• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.167-167
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• 2018

토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.419-422
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• 2024

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 기계학습과 빅데이터를 융합한 서비스가 증가하게 되었고, 무분별한 데이터 수집과 학습으로 인한 개인정보 유출 위험도가 커졌다. 따라서 프라이버시를 보호하면서 기계학습을 수행할 수 있는 기술이 중요해졌다. 동형암호 기술은 정보 주체자의 개인정보 기밀성을 유지하면서 기계학습을 할 수 있는 방법 중 하나이다. 그러나 평문 크기에 비례하여 암호문 크기와 연산 결과의 노이즈가 커지는 동형암호의 특징으로 인해 기계학습 모델의 예측 정확도가 감소하고 학습 시간이 오래 소요되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 동형암호화된 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 종래 기법보다 예측 정확도를 59.4% 향상시킬 수 있었고, 학습 소요 시간을 63.6% 개선할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1247-1256
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• 2006

가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과는 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 컴퓨터이다. 그러나 가상 기계는 실제 프로세서로 처리하는 것보다 실행 속도가 매우 느리기 때문에 실행되는 코드의 최적화가 매우 중요하다. 본 논문은 가상 기계 코드 최적화기의 실험대상으로 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 코드인 SIL(Standard Intermediate Language)을 이용하였다. 현존하는 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 가상 기계 코드 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 가상 기계 코드 최적화기는 주어진 패턴을 찾아서 패턴에 해당하는 부분을 최적화 코드로 바꾸어, 전체 코드의 크기를 줄이고 실행 속도의 개선효과를 가진다. 또한, 구현된 최적화기의 실험 결과를 도출하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.50-56
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• 2005

본 논문은, 웹상의 표에서 유용한 정보를 뽑기 위하여 표 머릿부분과 몸체부분을 효과적으로 분리하는 방안을 제안한다. 웹상의 표로부터 정보를 뽑기 위해서는 웹상의 표를 기계가 해석할 수 있는 형태, 즉 속성-값의 쌍으로 변환해야 한다. 이중 속성은 보통 표 머리에 해당하며, 그에 해당하는 값은 표 몸체에 해당하는데, 이는 머리가 해당 몸체 부분을 대표하여 나타내는 단어이기 때문이다. 본 연구의 선행 연구에서는 인터넷상의 표가 표 본래의 정보 전달을 위한 목적 이외에 인터넷 문서의 정렬이나 구조화를 목적으로 쓰이는 경우가 많으므로 이러한 표를 제거하고 표 본래의 의미를 전달하는 표(의미 있는 표)만 추출하는 연구를 하였다 본 연구에서는 이를 바탕으로 의미 있는 표에서 표 머리와 몸체를 분리하기 위한 휴리스틱에 기반을 둔 모델을 제안한다. 이를 위하여, 표의 본래 특성과, 표를 작성하는 저자의 작성 습관을 관찰하여 머리와 몸체를 분리하기 위한 방안을 설정하고, 이 방안들을 결합하는 모델을 구축한다. 본 연구에서는 이 결과로 80.3%의 표 머리 추출 정확도를 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1399-1400
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• 2007

고전압회전기 고정자권선의 절연은 열적, 전기적, 기계적, 환경적 스트레스에 복합적으로 노출되어 열화 된다. 이런 열화의 진전특성을 분석하기 위한 고정자권선 절연상태 진단은 안정한 운전을 보장하고 발전기의 잔여수명을 연장하는데 매우 중요한 방법이다. 이 논문에서는 절연상태를 진단할 수 있는 시험방법 중 부분방전시험을 이용하여 고정자권선에서 발생할 수 있는 모의결함을 인가하고 결함별로 나타나는 위상기준 부분방전 분포특성을 분석하여 결함별 특성을 식별하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.146-149
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• 2022

기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.261-268
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• 2020

기계학습은 주어진 디지털 신호 Data로부터 비용함수를 만들고, 그 비용함수를 최소화함으로 학습이 이루어진다. 비용함수는 디지털 신호 Data의 양과 인공신경망의 구조에 따라 비용함수에 부분 최솟값(local minimum)들이 생기게 된다. 비용함수의 부분 최솟값들은 학습을 방해하는 요소가 된다. 이러한 방법을 해결하는 여러 방법 중 우리의 제안 방법은 학습률(Step-size)을 변화시키는 방법이다. 학습률을 고정된 상수로 이용하는 기존의 방법과는 다르게 비용함수를 이용한 다변수함수를 이용함으로써 불필요한 기계학습이 이루어지는 것을 방지할 수 있으며, 최솟값으로 가는 최적의 길을 찾을 수 있다. 수치적 실험을 통하여 기존의 방법보다 우리가 제안하는 방법을 이용하여 약 3%(88.8%→91.5%)의 성능이 향상하는 결과를 얻었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권3호
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• pp.219-224
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• 2017

본 연구는 수송기계 축 등에 이용되는 캠 형상 부분만을 기존의 단조품인 SF45와 축 부분은 일반기계구조용 탄소강재인 SM45C를 직경 20 mm를 이용하여 이종 마찰용접을 수행하였다. 최적조건을 규명하기 위해 인장시험 등 용접품질과의 상관관계를 고찰하였고, 또한 최적조건에서 마찰용접 후 열처리를 시행하여 용접재(As-welded)와 후열처리재(PWHT)에 대한 회전굽힘 피로시험을 시행하였다. 결과적으로 두 이종재가 강한 혼합으로 계면에서도 개재물 및 산화막이 플래시로 토출되어 양호한 접합상태임을 확인하였다. 더욱이 모재(SF45)와 후열처리재의 피로한도 각각 180 MPa, 250 MPa로 나타났다. 이는 후열처리재가 SF45 모재에 비해 약 40 %의 피로수명이 향상되었음을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제21권4호
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• pp.15-21
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• 2008

단일 탄소섬유에 부착된 반구형 미소본드 시험편을 제사하여 에폭시수지와 난소섬유사이의 계면전단강도를 평가하였다. 반구형 미소시험편의 경우, 드랍레트 미소접합시험편 및 역반구형 미소접합시험편과 비교하여 계면강도측정값들이 높은 회귀계수 및 삭은 편차를 보여주었다. 이는반구형 시험편의 메니스커스 부분이 다른 미소시험편보다 작으며 핀홀 부하장치의 선단과 접촉하고 있는 수지부분에서 응력집중이 감소했기 때인 것으로 사료된다. 이들 시험에 대한 유한요소해석결과, 반구형시험편에서는 수지/섬유의 계면부를 따라 전단응력분포가 응력모드의 전환이 없이 안정하였다. 또한 이들 계면강도 측정데이터는 미소 바이스의 선단과 핀홀 판의 선단과 같은 부하장치의 종류에 따라 달라졌음을 알았다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제17권2호
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• pp.165-193
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• 1995

본 연구에서는 리카도가 자신의 "정치경제학(政治經濟學)과 조세(租稅)의 원리(原理)"(이하에서는"원리(原理)"라고 하겠음) 3판에 새로이 도입한 "기계(機械)"의 내용을 중심으로 기술진보(技術進步)가 고용(雇傭)에 미치는 영향(影響)에 대해 살펴보고자 하였다. 리카도는 당시 대부분의 주류 경제학자들과 마찬가지로 과학의 발전과 기술진보로 인한 새로운 기계(機械)의 도입은 근로자, 자본가 및 지주를 포함하는 모든 계급(階級)에게 유리한 결과를 가져오리라 생각하였다. 그러다가 그는 "원리(原理)" 3판을 작성하면서 이러한 자신의 견해가 잘못된 것임을 시인하고, 새로운 기계(機械)의 도입이 근로자(勤勞者)에게는 불리한 결과를 가져올 수 있음을 분석적인 방법으로 보여주었다. 그러나 이러한 리카도의 시도는 당시 및 후대의 경제학자들에 의해서도 지적되었듯이 부분적으로 논리적인 오류(誤謬)를 범하였다. 리카도의 논리적 오류를 수정하면서도 그의 문제의지(問題意識)을 부각시키기 위해 본 연구에서는 힉스에 의해 도입된 신(新)오스트리안(Neo-Austrian) 자본개념(資本槪念)과 이에 입각한 기술진보(技術進步)의 형태분류를 리카도의 분석틀에 적용시켰다. 그 결과 일정한 형태의 기술진보하에서는 수익성이 높은 기계(機械)가 도입될지라도 과도기적으로 고용(雇傭) 및 총생산물(總生産物)에 불리한 효과를 나타낼 수 있음을 보여주게 되었다. 그리고 과도기적으로 기계(機械)의 도입에 따른 기술적(技術的) 실업(失業)이 발생할 경우 그 기간에 영향(影響)을 주는 요인(要因)에 대해서도 살펴보고자 했다.