• 한국비블리아학회지
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• 제29권3호
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• pp.139-155
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• 2018

이 연구는 연구자 정보를 관리하기 위해 여러 조직에서 발행하고 관리하는 다양한 식별자를 국제표준이름식별자(ISNI)를 중심으로 융합 관리함으로써 식별자의 중복발행을 방지하고 기관의 연구자 정보의 재정비에 활용할 수 있는 연구자 식별자 통합관리체계 모형을 제시하였다. 여러 식별자 중에 다양한 분야에서도 적용할 수 있는 ISNI의 메타데이터 구조와 관리체계를 살펴보고, ISNI를 중심으로 각 기관에서 발행하는 식별자를 통합하여 관리할 수 있는 체계와 시스템 모형을 설계하였다. 이 모델은 데이터구조 계층, 플랫폼 계층, 어플리케이션 계층, 관리 및 보안계층(4계층)으로 구성되며 주요 기능의 설명 및 통합관리시 고려해야할 이슈를 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.45-52
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• 2005

동적 신경망은 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 더 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(GRNN)으로 구성된 합성 신경망을 사용하여 시스템 식별을 다루고 있다. 합성 신경망의 구조는 LRNN으로 IIR-MLP를, GRNN으로 Elman RNN을 결합하고 있다. 합성신경망은 선형과 비선형 시스템 식별을 통해 평가되었으며 상대적인 성능평가를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 비교하고 있다. 시뮬레이션 결과에 의하면 합성 신경망은 학습속도와 정확도에서 더 우수하게 동작하였으며, 이러한 사실은 비선형 시스템 식별에 있어서 합성 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 더 효과적인 신경망이 될 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.161-164
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• 2004

가상현실 시스템은 프레임마다 객체를 식별하고 이벤트에 대한 빠른 응답시간을 요구한다. 대부분 개상현실 시스템들을 빠른 응답시간과 객체 식별을 빠르게 하기 위하여 인덱스를 사용한다. 이러한 인덱스들은 그리드 형태로 공간을 분할하여 트리형태의 구조를 가지기 때문에 영역질의에는 취약한 구조이며 이동 객체의 이동횟수에 따라 부가적인 연산비용이 생긴다. 따라서 3차원 영역질의에 우수한 성능을 보이는 R-트리를 가상현실 시스템에 적용하였을 때에 발생되는 문제점을 정의하였다. 또한 발생한 문제점을 해결하기 위해 가시성을 고려한 영역 질의, 초기 삽입 정책을 제안하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권3호
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• pp.293-300
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• 2015

본 연구에서는 저층 조적채움벽 철근콘크리트 골조 구조물의 내진보강 전과 후에 대하여 강제 진동 실험과 상시 진동 계측을 수행하였으며 시스템 식별과정을 통하여 구조물의 동특성을 구하고 해당 구조물과 유사한 동특성을 보이는 해석 모델을 만들었다. 시스템 식별 결과 댐퍼가 설치된 x방향의 감쇠비가 증가되었으며, 해석 모델과 비교한 결과 추가 설치된 부재들(전단벽과 댐퍼)의 유효 강성은 부재의 총단면 강성의 50%만이 발현되어 해당 부재들이 기존의 구조물이나 부재와 완전히 일체화되지는 않음을 알 수 있었다. 또한, 추가 설치된 기초의 y방향 구속조건을 핀으로 하여야 동특성을 일치시킬 수 있었는데, 이는 새로운 기초가 설치되며 해당 지질의 특성이 변화되었기 때문으로 보인다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.284-293
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• 2002

XML(eXtensible Markup Language, XML)은 인터넷에서의 자료 교환을 위해 고안된 언어이다. 본 논문에서는 XML의 개념을 발전시킨 확장형 규칙 표식 언어(extensible Rule Markup Language, XRML)를 제안하고 있다. XRML은 웹 페이지에 내재된 암묵적 규칙의 식별, 구조적인 규칙으로의 변환, 사람과 소프트웨어 에이전트간의 지식 공유를 가능하게 하며, 이를 통해 지식기반시스템(Knowledge Based System)과 지식관리시스템(Knowledge Management System)의 통합을 실현할 수 있는 새로운 언어가 될 것이다. 본 고에서는 XRML이 이상과 같은 능력을 갖기 위해 반드시 갖춰야 할 6가지 설계 기준과, 이들 기준을 반영한 XRML 구성 요소로서 RIML(Rule Identification Markup Language), RSML(Rule Structure Markup Language)과 RTML(Rule Triggering Markup Language)을 설계하였으며, 개별 요소들의 기능 및 특성과 함께 태그와 DTD(Document Type Definition)도 식별하였다. 나아가 전술한 구조를 기반으로 하여 XRML을 워크플로우 시스템상의 폼처리에 적용한 Form/XRML이라는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 프로토타입의 개발을 통해, 지식기반시스템의 지식을 활용하는 RTML이 폼을 비롯한 다양한 응용시스템에 내재될 수 있으며, 웹 페이지의 암묵적 규칙과 지식기반시스템의 규칙이 일관성 있게 유지될 수 있음을 보여 주었다. 요컨대 본 연구는 XRML이 지능형 웹으로 발전하기 위한 새로운 도구이며, KBS와 US의 통합을 위한 중요한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.33-40
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• 1998

최근 Yang과 Tseng이 제안한 직교 신경망(ONN)은 직교 함수를 이용하여 신경망을 구성한 것으로서, 다층 신경망이 가지는 층의 구조에 대한 어려움이 없이 전체 구조를 결정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 요구되는 정확성을 기준으로 직교 함수의 급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전제 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 직？ 함수의급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전체 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 학습 알고리듬이 오차 역전파법 학습 알고리듬에 비해 간단하며 수렴 속도가 빠르다는 장점도 있다. 그러나 이러한 직교 신경망은 구조의 골격이 디ㅗ는 직교 함수를 변형할 수 없는 구조를 가진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 변환을 이용하여 직교함수를 학습할 수 있는 구조를 가지는 수정된 직교 신경망(MONN)을 제안한다. 제안한 수정된 지？ 신경망을 이용하여 비선형 시스템을 식별하기 위해 식별기 구조를 설정하고 목적을 달성하기 위한 수정된 직교 신경망의 학습 알고리듬을 유도한다.사례연구른 통하여 본 논문에서 제안한 수정된 직교 신경망의 비선형 시스템 모형화 능력, 입력 변환의 유용성을 다충 신경망, 직교 신경망과 비교하여 검증한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제37권3호
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• pp.57-77
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• 2003

본 연구는 국내 학술지의 표준화된 학술지 식별코드 체계인 KOJIC(KOrean Journal Identification Code)를 개발하는 것이 목적이다. 이 시스템을 개발하기 위하여 전통적인 자료식별 번호체계, 주요 국가서지번호, 그리고 국제적 또는 국가적 자료식별코드체계의 구조를 조사 분석한 다음, 유일성, 간편성, 조기성, 국제성, 그리고 확정성을 갖춘 KOJIC을 개발하였다. 이것은 6 자리의 알파벳 영문자와 숫자로 구성되는 코드이며, 한 개의 체크기호를 포함하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.339-342
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• 2016

스마트그리드는 기존 전력망의 비효율적인 운영, 이산화탄소 과다 배출, 전력피크의 문제를 해결하기 위한 방법으로 주목받고 있다. 하지만, 기존의 ICT가 도입되고 구조가 복잡해짐에 따라 개인정보를 침해 할 수 있는 가능성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 스마트그리드 내에서 개인정보를 다루는 기기, 시스템, 데이터와 같은 자산을 식별하여 공격자 입장에서의 공격 목표를 설정한 뒤, Attack Tree 방법을 통하여 세부적인 위협을 식별하였다. 분석 결과, 스마트그리드 환경은 기존의 ICT 기술이 접목되기 때문에 스마트그리드 구조상 발생할 수 있는 위협뿐 만 아니라 기존의 기술들에서 발생할 수 있는 위협도 함께 존재했다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.85-93
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• 2024

이 논문에서는 파랑 하중을 받는 부유식 구조체의 운동 해석에 있어서 시스템 식별 방법을 이용한 상태공간방정식 모델을 수립하고 해석하는 방법을 제안하였다. 상태공간방정식 모델의 수립 방법으로는 주파수영역에서 하중-변위 입출력 관계에 대한 목표 전달함수를 구하고 이에 가장 근접하는 상태공간방정식을 구하는 절차를 제시하였다. 전통적으로 부유식 구조체 운동의 시간영역 해석은 지연함수의 합성곱적분을 포함하는 Cummins 방정식을 시간적분하여 이루어진다. 상태공간방정식 모델은 이러한 시간영역해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법의 하나로서 연구되어 왔다. 제안하는 방법에서는 시스템 식별방법인 N4SID 와 전달함수의 분모 및 분자 다항식의 계수를 설계변수로 하는 최적화방법을 사용하여 목표 전달함수에 상응하는 상태공간방정식을 구한다. 제안하는 방법의 적용성을 보이는 예제로서 단자유도 수치모델 및 6자유도 바지의 운동을 해석하였다. 제시하는 상태공간방정식 모델은 주파수영역 및 시간영역에서 모두 기존의 해석결과와 잘 일치하고 시간영역해석에서는 계산의 정확도를 확보하면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제33권3호
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• pp.216-224
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• 2014

본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기 등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 우리는 Universal Background Model (UBM) 클러스터링 접근 방법을 제시하고, 또한 이 방법은 실시간 구조의 화자식별에 적용할 수 있다는 것을 보여준다. 제안한 방법의 실험을 통해 미미한 정도의 식별 성능 저하에서 speed-up factor 6의 결과를 얻을 수 있었다.