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개인화된 High Level Context 추출을 위한 퍼지 변수의 베이지안 추론
유지오(Ji-Oh Yoo),김경중(Kyung-Joong Kim),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ
인간과 인간 사이에 컨텍스트의 역할이 중요한 것처럼 기계가 컨텍스트를 인식할 수 있는 능력을 갖추는 것은 중요하다. 특히 지능적인 서비스를 제공하기 위해서는 고수준 컨텍스트를 추출하는 것이 필요하고, 최근 베이지안 네트워크를 이용해 컨텍스트를 추출하려는 연구가 많이 있었다. 그러나 대부분은 단순한 컨텍스트를 추출하는 연구들이고, 상황이나 사용자에 따라 다른 특성을 보이는 경우에 대한 처리는 하지 못하고 있다. 본 논문은 퍼지 소속 함수를 통해 각 센서에서 오는 정보를 전 처리하고, 이를 베이지안 네트워크를 이용해 고수준 컨텍스트로 추출하는 방법을 제안한다. 특히 여러 개의 퍼지 노트가 있을 경우 퍼지 소속값의 곱을 사용하여 베이지안 추론에 적용하였다. 각 센서의 정보를 처리하는 퍼지 소속 함수는 사용자가 쉽게 설계할 수 있고, 컨텍스트 추출 모듈과 별개로 설계가 가능하기 때문에 베이지안 네트워크의 유연하고 적응적인 특성을 유지하면서 개인화가 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 세계의 문제를 모델링한 베이지안 네트워크의 예를 보이고 이를 분석한다.
복층터널 오염물질 배출량 산정기술 및 환기기 운전제어 로직 개발
유지오(Ji Oh Yoo),안상호(Sang Ho Ahn) 대한설비공학회 2017 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2017 No.6
CVS-75 모드와 D-13모드에서 측정된 값을 기준으로 적용하는 환경부의 제작차 오염물질 허용 배출량은 엔진이 정상상태에 도달하지 못한 냉간운전 상태와 빈번히 정지와 가속을 수행하는 상태에서 발생하는 오염물질의 총량을 근거로 산정하므로 환기량을 과대하게 산정되는 원인으로 작용하여 터널내의 환기기 용량을 과다 산정하는 결과로 나타날 우려가 있다. 본 연구에서는 터널내 정속주행특성을 반영한 환기량 산정을 위하여 정속주행시 오염물질 배출량을 측정하였으며, 측정된 결과를 환경부에서 발표된 자동차 배출계수와 비교함으로 도로터널의 환기량산정을 위한 기준배출량을 제시하기 위한 연구이다. 그 결과 CO 및 NOx에 대한 기준배출량은 차종에 관계없이 현행기준보다 상당히 감소하고 있으며 매연에 대한 기준배출량은 현행기준이 NIER의 배출계수를 적용한 기준배출량 보다 감소하는 경향을 보이고 있는 것으로 나타났다.
다양한 형태의 상황 정보 합성을 위한 퍼지 베이지안 네트워크
유지오(Ji-Oh Yoo),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
다양한 형태의 상황 정보를 결합하여 추론하기 위해 베이지안 네트워크를 많이 사용한다. 그러나 일반 베이지안 네트워크는 각 노드의 상태가 이산적이기 때문에, 연속적이거나 여러 상태가 동시에 존재할 수 있는 현실의 상황 정보를 처리하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 베이지안 네트워크의 단점을 보완하기 위해 다양한 형태의 상황 정보를 퍼지를 통해 전처리하여 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 퍼지 베이지안 네트워크를 제안한다. 유용성을 보이기 위해 음악 추천 에이전트를 설계하여 일반 베이지안 네트워크와 비교 실험한 결과, 제안한 방법으로 다양한 상황 정보에 대해 유연한 처리가 가능함을 확인하였다.
유지오(Ji-Oh Yoo),황금성(Keum-Sung Hwang),한승일(Seung-Il Han),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ
디지털 영상을 처리하는 기술 중 영상에 첨가된 노이즈를 제거하는데 필터가 널리 사용되는데, 노이즈의 특성에 의존적인 경우가 많다. 그래서 여러 종류의 노이즈가 복합적으로 섞인 영상을 처리할 때는 필터의 종류, 적용순서, 파라미터 등의 조건을 최적화해야 하는데, 이러한 조건을 결정하기 위해 유전자 알고리즘(GA)을 이용해 보려는 시도가 있었고, 긍정적인 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 이 연구를 발전시켜 다양한 해를 동시에 찾아내어 종분화 유전자 알고리즘을 적용함으로써 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보인다. 기존에 사용된 Steady-state GA와의 비교 실험 결과 종분화 알고리즘이 안정적으로 더 좋은 해를 잘 찾아냄을 알 수 있었다.
안정된 추론을 위한 베이지안 네트워크 앙상블의 종분화 진화
유지오(Ji-Oh Yoo),김경중(Kyung-Joong Kim),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ
베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구 조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 잇는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
유지오(Yoo Ji-Oh),서정윤(Seo Jeong-Yun) 한국태양에너지학회 1993 한국태양에너지학회 논문집 Vol.13 No.2·3
유동층을 열교환기에 응용하기 위한 시도로 알루미나 입자를 유동입자로 하는 수직 이중관식 유동층형 열교환기에서 내관으로 평활관과 핀관(종형핀)을 사용하는 경우에 각각의 열전달효과를 비교, 검토하였다. 본 실험에서는 평균직경이 0.41 ~ 0.77mm범위의 4종의 알루미나 입자를 사용하였으며, 초기충진높이는 50mm(H_o/H=0.083)에서 250mm(H_o/H=0.417)의 범위로 하였다.입자의 크기와 초기 충진높이 및 유동화속도가 열전달계수에 미치는 영향을 검토하고, 단상강 제대류형 열교환기와 열전달효과를 비교한 결과, 평활관을 사용하는 경우에는 7.8배, 핀관을 사용하는 경우에는 12.9배의 전열증진효과가 있었다. 또 유동층에서는 유동화속도가 증가함에 따라 열전달계수은 최대값을 보인후 다시 감소하는데, 이때의 Nu수 및 Re수와 Ar수의 무차원 관계식을 구하였다. The purpose of this study was to investigate the enhancement of heat transfer coefficient in double pipe fluidized bed heat exchangers. The inner tube used a smooth tube and a finned tube equipped with longitudinal fins. The heat transfer coefficients between the heated tube and fluidized bed of alumina beads were calculated as a function of fluidized velocity in various particle sizes (d_p = 0.41, 0.54, 0.65, 0.77mm) and static bed heights (H_0 = 50, 100, 150, 200, 250mm). The coefficient for finned tube is higher than for smooth tube. And the maximum increasing rate is 7.8 times in smooth tube and 12.9 times in finned tube.