• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.728-731
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• 2012

최근 분산 임베디드 시스템에서 실시간 데이터 교환에 대한 요구가 증가하면서 발간/구독(Publish/Subscribe) 기반의 데이터 중심 통신 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)에 대한 활용 분야가 증가하고 있다. 국방 분야의 시스템과 같은 고신뢰성을 요구하는 환경에서는 시스템 개발에 앞서, DDS 통신에 동적으로 참여하게 하는 디스커버리 과정의 안정적인 성능 검증을 요구한다. 성능 검증 및 신뢰성 있는 시스템 개발을 위해 실제 시스템과 유사한 환경에서 DDS의 디스커버리 사전시험(Prototype)을 수행하는 데, 이 때 많은 시간과 비용을 소요하게 된다. 본 논문에서는 DDS의 표준 프로토콜인 RTPS(Real-Time Publish-Subscribe)에서 필수로 요구하는 SDP(Simple Discovery Protocol)를 이용하여 디스커버리 시간을 추정할 수 있는 계산식을 제안한다. 계산식은 참여자(Participant) 수를 이용한 연결 쌍(pair)의 수식과 단말개체(Endpoints) 수를 이용한 가중치(weight) 수식을 이용하며, 실제 상용 DDS 미들웨어를 이용하여 유형별로 DDS 디스커버리 시험을 수행한 결과와 비교하여 계산식을 실제로 사용할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.419-422
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• 2019

해군은 계획된 함정 수리기간을 통해 성능 유지를 위한 장비 정비를 수행한다. 함정의 수리기간이 한정되어있고, 장비는 많은 정비 대상 구성품으로 이루어져 통상의 경우 성능이 저하된 구성품을 미리 선정하여 일부분에 대해서만 정비가 수행된다. 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 함정 수리 시 정비 대상 구성품을 더욱 효과적으로 선정할 수 있도록, 집중적으로 정비가 수행된 개체를 확인하고 이를 예방정비를 위한 정비요소로 도출하고자 하였다. 이를 위해 특정 모델을 샘플로, 도입시부터 ${\bigcirc}{\bigcirc}{\bigcirc}{\bigcirc}$년까지의 정비데이터를 수집하여 분석을 진행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.697-700
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• 2010

피부 이미지의 여러 가지 특징들 중 주름은 피부의 상태를 판단하는 중요한 요소이다. 따라서 주름을 추적하기 위해 확대경으로 촬영된 원본 이미지에서 질감 대비 증가, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행한 후 Watershed 알고리즘을 이용하여 주름을 선분으로 표현하였다. 이렇게 생성된 주름의 깊이, 너비, 길이 등은 피부 분석 시 특징 정보로 이용할 수 있다. 또한 주름과 주름이 연결되어 이루는 다각형을 논문에서는 셀(Cell)이라고 정의하는데 그것의 크기나 개수 같은 정보도 추출할 수 있게 된다. 그러나 주름으로 만들어진 셀들은 실제와 다르게 과분할 되는 경향을 보인다. 과분할 된 셀들은 잘못된 정보를 제공하기 때문에 피부 상태를 판단하는 결과의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인지하고 차후 정확한 셀 정보를 획득하기 위한 확장성 측면에서 각 셀들을 개체화시키고 과분할 된 셀을 검출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.67-70
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• 2019

상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 같은 개체를 나타내는 언급들을 연결하는 문제다. 대명사, 지시 관형사, 축약어, 동음이의어와 같은 언급들의 상호참조를 해결함으로써, 다양한 자연언어 처리 문제의 성능 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 현재 영어권 상호참조해결에서 좋은 성능을 내고 있는 BERT 기반 상호참조해결 모델에 한국어 데이터 셋를 적용시키고 표층형을 이용한 규칙을 추가했다. 본 논문의 모델과 기존의 모델들을 실험하여 성능을 비교하였다. 기존의 연구들과는 다르게 적은 특질로 정밀도 73.59%, 재현율 71.1%, CoNLL F1-score 72.31%의 성능을 보였다. 모델들의 결과를 분석하여 BERT 기반의 모델이 다양한 특질을 사용한 기존 딥러닝 모델에 비해 문맥적 요소를 잘 파악하는 것을 확인했다.

• 한국수산과학회지
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• 제34권4호
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• pp.327-339
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• 2001

함평만 조하대 저서동물 공간분포와 군집구조를 파악하기 위하여 1997년 10월 만 입구에서부터 내만에 이르기까지 격자형으로 41개 조사정점을 설정하고 van Veen grab (표면적 $0.1 m^2$)을 사용하여 각 정점당 3회씩 저서동물을 채취하였다. 함평만은 만 입구역에서 중앙부까지는 muddy sandy gravel 퇴적상이, 만 중앙부로부터 내측에는 gravelly sandy mud 퇴적상 이었으며, 퇴적물내 의 유기탄소량은 $0.23\sim0.69\%(0.44\pm0.10\%)$범위였다. 조사 기간 동안 출현한 총 168종의 저서동물 가운데 다모류가 58종으로서 가장 우점하였으며, 갑각류는 54종이 출현하여 이들 두 분류군이 전체 출현종수의 $66.6\%$를 차지하였다. 연체동물은 34종이 출현하였으며 기타 분류군은 22종이었다. 평균 밀도는 1,168 개체$/m^2$였으며, 연체동물이 가장 우점하여 평균 684 개체/$m^2$의 밀도로서 전체 밀도의 $58.6\%$를 차지하였다. 다모류는 381 개체/$m^2$의 밀도로서 전체밀도의 $32.6\%$를 차지하였다. 갑각류는 90 개체/$m^2$가 출현하여 상대적으로 밀도는 낮은 양상이었다. 생체량은 $358.65 g/m^2$이 출현하였는데 이 가운데 연체동물의 생체량이 $302.97 g/m^2$을 차지하여 전체 생체량의 $84.5\%$에 달하였다. 극피퐁물은 $24.20 g/m^2$으로서 전체생체량의 $6.7\%$, 갑각류는 $19.16 g/m^2$으로서 전체 생체량의 $5.4\%$를 차지하였다 주요 우점종으로서는 Ruditapes philippinarum이 정점당 평균 520 개체/$m^2$($44.5\%$)로서 만 중앙부의 정점들에서 주로 출현하였다. 다모류인 Lumbrineris longifolia는 평균 183 개체/$m^2$($15.7\%$)로서 만 안쪽에 위치한 정점들에서 밀도가 높았다. 이매 패류인 Pitar indecoroides는 정점당 평균 56 개체/$m^2$의 밀도로서만 입구 정점에서 밀도가 높았다. 또한 고둥류인 Reticunassa festiva 및 다모류인 Heteromastus sp., Praxillella affinis, Clone sp., Tharyx sp.는 대부분의 정점에서 비교적 고른 분포하였다. 집괴분석 결과 함평만 조하대 정점들은 퇴적상에 따라 크게 5개의 정점군으로 대별되었다. 즉, 함평만 입구역에서부터 만 중앙까지 연결된 정점군 (정점군 B), 만 중앙부에서 내만까지의 정점군 (정점군 C), 그리고 자갈의 함량이 높은 정점들 (정점군 A)로 크게 3개 정점군으로 나누어지고, 내만 가장 안쪽에 위치한 정점 1과 종밋과 바지락의 치패 출현량이 극히 많은 정점 4와 6이 각각 별도의 정점군으로 구분되었다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.415-424
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• 2009

비지도 학습 신경망모형의 한 종류인 자기조직도(self-organizing map: SOM)는 고차원 자료를 차원축소하고 저차원지도를 통해 유사한 개체를 군집화하는 방법이며 다양한 분야의 데이터에 적용되고 있다. 한편 최소생성나무(minimal spanning tree: MST)는 개체점들을 닫힌 루프 없이 가장 짧게 선분으로 연결하는 그래프 방법이다. 본 연구에서는 부노드 자기조직도에 최소생성나무를 적용하여 부노드 간 거리를 근사적으로 나타내는 자료 시각화 방법과 자기조직도의 최적 형태와 크기를 결정하기 위한 거리 측도를 제안하였다. 또한 피서의 붓꽃자료와 실제 유전자발현자료 및 모의생성 자료에 적용하여 이 방법의 유용성을 살펴보았다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.88-95
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• 1998

본 논문은 인공생명 기법을 이용하여 생물의 정보처리 시스템을 구현하고자 하는 것이다. 자연계의 생물은 그 자체로 훌륭한 정보처리 시스템이다. 생물체는 하나의 생식 세포로부터 발생된다. 또한 이 개체의 종은 진화의 과정을 통해 환경에 적응한다. 본 논문에서는 이와 같은 생물학적인 발생과 진화의 개념을 이용하여 신경망을 설계하는 방법을 제안한다. 생물체의 개체발생은 발생모델의 하나인 셀룰라 오토마다(CA)를 통하여 구현하였고 진화과정은 진화 알고리즘(EAs)을 사용하였다. 우리는 이와 같이 구현한 '진화하는 셀룰라 오토마타 신경망'을 줄여서 ECANS1이라 명명하였다. 셀 사이의 연결은 CA 법칙에 의하여 결정되며, 셀의 초기 패턴이 진화함으로써 유용한 신경망을 찾아낸다. 신경망의 각 셀 즉 뉴런은 생물의 발화 ${\cdot}$ 비발화의 특성을 갖는 카오스 뉴런 모델을 사용하였다. 그리고 신경마의 최종 출력값은 뉴런의 발화 빈도로서 나타내었다. 제안한 방법은 Exclusive-OR 문제 및 패리티 문제에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다.

• 한국가축번식학회지
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• 제27권3호
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• pp.197-206
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• 2003

hFSH는 $\alpha$와 $\beta$ subunit으로 구성된 heterodimer로서 두 subunit의 조합은 활성을 지닌 호르몬의 생산에 있어서 매우 중요한 단계이다. 이 조합과정의 효율을 증대하기 위하여 본 연구에서는 hFSH를 단일사슬의 단백질로 구축하고자 하였으며, 이의 일환으로 각 subunit 대한 cDNA단편을 연결하는 서열로 CTP linker를 도입하였다. 재조합한 hFSH-CTP 유전자는 pseudotype의 retrovirus vector system을 이용하여 CHO 세포와 닭의 배로 각각 전이되었다. CHO 세포에서의 FSH의 생산은 $\alpha$와 $\beta$를 각각 전이한 경우에 비해 hFSH-CTP를 전이한 경우에서 17배 이상 높은 것으로 나타났다. 닭에서는 유전자 전이를 시도한 62개체 중에서 11마리가 부화하였으며 그 중 10마리가 형질전환된 닭인 것으로 RT-PCR을 통하여 확인되었다. 그러나 개체의 혈중 FSH의 생산은 확인하지 못하였다. 이상의 실험 결과를 바탕으로 하여 재조합된 hFSH-CTP는 FSH의 발현에 매우 효율적인 구조로 생각되며, 또한 retrovirus를 이용한 유전자 전이 방법은 형질전환 가금의 생산에 있어서 매우 적절한 방법으로 사료된다.

• 센서학회지
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• 제9권2호
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• pp.127-133
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• 2000

이 논문에서는 신경회로망을 이용하여 순환식 돈분처리 시스템의 실시간 모니터링을 궁극적으로 구현할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 즉 미생물 군집내의 개체군밀도에 따른 각 처리조(유입수, 발효조, 폭기조, 1차 침전조 및 4차 침전조)에서의 폐수처리 과정을 모델을 시도하였다. 측정 데이터에 대해 우선 principle component analysis(PCA) 분석을 적용하여 각 처리조에서의 입력(미생물 밀도와 처리요소)과 출력간의 상관관계를 파악하고, 각각의 처리조마다 독립된 신경회로망을 적용하여 폐수처리 과정을 모델링하였다. 신경회로망의 입력으로 현재 탱크에서의 미생물의 개체군밀도를 직접 이용하는 대신 PCA 분석 결과를 이용함으로써, 비교적 적은 수의 데이터로 효과적인 모니터링 시스템을 구현할 수 있었다. 즉 각 처리조별로 학습된 신경회로망들을 연결하여 분석한 결과 2일 동안의 폐수 처리 변화를 비교적 정확히 예측할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.226-235
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• 2009

내비게이션 시스템에서 목적지를 찾기 위하여 목적지의 이름, 분류, 주소, 전화번호 등의 정보를 이용하게 되는데 대부분의 사용자들은 이들 중에서 목적지의 이름을 사용한다. 그런데 사용자들은 공급사에서 제공하는 POI DB에 등재된 이름을 정확히 알지 못할 뿐만 아니라 편의상 축약된 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭 등으로 POI 검색을 시도하므로 검색이 실패하는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 내비게이션 시스템에서 이름으로 검색 할 때 검색 성공률을 제고할 수 있는 이형태 DB 구축 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원 DB의 POI 명과 연결되는 이형태를 생성하여 DB화한다. 우리는 이형태의 생성을 위하여 약 650,000 개의 개체를 가지고 있는 원 DB의 POI 명으로부터 모은 패턴을 분석하여 이형태의 유형을 7 가지로 분류하였다 분류한 유형을 토대로 일정한 패턴이 존재하여 자동화가 가능한 유형들에 대하여 577개의 규칙을 만들어 자동으로 이형태를 구축하였다. 규칙으로 만들기가 어렵거나 빈도수가 적은 개체들에 대해서는 수동으로 이형태를 구축하였다. 생성된 비율은 전체 POI DB의 35.8%에 해당하며 구축한 이형태 DB를 사용한 검색 성공률은 89%이었다.