• 한국광학회지
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• 제4권1호
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• pp.90-100
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• 1993

단면의 모양이 반달꼴인 이산화규소 광도파로의 모우드특성을 분석할 수 있는 수치계산 프로그램을 구성하고, 이것을 써서 광도파로의 도파특성을 살펴보았다. 수치계산의 기본 원리는 파동함수를 비교적 모양이 간단한 조화함수로 전개함으로써 파동방정식을 행렬방정식으로 바꾸고, 이 행렬을 대각화하여 고유값과 고유벡터를 구하는 것이다. 이 논문에서는 이 원리를 실제 프로그램에 실현시키는 과정과 그때 생기는 문제점들의 해결방법을 설명하였다. 이 프로그램을 써서 단면의 모양이 반달꼴인 이산화규소 광도파로와 그외에 다른 몇몇 전형적인 단면을 갖는 광도파로의 도파모우드의 특성을 분석하였다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제17권4호
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• pp.357-368
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• 1988

An application of thermal response coefficient method for obtaining thermal load on stud-frame walls in a typical house is presented. A set of stud-frame walls is two-dimensional heat conduction transients with composite structure. The ambient temperature on the right-hand face of the stud-frame walls is a typical day-cycle input and the room temperature on the left-hand face is a constant input. The desired output is thermal load at the left-hand face. The time-dependent ambient temperature is approximated by a continuous, piecewise-linear function each having one hour interval. The conduction problem is spatially discretized as 8 computer modelings by finite elements to obtain thermal response coefficients. The discretization and round-off errors can be neglected in the range of adequate number of nodes. A 60-node discretization is recommended as the optimum model among 8 computer modelings. Several sets of response coefficients of the stud-frame walls are generated by which the rate of heat transfer through the walls or some temperature in the walls can be calculated for different input histories.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.677-687
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• 2022

We propose a detection algorithm based on tree-structured convolutional neural networks (TsCNNs) that finds pornography, propaganda, or other inappropriate content on a social media network. The algorithm sequentially applies the typical convolutional neural network (CNN) algorithm in a tree-like structure to minimize classification errors in similar classes, and thus improves accuracy. We implemented the detection system and conducted experiments on a data set comprised of 6 ordinary classes and 11 inappropriate classes collected from the Korean military social network. Each model of the proposed algorithm was trained, and the performance was then evaluated according to the images and videos identified. Experimental results with 20,005 new images showed that the overall accuracy in image identification achieved a high-performance level of 99.51%, and the effectiveness of the algorithm reduced identification errors by the typical CNN algorithm by 64.87 %. By reducing false alarms in video identification from the domain, the TsCNNs achieved optimal performance of 98.11% when using 10 minutes frame-sampling intervals. This indicates that classification through proper sampling contributes to the reduction of computational burden and false alarms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2704-2719
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• 2022

Lately, neo-Chinese style furniture has been frequently noticed by product design professionals for the big part it played in promoting traditional Chinese culture. This article is an attempt to use big data semantic analysis method to provide effective design research method for neo-Chinese furniture design. By using big data mining program TEXTOM for big data collection and analysis, the data obtained from typical websites in a set time period will be sorted and analyzed. On the basis of "neo-Chinese furniture" samples, key data will be compared, classification analysis of overall data, and horizontal analysis of typical data will be performed by the methods of word frequency analysis, connection centrality analysis, and TF-IDF analysis. And we tried to summarize according to the related views and theories of the design. The research results show that the results of data analysis are close to the relevant definitions of design. The core high-frequency vocabulary obtained under data analysis, such as popular, furniture, modern, etc., can provide a reasonable and effective focus of attention for the designs. The result obtained through the systematic sorting and summary of the data can be a reliable guidance in the direction of our design. This research attempted to introduce related big data mining semantic analysis methods into the product design industry, to supply scientific and objective data and channels for studies on design, and to provide a case on the practical application of big data analysis in the industry.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.125-131
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• 2022

The diversity and complexity of criminal, administrative and civil cases resolved by the courts makes it difficult to develop universal automated tools for the analysis and evaluation of justice. However, big data generated in the scope of justice gives hope that this problem will be resolved as soon as possible. The big data applying makes it possible to identify typical options for resolving cases, form detailed rules for the individualization of a court decision, and correlate these rules with an abstract provisions of law. This approach allows us to somewhat overcome the contradiction between the abstract and the concrete in law, to automate the analysis of justice and to model e-justice for scientific and practical purposes. The article presents the results of using dimension reduction, SHAP value, and p-value to identify, analyze and evaluate the individualization of justice and the differentiation of legal regulation. Processing and analysis of arrays of court decisions by computational methods make it possible to identify the typical views of courts on questions of fact and questions of law. This knowledge, obtained automatically, is promising for the scientific study of justice issues, the improvement of the prescriptions of the law and the probabilistic prediction of a court decision with a known set of facts.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.277-286
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• 2020

이 연구의 목적은 전문가 집단을 대상으로 프로그래밍 교육에 필요한 프로그래밍 개념의 구성원을 도출하여 학습자의 개념화를 돕는데 있다. 이를 위해 변수, 연산자, 제어 구조 등의 프로그래밍 요소를 질적 연구 방법인 개념적 메타포 분석 방법을 적용하여 프로그래밍 교육 전문가 집단이 형성한 개념의 전형적 속성을 확인하고 델파이 연구 방법을 통해 타당성을 확보하였다. 이 연구의 결과로 프로그래밍 개념의 전형적 속성 17가지를 도출하였다. 이를 바탕으로 내린 결론은 프로그래밍 교육에서 학습자가 1)변수 개념은 데이터를 저장하는 방법, 이름을 정하는 방법, 변수의 주소가 갖는 의미, 값을 변하게 하는 방법, 변수의 다양한 형태, 변수가 갖는 크기의 의미 등, 2)연산자 개념은 사칙 연산 방법, 논리적인 처리 방법, 우선순위에 따른 연결 방법, 연산 기호의 의미, 비교하는 방법 등, 3)제어 구조 개념은 실행 흐름 제어 방법, 참/거짓으로 논리적 판단 방법, 실행 규칙 설정 방법, 선택적 실행 방법, 순차적 실행의 의미, 반복적 실행 방법 등을 이해하도록 교육 내용을 보다 구체적으로 설정해야 한다는 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1090-1102
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• 2006

본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 지금까지 보편적으로 사용되어 온 대표적인 알고리즘은 부분 스트링간의 완전 일치를 통한 Greedy-String-Tiling이나 두 스트링간의 지역정렬(local alignment)을 이용한 유사도 분석이 주된 방법론이었다. 본 논문에서는 해당 프로그램 소스의 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 새로운 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에서 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험해 보았다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(match이면 +1, mismatch이면 -1, gap이면 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 제시한 적응적 유사도 행렬을 보다 다양한 표절탐색 목적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.159-166
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• 2013

본 논문은 움직임 추정 전용 프로세서를 위한 효율적인 루프 가속기를 제안한다. 실제로 움직임 추정 알고리즘은 복잡하고 다양한 순환 명령어들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 하드웨어 루프 명령어들을 지원하기 위해서, 네 개의 루프 명령어와 그에 따른 하드웨어 구조를 소개한다. 검증 결과 제안된 루프 가속기가 early-termination을 이용한 움직임 추정 시 비교명령어와 조건부 점프명령어를 갖고 있는 전형적인 구현 방법과 비교했을 때 평균 명령어 사이클 수를 약 29% 줄일 수 있다는 것을 보여준다. 제안된 움직임 추정 전용 프로세서 루프 가속기는 프로그램 메모리의 접근 빈도를 상당히 줄일 수 있고, 전력 소모를 많이 절약할 수 있다. 따라서, 제안된 루프 가속기는 전력 소모가 적고, 유연한 움직임 추정에 적합하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.683-690
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• 2015

러프집합에서 누락된 속성 값들은 Reduct와 Core 계산, 더 나아가서 결정 트리 구축에 있어서 식별 불능의 패턴 부합 문제를 가진다. 현재 누락된 속성 값들의 추정과 관련하여 보편적인 속성 값으로의 대체, 속성들의 모든 가능한 값 할당, 이벤트 포장 방법, C4.5, 특수한 LEM2 알고리즘과 같은 접근방식들이 적용되고 있다. 그렇지만, 이들 접근방식은 결국 전형적으로 자주 등장하는 속성 값 혹은 가장 보편적인 속성 값으로의 단순 대체를 나타내기 때문에, 주요 속성 값들이 누락된 경우에 정보 손실이 큰 의사 결정 규칙들이 유도되기 때문에 의사결정 규칙들의 교차 검증에서 문제가 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선시키기 위해 속성들간에 엔트로피 변동을 활용하여 정보 이득이 높은 방향으로 누락된 속성 값들을 대체하는 방식을 제안한다. 제안된 접근방식에 관한 타당성 검토는 비교적 가까운 유사 관계에 의해 누락 값 대체 방식을 적용하는 ROSE 프로그램과의 비교를 나타낸다.

• 한국조리학회지
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• 제23권5호
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• pp.109-120
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• 2017

This study aimed to develop Chinese restaurant set menu which was proper to tendency of market segmentation by using conjoint analysis. In order to examine tendency of market segmentation, this study investigated the important factors and effective values of whole market and segment market. First, the study found that whole market and segment market seemed to prefer seafood to meat except Cluster 3 (Gentle demand type). Second, regarding efficiency of attribute level, the study found that crap soup is favored over seafood in both whole market and segment market except Cluster 1 (strong demand type). Third, Cluster 1 (strong demand type) showed a high level of efficiency on menu which is mixed with meat and seafood. In Cluster 2 (middle demand type), there was a high level of efficiency in meat menu. In case of Cluster 3 (gentle demand type), seafood menu showed high level of efficiency. Forth, there was a high level of efficacy in rice and western dessert menu on the result of analysis on whole market and segment market. Therefore, this study suggests that the preference of seafood is more higher than the preference of meat. It means that current customers care their health more than they used to be. According to this study, people who want to develop Chinese restaurant menu should focus on seafood more than meat. What's more, marketers of chinese restaurants have to not only present new awareness and fresh atmosphere but also provide typical composition of set menu for target customers.