• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.441-451
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• 2005

HTML은 데이타베이스와 같은 특수한 형태의 저장소 대신, 전형적인 파일 시스템에 저장되는 경우가 대부분이다. 이와 마찬가지로, 최근 인터넷 상에서의 데이타 교환 및 표현의 표준으로 부각되는 XML 역시 파일 시스템을 통하여 저장되는 경우가 현저하다. 하지만, XML 문서가 지니는 비정규적인 구조와 장황성 때문에, 디스크 공간이나 네트워크 상의 대역폭의 사용이 정규적인 구조를 지니는 데이터에 비해 크다. 이러한 XML 문서의 비효율성을 해결하고자, XML 문서의 압축에 관한 연구가 진행되었다. 최근에 연구된 XML 압축 기법들을 살펴보면, 압축된 XML 문서에 대한 질의를 전혀 지원하지 않거나, 질의를 지원하더라도 XML 문서 내의 데이타 값들의 특성을 고려하지 않고 단순히 기존의 압축 방법들을 적용하기 때문에 영역 질의를 지원하기 위해서는 압축의 일부를 복원해야 한다. 그 결과, 압축된 XML 문서에 대한 질의 성능이 저하되었다. 따라서, 본 연구에서는 압축된 XML 문서에 직접적이고 효율적인 질의를 지원하는 XML 압축 기법을 제안하고자 한다. XML 문서의 각 태그를 사전 압축 방법을 사용하여 압축하고자 하며, 태그 별로 데이타들의 타입을 추론하여 추론된 타입에 적절한 압축 방법을 사용하여 데이타 값들을 압축하고자 한다. 또한, 제안하는 압축 기법의 구현 및 성능 평가를 통하여, 구현한 XML 압축기가 실생활에 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 압축하며 압축된 XML 문서에 대해 향상된 질의 성능을 제공하는 것을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.618-631
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• 2017

본 논문에서는 시변 네트워크 상황에서 끊김 없는 미디어 서비스를 제공 할 수 있는 퍼지 논리 기반 DASH 적응 알고리즘(FDASH)의 수정을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 퍼지 논리 제어부(FLC : Fuzzy Logic Controller)의 수정을 통하여 다음 요청 할 세그먼트의 비트율에 대해 최적의 판단을 하도록 하고, 세그먼트 비트율 필터링 모듈(SBFM : Segment Bit-rate Filtering Module)을 적용하여 비디오 화질의 변화 횟수를 줄인다. 또한, 스트리밍 서비스를 시작 할 때 사용자들이 일정시간 저화질의 비디오를 시청해야 하는 상황을 막는 시작 메커니즘(Start Mechanism)과 버퍼의 오버플로우를 방지하는 대기 메커니즘(Sleeping Mechanism)을 포함한다. 최종적으로 제안된 알고리즘이 FDASH에 비해 좋은 성능을 가짐을 NS-3를 이용한 모의실험을 통해 검증한다. 모의실험 결과, 제안된 방식이 FDASH에 비해 제한된 버퍼크기 상황 하에서도 버퍼 언더플로우/오버플로우가 발생하지 않음을 확인하였다. 또한 점대점(Point-to-Point) 환경과 Wi-Fi환경에서 거의 동일 화질 성능을 보이면서도 비디오 화질 변화 횟수를 50% 이상 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제25권5호
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• pp.391-399
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• 2005

레이저 유도 초음파 시스템은 놀은 공간분해능으로 스캐닝 하면서 광대역 범위에서 검사를 할 수 있는 비접촉식 검사 장치이다. 유도되는 초음파 신호의 크기는 펄스레이저의 출력에 의해서도 변화하지만, 연속발진 레이저빔이 위치하는 표면 상태에 따라서도 측정되는 초음파 세기는 크게 변화한다. 본 논문에서는 안정된 레이저 유도 초음파 시스템을 구성하기 위하여 펄스 레이저빔의 출력을 측정하여 초음파 발생 오차를 보정하였으며, 대상체 표면의 상태에 따라 크게 변화하는 측정용 레이저 간섭계의 측정 이득 변화를 매순간 측정하여 측정 오차를 보정하였다. 본 논문에서는 대상체 표면을 스캐닝 할 수 있도록 다이나믹 안정기가 부착된 레이저 유도 초음파 시스템을 개발하였다. 개발한 레이저 초음파 시스템은 스캐닝 과정에서 간섭계의 이득이 최대가 되는 순간을 적응적으로 포착하여 초음파를 발생시키고, 유도된 초음파 신호를 고속으로 샘플링 한 후에 실시간으로 신호처리를 한다. 본 논문에서는 안정적인 레이저 유도 초음파 시스템을 구성하기 위한 전체 시스템의 하드웨어 구성 방법과 제어 알고리듬에 대하여 기술한다. 또한 본 논문에서 제안한 발생오차 보정방법과 측정오차 보정 방법이 시스템의 성능 향상에 유효함을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.135-145
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• 2016

최근 국내 공동주택 골조공사에 있어서 소음저감형 알루미늄 거푸집의 활용이 증가하고 있다. 그러나 현재까지 개발된 소음저감형 알루미늄 거푸집은 복잡한 작업프로세스로 인해 작업 생산성이 저하되고, 특히 설치 해체 작업 시 알루미늄의 물성으로 인해 발생하는 소음을 여전히 방지하지 못한다는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 새로운 소음저감형 알루미늄 거푸집의 최적 개념디자인을 제안하고, 최적 개념디자인을 토대로 제작된 워킹목업(Working Mock-up)의 기술적 타당성을 검토하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 기존 알루미늄 거푸집의 분석을 통해 새로운 형태의 소음저감형 알루미늄 거푸집 개넘디자인 3개 안을 도출하였으며, 현장 전문가 설문조사를 통해 AHP 분석을 수행하였다. AHP 분석 기법을 활용하여 Trade-off Analysis를 수행한 결과, 안전성(0.52)과 작업편의성(0.54) 부분에서 가장 높은 가중치 값이 도출된 '드롭다운 동바리와 가변빔이 적용된 소음저감형 시스템 알루미늄 거푸집'이 최적 개념디자인으로 선정되었다. 본 연구를 통해 도출된 소음저감형 알루미늄 시스템 거푸집의 최적 개념디자인은 기존 소음저감형 시스템 거푸집의 문제점을 해결하고, 실질적인 소음저감은 물론 작업 편의성 및 노무자의 안전성이 제고된 실제 소음저감형 알루미늄 거푸집의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지역사회간호학회지
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• 제13권1호
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• pp.89-97
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• 2002

Purpose: The purpose of this study is to explore the validity of the application of the Denver II developmental screening test to Korean children. This screening test. which was developed and standardized in United States. was designed to screen for developmental delay in Korea. and to compare the levels of development of Korean children with the development of children from the U.S. Method: Quota sampling. NP To facilitate field sampling. the age range used from 0 to 6 years old. was split into 10 different age groups. Sample size was estimated according to residence. 1.054 children were recruited from Seoul's metropolitan. urban and rural areas. NP To fill the quota established. the Recruitment and testing of children was done at public health centers, pediatric outpatient clinics of general hospitals and a child care center. The 25, 50, 75 and 90 percentiles were identified by using logistic regression analysis and were calculated as norms. The items in which the ages of both 50 and 90 percent passing differed more than 20 percent by the calculation was identified for comparison. NP Result: There were significant differences found in 45 items between Korean children and the children from the City of Denver as it relates to age differences. 90% of the sample passed items among 125 items from 4 sectors, e.g., personal- social. fine motor adaptive, language, and gross motor sectors. Korean children were found to be advanced in 9 items, whereas there were significant differences found in 38 items in our comparison of the two countries for age differences when 50% of sample pass items. Korean children were found to be advanced in 16 items. NP Conclusion: The result showed that there was a discrepancy in the developmental norms. It could be explained by the differences in the developmental environment. including child rearing patterns and ethnicity. Therefore, a restandardization of the Denver Screening Test is necessary as it relates to its application on Korean children. This restandardization is necessary in order to avoid both under and over-referrals of children with developmental abnormality. The modification of items in the language sector is especially suggested.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권6호
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• pp.471-484
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• 2010

이동통신 시스템에서 이동단말이 소비하는 전력은 휴대용 배터리의 용량 제약으로 인하여 매우 중요하게 고려되는 이슈이다. 따라서, Mobile WiMAX 시스템을 포함한 대부분의 무선통신 네트워크 규격은 이동단말의 전력소모를 줄이기 위한 전력절약 모드를 지원한다. 그러나 이들 규격에서 제시하는 전력절약 모드는 청취구간의 시간적인 배치만을 정의한다. 따라서 전력절약 모드로 동작하는 단말의 소비전력은 단말제조사의 구현형태에 의존적이며, 채널환경 변화에 따라 페이징 손실의 위험성도 존재한다. 본 논문은 광대역 이동통신 네트워크 환경에서 전력절약 모드로 동작하는 이동단말이 채널품질의 변동추이를 바탕으로 최선의 기지국을 선택하는 방식을 통해 보다 효율적인 전력사용 및 청취구간 동안 페이징 메시지의 손실 위험을 줄이는 실용적인 알고리즘을 제시한다. 이러한 채널적응형 주파수/기지국 재선택 알고리즘은 청취구간 동안 채널품질을 측정하는 과정, 측정된 채널품질의 변동을 추적하는 과정, 추적결과에 따라 이종 주파수 탐색을 수행하는 과정, 탐색결과에 따라 최선의 주파수 및 기지국을 재선택 하는 과정으로 구성되어 있다. 그러므로 제안된 방식은 단말이 이동함에 따라 해당 네트워크의 채널환경이 변하더라도 전력을 합리적으로 사용함과 동시에 양호한 기지국을 선택하게 함으로써, 청취구간에서 페이징 메시지 수신성능을 향상시킨다. 본 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 결과는 단말의 이동하는 채널환경에서 다른 후보방안들 보다 페이징 메시지 수신성능이 우수함을 보여주고 있으며 동시에 단말이 평균적으로 보다 양호한 채널환경에서 전력절약 모드를 동작하게 함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권3호
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• pp.271-280
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• 2010

차세대 이동통신 시스템에서는 3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와 WLAN 사이에서의 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안하고, 퍼지 로직 제어기(FLC)를 이용하여 핸드오버 시점을 적응적으로 결정하는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 MCDM 만을 사용하는 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 그리고 핸드오버 시도 횟수 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.110-119
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• 2010

본 논문에서는 MR 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 이용한 전립선 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 적응적 밝기값 프로파일과 다해상도 기법을 이용하는 활성형상모델을 통해 전립선 표면을 추출한다. 둘째, 표면 형상의 지역적 최적화로 인한 흘을 방지하기 위하여 기하학 정보를 이용한 흘 제거 기법을 수행한다. 셋째, 해부학적으로 변이가 큰 표면 형상은 2차원 기울기 정보를 이용하여 보정한다. 이때, 보정된 표면 형상은 한정된 정점의 개수로 산정되어 매끄럽게 표현되지 않기 때문에 표면재구성 및 평활화 기법을 이용하여 부드러운 형상으로 표현한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 두 명의 임상전문의의 수동분할 결과와 자동분할 결과 간의 평균거리차이와 중복볼륨비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 0.3${\pm}$0.21mm 측정되었고, 중복볼륨 비율은 96.31${\pm}$2.71% 측정되었다. 20명의 환자 데이터에 대한 전체 수행시간은 평균 16초로 측정되었다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.672-680
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• 2003

shopbot이란 온라인상의 판매자로부터 상품에 대한 가격과 품질에 관한 정보를 자동적으로 수집함으로써 소비자의 만족을 최대화하는 소프트웨어 에이전트이다 이러한 shopbot에 대응해서 인터넷상의 판매자들은 그들에게 최대의 이익을 가져다 줄 수 있는 에이전트인 pricebot을 필요로 할 것이다. 본 논문에서는 pricebot의 가격결정 알고리즘으로 비 모델 강화 학습(model-free reinforcement learning) 방법중의 하나인 Q-학습(Q-learning)을 사용한다. Q-학습된 에이전트는 근시안적인 최적(myopically optimal 또는 myoptimal) 가격 결정 전략을 사용하는 에이전트에 비해 이익을 증가시키고 주기적 가격 전쟁(cyclic price war)을 감소시킬 수 있다. Q-학습 과정 중 Q-학습의 수렴을 위해 일련의 상태-행동(state-action)을 선택하는 것이 필요하다. 이러한 선택을 위해 균일 임의 선택방법 (Uniform Random Selection, URS)이 사용될 경우 최적 값의 수렴을 위해서 Q-테이블을 접근하는 회수가 크게 증가한다. 따라서 URS는 실 세계 환경에서의 범용적인 온라인 학습에는 부적절하다. 이와 같은 현상은 URS가 최적의 정책에 대한 이용(exploitation)의 불확실성을 반영하기 때문에 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 보조 마르코프 프로세스(auxiliary Markov process)와 원형 마르코프 프로세스(original Markov process)로 구성되는 혼합 비정적 정책 (Mixed Nonstationary Policy, MNP)을 제안한다. MNP가 적용된 Q-학습 에이전트는 original controlled process의 실행 시에 Q-학습에 의해 결정되는 stationary greedy 정책을 사용하여 학습함으로써 auxiliary Markov process와 original controlled process에 의해 평가 측정된 최적 정책에 대해 1의 확률로 exploitation이 이루어질 수 있도록 하여, URS에서 발생하는 최적 정책을 위한 exploitation의 불확실성의 문제를 해결하게 된다. 다양한 실험 결과 본 논문에서 제한한 방식이 URS 보다 평균적으로 약 2.6배 빠르게 최적 Q-값에 수렴하여 MNP가 적용된 Q-학습 에이전트가 범용적인 온라인 Q-학습이 가능함을 보였다.