• Nuclear Engineering and Technology
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• 제28권2호
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• pp.103-117
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• 1996

본 논문에서는 증기폭발의 전파과정을 해석하기 위한 수학적 모델을 제시하였다. 이 모델은 용융물, 용융파편, 그리고 냉각재 기상과 액상 등 4상 유체의 2차원적인 천이거동을 지배방정식 및 관련상관식의 수치적 해를 구함으로서 예측할 수 있다. 모델에 사용된 주요 상관식은 용융물 분쇄, 냉각재 상변화, 에너지 교환, 그리고 운동량 교환항으로 구성되어 있다. 그리고, 냉각재(물)의 상태방정식은 냉각재의 기상과 액상 사이의 열역학적 인 비평형을 허용할 수 있는 독특한 형태로 구성되었다. 주석 /물의 중기폭발에 대한 예제계산을 수행한 결과 본 모델이 폭발의 전파속도 및 압력 -비록 그 정량적인 값은 관련상관식의 인자들에 좌우되지마는- 등의 증기폭발 전파과정의 주요현상을 적절히 모사할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 중요한 초기변수(중기 분율, 용융물 분율) 및 관련상관식에 대한 민감도 분석도 수행되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.63-72
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• 2005

본 논문에서는 H.263, H.263+, MPEG-4와 같은 블록 기반 비디오 압축을 위한 비트-율 제어 기법을 제안한다. 제안 알고리즘은 선형 모델에 기반한 라그랑지안 최적화 기법을 통해서 매크로블록 당 할당되는 양자화 파라미터의 조합을 산출한다. 제안 알고리즘에 사용하는 라그랑지안 비용함수는 선형 모델에 의해서 산출되는 비트-율과 왜곡을 통해 구한다. H.263과 MPEG-4의 양자화 파라미터를 부호화하는 Dquant 방법에 맞도록 하기 위해 Dquant 방법을 고려하면서 동시에 라그랑지안 최적화 기법에 의한 해를 구하는 비터비 알고리즘에 의해 양자화 파라미터 조합을 구한다. 제안 알고리즘은 모델 기반 비트-율 제어 기법 중 하나인 TMN8 기법에 비해 1.5 dB 정도의 비디오 화질 개선 효과를 가지며, 선형 모델 기반 비트-율 제어 기법인 일정화질 접근 방법에 비해 화질은 거의 동일하게 유지하면서 비트-율의 변동폭이 줄어드는 효과가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.503-510
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• 2016

최근 제안된 FsGr 모델은 가속도 센서 기반의 제스처 인식을 위한 방법으로 DTW 알고리즘을 두 단계로 적용하여 인식률을 개선하였다. FsGr 모델에서는 유사제스처 집합 개념을 정의하는데 훈련과정에서 유사제스처 집합들을 생성한다. 제스처 인식의 1차 인식 시도에서 유사제스처 집합이 정의된 제스처로 판정되면, 이 유사제스처 집합의 제스처들에 대해 특징이 강조된 부분들을 추출해 DTW를 통한 2차 인식을 시도한다. 그러나 동일 제스처도 사용자의 신체 크기, 나이, 성별, 등의 신체적인 특징에 따라 매우 다른 특성을 보이고 있어 FsGr 모델을 다중 사용자 환경에 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 다중 사용자 환경으로 확장한 FsGrM 모델을 제안하고 이를 사용한 스마트TV의 채널 및 볼륨 제어 프로그램을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.15-26
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• 2007

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기업부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO만의 기업부도 예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출 심사 시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 아직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것이 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 인한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제국내은행의 SOHO 대출 데이터 집합이 사용되었다. 먼저, 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이끌어내지 못하여, 기존 기업부도 예측 모델 연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과, SOHO 부도 예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors가 인공신경망과 Bagging Predictors 등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.60-67
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• 2002

정보화 시대의 역기능으로서 존재하는 정보시스템에 대한 보안 위협은 날로 증가하고 있으며 이에 대한 체계적인 보안관리가 중요시되고 있다. 보안관리에 있어서 가장 중요한 것은 위협의 근원을 파악하여 대책을 수립하기 위한 위험분석이다. 따라서 제안모델은 보안성향상을 위하여 보안정책수립을 조언하도록 하고 경제적인 보안대응책 수립을 위하여 위험산출단계에 대하여 신뢰성을 향상 시켰다. 특히 대응책 단계에서 자산에 대하여 보안등급을 부여하여 자산간의 상호의존도를 검사하게 하고, 제시된 대응책의 구현은 표준모델과 다르게 제안모델에서는 자산별 제약사항을 식별하도록 하여 불필요한 대응책을 구현하지 않도록 하여 경제적인 대응책의 구현이 이루어질 수 있도록 모델을 개선하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.39-42
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• 2000

VQ 모델로 구성된 화자인식 시스템의 성능 향상을 위해 Bootstrap 방식을 적용하였다. Bootstrap 및 aggregating방식은 unstable한 모델에서 그 성능이 유효하므로 이의 적용을 위해 먼저 VQ 모델의 bias와 variance를 계산하여 unstable함을 보였다. 화자인식 실험은 TIMIT Database를 사용하여 수행하였고 실험결과 높은 인식율 향상을 확인하였다. 또한 적은 훈련 데이터 환경에서도 좋은 인식율을 갖는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1457-1465
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• 2009

Massively Multiplayer Online Role-Playing Game (MMORPG) 제작에서 최종 데이터 입력 수단으로 쓰이는 스프레드시트 기반 개발 환경은 대용량의 데이터의 수식 처리, 분석에 있어 장점이 있으나 데이터 삽입 삭제, 검색, 연계성 관리에 어려움이 있다. 본 논문에서 대용량 데이터 관리를 위한 스프레드시트 환경 기반 툴 모델을 제안함으로써 실무에서 발생할 수 있는 다양한 데이터 관리 문제들을 입력 단계에서 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안된 툴 모델은 MMORPG 데이터 입력을 위해 다수의 데이터 입력자들이 있는 환경에서 데이터 관리 위험을 최소화시키며 동시에 데이터 입력과 관리 작업 효율을 높이는데 효용성을 가지고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.217-219
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• 2006

본 연구는 정보입자와 유전알고리즘의 기호코딩을 통해 퍼지집합 기반 다항식 뉴럴네트워크(IG based gFSPNN)의 최적 설계 제안한다. 기존의 Furry Srt-based Polynomial Neural Networks의 최적설계를 위해 유전자 알고리즘의 이진코딩을 사용하였다. 이지코딩은 스티링 길이 때문에 연산시간이 급격히 증가되는 현상과 해밍절벽(Hamming Cliff)에 따른 급격한 비트변환이 힘들다는 단점이 내제 하였다. 이에 본 논문에서는 스티링 길이와 해밍절벽에 따른 문제를 해결 하기위해 기호코딩을 사용하였다._데이터들의 특성을 모델에 반영하기 위해 Hard C-Means(HCM)을 결합한 Information Granulation(IG)을 사용하여 최적모델 구축 속도를 빠르게 하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.296-300
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• 2003

다성분 양이온 교환을 위한 평형과 동역학 데이터는 질량 작용 법칙과 표면 착화 모델을 이용하여 수행 및 평가하였다. 양이온 흡착의 평형과 칼럼 실험은 양이온 교환 합성 수지 IRN 77로 H/sup +/, Li/sup +/, Na/sup +/, NH₄/sup +/, Mg²/sup +/ 이용하여 2, 3, 4, 5 성분 양이온 교환을 수행하였다. 질량 작용 법칙과 표면 착화 모델은 이온 선택도와 경쟁적 양이온 교환을 조사하기 위하여 데이터에 대해 시험하였다. 표면 착화 모델은 질량 작용 모델보다 평형과 동역학 실험 데이터를 정확히 예측하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.171-177
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• 2018

최근 많은 이미지 데이터 셋들은 일반적인 특성을 추출하기 위한 다양한 데이터 클래스와 특징을 가지고 있다. 하지만 이러한 다양한 데이터 클래스와 특징으로 인해 해당 데이터 셋으로 훈련된 물체 검출 딥러닝 모델은 데이터 특성이 다른 환경에서 좋은 성능을 내지 못하는 단점을 보인다. 이 논문에서는 하위 카테고리 기반 물체 검출 방법과 오픈셋 물체 검출 방법을 이용하여 이를 극복하고, 강인한 물체 검출 딥러닝 모델을 훈련하기 위해 능동 준지도 학습 (Active Semi-Supervised Learning)을 이용한 다중 분기 트리 구조를 제안한다. 우리는 이 구조를 이용함으로써 데이터 특성이 다른 환경에서 적응할 수 있는 모델을 가질 수 있고, 나아가 이 모델을 이용하여 이전의 모델보다 높은 성능을 확보 할 수 있다.