• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.251-267
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• 2003

객체지향 데이터 베이스에서는 지능 정보시스템에서 요구하는 것을 만족하기 위하여 보다 지능적인 질의 처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 추론적 기법을 사용하여, 객체지향 데이터베이스에서의 지능적인 질의 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 논문에서 제시하는 방법을 사용하여, 객체지향 데이터베이스에서 주어진 질의에 대한 답을 추상적으로 표현하는 지능적인 답을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 지능적인 질의 처리 방법은 규칙 표현, 규칙 재편성, 전 분석, 분석의 네 단계로 구성된다. 규칙 표현 단계에서는 객체지향 데이터베이스 스키마를 사용하여 추론 규칙을 생성한다. 규칙 재편성 단계에서는 규칙에서 순환을 제거한다. 전 분석 단계에서는 유일한 내포적 문자를 얻기 위하여 규칙변환이 이루어진다. 분석 단계에서는 SLD-분석을 사용하여 내포적 답을 구한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.85-90
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• 2017

최근 모바일 컴퓨팅 환경의 발달로 다양한 모바일 장비들이 보급되고 있다. 특히 GPS가 탑재된 모바일 장비들의 보급이 활발해지면서 위치정보를 이용한 다양한 응용서비스들이 생겨나고 있다. 이 논문에서는 연속적인 시간에서 획득한 이동객체 위치 정보들의 집합, 즉 이동객체의 궤적을 저장, 관리하기 위한 시스템 모델 및 대용량 이동객체 데이터를 빠르게 질의할 수 있는 UDF (User-Defined Functions) 기반 궤적 인덱스 기법과 질의 선 실체화 테이블 기법을 제안하고 실험을 통해 각 기법들의 성능을 비교 평가한다. 실험에서 질의 선 실체화 테이블 기법이 UDF 기반 궤적 인덱스 기법보다 실행시간에서 약 1.2배 빠른 결과를 보였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제30권1호
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• pp.1-20
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• 2008

The dynamic characteristics of the passive, semi-active, and active tuned-liquidcolumn dampers (or TLCDs) are studied in this paper. The design of the latter two are based on the first one. A water-head difference (or simply named as water head in this paper) of a passive TLCD is pre-set to form the so-called semi-active one in this paper. The pre-set of water head is released at a proper time instant during an earthquake excitation in order to enhance the vibration reduction of a structure. Two propellers are installed along a shaft inside and at the center of a passive TLCD to form an active one. These two propellers are driven by a servo-motor controlled by a computer to provide the control force. The seismic responses of a five-story shear building with a passive, semiactive, and active TLCDs are computed for demonstration and discussion. The responses of this building with a tuned mass damper (or TMD) are also included for comparison. The small-scale shaking-table experiments of a pendulum-like system with a passive or active TLCD to harmonic and seismic excitations are conducted for verification.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2600-2608
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• 1998

본 논문은 한글이나 한자처럼 문자 부류의 개수가 많은 경우에 효과적인 오프라인 필기 문자인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 간단하며 구현하기 쉬운 최소거리 분류법에 기반을 두고 있는데, 최소거리 분류법의 인식 성능을 향상시키기 위해 다단계 선인식(multi-stage pre-classification) 및 신경망을 이용한 후보문자 재정렬(candidate reordering)의 두 가지 전략이 첨가되었다. 제안된 알고리즘의 성능은 PE92 데이터베이스 상의 574 종의 한글 문자들에 대한 실험을 통해 입증하였는데, 인식률은 86%, 처리 속도는 초당 15자로서 기존의 연구 결과보다 우수함을 관측하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제36권3호
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• pp.154-163
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• 2010

Process monitoring of output variables affecting final performance have been mainly executed in semiconductor manufacturing process. However, even earlier detection of causes of output variation cannot completely prevent yield loss because a number of wafers after detecting them must be re-processed or cast away. Semiconductor manufacturers have put more attention toward monitoring process inputs to prevent yield loss by early detecting change-point of the process. In the paper, we propose the method to efficiently monitor functional input variables in multi-phase semiconductor manufacturing process. Measured input variables in the multi-phase process tend to be of functional structured form. After data pre-processing for these functional input data, change-point analysis is practiced to the pre-processed data set. If process variation occurs, key variables affecting process variation are selected using contribution plot for monitoring efficiency. To evaluate the propriety of proposed monitoring method, we used real data set in semiconductor manufacturing process. The experiment shows that the proposed method has better performance than previous output monitoring method in terms of fault detection and process monitoring.

• 정보관리학회지
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• 제38권1호
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• pp.221-242
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• 2021

본 연구에서는 사전학습 된 언어 모델을 기반으로 양방향 게이트 순환 유닛 모델과 조건부 랜덤 필드 모델을 활용하여 참고문헌을 구성하는 메타데이터를 자동으로 인식하기 위한 연구를 진행하였다. 실험 집단은 2018년에 발행된 학술지 40종을 대상으로 수집한 PDF 형식의 학술문헌 53,562건을 규칙 기반으로 분석하여 추출한 참고문헌 161,315개이다. 실험 집합을 구축하기 위하여 PDF 형식의 학술 문헌에서 참고문헌을 분석하여 참고문헌의 메타데이터를 자동으로 추출하는 연구를 함께 진행하였다. 본 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 언어 모델을 파악하였으며 해당 모델을 대상으로 추가 실험을 진행하여 학습 집합의 규모에 따른 인식 성능을 비교하고 마지막으로 메타데이터별 성능을 확인하였다.

• 한국환경농학회지
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• 제37권3호
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• pp.151-159
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• 2018

BACKGROUND: In this review paper, the effects of surface cover (SCV), vegetative filter strip (VFS), and vegetated ridge (VRD) on the pollutant runoff from steep-sloping uplands were analyzed to compare the pollutant reduction efficiency in runoff ($PRE_{runoff}$) of the practices and to investigate how slope and rainfall parameters affect the $PRE_{runoff}$. METHODS AND RESULTS: The $PRE_{runoff}$ of SCV, VFS, and VRD for pollutants including suspended solids and biological oxygen demand was compared by analysis of variance. The effect of slope and rainfall parameters on the $PRE_{runoff}$ was explored by either mean comparison or regression analysis. It was found that the $PRE_{runoff}$ differs with the practices due to different pollutant reduction mechanisms of the practices. Though the $PRE_{runoff}$ was likely to be affected by site condition such as slope and rainfall (amount and intensity), more comprehensive understanding was not possible due to the limited data set. CONCLUSION: The $PRE_{runoff}$ of SCV, VFS, and VRD differed due to the distinctive mechanisms of pollutant removal of the practices. It is necessary to accumulate experimental data across a variety of gradient of slope and rainfall for comprehensive understanding of the effects of the practices on pollutant runoff from steep-sloping uplands.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.585-594
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• 2002

본 논문에서는 음성인식의 후처리를 위한 음가-표기 변환표의 생성과 구현에 관한 연구를 수행하였다. 음절 단위 음가를 인식하는 음성인식 시스템을 위한 후처리를 위하여 인식된 음가로 발음되는 표기 집합을 생성하는 표기 집합 생성기를 설계 구현하였다. 표준 발음법을 페트리넷으로 모델링하여 생성된 표기-음가 변환표를 기반으로 음가표기 변환표를 생성하였다. 음가-표기 변환표가 올바른 표기 집합을 생성함을 보이기 위하여 표기 집합 생성기를 설계 구현하고, 표준 발음법 예제와 발음법 사전에서 무작위로 추출된 단어에 대하여 실험한 결과 발성 이전의 표기가 포함된 올바른 표기 집합이 생성됨을 입증하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제33권2호
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• pp.613-619
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• 2012

We applied several machine learning methods for developing QSAR models for prediction of acute toxicity to fathead minnow. The multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) method were applied to predict 96 h $LC_{50}$ (median lethal concentration) of 555 chemical compounds. Molecular descriptors based on 2D chemical structure were calculated by PreADMET program. The recursive partitioning (RP) model was used for grouping of mode of actions as reactive or narcosis, followed by MLR method of chemicals within the same mode of action. The MLR, ANN, and two RP-MLR models possessed correlation coefficients ($R^2$) as 0.553, 0.618, 0.632, and 0.605 on test set, respectively. The consensus model of ANN and two RP-MLR models was used as the best model on training set and showed good predictivity ($R^2$=0.663) on the test set.

• 대한수학회보
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• 제46권5호
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• pp.867-871
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• 2009

A module M over a ring R is said to satisfy (P) if every generating set of M contains an independent generating set. The following results are proved; (1) Let $\tau$ = ($\mathbb{T}_\tau,\;\mathbb{F}_\tau$) be a hereditary torsion theory such that $\mathbb{T}_\tau$ $\neq$ Mod-R. Then every $\tau$-torsionfree R-module satisfies (P) if and only if S = R/$\tau$(R) is a division ring. (2) Let $\mathcal{K}$ be a hereditary pre-torsion class of modules. Then every module in $\mathcal{K}$ satisfies (P) if and only if either $\mathcal{K}$ = {0} or S = R/$Soc_\mathcal{K}$(R) is a division ring, where $Soc_\mathcal{K}$(R) = $\cap${I 4\leq$ $R_R$ : R/I$\in\mathcal{K}$}.