• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.65-74
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• 2015

해저터널용 복합신소재 배수관구조를 설계하기 위해서는 복합신소재 구조부재의 적층형태별 역학적 성질을 결정하는 것이 필수적이다. 복합신소재는 일반적으로 등방성 재료와 달리 치수효과가 매우 큰 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 복합신소재 부재의 적층형태별 인장시험을 상온($20^{\circ}C$)과 해수온도($0^{\circ}C$)에서 각각 수행하였다. 또한, 이론적 해석방법인 혼합물의 법칙과 탄성해법을 적용하여 재료의 역학적 성질을 추정하고 시험결과와 비교를 하였다. 해저터널 복합신소재 배수관 구조부재를 설계할 때 사용되는 역학적 성질의 값은 상온에서 얻어진 값을 보정하여 적용하여야 된다. 이러한 자료는 향후 해저터널용 복합신소재 배수관구조의 설계의 기초자료로 제공하고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.485-499
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• 1999

1989년 뉴질랜드에서 전파관리에 시장메커니즘이 도입된 이후 전세계적으로 동 방식에 대한 관심이 증대되고 있으며, 그 도입도 점차 확산되고 있다. 이러한 추세에 따라 한국에서도 전파관리에 시장메커니즘 도입에 관한 논의가 최근 들어 활발하게 이루어지고 있다. 이와 같은 배경 하에서 최근 정보통신부가 입법예고한 전파법 개정(안)에는 주파수에 재산권을 도입하고, 도입된 주파수 재산권을 경매방식을 통하여 배분하는 내용이 포함되어 있다. 경매는 자원의 가격결정과 배분이라는 두 가지 문제를 풀기 위해 적용될 수 있기 때문에 매력적인 시장방식의 메커니즘으로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고 경매방식의 유효성은 주파수 재산권 배분에서 당연한 것으로 받아들여져서는 안될 것이다. 경매가 잘 못 설계될 경우 당초에 의도하였던 것과는 달리 비효율적인 주파수 배분이 이루어 질 수도 있게 될 뿐만 아니라, 전파관리에 부정적인 영향을 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 주파수 재산권 경매방식 설계시 고려해야 할 핵심요소와 논점들을 기존의 경매이론과 주요국의 경험을 토대로 논의하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 2016

본 연구에서는 종합 설계 교과와 학부 졸업기준이 되는 졸업 작품 구성에 관련된 주제 설정 및 작품 완성 단계까지 지도교수역할과 학생들의 진행 절차를 요약하고, 결과에 대한 학생들의 만족도를 조사 분석하였다. 1-2인을 1개조로 하여 담당교수를 지정하고 면담 및 기술 지도를 실시하였으며, 팀별로 자체 주제를 선정하도록 유도하였고, 2011년부터 2015년 12월까지 진행된 내용 중에서 소형 무인기 또는 스마트폰을 이용한 주제들에 대해 그 구성 결과를 제시하고, 2011년과 2015년 각각에서 1개 전공의 참여 학생들에 대한 작품 제작 활동 결과에 대해 설문 조사된 내용을 비교, 분석하였다. 이를 바탕으로 다음 학년도 개선사항에 대해 검토하고, 지속적인 교육 개선을 이루어 열정과 도전 정신을 갖춘 융합형 창의 인재가 양성되고 취업 및 창업과 연결되는 선순환 구조를 형성하는 방안을 공유한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.757-766
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• 2009

본 연구에서는 학습자 행동모델을 이용하여 개별적인 학습 환경을 제공할 수 있는 적응적 하이퍼미디어 학습 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 추적하여 관리할 수 있는 LBML을 제안하였다. 제안 시스템은 학습행동정보 수집시스댐과 적용적 학습지원시스템으로 구성된다. 학습행동정보 수집시스템은 웹 2.0기술을 이용하여 SCORM CMI 데이타 모델을 기반으로 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 수집한다. 수집된 학습행동정보는 LBML 스키마를 기반으로 개별 학습자의 LBML 인스턴스로 저장된다. 적웅적 학습지원시스댐에서는 LBML 인스턴스를 분석하여 학습자의 반웅에 대한 즉각적인 피드백을 제공할 수 있는 규칙기반 학습지원모률과 상호작용적 학습지원모듈을 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.641-649
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• 2020

As the usage of mobile devices extremely increases, malicious mobile apps(applications) that target mobile users are also increasing. It is challenging to detect these malicious apps using traditional malware detection techniques due to intelligence of today's attack mechanisms. Deep learning (DL) is an alternative technique of traditional signature and rule-based anomaly detection techniques and thus have actively been used in numerous recent studies on malware detection. In order to develop DL-based defense mechanisms against intelligent malicious apps, feeding recent datasets into DL models is important. In this paper, we develop a DL-based model for detecting intelligent malicious apps using KU-CISC 2018-Android, the most up-to-date dataset consisting of benign and malicious Android apps. This dataset has hardly been addressed in other studies so far. We extract OPcode sequences from the Android apps and preprocess the OPcode sequences using an N-gram model. We then feed the preprocessed data into LSTM and apply the concept of Information Gain to improve performance of detecting malicious apps. Furthermore, we evaluate our model with numerous scenarios in order to verify the model's design and performance.

• 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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1590-1597
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• 1999

웹서비스에서의 주요 수익원중 하나로 등장한 광고는 기존의 미디어들과 비교해서 잠재고객 세분화가 가능하다는 점이 가장 큰 특징이다. 즉, 개인의 특성에 따라서 선별적으로 광고를 제공할 수 있으며, 정확한 광고효과 측정도 가능하다. 따라서 웹 광고관리 시스템들은 고객의 환경특성 또는 등록내용을 바탕으로 광고를 제공하고, 광고효과를 관리하여 광고주에게 제공하는 형태로 구성되어 있다. 그러나 이러한 광고관리 시스템들은 고객, 광고주, 정보제공자(ISP)의 요구사항 또는 특성의 모델링 및 이러한 요구사항들간의 매칭과 조정에 있어서 문제점이 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 다중상속이 가능한 수형 구조의 광고분류 체계를 중심으로, 칸텐츠 내부에서의 특성관리, 규칙을 사용한 광고대상 설정, 사용자의 기본 특성 및 사례분석을 사용하는 개인화 된 웹 광고 지원시스템을 제안한다.

• 전기학회논문지
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• 제60권1호
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• pp.184-192
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• 2011

In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.49-58
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• 2011

증강현실은 가상의 상황에 대한정보를 실체화하여 영상에 정합하여 제공함으로써 정보의 시각화를 통해 사람의 인지능력을 보조한다. 증강현실 기술은 최근 카메라와 디스플레이 장치가 장착된 정보기기의 보급으로 인하여 교육, 디자인, 관광, 산업분야 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 증강현실 시스템들은 대부분 사용자의 명령에 따라 반응하는 제한적 상호작용을 하기 때문에 실제 세계의 상황을 다양하게 반영하기에는 제한이 있다. 본 연구에서는 기존의 증강현실 시스템을 기반으로 상황정보를 제공하는 상황인지 에이전트와, 영역지식을 기반으로 지능적 기능을 제공할 수 있는 지식기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 증강되는 객체가 상황정보를 반영하여 지능적으로 동작하고, 다중 객체 사이의 상호작용을 가능하게 한다. 본 연구에서는 규칙 기반 상황인지 시스템과 이에 따른 3D 모델을 생성하고, 증강되는 객체들 간의 상호작용을 실험하였다. 또한 시스템 개발에 있어 사용들이 쉽게 증강현실 환경을 구현할 수 있는 프레임워크를 제시하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권3호
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• pp.135-144
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• 2004

In this paper, we propose competitive fuzzy polynomial neurons-based advanced Self-Organizing Neural Networks(SONN) architecture for optimal model identification and discuss a comprehensive design methodology supporting its development. The proposed SONN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. And it consists of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules and regression polynomial. Each activation node is presented as Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) which includes either the simplified or regression polynomial fuzzy inference rules. As the form of the conclusion part of the rules, especially the regression polynomial uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership (unction are studied and the number of the premise input variables used in the rules depends on that of the inputs of its node in each layer. We introduce two kinds of SONN architectures, that is, the basic and modified one with both the generic and the advanced type. Here the basic and modified architecture depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer. The number of the layers and the nodes in each layer of the SONN are not predetermined, unlike in the case of the popular multi-layer perceptron structure, but these are generated in a dynamic way. The superiority and effectiveness of the Proposed SONN architecture is demonstrated through two representative numerical examples.