• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.57-73
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• 2006

제조 라인의 설계에 있어서 물류설비의 선정은 매우 중요한 부분이다. 생산라인의 특성을 충분히 고려하여 물류설비를 선정하기 위해서는 다양한 요소들이 고려되어야 하며 그 요소들 가운데는 정량적인 요소(예, 자재 부피, 무게)들 뿐만 아니라 정성적인 요소(예, 유지 보수, 통합성)들도 포함된다. 정량적인 요소는 해당 물류설비의 사양 등을 통해 보다 쉽게 평가가 가능하지만 정성적인 요소는 객관적인 분석이 매우 어려운 부분이다. 실제 사례에서도 물류설비선정 시 정량적인 요소들만 검증되고 정성적인 요소들은 대부분 배제되는 것으로 나타나고 있다. 본 연구에서는 물류설비의 보다 효율적인 평가 및 선정을 위해 정량적인 요소뿐만 아니라 정성적인 요소들을 반영할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 전문가 지식 기반의 룰 (Rule) 및 퍼지 로직을 연계한 통합 방안을 개발하였다. 우선 전문가 지식 기반의 룰을 통해 해당 공정간 적절한 물류설비 유형 및 가능한 대안 유형들을 찾아내고 이들 중 정성적인 요소들까지를 반영하여 최적의 물류설비를 선정하기 위해 퍼지이론이 적용되었다. 본 연구를 통해 퍼지 이론의 제조 물류부분 적용 가능성을 제시하였다.

• 산경연구논집
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• 제11권7호
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• pp.41-49
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to recognize the role and necessity of public data visualization through prior research, investigation, and data verification processes. In addition, this study intends to check what factors should be considered in order to visualize data on the mobile web. Through this process, by identifying the cognitive load affecting information visualization by type, as a result, I would like to propose an effective information visualization method to effectively deliver public data related to government policies. Research design, data and methodology: In this study, we analyzed the case of information visualization according to infographics, which has been widely used in the public field among various visualization methods. For this study, a questionnaire survey was conducted for young people in their 20s and 30s with the highest mobile usage rate. Results: Based on the results, IPA (Importance Performance Analysis) was performed to conduct cognitive load test tools for information visualization of public data and confirmed the implications for each type of infographics. Conclusions: As a result of research, in order to efficiently deliver public data on the mobile web, first, it is necessary to construct a visual screen that can be easily identified through clear data. Appropriate graphic elements can be used according to the type to make it easier for users to acquire and understand information. Second, it is necessary to provide useful content in visualizing information. Third, in order to efficiently transmit information and increase understanding of data, it is necessary to visualize information that can induce interest in data and form metaphors. Fourth, it is necessary to visualize information to reduce cognitive load in terms of physical and mental aspects in order to accommodate users' comfortable information. Fifth, in order to effectively deliver public data, it is necessary to compose contents and information that are easy for users to understand. This study examines effective information visualization methods to increase the communication effect of public data in response to changes in the data-based intelligent information society and suggests implications for each type considering cognitive loads to help future public institutions to communicate and accept information.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3501-3523
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• 2017

It is a classical integer optimization difficulty to design an optimal selection scheme in cooperative relay networks considering co-channel interference (CCI). In this paper, we solve single-objective and multi-objective relay selection problem. For the single-objective relay selection problem, in order to attain optimal system performance of cooperative relay network, a novel quantum differential evolutionary algorithm (QDEA) is proposed to resolve the optimization difficulty of optimal relay selection, and the proposed optimal relay selection scheme is called as optimal relay selection based on quantum differential evolutionary algorithm (QDEA). The proposed QDEA combines the advantages of quantum computing theory and differential evolutionary algorithm (DEA) to improve exploring and exploiting potency of DEA. So QDEA has the capability to find the optimal relay selection scheme in cooperative relay networks. For the multi-objective relay selection problem, we propose a novel non-dominated sorting quantum differential evolutionary algorithm (NSQDEA) to solve the relay selection problem which considers two objectives. Simulation results indicate that the proposed relay selection scheme based on QDEA is superior to other intelligent relay selection schemes based on differential evolutionary algorithm, artificial bee colony optimization and quantum bee colony optimization in terms of convergence speed and accuracy for the single-objective relay selection problem. Meanwhile, the simulation results also show that the proposed relay selection scheme based on NSQDEA has a good performance on multi-objective relay selection.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.17-29
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• 2005

본 연구의 목적은 컴퓨터지원협동 학습 환경에서 학습자-학습자, 학습자-온라인교사간 상호작용을 계량화시켜 파악할 수 있는 기법으로서 네크워크 마이닝 기법의 일종인 사회 연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 가능성에 대해 살펴보는 것이다. 이러한 연구 목적의 달성을 위해 먼저 사회학과 인류학 분야를 중심으로 최근 활발히 활용되고 있는 이 기법의 이론적 및 방법론적 배경을 살펴보고, 이어서 웹 기반 기업교육 운영 과정에서 생성된 질문방 로그파일을 활용하여 SNA변인 중 하나인 중심도와 학업 성취도 및 팀활동 기여도 간의 상관관계를 분석하는 탐색적 실증 연구를 실시하였다. 연구의 결과 중심도는 학업 성취도, 특히 적용 평가 등 고차학습 성취도 및 동료들에 의해 평가된 팀 학습 기여도와 높은 상관이 있음이 나타났다. 결론으로서 이러한 연구 결과가 제시하는 교수 설계적 함의 및 그 제한성에 대해 살펴보고 아울러 향후 연구 방향에 대한 제언을 덧붙였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제42권5호
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• pp.617-631
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• 2022

To study the eccentric compressive performance of the basalt-fiber reinforced recycled aggregate concrete (BFRRAC)-filled circular steel tubular stub column, 8 specimens with different replacement ratios of recycled coarse aggregate (RCA), basalt fiber (BF) dosage, strength grade of recycled aggregate concrete (RAC) and eccentricity were tested under eccentric static loading. The failure mode of the specimens was observed, and the relationship curves during the entire loading process were obtained. Further, the load-lateral displacement curve was simulated and verified. The influence of the different parameters on the peak bearing capacity of the specimens was analyzed, and the finite element analysis model was established under eccentric compression. Further, the design-calculation method of the eccentric bearing capacity for the specimens was suggested. It was observed that the strength failure is the ultimate point during the eccentric compression of the BFRRAC-filled circular steel tubular stub column. The shape of the load-lateral deflection curves of all specimens was similar. After the peak load was reached, the lateral deflection in the column was rapidly increased. The peak bearing capacity decreased on enhancing the replacement ratio or eccentric distance, while the core RAC strength exhibited the opposite behavior. The ultimate bearing capacity of the BFRRAC-filled circular steel tubular stub column under eccentric compression calculated based on the limit analysis theory was in good agreement with the experimental values. Further, the finite element model of the eccentric compression of the BFRRAC-filled circular steel tubular stub column could effectively analyze the eccentric mechanical properties.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1217-1223
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• 2007

5.8 GHz의 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 시스템을 사용하는 ITS(Intelligent Transport System)에 전자파 환경 문제가 발생하면서 광각 경사 입사 대책용 전파 흡수체의 사용이 요구된다. 5.8 GHz 주파수에서 경사 입사된 전파에 대해 낮은 반사 손실을 보이는 2층형의 전파 흡수체(유전 복합 재료/자성 복합 재료)를 설계하였다. 흡수층에는 iron flake를 filler로 사용하였다. 임피던스 정합 기능의 표면층에는 유전상수가 낮은 carbon black을 사용하였다. 각 층의 sheet는 일반적인 세라믹 혼합물 제조 공정에 의해 제작되었고, 지지재로는 가황고무를 사용하였다. 전송 선로 이론에 근거하여 TE(Transverse Electric)와 TM(Transverse Magnetic) 편파에 대해 입사각을 변화시키며 반사 손실을 계산하였고, 자유공간법에 의해 반사 전력을 실측하였다. 입사각 $55^{\circ}$까지 낮은 반사 손실(-10 dB 이하)을 갖는 2층형 흡수체가 설계되었다. 자유공간법에 의한 반사 전력의 실측치가 이론적 계산치와 비슷한 값을 보여 설계 방법의 타당성을 입증할 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제18권4호
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• pp.139-146
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• 2005

지금까지의 애니메이션 작업은 애니메이터의 객관적 감성과 경험에 의해 이루어져 왔다. 소프트웨어 디자인에 있었어도 지성적인 데이터들을 바탕으로 제작되어져 왔다. 이는 객관화하기 용이한 자료로서 데이터화하기가 쉬웠기 때문 일 것으로 보인다. 이와는 반대로 인간의 감성은 객관화하고 디지털화하기 어려운 요소들이 많이 존재한다. 본 연구는 디지털화하기 어려운 인간의 감성적 데이터를 객관화하고 이를 정량적 데이터로 활용할 수 있는 방법에 대한 부분으로 나는(flying) 궤적(path)을 연구 대상으로 하였다. 실험에 있어 인간이 나는 제적에 대해 어떻게 표현하는지에 대한 감성어를 수집하였다. 수집한 감성어를 통해 감성 평가어를 추출하고 추출한 감성 평가어에서 느껴지는 나는 궤적에 대한 스케치 이미지를 수집하였다. 수집한 스케치 이미지를 기초로 본 연구의 핵심이 되는 실험 동영상 샘플을 제작하였다. 다음으로 나는 궤적을 나타내는 감성어에 대한 물리적 요소와 동영상 샘플과의 상관관계를 분석하기 위해 수량화이론III류와 수량화이론I류를 각각 이용하였다. 그 결과 감성어와 동영상 샘플과의 구조를 파악 할 수 있었고, 나는 궤적에 대한 감성반응의 물리적 자극요소 또한 분석 할 수 있었다. 나는 궤적은 오브젝트(object)가 지나간 경로(path)에 해당한다. 이러한 경로(궤적)를 보고 감성자극 요소들이 복합적으로 작용하여 독특한 감성어로 표현되어 지는 것으로 보인다. 여기엔 감성을 자극하는 요소들이 존재하는데, 그 요소로는 속도, 회전, 규칙 그리고 호의 길이가 그 물리적 요소인 것으로 파악되었다. 본 연구를 통해 나는 궤적의 애니메이션을 표현하는데 있어 애니메이터들의 주관적인 감성 표현들을 객관화, 정량화 시키고자 하였으며, 본 연구의 데이터는 감성 애니메이션 시스템 설계에 있어 기본 데이터로 적용되는 것을 목표로 하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.129-149
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• 2021

최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.