• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.35 no.4
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• pp.67-74
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• 2023

High waves and storm surges due to tropical cyclones cause great damage in coastal areas; therefore, accurately predicting storm surges and high waves before a typhoon strike is crucial. Meteorological forcing is an important factor for predicting these catastrophic events. This study presents an improved methodology for determining accurate meteorological forcing. Typhoon Chaba, which caused serious damage to the south coast of South Korea in 2016, was selected as a case study. In this study, symmetric and asymmetric parametric vortex models based on the typhoon track forecasted by the Model for Prediction Across Scales (MPAS) were used to create meteorological forcing and were compared with those models based on the best track. The meteorological fields were also created by blending the meteorological field from the symmetric / asymmetric parametric vortex models based on the MPAS-forecasted typhoon track and the meteorological field generated by the forecasting model (MPAS). This meteorological forcing data was then used given to two-way coupled tide-surge-wave models: Advanced CIRCulation (ADCIRC) and Simulating Waves Nearshore (SWAN). The modeled storm surges and waves correlated well with the observations and were comparable to those predicted using the best track. Based on our analysis, we propose using the parametric model with the MPAS-forecasted track, the meteorological field from the same forecasting model, and blending them to improve storm surge and wave prediction.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.225-227
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• 2019

최근 다양한 개인방송 플랫폼에 의해 엄청난 양의 콘텐츠가 업로드 되고 있으며 그 중 축구와 야구와 같은 스포츠 영상이 차지하는 비율이 상당하다. 방송사에서는 시청자들이 편의를 위해 경기 영상 중 흥미를 끌거나 또는 중요한 장면을 모아 하이라이트 영상을 만들어 제공하는데, 이는 시간과 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 스포츠 영상에서 자동으로 하이라이트를 예측하는 모델을 제안하다. 우리의 모델은 오디오와 이미지 정보를 함께 사용하며, 영상의 단기적 전후관계와 중장기적 흐름을 동시에 파악하는 모델을 제시한다. 또한 좋은 특징벡터를 추출하기 위해 GAN을 결합하는 방법을 설명한다. 제안하는 모델들을 야구 경기 영상을 이용하여 평가한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.862-867
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• 2007

한국의 경제가 저출산, 고령화사회의 진전으로 미래에 대한 불확실성 상태에 빠져들고 있다. 그러나 이러한 위기는 새로운 비즈니스 모델의 창출을 필요로 하는 기회가 될 수 있다. 따라서 미래성장엔진으로서 지향을 위한 새로운 사회 서비스 시장의 비즈니스 모델을 준비할 필요성이 있다. 사회서비스 비즈니스 모델은 참여인력 확보와 교육을 통한 양성, 보급을 바탕으로 하는데, 사회에 활성화 되어 있는 인터넷정보기술에 대한 응용방안과 효과를 본 연구를 통해 규명하고자 한다. 본 연구는 국내외 사회서비스 정책을 비교분석하고 연구의 필요성을 효율적으로 이끌어 내기 위해 다음의 연구문제를 설정하였다. 1. 국내 사회서비스 정책은 외국 사회서비스 정책과 비교할 때 어떤 차이가 있는가? 2. 사회 서비스 사업모델과 접목할 수 있는 적합한 정보기술과 접목방안은 어떤 것이 있는가? 3. 정보기술을 접목한 사회 서비스 사업모델의 효과 및 개선방안은 어떠한가? 연구를 통하여 얻은 결과를 가지고 사회 서비스 포털 구성안과 비즈니스 연결 방안을 제시함으로서 정부의 사회 서비스 민영화 방안과 민수사업 활성화, 일자리 확대 목표의 초석이 되는 연구가 되고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.209-212
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• 1998

소나나 레이다분야에서 목표물로부터 오는 신호의 산란점을 추정하는 것은 추정한 산란점 특성을 분석하여 목표물을 식별하기 위해서 연구되어 오고 있다. 지금까지 연구되어온 모델링에 의한 산란점 추정을 보면 많은 경우 Prony 모델에 근거하여 추정하고 있다. Prony 모델을 레이다나 소나에 적용할 때에 몇 가지 단점을 갖고 있다. 그 첫째는 Prony모델이 잡음에 약하다는 점이고 둘째는 Prony모델이 모델차수에 대한 사전정보를 요구한다는 점이다. 본 논문에서는 위에 든 단점중에서 잡음에 취약한 점을 보완하기 위해서 입력 신호 성분만을 자동 추적하는 창함수(Automatic Tracking Window)를 전처리기로 사용한 Prony 산란점 추정 방법을 제안한다. 또 그 성능을 기존 Prony방법만을 사용한 산란점 추정방법과 비교하여 잡음에 대한 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.287-292
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.76-81
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• 2017

외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2004.08a
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• pp.159-162
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• 2004

LibQUAL+$^(TM)$은 도서관의 서비스 품질을 평가하기 위한 이용자 중심의 서비스 품질 평가 모델이다. SERVQUAL에서 출발한 이 모델은 도서관에 적합한 차원들을 확장 및 개선한 모델로 서비스 영향력(Service Affect), 장소(Library as Place), 정보제어(Information Control)의 3개 차원 22개 항목으로 구성되어 있다. 이는 전통적으로 도서관 경영활동의 3요소로 인정되고 있는 사람, 장서(정보), 건물과 유사함을 알 수 있다. 이 모델은 이용자 중심의 서비스 품질 평가, 전략적 계획 수립의 토대, 동등 기관과의 비교, 모체기관과의 정치적 관계 정립 그리고 이용자, 도서관 및 사서 사이의 관계 정립 등의 측면에서 의의가 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.510-513
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• 2018

본 논문은 다양한 워드 임베딩 모델(word embedding model)들과 하이퍼 파라미터(hyper parameter)들을 조합하였을 때 특정 영역에 어떠한 성능을 보여주는지에 대한 연구이다. 3 가지의 워드 임베딩 모델인 Word2Vec, FastText, Glove의 차원(dimension)과 윈도우 사이즈(window size), 최소 횟수(min count)를 각기 달리하여 총 36개의 임베딩 벡터(embedding vector)를 만들었다. 각 임베딩 벡터를 Fast and Accurate Dependency Parser 모델에 적용하여 각 모들의 성능을 측정하였다. 모든 모델에서 차원이 높을수록 성능이 개선되었으며, FastText가 대부분의 경우에서 높은 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.289-292
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• 2004

여러 분야에서 다양한 목적으로 인간처럼 생각하는 시스템을 구현하고자 하는 연구가 이루어지고 있다. 인간의 뇌에서 기억을 담당하는 부분은 시각, 청각, 촉각 등의 감각 정보를 이용하여 새로 들어온 정보가 이미 기억된 정보와 같은가를 비교하여 기존 기억에 적용시키거나 새로운 정보로 기억시킨다. 기존의 모델은 ART를 사용하여 그것을 구현하고 반복 학습되지 않는 정보는 잊혀져 버리는 것과 강한 자극과 함께 입력된 정보는 반복 학습되지 않아도 잊혀지지 않는 것이었다. 그 모델을 이용할 경우 모든 감각에 대한 정보들이 전부 한 번에 처리되었기 때문에 감각별로 정보를 차등적으로 조절하여 처리하기가 곤란하였다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위해 기존의 ART를 이용한 모델에서 감각 정보를 비교하는 과정을 퍼지 규칙을 도입한 방법으로 교체하고자 한다. 우선 입력받는 감각 정보의 여러 값들을 감각 별로 그룹화 한 후 그룹별로 퍼지 규칙을 이용하여 비교한다. 기억된 정보들을 퍼지 규칙으로 하고 입력된 정보를 이용하여 각각의 규칙에 대한 결과를 낸다. 이 모델에서는 퍼지를 사용하여 기억된 정보에 대한 이해가 쉽고, 기억된 정보를 이용할 때 규칙을 조절하여 적용하는 것으로 상황에 따라 필요한 감각 정보를 알맞게 적용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.328-333
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• 2003

GIS기술은 실세계의 분석에서부터 3D 가상도시의 구축까지 매우 빠르게 발전하고 있다. 3D가상도시는 GIS 기술, 컴퓨터그래픽스 기술, 가상현실 기술, 데이터베이스 기술에 의해 컴퓨터 속에 구현이 되는 도시를 말한다. 본 연구에서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 3D건물모델을 형성하였고, 건물모델을 형성할 때는 삼각형 메쉬를 형성하고 최적의 메쉬를 형성하기 위하여 Divide and Conquer 알고리즘을 사용하였다. 메쉬가 형성된 수치지도의 건물모델에 대하여 기존의 기하파이프라인을 개선함으로서 건물모델을 빠르게 렌더링할 수 있도록 하였다. 건물측면에 대하여는 디지틀 카메라를 이용하여 측면에 대한 이미지를 취득하고 2D Projective Transformation을 적용하여 이미지를 조정하였다.