• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.586-588
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• 2004

트랜스코딩에 관련된 연구들은 비디오 스트리밍에 대한 품질관련 연산들을 제공해 주었으나 트랜스코딩 과정에서 발생하는 연산지연과 전송지연에 대한 고려가 부족하였다. 또한 비디오 스트리밍에 대한 캐슁기법과 관련된 연구들은 비디오 스트리밍 서버와 클라이언트 사이의 전송지연을 줄여주는 장점을 제공하는 반면, 트랜스코딩과의 협업을 위한 연동들은 드물었다. 본 논문에서는 대역폭이 유선망에 비해 상대적으로 빈약한 무선망 채널을 통해 연속적인 비디오 스트리밍 서비스를 제공하는 과정 중에 발생하는 전송지연과 연산지연을 동시에 극복할 수 있도록 해주는 통합 시스템 아키텍처와 캐슁 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.250-252
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• 2000

많은 최적화 문제에서 해답들의 구조는 서로 의존성을 가지고 있다. 이러한 경우 기존의 진화연산이 사용하는 빌딩 블록 개념으로는 문제를 해결하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 이를 극복하기 위해서 헬름홀츠 머신(Helmholtz machine)을 이용해서 데이터의 분포를 예측한 후 최적화를 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 진화 연산을 바탕으로 하지만 교차연산이나 돌연변이 연산을 사용하는 대신에, 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 파악하고, 이를 이용해서 새로운 데이터를 생성하는 과정을 통해 최적화 과정을 수행한다. 진화연산으로 해결하는데 곤란을 겪고 있는 여러 함수들을 해결하는 이를 검증하였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.97-106
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• 2000

학습의 도구로써 컴퓨터의 활용은 학습 내용뿐만 아니라 수학적 지식의 획득 과정에 있어서도 변화를 시도하고 있다. 특히 물리적인 환경에서 시 ${\cdot}$ 공간적인 제약으로 인한 구체적 조작활동을 한계성을 극복하기 위해 개발된 기하학습 소프트웨어인 GSP와 Cabri-Geometry II는 새로운 관점에서의 기하학습을 가능케 한다. 본고에서는 기하학습의 도구로써 컴퓨터의 역할과 GSP의 기능적 특성 및 초등학교 수학교수 ${\cdot}$ 학습과정에서 GSP의 활용할 수 있는 방안에 대해서 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.307-308
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• 2014

본 논문은 대학에서의 팀 프로젝트 학습이 어떻게 수행되고 있는지를 고찰한 것이다. 논의된 결과, 학생들은 조별 활동을 함에 있어서 SNS를 적극 활용함을 알 수 있었다. 이는 주제의 선정이라든지 각자의 역할을 수행하기 위해서는 시공간의 제약을 극복해야 하기 때문이다. 또한 팀 프로젝트를 발표하는 과정에서 학생들은 주제에 맞는 다양한 시청각 자료들을 활용함을 알 수 있었다. 이는 팀 프로젝트를 수행하는 과정에서 요청되는 커뮤니케이션의 극대화를 위한 최선의 전략이기 때문이다.

• Nuclear industry
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• v.37 no.8
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• pp.81-83
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• 2017

신고리 5 6호기 공사 중단과 탈핵을 주장하는 900여개 환경 시민단체가 7월 27일 '안전한 세상을 위한 신고리 5 6호기 백지화 시민행동'을 발족했다. 이들은 선언문을 통해 "우리 사회가 안전한 탈핵세상으로 가기 위해서는 신고리 5 6호기 백지화가 그 첫걸음이 돼야 한다. 여러 어려운 점이 발생할 수 있지만, 함께 노력한다면 충분히 극복가능한 문제"라며 "우리는 이번 공론화과정이 충분한 시민들의 참여와 토론으로 에너지 민주주의를 실현하는 과정이 돼야 한다고 생각한다"고 밝혔다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.2
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• pp.21-24
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• 1994

공학설계에 있어서 보다 합리적인 최적설계 혹은 최적과 근사한 설계안을 얻기 위해서는 최적화모델에 표현할 수 없는 설계과정의 경험적 지식이나 의사결정과정을 지운할 수 있는 지식기반시스템이 결합되어야 할 필요가 있다. 본 글에서는 수치적인 계산결과만을 제공하는 최적화 기법의 한계와 기호처리에 중점을 두고 있는 지식기반시스탬의 한계를 극복하여, 보다 현실적인 최적 설계안을 도출할 수 있는 지식기반 최적설계시스템에 관한 연구현황과 관련기술을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1278-1281
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• 2022

현재 Action classification model은 computational resources의 제약으로 인해 video전체의 frame으로 학습하지 못한다. Model에 따라 다르지만, 대부분의 경우 하나의 action을 학습시키기 위해 보통 많게는 32frame, 적게는 8frame으로 model을 학습시킨다. 본 논문에서는 이 한계를 극복하기 위해 하나의 video의 많은 frame들을 mix-up과정을 거쳐 한장의 frame에 여러장의 frame 정보를 담고자 한다. 이 과정에서 video의 시간에 따른 변화(temporal- dynamics)를 손상시키지 않기 위해 linear mix-up이라는 방법을 제안하고 그 성능을 증명하며, 여러장의 frame을 mix-up시켜 모델의 성능을 향상시키는 가능성에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.141-161
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• 1997

팩시밀리로부터 수신된 영상은 글자를 두껍게 하는 돌출잡영(salient noise), 문자주변에 점이 추가되는 고춧가루 잡영(pepper noise), 선의절단을 일으키는 백색잡영(white noise)으로 인하여 가독성이 떨어진다. 수신된 팩시밀리 영상을 원래의 영상으로 복원하기 위하여 최근에 Handley 와 Dougherty가 처음으로 형태학적 복원 방법을 제안하였다. 형태학적 복원 방법은 돌출잡영에 대해서 효과적이었지만, 확률적으로 발생하는 백색잡영과 고춧가루잡영에 대해서는 팩시밀리 영상을 결정적 수열(deterministic sequence)로다루었기 때문에 효과적이지 못했다. 본 논문에서는 주사과정, 고딩과정, 그리고 통신과정에서 생성되는 돌출, 고춧가루, 백색잡영에 의해 훼손된 팩시밀리 영상을 칼만여과를 이용하여 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 모델링과 복원 두 단계로 구축된다. 첫째, 이웃 화소들과의 종속관계를 갖는 팩시밀리 영상을 마르코프 랜덤 필드를 바탕으로 팩시밀리 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안된 팩시밀리 시스템 모델을 칼만 여과과정의 시스템 모델 및 관측모델로 재구성한 다음, 칼만 여과과정의 ill-conditioned 문제를 극복하기 위하여 양정치 (positive definite)공분산 행렬을 유도하여 새로운 복원방법을 제안하였다. 제안된 방법의 복원 능력을 검증하기 위하여 사무실에서 가장 많이 사용되는 한글을 사용하여 알파벳 대소문자, 숫자, 특수문자로 구성된 문서를 만들어 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법이 형태학적인 복원 방법보다 성능이 우수함을 밝혔다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.10-13
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• 2021

본 논문에서는 과다 노출된 영상을 영상 간 변환(Image-to-Image Translation)을 위해 설계된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)을 활용하여 복원하는 연구를 수행한다. 과다 노출 복원을 위한 기존의 연구에서 과다 노출 영역 판별, 밝기 회복, 색상 보정 과정을 거치는데, 영상 내 과다 노출 영역을 판별하는 과정에서 임의로 결정하는 파라미터에 의해 복원된 영상 결과가 달라지는 한계점을 극복하기 위해 종단간(End-to-End) 신경망을 학습시켜 과다 노출 영역을 별도의 파라미터 선택과 분할된 과정 없이 한 번에 복원하는 방법을 제안한다. 영상 간 변환 신경망 학습에 필요한 과다 노출 여부로 도메인이 분할된 데이터셋은 게임 소프트웨어를 활용하여 만들어 사용하였다. 본 연구에서는 신경망이 생성한 영상이 실제로 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 것을 확인하였다. 그리고 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 과정을 학습 단계별로 확인함으로써 신경망이 실제로 과다 노출 복원 과정을 학습함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.108-108
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• 2017

깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.