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강화학습을 이용한 자가진화 행위자 기반 시뮬레이션의 데이터 동화
강동오,배장원,이천희,백의현 대한산업공학회 2017 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2017 No.11
소셜 시뮬레이션에서 많이 적용되는 행위자 행위자 기반 모델을 실제 시스템의 데이터를 바탕으로 최적화하기 위한 기존 연구는 다양한 최적화 기법들을 사용하여 진행되어져 왔다. 그러나, 미래 예측에 적용되는 행위자 기반 시뮬레이션에서는 미래에 대한 시뮬레이션으로서 실제 시스템 데이터가 없으므로 기존의 최적화 방식은 적용하기 힘들며 데이터 동화의 관점에서 에이전트 시뮬레이션 모델을 최적화하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 자가진화 행위자 기반 시뮬레이션 모델의 데이터 동화를 위한 강화학습 방법을 제안하고 이를 실제 주택 시장 모델에 적용하여 유용성을 보이고 있다.
Capnocytophaga gingivalis ATCC 33624 균주로부터 bacteriocin 의 정제 및 특성
강동오,민윤기,장기완 대한구강보건학회 1999 大韓口腔保健學會誌 Vol.23 No.4
Capnocytophaga spp. are correlated with periodontal disease, but are not major causative agent in periodontal disease. As a part of the investigation of antagonistic action among oral bacteria, the author purified and characterized the bacteriocin from Capnocytophaga gingivalis ATCC 33624 strain. The bacteriocin was isolated from the cell extract by the ammonium sulphate fractionation and the column chromatography using DEAE-Sephadex A-50 and Sephacryl S-300. The purified bacteriocin was shown to be homogeneous and had a molecular weight of 40,000. The specific activity of purified bacteriocin was increased about 44 fold and the percent recovery of the bacteriocin was 26%. Among the tested strains, S. mutans KCTC 3065, S. sanguis KCTC 3284 and S. mitis KCTC 3217 strain were sensitive to this bacteriocin. This bacteriocin activity was stable at 30℃-70℃ and active pH 6.0-8.0.
홈네트워크 장치 제어를 위한 OSGi 및 UPnP 미들웨어 기술
강동오,강규창,이전우 한국조명전기설비학회 2004 조명.전기설비 Vol.18 No.2
디지털과 정보 통신 기술의 발달로 인하여 가정 내의 장치들이 홈네트워크로 연결되고 있다. 가까운 미래에는 집안의 모든 가전 기기와 조명 및 전기 장치들이 홈네트워크를 통하여 연결되어 제어되며, 다양한 서비스가 제공되는 디지털 홈이 구축될 것으로 전망된다 [1, 2, 3]. 이렇게 가정 내의 홈네트워크 장치가 보편화되어 서비스 제공자에 의한 다양한 서비스 제공이 가능하게 됨으로 인하여 홈네트워크 기술에 대한 관심이 매우 커지고 있는 추세이다. (중략)
자가진화 에이전트 기반 시뮬레이션을 위한 데이터 동화 기법 비교
강동오,백의현 한국경영과학회 2016 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.10
This paper presents data assimilation techniques for self-evolving agent-based simulation. The self-evolving agent-based simulation is the simulation scheme to improve and optimize agent-based simulation models in incremental way without human intervention by using a machine learning technique. Data assimilation is the technique to modify simulation models to fit the simulation result to the real world phenomena by using real world data. Therefore, the self-evolving agent-based simulation requires a kind of data assimilation technique for optimizing agent-based simulation models. In this paper, we compared some optimization techniques of the agent-based simulation model for data assimilation of the self-evolving agent-based simulation and discussed some issues for researches.
강동오,정준영,이천희,박민호,이전우,이용주,D., Kang,J.Y., Jung,C.H., Lee,M., Park,J.W., Lee,Y.J., Lee 한국전자통신연구원 2022 전자통신동향분석 Vol.37 No.6
Recently, decentralized approaches to artificial intelligence (AI) development, such as federated learning are drawing attention as AI development's cost and time inefficiency increase due to explosive data growth and rapid environmental changes. Collaborative AI technology that dynamically organizes collaborative groups between different agents to share data, knowledge, and experience and uses distributed resources to derive enhanced knowledge and analysis models through collaborative learning to solve given problems is an alternative to centralized AI. This article investigates and analyzes recent technologies and applications applicable to the research of multi-agent collaboration of AI bots, which can provide collaborative AI functionality autonomously.
저전력 서버 클러스터를 위한 모델 기반 자율 동적 전력 관리 기법
강동오,이형직,정준영,최장호,배창석 한국차세대컴퓨팅학회 2014 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.10 No.3
근래 인터넷의 발달로 서버 운용에서 전력 소비가 증가함에 따라 서버 클러스터에 대한 저전력의 전력 관리 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 서버 클러스터에서 효과적인 저전력 서버 운영을 위한 모델 기반의 자율 동적 전력 관리 기법을 제안한다. 단일 서비스를 제공하는 서버에 대한 전력 소비 모델과 서비스 모델을 유도하고, 요청 부하에 대한 서버들의 전력 소비량 및 응답 시간을 계산한다. 그리고, 이를 이용하여 부하 분배기 상의 클러스터 전체 요청 부하에 따라 서버들의 On/Off 상태를 결정하는 자율 동적 전력 관리 정책을 설계하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 제안한 방법의 유효성과 우수성을 시뮬레이션을 통해 시간 기반 전력 관리 정책과 비교하여 검증하였다.
Endometrial Stromal Sarcoma Presented as an Incidental Lung Mass with Multiple Pulmonary Nodules
강동오,김제형,최수인,오지연,김재겸,최종현,추지영,황진욱,이승헌,이주한,이기열,신철 대한결핵및호흡기학회 2014 Tuberculosis and Respiratory Diseases Vol.76 No.3
Low-grade endometrial stromal sarcoma (ESS) is an uncommon gynecologic malignancy of mesodermal origin. Pulmonary metastasis of low-grade ESS can occur years and decades after the treatment of the primary disease. Low-grade ESS is frequently mistaken as benign uterine neoplasm like uterine leiomyoma, which can potentially lead to a misdiagnosis. We present a case of a 42-year-old woman with low-grade ESS, that initially presented as an incidental lung mass with multiple pulmonary nodules, seven years after an uterine myomectomy. A 6.9×5.8 cm-sized intrapelvic mass suspected of uterine origin was discovered while searching for potential extrathoracic primary origin. A pelviscopy and simultaneous thoracoscopic lung biopsy were conducted for pathologic diagnosis. Finally, the diagnosis was confirmed as low-grade ESS with lung metastasis based on the histopathologic examination with immunohistochemical stain, which was showed positive for CD10 and hormone receptor markers (estrogen and progesterone receptors) in both pelvic and lung specimens.