• 호남수학학술지
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• 제45권3호
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• pp.433-456
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• 2023

This paper deals with differentiability of solutions of neutral stochastic differential equations with respect to the initial data in the G-framework. Since the initial data belongs to the space BC ([-r, 0] ; ℝⁿ) of bounded continuous ℝⁿ-valued functions defined on [-r, 0] (r > 0), the derivative belongs to the Banach space 𝓛_BC (ℝⁿ) of linear bounded operators from BC ([-r, 0] ; ℝⁿ) to ℝⁿ. We give the neutral stochastic differential equation of the derivative. In addition, we exhibit two examples confirming the accuracy of the obtained results.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권3호
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• pp.335-344
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• 2024

This study explores advanced machine learning techniques for improving crop yield prediction in smart farming, utilizing multi-temporal spectral data from drone-based multispectral imagery. Conducted in garlic orchards in Andong, Gyeongbuk Province, South Korea, the research examines the effectiveness of various vegetation indices and cutting-edge models, including LSTM, CNN, Random Forest, and XGBoost. By integrating these models with the Analytic Hierarchy Process (AHP), the study systematically evaluates the factors that influence prediction accuracy. The integrated approach significantly outperforms single models, offering a more comprehensive and adaptable framework for yield prediction. This research contributes to precision agriculture by providing a robust, AI-driven methodology that enhances the sustainability and efficiency of farming practices.

• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.205-210
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• 2023

본 연구에서는 폼 구조의 효율적인 유효 기계적 물성 및 열전도율 예측을 위한 균질화 데이터 기반 전이학습 프레임워크를 개발하였다. Eshelby 텐서 기반의 평균장 균질화(Mean-field homogenization, MFH)는 타원체 형태의 공동을 포함하는 다공성 구조의 물성을 효율적으로 예측할 수 있지만, 셀룰러(cellular) 폼 구조의 물성은 정확하게 예측하기 어렵다. 한편, 유한요소 균질화(Finite element homogenization, FEH)는 정확성은 높지만 상대적으로 높은 해석 시간을 동반한다. 본 논문에서는 평균장 균질화와 유한요소 균질화의 장점을 결합한 데이터 기반 전이학습 프레임워크(Framework)를 제안하였다. 구체적으로, 대량의 평균장 균질화 데이터를 도출하여 사전학습 모델(Pre-trained model)을 구축하고, 상대적으로 소량의 유한요소 균질화 데이터를 이용하여 미세 조정(Fine-tuning) 하였다. 제안된 프레임워크를 검증하기 위한 수치 예제를 수행하였으며, 해석 정확도를 확인하였다. 본 연구의 결과는 다양한 폼 구조를 가진 재료의 해석에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.106-108
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• 2002

신뢰성있는 소프트웨어의 개발을 위해 테스트의 중요성은 매우 크다. 특히, 최근에 점진적이고 반복적인 소프트웨어 개발 방법론이 각광을 받으면서 소프트웨어의 잦은 변경에 따른 회귀 테스트의 중요성이 점점 커지고 있다. 이에 따라 단위 데스트의 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. JUnit은 자바 클래스의 단위 레벨 테스팅을 도와 주는 테스트 지원 프레임워크이다. 또한, JTestCase는 테스트 데이터와 테스트 코드를 분리함으로써, 데이터 중심 테스팅(data-driven testing)을 지원하기 위해 개발된 JUnit 확장 프레임워크이다. 본 논문에서는, 이 두 개의 테스트 프레임워크와 자바 리플렉션 API를 이용하여, 하나의 클래스 파일을 읽어 들여 XML 형태의 테스트 데이터 파일과 테스트 드라이버 코드를 자동생성하는 도구를 제안한다. 그리고, 구체적인 예를 통해 본 논문에서 제안하는 도구의 유용성을 보여준다. 본 논문의 데스트 도구는 회귀 단위 테스트에 필요한 노력을 줄여주고, 자바 클래스 단위 테스트를 지원하는 도구 개발의 기반 기술을 제공하며, 궁극적으로 소프트웨어 개발의 생산성을 향상시켜 준다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권5호
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• pp.291-304
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• 2020

This paper examines the factors that drive temporal income diversification in rural areas of the Mekong River Delta in Vietnam, based on a framework that conceptualized diversification as a function of a household's capacity to diversify and incentives (both push and pull factors) to diversify. Drawing from five rounds of the Vietnam Living Standard Measurement Surveys covering a 13-year span (1993-2006), two panel datasets made from five cross-sectional samples are used for the analyses. The data are drawn from the Vietnam General Statistics Office. Both tobit model and Ordinary Least Squares model with random and fixed effects are applied. The main points emerging from the analysis is that income diversification is strongly influenced by household labor capacity. The relationship between household labor capacity and increasing insertion in non-farming wage activities is not driven by unobserved time-invariant factors such as household ability and motivation, but is instead driven by the higher labor capacity of households. In terms of the other household capacity variables, the effect of farm size is much larger in terms of retaining households in traditional occupations as compared to pushing them towards non-farm wage employment. Other variables such as household access to financial capital do not play an important role.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.44-55
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• 2024

High-utility itemset mining (HUIM) is a dominant technology that enables enterprises to make real-time decisions, including supply chain management, customer segmentation, and business analytics. However, classical support value-driven Apriori solutions are confined and unable to meet real-time enterprise demands, especially for large amounts of input data. This study introduces a groundbreaking model for top-N high utility itemset mining in real-time enterprise applications. Unlike traditional Apriori-based solutions, the proposed convolutional sequential embedding metrics-driven cosine-similarity-based multilayer perception learning model leverages global and contextual features, including semantic attributes, for enhanced top-N recommendations over sequential transactions. The MATLAB-based simulations of the model on diverse datasets, demonstrated an impressive precision (0.5632), mean absolute error (MAE) (0.7610), hit rate (HR)@K (0.5720), and normalized discounted cumulative gain (NDCG)@K (0.4268). The average MAE across different datasets and latent dimensions was 0.608. Additionally, the model achieved remarkable cumulative accuracy and precision of 97.94% and 97.04% in performance, respectively, surpassing existing state-of-the-art models. This affirms the robustness and effectiveness of the proposed model in real-time enterprise scenarios.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.555-562
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• 2023

2014년 철도운영자들과 철도시설관리자의 자발적인 안전관리를 정착시키기 위하여 철도안전법에서 '철도안전관리체계'를 강화하였다. 이에 따라 위험도를 평가하고 위험도를 관리하기 위한 안전대책을 수립하고 시행할 것으로 판단하였으나 현재 위험도 평가 체계는 개별 분야 내 단편적인 안전관리 수준으로 진행되고 있다. 또한 안전관리체계의 기술기준에서 철도 운영기관의 위험도 평가에 관한 내용이 의무사항으로 명시되어 있어 철도시설 및 철도차량유지보수의 위험도 평가를 위한 표준화된 기준이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 최근 10년간 철도사고 데이터를 분석하여 먼저 철도 위험도 수준을 검증하였고, 철도차량유지보수 부분에서 데이터를 기반으로 개발된 상태기반 스마트 유지보수 시스템 사례를 통해 위험도를 효과적으로 평가하고 관리할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권8호
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• pp.521-535
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• 2017

음향 도플러 유속계(Acoustic Doppler Current Profiler, ADCPs)는 하천의 유량측정에 널리 사용되고 있으나, 유량 측정성과의 불확도를 평가하는 방법에 대하여 진행된 연구는 부족한 현실이며, 이는 실제 하천에서 유속 및 유량 등의 수리량을 조절하는 것이 현실적으로 불가능하여 ADCP의 불확도 요인별 실험 및 분석이 어렵기 때문이다. 유량 및 수리량의 측정 불확도를 평가하기 위하여 과학 및 공학 분야에서는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 그 중 국제적으로 공인받고 있는 방법 중 하나가 GUM (Guide to the Expression of Uncertainty Measurement)이다. 본 연구에서는 GUM 표준안을 기반으로 ADCP의 유량 측정 불확도를 평가하기 위한 연구를 수행하였다. ADCP의 유량 측정 불확도 요인별 분석을 수행하기 위하여 유량 공급의 조절이 가능한 실 규모 수로를 보유하고 있는 하천실험센터에서 실험을 진행하였으며, ADCP의 측정 정확도에 영향을 미치는 수심, 측정 지점에서 하안까지의 거리, ADCP의 잠김 깊이, 유속 오차, 측정 시간, 반복 횟수, 하상 조건 등에 대한 측정 정확도 평가 실험을 수행하였다. ADCP로 유량을 측정하는 방법은 지점측정방식을 기반으로 유속-면적법을 통해 산정하는 방법과 일반적으로 사용되는 이동측정방식이 있으며, 본 연구에서는 ADCP의 지점측정방식을 통해 유량을 산정하는 Section-by-Section 방법으로 산정된 유량의 불확도를 평가하였다. 모든 측정 결과는 요인별 불확도 평가를 수행하기 위하여 유속은 ADV, 수심은 광파기로 측정된 결과와 비교하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권1호
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• pp.29-38
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• 2012

국내 최초로 소프트웨어 글로벌화 품질관리(Globalization Quality Management, GQM) 프레임워크를 설계하고 실제 산업 현장에 적용하였다. GQM은 글로벌화 경험이 미약한 국내 소프트웨어 업체를 대상으로 글로벌화 기술 적용 결과를 국제 표준에 적합한 수준으로 끌어올리기위한 지원 및 점검을 위한 도구이다. 소프트웨어 개발 주기에 따른 체크포인트 기반의 품질관리 프로세스, 글로벌화 기술지원 모델 및 품질점검 모델로 구성된 GQM은 폭포수를 비롯한 계획주도방법론과 애자일을 포함한 반복점증방법론을 모두 지원한다. GQM에 기반하여 31개 소프트웨어 업체를 대상으로 글로벌화 수준진단을 수행하고 5점 척도로 평가한 결과, 글로벌화 역량이 2.47, 글로벌화 준비도가 2.55로 나타났다. 또한, 글로벌화 기술 도입을 위한 선결요건은 국제화 기술을 반영한 제품 설계(32.9%)와 글로벌 요구사항 분석(28%)으로 조사되었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.331-337
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• 2022

Smart learning is augmented with digital, context-aware, and adaptable technologies to encourage students to learn better and faster. To ensure that digital learning is successful and that implementation is efficient, it is critical that the dimensions of digital learning are arranged correctly and that interactions between the various elements are merged in an efficient and optimal manner. This paper builds and discusses a basic framework for smart learning in the digital age, aimed to improve students' abilities and performance in learning. The proposed framework consists of five dimensions: Teacher, Technology, Learner, Digital content, and Evaluation. The Teacher and Learner dimensions operate on two levels: (a) an abstract level to fit in knowledge and skills or interpersonal characteristics and (b) a concrete level in the form of digital devices used by teachers and learners. Moreover, this paper proposes asynchronous online course delivery model. An Arabic smart learning platform has been developed, based on these smart learning core dimensions and the asynchronous online course delivery model, because despite the official status of this language in many countries, there is a lack of Arabic platforms to teach Arabic. Moreover, many non-native Arabic speakers around the world have expressed an interest in learning it. The Arabic digital platform consists of over 70 lessons classified into three competence levels: beginner, intermediate, and advanced, delivered by Arabic experts and Arabic linguists from various Arab countries. The five dimensions are described for the Arabic platform in this paper. Learner dimension is the Arabic and non-Arabic speakers, Teacher dimension is Arabic experts and Arabic linguistics, Technology dimension consists of technology for Arabic platform that includes web design, cloud computing, big data, etc. The digital contents dimension consists of web-based video, records, etc. The evaluation dimension consists of Teachers rating, comments, and surveys.