 기제가 된다. 이러한 배경에서 문화예술진흥법에 근거하고 문화공보부의 관장 하에 1978년 다목적 공연장인 세종문화회관이 개관한다. 그러나 제도상의 문화예술=다목적과 설립을 추진했던 정부조직의 문화≠예술, 권력이 인식했던 문화예술=예술은 대중음악의 대관문제를 두고 가치충돌로 표출된다. 1979년 12·12사태로 정권을 장악한 신군부는 민족문화를 앞세운 국풍81을 통해 저항세력을 체제 안으로 끌어들이고자 했다. 정권의 의도는 실패하였고, 저항과 지지의 양축에서 국민적 지지를 확보하는 방안으로 국민의 문화향유 기회확대 정책에 방점을 둔다. 이는 앞 정권의 문화예술에 관한 인식의 전환이며 박정희 정권과의 차별화를 추구한 것이다. 전두환 정권에 있어 앞 정권과의 차별성은 곧 정권의 정당성 확보를 의미하는 것이었고 향유기회의 확대는 문화영역의 분배 차원에서 추진되었다. 따라서 장기적인 안목의 예술발전으로 자리매김 되지 못했고 하드웨어의 상징성으로 정권의 정당성 확보를 실현하려고 하였다. 오늘날 다목적 공연장의 개념은 유신체제하에 만들어진 법체계의 "문화예술"의 정의에 기인한 것이며 이를 근거하여 공공 공연장의 운영목적으로 '다목적'의 개념이 탄생한다. 군사정권을 이은 전두환 정권은 프로시니엄 구조의 다목적 공연장을 정권의 정당성 확보의 수단으로 표출하였고, 전국적으로 재생산 되어 오늘날 한국의 공연문화에 중요한 비중을 차지하고 있다.

• 치위생과학회지
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• 제12권4호
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• pp.375-382
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• 2012

본 연구는 치위생과 학생들이 효과적으로 자기조절학습을 하기 위한 성취목표지향성을 파악하고 이러한 적응적인 성취목표지향을 유도하기 위한 수업 환경을 제안하고자 대구 충북지역의 소재하는 치위생과 재학생 387명을 대상으로 성취목표 지향성 및 자기조절학습 능력 및 영향력을 일원다변량분석과 다중회귀분석을 이용하여 알아보았다. 전체 여대생들의 $2{\times}2$ 성취목표지향성 가운데 숙달접근이 가장 높은 것으로 나타났으며, 다음으로 수행접근, 숙달회피, 수행회피 순으로 높게 나타났으며, 학년에 따른 동기조절의 경우 1학년의 내재적 가치가 2학년과 3학년의 내재적 가치에 비하여 높았고, 행동조절에 있어서 3학년의 시간과 공부조절, 조력추구는 1학년과 2학년의 시간과 공부조절에 비하여 높은 것으로 나타났다. 다음으로 $2{\times}2$ 성취목표지향성의 하위변인은 자기조절학습의 하위변인과 정적상관관계를 보이는 것으로 나타났는데, 하위변인 가운데 숙달접근은 내재적 가치와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타났고, 숙달회피, 수행접근, 수행회피는 외현적 목표지향과 상관관계가 가장 큰 것으로 나타났다. 한편, 자기조절학습의 하위변인 가운데 내재적 가치, 외현적 목표지향, 공부환경조절의 경우 $2{\times}2$ 성취목표지향성의 모든 하위변인과 통계적으로 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 자기조절학습의 하위변인은 $2{\times}2$ 성취목표지향성의 하위변인 가운데 숙달접근과 가장 큰 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 숙달접근, 숙달회피, 수행접근, 수행회피가 동기조절의 하위변인에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 인지조절에 영향을 미치는 요인은 학년과 숙달접근이 인지조절의 하위변인에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 행동조절에 영향을 미치는 요인은 학년과 숙달접근이 행동조절의 하위변인에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로, 성취목표지향성과 자기조절 학습의 영향력을 분석함으로써 학생들의 학업목표의 방향을 수정하고 적절한 자기조절학습의 사용을 통해 학습을 효과적으로 할 수 있음을 시사한다. 하지만 본 연구에서는 학업 성취적 요인을 분석대상으로 삼지 않았기 때문에 보다 직접적인 결론을 도출할 수 있는 없었지만 성취목표지향성과 자기조절학습은 서로 상관성이 높기 때문에 성취목표지향성에 따라 자기조절학습이 달라질 수 있으며 두 요인을 잘 고려하면 학습자들의 성취동기를 유발하고 효과적인 학습과정을 유발할 수 있다는 기초자료가 될 수 있으리라 생각된다. 후속연구로 구체적인 학업성취도와의 관련성을 탐색하여 성취목표 지향성의 하위변인과 자기조절학습능력 및 학업성취도의 구체적인 관련성을 연구할 필요가 있다고 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.505-517
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• 2008

이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.281-285
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• 2008

우리는 센서 네트워크의 전체적인 수명을 최대화하기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 우리는 매우 복잡한 환경의 센서네트워크를 대상으로 한다. 복잡한 환경은 빌딩 내부 또는 복잡한 도심에 센서 네트워크가 배치될 수 있다는 점에서 실생활에 바로 적용 가능한 환경이다. 복잡한 환경에서는 한정된 공간에 많은 장애물이 놓이기 때문에 장애물들 사이에 낀 좁은 공간들이 있다는 특징을 가진다. 좁은 공간에 놓인 센서 노드는 매우 빈번히 라우팅 경로로 선택되기 때문에 에너지 소비가 많이 예상된다. 이러한 연결노드(relay node)는 주변에 자신이 수행하는 역할을 대신해줄 대안의 노드가 적기 때문에 에너지 고갈 시 네트워크 분할(partition)의 문제로 이어질 수 있다. 네트워크 분할은 네트워크에 다른 센서 노드들의 에너지가 아직 충분하다 할지라도 분할로 인해 데이타를 전송할 수 없는 문제를 야기한다. 따라서 우리의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위하여 네트워크 분할과 직결된 연결노드의 에너지를 고려하여 네트워크가 최대한의 수명을 가질 수 있게 하는 라우팅 프로토콜을 제한한다. 우리가 제안하는 라우팅 알고리즘은 크게 가중 그래프(weighted graph)를 통한 네트워크 추상화(abstraction)과정과 에너지 추정(estimation) 알고리즘을 거친다. 가중 그래프는 전체 토폴로지를 고려하여 목적지까지 이르는 모든 길에 대한 정보를 알려주고, 에너지 추정 알고리즘을 통해 추가적인 통신 비용 없이 라우팅 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서는 전체적 지형의 추상화된 정보를 기반으로 사용 빈도가 높은 노드의 에너지를 관찰, 보호함으로써 전체적인 네트워크의 수명을 연장 및 라우팅 복잡도를 낮추는 라우팅 프로토콜을 제안한다.