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빅 데이터에 근거한 강의실 자동 배정 알고리즘 설계와 학사관리 시스템 적용사례
진상규 ( Sang-kyu Chin ),김승환 ( Seung-hwan Kim ),이순교 ( Soon-kyo Lee ),정태수 ( Taesu Cheong ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
대학에서는 매학기 개설된 수업에 대해 강의실 배정작업을 진행하고 있으며 대부분의 대학에서는 년4회(1·2학기, 여름, 겨울 계절학기) 수작업으로 반복적인 강의실 배정 작업을 수행하고 있다. 강의실 배정작업은 교수가 선호하는 강의실 또는 교과목특성(실험과목 및 대형 강의)이 반영된 강의실 등 다양한 조건에 의해 강의실을 배정하고 있으며 수작업으로 일일이 강의실을 배정 하는 데에는 상당한 시간이 소요되고 있다. 몇몇 대학에서는 강의실 배정작업을 개선하기 위해 교수 및 강의실의 특성을 고려한 강의실 자동 배정 시스템을 구축을 시도 하였으나, 많은 변수로 인해 여전히 수작업으로 강의실을 배정하고 있다. 이에 본 연구에서는 강의실 자동 배정 시스템을 구축하기 위한 방법으로 최근 3년간 기 배정된 강의실 빅 데이터 자료를 기반으로 작성된 강의실 자동 배정 알고리즘을 제시하고 실 적용한 고려대학교 시스템 구축 사례를 살펴보고자 한다.
교란 상관 관계 분석 그래프를 이용한 발전소의 고장진단에 관한 연구
이승철,이순교 중앙대학교 기술과학연구소 1998 기술과학연구소 논문집 Vol.28 No.-
발전소 운전중 기기의 고장이 발생할 경우, 고장은 순간적으로 clear 되거나 또는 지속적으로 유지되기도 하고 때로는 casecade되어 다른 고장으로 파급되기도 한다. 이러한 다양한 고장들의 경과상태와 파급양상은 시스템 및 기기의 운전특성 및 plant내에서도 상호 연결상태 고장자체의 severity 정도에 따라 복잡하게 전개되어, 통상 중대한 고장이나 교란의 발생시에는 파급되어 발생되는 교란까지 합하여 발전소의 중앙제어실에는 수많은 경보가 울리게 된다. 이 경우 파급되어 발생되는 교란들중 관측이 되지 않은 교란들은 교란들의 전후 파급관계를 이용하여 그 발생을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 발전소의 운전 감시와 고장 진단을 체계적으로 수행하기 위해 개발한 DIAG(Disturbance Interrelation Analysis Graph)라 불리는 자료구조를 사용하여 그래프 상에서 내삽(interpolation)과 외삽(extrapolation)을 통해서 관측이 안된 고장을 체계적으로 추적하는 방안에 대하여 논하였다. In a power plant, once a disturbance occurs, it can be either persistent, self cleared, cleared by the automatic controllers or propagated into another disturbance until it subsides in a new equilibrium or a stable state including a total system shut down. For safe operation of the power plant, causes of the disturbances should be found and removed quickly as possible in order to prevent potential fatal disturbances. A data structure called a disturbance interrelation analysis graph(DIAG) is developed in this paper, trying to capture all the necessary knowledge and to show explicitly the reasoning paths for disturbance detection and diagnosis.