• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.421-426
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• 2018

현재 기존에 상용화 되어 있는 LED 조명기기의 경우, LED 동작 시퀀스가 고정이 되어 있는 상태로 판매되고 있다. 이와 같은 상태로는 외부 환경 요인이 고려되지 않고 오직 장소에만 적용되는 조명 환경 용도로서의 기능만을 수행한다. 현재는 선박 내 외부 환경 요인의 변화에 따른 최적의 조명 환경 조성이 어렵게 되어있다. 그러므로 외부 환경 요인의 변화에 좀 더 유기적이고 능동적으로 적응할 수 있도록 외부 환경 값을 입력받아 실시간으로 최적 조명 값이 반영될 수 있도록 해야 될 필요성이 있다는 결론을 얻게 되었다. 본 논문에서는 마이크로프로세서를 선박 통합관리 시스템으로 활용하여 기존의 외부 환경 요인에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 다루며, 외부 환경요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다. 이를 위하여 퍼지 제어 알고리즘을 설계하고, 퍼지 제어 시스템을 구성하였다. 외부 환경 요소인 피사체와의 거리, 조도 값을 센서로 통해 입력 받고 이 값들을 퍼지 제어 알고리즘을 통하여 최적 조명 값으로 변환하여 RGB LED 모듈 조광 제어를 통하여 표현하고 퍼지 제어 시스템의 실질적인 효능을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-38
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• 2009

이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.99-109
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• 2023

최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.149-162
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• 2014

수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.51-62
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• 2004

사장교의 지진응답 제어를 위한 퍼지관리제어기법에 대하여 연구하였다. 제시하는 방법은 복합제어방법의 하나로서, 여러 개의 최적제어기로 이루어진 하부제어기와 퍼지관리자로 구성되는 계층적인 구조를 가진다. 하위제어기들은 사장교의 주요 지진응답들을 저감시키도록 각각 독립적으로 설계되며, 퍼지관리자는 설계된 하위제어기들의 참여율을 조절함으로써 향상된 제진성능을 확보한다. 이는 하위제어기의 정적 제어이득을 퍼지추론과정에 기반하여 실시간으로 변화하는 동적 제어이득으로 변화함으로써 이루어진다. 제안하는 방법으리 적용성을 평가하기 위하여 Dyke 등이 제안한 사장교의 벤치마크 제어문제를 설계 예로 고려하였으며, 사장교 지진응답제어를 위한 제어변수로는 주탑하부의 전단력과 휨모멘트, 주탑상부의 수평변위 및 테크 주탑간 상대변위, 그리고 케이블의 장력을 선정하였다. 벤치마크 사장교에 대하여 제안한 퍼지관리제어기 및 최적제어이론에 기반한 LQG 제어기의 제어성능 비교로부터 제시하는 기법의 효율성을 검증하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권19호
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• pp.8371-8376
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• 2014

Background: The use of statistical methods has become an imperative tool in breast cancer survival data analysis. The purpose of this study was to develop the best statistical probability model using the Bayesian method to predict future survival times for the black non-Hispanic female breast cancer patients diagnosed during 1973-2009 in the U.S. Materials and Methods: We used a stratified random sample of black non-Hispanic female breast cancer patient data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database. Survival analysis was performed using Kaplan-Meier and Cox proportional regression methods. Four advanced types of statistical models, Exponentiated Exponential (EE), Beta Generalized Exponential (BGE), Exponentiated Weibull (EW), and Beta Inverse Weibull (BIW) were utilized for data analysis. The statistical model building criteria, Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC) were used to measure the goodness of fit tests. Furthermore, we used the Bayesian approach to obtain the predictive survival inferences from the best-fit data based on the exponentiated Weibull model. Results: We identified the highest number of black non-Hispanic female breast cancer patients in Michigan and the lowest in Hawaii. The mean (SD), of age at diagnosis (years) was 58.3 (14.43). The mean (SD), of survival time (months) for black non-Hispanic females was 66.8 (30.20). Non-Hispanic blacks had a significantly increased risk of death compared to Black Hispanics (Hazard ratio: 1.96, 95%CI: 1.51-2.54). Compared to other statistical probability models, we found that the exponentiated Weibull model better fits for the survival times. By making use of the Bayesian method predictive inferences for future survival times were obtained. Conclusions: These findings will be of great significance in determining appropriate treatment plans and health-care cost allocation. Furthermore, the same approach should contribute to build future predictive models for any health related diseases.

• 농촌지도와개발
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• 제20권4호
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• pp.1023-1043
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• 2013

본 연구는 초등학교 현장에서 교사와 학생이 쉽게 식물을 기를 수 있고, 초등학교 과학과 교육과정의 탐구기능을 연계하여 개발한 '상추 기르기-탐구 활동'이 초등학교 5학년생의 과학탐구능력에 미치는 효과를 알아보고자 수행하였다. 대상자는 수원에 있는 H 초등학교 5학년 실험군 24명과 대조군 24명으로 구성하였다. 실험군과 대조군 모두 사전에 과학탐구능력 검사를 실시한 후, 실험군은 2013년 4월 5일부터 6월 14일까지 10주간 상추 기르기-탐구 활동에 참여하였고 대조군은 참여하지 않은 채, 사후에 과학탐구능력 검사를 한 번 더 실시하였다. 상추 기르기-탐구활동 프로그램에 의한 과학탐구능력은 실험군과 대조군의 집단 간 비교 결과 유의한 차이가 나지 않았고, 실험군과 대조군의 사전 사후 과 학탐구능력은 실험군과 대조군 모두 사전보다 사후에 유의한 증가를 나타냈다. 특히 실험군은 하위영역 중에서 관찰, 분류, 추리, 예상, 자료 해석, 가설 설정의 여섯 가지 영역에서 대조군보다 사후 평균값이 더 많이 향상되었다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제30권4호
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• pp.364-370
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• 1987

본연구의 근간이 되는 기본적 가정은, (1) 식물냉해기작에서 2차과정은 반응성이 강한 $O_2^-$의 체내 축적이다. (2) $O_2^-$는 식물체가 저온(低溫)처리를 받고 있는 도중이 아니라 상온(常溫)으로 환원된 뒤에 축적되기 시작한다. (3) $O_2^-$의 축적은 미토콘드리아 막의 상전이가 야기한 세포대사(細胞代謝)$(glycolysis{\rightarrow}TCA\;cycle{\rightarrow}respiratory\;electron\;transport)$의 균형파괴에 기인 한다. 이와 같은 가정을 뒷받침할 수 있는 중요한 연구 결과는 다음과 같다. 먼저 $O_2^-$의 상대적(相對的) 수준(水準)을 측정하는 방법을 확립하였다. 저온처리를 받은 벼 유묘는 처리하지 않은 유묘보다 그 조직 추출액중의 $O_2^-$수준이 높게 나타났다. 48시간의 저온처리중에는 $O_2^-$의 축적이 거의 일어나지 않았으나, 상온(常溫)으로 환원시킨 후 축적되기 시작하여 약 8시간후에 최고치에 도달하였다. Model system을 이용한 연구 결과, 호흡기질을 공급했을 때 미토콘드리아 membrane(SMP)에서 $O_2^-$의 생성이 증가하였다. 효소적으로 발생시킨 $O_2^-$가 존재하는 조건하에서 미토콘드리아막의 전자전달 활성이 저해를 받았다. $O_2^-$의 축적이 최고치에 도달한 후 급격히 감소되는 사실이 관찰되었으며, 이는 Superoxide dismutase(SOD)에 의한 $O_2^-$의 dismutation 결과로 해석되었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.1-6
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• 2002

인터넷이 등장하면서 수 많은 고객이 웹 사이트를 방문하고, 구매나 컨텐츠 이용 등의 다양한 활동을 하게 된다. 그로 인해 웹 시스템에는 방대한 양의 자로가 축적되고 그 자료는 고객의 개인화(Personalization)된 서비스를 가능하게 한다. 고객의 개별적인 특성이나 선호도를 반영한 개인화는 웹 시스템은 봇물처럼 개발되고 있으며, 인터넷 시스템에서 고객의 정보를 분류하기 위해서는 정성적인 지식과 정량적인 지식을 체계적으로 반영하여야 한다. 이러한 두 종류의 지식이 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 사용되어지기 위해서는 일관성과 유연성을 갖는 지식 통합이 이루어져야 한다. 지식 통합은 고객의 개인 선호도를 반영하거나 잘 분류할 수 있게 하기 위해서 먼저 지식 표현이 전제된다. 본 연구는 이러한 지식 통합시스템을 웹 투자 고객에 초점을 맞추어 프로토타입을 개발하였다. 개발된 시스템은 정성적 지식의 추출과 추론 방식 그리고 정성적 지식과 정량적 지식과의 통합 방식을 사용하고 있으며, 고객의 개인 선호도 입력에서부터 포트폴리오 구성가지 전반적인 프로시져를 잘 반영하고 있다. 제안한 지식기반 통합 모형을 가지고 실험적인 분석을 통하여 개인 선호도를 고려한 투자의사결정 문제의 퇴적 포트폴리오 구성에서 우수성을 보이며 정성적 지식이 갖는 투자환경의 변화에 매우 탄력적임을 보여준다.