• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.205-212
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• 2018

고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.948-955
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• 2008

최근 인터넷의 보급 및 컴퓨터 네트워크 기술의 발전과 더불어 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 불리는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 실현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하기 위해서는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경에 포함되어 있는 각종 센서들로부터 인식된 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하여 응용서비스에 전달되어야 한다. 그러나 각종 센서에 대한 메타데이터 및 인터페이스에 대한 정의가 불분명하고 데이터에 대한 응용서비스의 어려운 접근성, 서로 상이한 플랫폼(platform)과 프로토콜(protocol)에서 발생하는 상호운용성의 부재, 실제 응용에 필요한 이벤트 정의의 비 표준화 문제 등으로 인해 실제 USN 응용서비스를 실현하는데 여러 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 센서의 측정 데이터와 서비스의 메타데이터를 표준화된 형태로 기술할 수 있도록 XML 기반의 센서 서비스 기술 언어를 정의하였다. 또한 다양한 센서 서비스를 불특정 다수의 사용자가 다양한 응용 환경에서 센서 데이터를 표준화된 프로토콜을 사용하여 서비스 받을 수 있도록 USN 응용 서비스를 위한 웹 서비스 기반의 참조 모델을 제안 및 구현하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1195-1203
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• 2014

최근 표준으로 등록된 IFC(Industry Foundation Classes)4는 건축시설의 형상요소 표현에 한정될 뿐 도로, 교량 및 터널 등의 토목시설에 대한 형상표준을 정의하고 있지 않아 여전히 토목 형상모델의 교환을 위한 상호운용성에 제약이 있다. 특히 도로시설은 중심선형에 따라 모델링되는 선형적 특성을 가지며, 프로젝트 별로 형상이 서로 상이하여 표준화된 도로정보모델을 구축하는 것이 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 도로의 형상정보모델 개발을 위해 3차원 설계 프로세스 관점에서 도로를 구성하는 구조요소 및 속성을 도출하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구는 도로설계를 위해 활용되는 도로설계편람, 지침, 시방서 및 기하설계 기준 등의 정보를 분석하여 도로 구조물의 형상 요소와 속성을 추출한다. 도출된 형상은 엔티티(Entity) 항목으로 정의하고 가상 도로모델을 통해 정의된 도로 형상모델의 위계구조를 검토한다. 도출된 도로의 세부 구조 요소 및 속성은 인프라 분야의 BIM(Building Information Modeling)환경을 구축하기 위한 3차원 형상정보로 활용되며, 도로의 구체적인 형상, 타입 및 속성을 세분화하여 도로분야의 IFC로 확장하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1141-1141
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• 2001

The aim of the study was to evaluate the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural network (ANN) on the prediction of chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with information relative to moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected with 10 different Foss NIR Systems instruments, which were either standardized or not standardized to one master instrument. The spectra were trimmed to a wavelength range between 1100 and 2498 nm. Two data sets, one standardized (IVAL) and the other not standardized (SVAL) were used as independent validation sets, but 10% of both sets were omitted and kept for later expansion of the calibration database. The remaining samples were combined into one database (n=21,696), which was split into 75% calibration (CALBASE) and 25% validation (VALBASE). The chemical components in the 3 validation data sets were predicted with each model derived from CALBASE using the calibration database before and after it was expanded with 10% of the samples from IVAL and SVAL data sets. Calibration performance was evaluated using standard error of prediction corrected for bias (SEP(C)), bias, slope and R2. None of the models appeared to be consistently better across all validation sets. VALBASE was predicted well by all models, with smaller SEP(C) and bias values than for IVAL and SVAL. This was not surprising as VALBASE was selected from the calibration database and it had a sample population similar to CALBASE, whereas IVAL and SVAL were completely independent validation sets. In most cases, Local and ANN models, but not modified PLS, showed considerable improvement in the prediction of IVAL and SVAL after the calibration database had been expanded with the 10% samples of IVAL and SVAL reserved for calibration expansion. The effects of sample processing, instrument standardization and differences in reference procedure were partially confounded in the validation sets, so it was not possible to determine which factors were most important. Further work on the development of large databases must address the problems of standardization of instruments, harmonization and standardization of laboratory procedures and even more importantly, the definition of the database population.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.41-46
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• 2008

웹 기술 기반의 콘텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 콘텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 있으며, 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 교육 콘텐츠의 재사용을 높이기 위해 국제적 학습 표준인 SCORM(Sharable Content object Reference Model)을 기반으로 하나의 플랫폼에 있어서 시스템 개발 중 다른 플랫폼으로의 재사용이 가능한 핵심자산을 이용하여 조립, 생산할 수 있는 방안으로 체계적인 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템 개발에 초점을 둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 교육적 도메인으로 접근하여 MDA(Model Driven Architecture)상의 교수-학습지원 시스템을 정의한다. 또한 학습콘텐츠 표준 메타데이터를 이용하여 콘텐츠에 관한 분석 및 설계를 하고 MDA 자동화 툴을 이용한 핵심자산을 통해 실제 교수자가 필요로하는 콘텐츠를 제공할 수 있는 교수-학습지원 시스템을 개발하고자 한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제29권10호
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• pp.1483-1489
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• 2016

Most of amino acid (AA) digestibility values for feed ingredients are obtained using pigs cannulated in the distal ileum. The ileal-cannulated pig model uses pigs older than six weeks due to difficulties related to implanting the T-cannula in distal ileum of younger pigs and complications during the post-surgical recovery. However, to properly formulate the diet of weaned pigs, the nutritive value of feed ingredients should be determined with younger pigs. Thus, 25 weaned pigs were used to determine the apparent total tract digestibility (ATTD) of nutrients, energy, and apparent ileal digestibility (AID) and standardized ileal digestibility (SID) ileal AA digestibility of broken rice (BR), with or without multicarbohydrase (MC) and phytase (Phy) supplementation. Piglets were weaned at 23 d of age and individually housed in digestibility cages until 45 d of age. The trial consisted of 7 d of adaptation to the experimental diets and 3 d of excreta (feces and urine) collection. Ileal digesta was collected at slaughter (about 6 weeks of age). A completely randomized experimental design was used to determine the effects of MC and Phy. Reference diets (RD, 5% casein) was replaced by 30% of BR with or without MC, Phy, or MC+Phy. The RD was used to quantify endogenous AA losses. BR with Phy supplied had increased the ATTD of dry matter (p<0.05) and SID of histidine (p = 0.05), arginine, leucine, lysine, valine, alanine, and proline (p<0.05). BR with MC had been increased digestible energy and protein and SID for histidine (p<0.05). There was no interaction between Phy and MC on the BR nutrient digestibilities. Standardized amino acid digestibilities of BR, without enzymes, were lower than those values reported in the literature. The MC and Phy improved the digestibility of some nutrients and energy of BR in post-weaned piglet diets.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10B호
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• pp.947-956
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• 2003

NGN(Next Generation Network)을 목표로 최근에 들어 사용자의 QoS요구 시, 다양한 QoS를 패킷네트워크에서 처리한 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS등과 같은 패킷 QoS기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 DiffServ네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ패킷 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법트래픽 모델 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형(Best effort) 즉, 지연에 민감하지 않은 트래픽을 처리하기 위한트래픽 분산 라우팅 프로토콜(Traffic-Balanced Routing Protocol : TBRP), 최적의 중간 노드를 선택하여 유무선 통합과 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(Hierarchical Traffic-Traffic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP), 대화형 또는 스트리밍 패킷서비스를 위한 즉, QoS파라미터을 기반으로 엑세스 계층의 자원 활용도를 최대화하고 지연에 민감한 트래픽 처리하는 HTSRP_Q(HTSRP for QoS)를 연구하였고, 이를 기반으로 각 트래픽 모델에 대한 매핑기법과 관리기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 트래픽 모델은 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 NGN의 효율성과 안정성에 적합하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.197-197
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• 2016

Forecasting future drought events in a region plays a major role in water management and risk assessment of drought occurrences. The creeping characteristics of drought make it possible to mitigate drought's effects with accurate forecasting models. Drought forecasts are inevitably plagued by uncertainties, making it necessary to derive forecasts in a probabilistic framework. In this study, a new probabilistic scheme is proposed to forecast droughts, in which a discrete-time finite state-space hidden Markov model (HMM) is used aggregated with the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP) precipitation projection (HMM-RCP). The 3-month standardized precipitation index (SPI) is employed to assess the drought severity over the selected five stations in South Kore. A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm is used for inference on the model parameters which includes several hidden states and the state specific parameters. We perform an RCP precipitation projection transformed SPI (RCP-SPI) weight-corrected post-processing for the HMM-based drought forecasting to derive a probabilistic forecast that considers uncertainties. Results showed that the HMM-RCP forecast mean values, as measured by forecasting skill scores, are much more accurate than those from conventional models and a climatology reference model at various lead times over the study sites. In addition, the probabilistic forecast verification technique, which includes the ranked probability skill score and the relative operating characteristic, is performed on the proposed model to check the performance. It is found that the HMM-RCP provides a probabilistic forecast with satisfactory evaluation for different drought severity categories, even with a long lead time. The overall results indicate that the proposed HMM-RCP shows a powerful skill for probabilistic drought forecasting.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.7-14
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• 2008

21세기 정보화 사회에서 요구되는 정보통신 전문 인력을 양성하기 위하여 시간과 공간적 제약을 벗어나 정보통신 전문교육을 효율적으로 실시할 수 있는 온라인 교육을 통하여 교육 수요자 측면에서의 열린 평생교육의 필요성이 절실하게 요구되는 현실이다. 이에 따라 본 연구는 원격 교육 컨텐츠의 표준화 모델에 대하여 살펴보고 특히 정보통신 관련 컨텐츠의 표준 모형을 제시하여, 사이버대학의 정보통신 교과목 컨텐츠 제작과 운영의 기초 자료로 활용할 수 있도록 함으로써 온라인상에서의 정보통신 교과목을 효율적으로 운영하여 교육의 효과를 극대화할 수 있도록 기여하고자 하였다. 본 연구를 통해 현재 사이버대학 및 사이버 교육 기관의 정보통신 관련 컨텐츠의 현황과 문제점을 분석하고 사이버 교육 컨텐츠 제작에 관한 국제 표준화 활동에 대한 연구를 수행하여 정보통신 교과목의 컨텐츠 표준모형을 제시하였다.

• 대기
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• 제32권3호
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• pp.235-246
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• 2022

A large number of MJO skill metrics and process-oriented MJO simulation metrics have been developed by previous studies including the MJO Working Group and Task Force. To assess models' successes and shortcomings in the MJO simulation, a standardized set of diagnostics with the additional set of dynamics-oriented diagnostics are applied. The Global Coupled (GC) model developed for the operation of the climate prediction system is used with the comparison between the GC2 and GC3.1. Two GC models successfully capture three-dimensional dynamic and thermodynamic structure as well as coherent eastward propagation from the reference regions of the Indian Ocean and the western Pacific. The low-level moisture convergence (LLMC) ahead of the MJO deep convection, the low-level westerly and easterly associated with the coupled Rossby-Kelvin wave and the upper-level divergence are simulated successfully. The GC3.1 model simulates a better three-dimensional structure of MJO and thus reproduces more realistic eastward propagation. In GC2, the MJO convection following the LLMC near and east of the Maritime Continent is much weaker than observation and has an asymmetric distribution of both low and upper-level circulation anomalies. The common shortcomings of GC2 and GC3.1 are revealed in the shorter MJO periods and relatively weak LLMC as well as convective activity over the western Indian Ocean.