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이건명(K M Lee),신희태(H T Shin),이도헌(D H Lee),김영달(Y D Kim),공일종(I J Kong),박면구(M K Park) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.2
전문가시스템은 해당 분야의 지식을 얼마나 정확히 자세히 잘 표현하고, 이 지식을 효과적으로 운용하는 메카니즘이 제공되는가에 따라 성능이 결정된다. 특히 지식표현의 방법은 지식베이스의 규모및 관리에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 제철소의 철도차량 배차 전문가시스템 구축을 위한 지식표현 방법으로서 객체지향 지식표현의 유용성과 필요성을 살펴보고, 실제 구축된 전문가시스템에 대해 소개한다.
이광형(H Lee-Kwang),이도헌(D Lee),이건명(K Lee),송윤선(Y Song) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.1
본 논문에서는 가상기억시스템(virtual memory system)의 페이지 교환 알고리즘에 다중 퍼지 정책을 이용하는 방법을 제안했다. 페이지 교환 알고리즘에서 희생자(victim)를 선정하는 문제는 미래의 페이지 요구(page request)상황에 대한 예측을 필요로 하기 때문에 최적이 성능을 보장하는 알고리즘을 설계하기가 곤란하다. 따라서 경험적으로 관찰할 수 있는 발견적(heuristic)인 정책을 퍼지규칙(fuzzy rule)의 형태로 표현하고 그것을 효과적으로 적응시키는 방법을 제시했다.
이광형(H Lee-Kwang),김창범(C B Kim),이건명(K M Lee),장형규(H K Chang),김형신(H S Kim) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.1
프로그램의 제어 흐름을 그래프로 작성하면 자동적으로 의사 코드(pseudo code)를 얻을 수 있도록 해 주는 그래픽 프로그래밍 방법을 제안한다. 페트리 네트를 이용한 그래픽 프로그래밍 방법은 체계적인 top-down 방식의 프로그래밍을 지원하며, 보다 효율적인 프로그래밍 작업을 가능하게 한다. 여기에서 이용한 페트리 네트 모델은 병렬 수행 컴퓨터를 위한 동기성(concurrent) 프로그램을 표현하는 데에도 적합한 그래픽 프로그래밍 방법이다. 본 논문에서는 페트리 네트 그래픽 편집기와 페트리 네트 그래프를 자동적으로 C 언어 프로그램 구조로 변환해 주는 번역기에 대해 기술한다.
공간시계열 자료에 대한 STARMA 모형과 STBL 모형의 예측력 비교
이성덕,이응준,박용석,주재선,이건명,Lee, S.D.,Lee, Y.J.,Park, Y.S.,Joo, J.S.,Lee, K.M. 한국통계학회 2007 응용통계연구 Vol.20 No.1
본 논문은 공간시계열 자기회귀 이동평균(STARMA) 모형과 공간 시계열 중선형(STBL) 모형에 대해 식별, 추정, 예측 등의 통계적 절차와 특징들을 논하고, 두 모형을 비교하는데 목적이 있다. 사례 연구를 위 해 2001년부터 2006년까지 8개 지역으로부터 보고된 월별 Mumps 자료를 사용했고, 예측오차제곱합(SSF)을 활용하여 두 모형의 적합도를 비교하였다. The major purpose of this article is to formulate a class of Space Time Autoregressive Moving Average(STARMA) model and Space Time Bilinear model(STBL), to discuss some of the their statistical properties such as model, identification approaches, some procedure for estimation and the predictions, and to compare the STARMA model with the STBL model. For illustration, The Mumps data reported from eight city & provinces monthly over the years 2001-2006 are used and the result from STARMA and STBL model are compared with using SSF(Sum of Square Prediction Error).