• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.181-190
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• 2013

본 논문에서는 어안렌즈의 방사왜곡을 고려한 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 어안렌즈에서 발생하는 방사왜곡의 보정은 크게 좌표 변환과 보간 작업의 두 단계를 통해 진행된다. 본 논문은 방사왜곡을 고려한 보간법에 대한 연구이다. 기존 기술과 달리 왜곡 영상이 아닌 보정 영상에서 근접한 좌표 4개를 사용한 보간법을 제안한다. 실험결과는 주관적인 화질과 객관적인 화질(PSNR)이 향상되는 것을 보여준다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제30권2호
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• pp.75-82
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• 2007

이 논문의 공급업체의 불확실성하에서의 신문팔이 문제를 다루고 있다. 즉 공급업체의 공급량이 소매업체가 주문한 양을 충족하기 못하는 상황을 고려한 것이다. 여기서 우리는 기대 이익을 최대화하는 최적의 주문량을 구하였고, 기존의 연구와 달리 소매업체의 위험 성향을 고려하기 위해 하향 라스크에 대한 제약 조건을 추가하여, 위험 성향이 높을수록 더 많은 주문량을 사용한다는 결과를 사례 연구를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.519-520
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• 2018

본 논문에서는 배터리의 온도를 고려하여 효율적으로 고속 충전할 수 있는 방법에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 충전하고자 하는 배터리의 온도에 따라 충전에 필요한 전압과 전류의 양을 조절하여 최적의 충전 환경을 만들어 배터리의 수명을 감소시키지 않는 최적의 충전 환경을 제공하는 것이다. 충전으로 인하여 배터리 내부에 있는 전해액, 활물질, 분리막 등의 반응성이 증가되어 배터리의 온도 상승과 수명 단축이 발생되는 현상을 고려하여 배터리의 열 발생으로 저하되는 충전량을 보상할 수 있도록 전압 또는 전류의 량을 조절하여 초기의 충전량을 유지할 수 있도록 하는 고속 충전 방법이다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 리튬이온 배터리를 이용하여 일반적인 충전과 비교하여 실험하였다. 실험 결과 존 논문에서 제안한 방법이 기존의 충전방법보다 고속으로 충전되어 효율성이 입증되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.107-115
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• 2001

해성토층 위에 준설매립된 수도권 해안매립지역에서 원형의 대심도 굴착공사로 인하여 발생하는 지중연속벽의 수평변위를 예측하기 위하여 수치해석을 수행하였고, 이러한 수치해석결과와 현장측정값을 비교하여 각각의 수치해석방법의 적용성을 평가하였다. 수치해석법으로는 지반반력해석, 선형 유한요소법 그리고 비선형 유한요소법이 수행되었다. 각각의 방법들에서는 미소변형률에서의 지반거동특성인 비선형성과 굴착으로 인한 구속압감소효과를 고려한 경우와 고려하지 않은 경우에 대하여 수치해석을 수행하여 각각 그 결과들을 비교.분석하였다. 이러한 분석결과 미소변형률에서의 비선형성과 굴착으로 인한 구속압감소 효과를 고려한 비선형 유한요소해석법이 가장 정확하게 수평변위를 예측할 수 있는 방법임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.811-812
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• 2016

최근 공간 정보는 생산 되는 양과 데이터의 생성 빈도 및 다양성으로 인해 기존의 공간 데이터베이스 시스템에서 처리하기 어렵다. 그래서 공간 정보는 빅데이터와 연계에 관한 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 효율적인 단일할당, 다중할당 색인기반 공간 연산에 대한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 공간 연산 중 비용이 매우 큰 공간 조인을 빅데이터 시스템에서 처리하기 위한 고려요소를 제시하고자 한다. 구체적으로 맵리듀스 시스템의 태스크 할당을 위한 단일 할당 공간 색인방안을 설명하고, 불균일 분포가 심한 공간 정보의 특성을 고려한 부하 균등화 시 고려 요소를 제시하고자 한다. 맵리듀스와 같은 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 두 가지 문제인 데이터 불균일 분포 문제와 경계 겹침 색인의 문제와의 연관성을 기술한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.313-318
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• 2016

2차원 화합물 반도체인 Metal monochalcogenides (MMC)는 원자 4층으로 이루어진 tetralayer (TL)가 층상으로 쌓여진 구조이다. 서로 이웃한 tetralayer들이 쌓이는 방법에 따라 4가지의 stacking sequence를(${\beta}$, ${\varepsilon}$, ${\gamma}$, ${\delta}$) 고려할 수 있으며 물질에 따라 상대적인 안정성이 달라진다. GaS는 ${\beta}-type$이 가장 안정하다고 알려져 있다. 이 연구에서는 GaS의 층수를 4층까지 쌓으며, ${\beta}$와 ${\varepsilon}$의 stacking sequence의 모든 경우를 다루어 van der Waals interaction을 고려한 LCAO-DFT 제일원리 계산을 수행하였다. 그 결과를 원자구조의 변화, 에너지 안정성, 전자구조의 변화로 나누어 분석하였다. TL 층이 많을수록 TL의 thickness가 감소하고 더 높은 에너지 안정성을 나타냈다. 또한 stacking sequence를 고려하였을 때 ${\varepsilon}$ stacking을 한 결과가 더 안정한 에너지가 나왔다. 이후 ${\varepsilon}$ stacking을 하였을때의 전자구조 변화를 energy band와 projected density of states를 이용해 관찰하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.546-549
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• 2010

인터넷의 발달과 유통되는 정보의 양이 증가함에 따라, 그 속에서 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 얻기 위한 노력이 계속되어 왔다. 그 중에서 사용자에게 적합한 상품을 추천하고 정보를 제공하기 위한 추천 시스템이 매우 중요하게 인식되고 있으며, 이에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 추천 시스템의 핵심적인 방법들과 발전 방향을 다양한 측면에서 체계적으로 분석하였다. 최근에 자주 사용되어지는 효과적인 추천 시스템의 장단점을 비교하여, 추천 시스템이 적용될 수 있는 다양한 환경에서 최적화된 방법을 제시하였다. 더불어 기존의 추천 시스템이 가지고 있는 한계와 그 극복 방안에 대하여 모색해 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.385-388
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• 2010

블로그는 다양한 주제 분야에 대한 내용을 자유롭게 표현할 수 있는 일종의 개인 웹사이트로, 많은 양과 다양성으로 매우 중요한 정보원이 될 수 있다. 블로그는 생산속도가 매우 빠르므로 보다 고품질의 블로그를 선별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 블로그의 본문을 담고 있는 포스트를 대상으로 기계학습 기법을 이용하여 문서의 품질을 자동으로 평가하고자 하였다. 학습을 위한 자질로는 모든 블로그에 공통적으로 적용할 수 있도록 형태소 분석에서 추출한 동사, 부사, 형용사의 내용어만을 선택하였다. 성능 비교를 위해 수작업으로 약 4,600개의 정답 집합을 구축하고, 적합한 기계학습 기법을 찾기 위해 다양한 학습 기법을 사용하여 비교 실험하였다. 실험 결과 Bagging 기법의 성능이 79% F-measure로 가장 좋음을 보여주었다. 한정된 자질을 사용했을 때와 정답 집합의 문서 수 비율이 불균등할 경우 단순함, 유연성, 효율성의 특징을 지닌 Bagging 기법이 적합할 것으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.823-824
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• 2009

SOA의 기본 단위인 서비스에서 나타날 수 있는 시나리오들은 서비스의 테스트 케이스로 사용될 수 있다. 이러한 사용을 위해 서비스 시나리오를 정형적으로 표현해야 하며 본 논문에서는 유사한 표현을 하는 순차 다이어그램을 차용하여 서비스 시나리오에 알맞게 변형하여 사용한다. 정형적으로 표현된 서비스의 테스트케이스는 자동화에 알맞으며 중의적 해석을 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.258-261
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• 2019

딥러닝을 이용한 Sequence to Sequence 모델의 등장과 Multi head Attention을 이용한 Transformer의 등장으로 기계번역에 많은 발전이 있었다. Transformer와 같은 성능이 좋은 모델들은 대량의 병렬 코퍼스를 가지고 학습을 진행하였는데 대량의 병렬 코퍼스를 구축하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 작업이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 합성 코퍼스를 만드는 기법들이 연구되고 있으며 대표적으로 Back Translation 기법이 존재한다. Back Translation을 이용할 시 단일 언어 데이터를 가상 병렬 데이터로 변환하여 학습데이터의 양을 증가 시킨다. 즉 말뭉치 확장기법의 일종이다. 본 논문은 Back Translation 뿐만 아니라 Copied Translation 방식을 통한 다양한 실험을 통하여 데이터 증강기법이 기계번역 성능에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 실험결과 Back Translation과 Copied Translation과 같은 데이터 증강기법이 기계번역 성능향상에 도움을 줌을 확인 할 수 있었으며 Batch를 구성할 때 상대적 가중치를 두는 것이 성능향상에 도움이 됨을 알 수 있었다.