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방상호 ( Sang-ho Bang ),은성배 ( Seongbae Eun ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
센서노드 운영체제는 응용 프로그래머의 개발 지원 및 체계적인 센서 관리를 위하여 센서 투명성을 지원해야 한다. 하지만 기존 센서 노드 운영체제들은 센서투명성을 지원하지 못한다. 센서 디바이스 드라이버를 응용이 직접 작성해야 하며 다양한 센서를 위한 공통 인터페이스를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 센서 투명성을 지원하는 센서 디바이스 매니저를 제안한다. ETRI 에서 개발한 Nano-Q+에서 센서 디바이스 매니저 기능을 구현하기 위하여 센서노드 플랫폼, 응용 API, 디바이스 매니저, HAL 을 설계하고 구현하였다. 또한, 기존 Nano-Q+와 성능을 비교하고 평가하였다. 센서 디바이스 매니저를 구현하여도 처리 속도 및 용량에 대한 성능 저하가 없음을 확인하였다.
이승용(Seung-Lyong Lee),유병주(Byung Joo Yoo),윤상윤(Sangyoun Youn),방상호(Sang-Ho Bang),정재웅(Jae-Woong Jung) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.11
시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다. A method of constructing a war simulation based on Bayesian Inference was proposed as a method of constructing heterogeneous historical war data obtained with a time difference into a single model. A method of applying a linear regression model can be considered as a method of predicting future battles by analyzing historical war results. However it is not appropriate for two heterogeneous types of historical data that reflect changes in the battlefield environment due to different times to be suitable as a single linear regression model and violation of the models assumptions. To resolve these problems a Bayesian inference method was proposed to obtain a post-distribution by assuming the data from the previous era as a non-informative prior distribution and to infer the final posterior distribution by using it as a prior distribution to analyze the data obtained from the next era. Another advantage of the Bayesian inference method is that the results sampled by the Markov Chain Monte Carlo method can be used to infer posterior distribution or posterior predictive distribution reflecting uncertainty. In this way, it has the advantage of not only being able to utilize a variety of information rather than analyzing it with a classical linear regression model, but also continuing to update the model by reflecting additional data obtained in the future.