• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.147-154
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• 2004

본 논문에서는 반전 좌표계 영상 공간 (inverted-coordinate image space: ICIS)을 이용하여 유한 및 무한 소실점을 그 위치의 제약이나 카메라 보정 (calibration) 없이 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 소실점 검출을 위한 무한(unbounded) 누적 공간을 한정된 부공간 (bounded subspace)들로 분할 매핑하기 때문에 기존의 영상 공간 기반법과 달리 모든 영상에 대해 소량의 고정 메모리 요구량으로도 유, 무한 소실점을 모두 검출할 수 있다. 영상 공간을 누적 공간으로 이용하기 때문에 기존의 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반법이나 허프 공간 (Hough) 기반법과도 달리 카메라 보정이나 원 영상에 대한 정보손실 없이 각 소실점들을 정확하게 추출할 수 있다. 제안한 방법을 다양한 건축 구조물 영상 (architectural images)에 적용시켜 유한 및 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권11호
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• pp.37-44
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• 2003

다수의 입력을 필요로 하는 전류모드 Max 회로에서 고주파 왜곡을 효과적으로 억제할 수 있는 trans conductance 조정 방법을 제안하였다. Max 회로에 인가되는 입력 신호의 개수가 증가하면, 기생 커패시턴스는 입력 단의 개수에 비례하여 누적되게 된다. 본 연구에서는 Max 회로의 왜곡 신호의 크기가 누적된 기생 커패시턴스와 출력신호의 변화율에 비례하며, 공통 다이오드결선 트랜지스터의 transconductance 값에 반비례하게 됨을 밝혔다. 왜곡 억제를 위한 효과적인 방안으로 공통 다이오드결선 트랜지스터의 transconductance 값을 최소화하는 방안을 제시하였다. 이 방법의 효용성은 다양한 수의 입력 신호를 갖는 전류모드 Max 회로에 대해서 HSPICE 시뮬레이션을 통해 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.721-722
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• 2014

야구는 흔히 기록의 스포츠라는 별명으로 많이 불린다. 그만큼 야구라는 운동이 갖는 기록의 종류는 무척 다양하고 또한 기록의 활용 가능성 역시 무궁무진하다. 이러한 별명에 걸맞게 미국에서는 야구에 대한 다양하고 방대한 정보를 수집하고 활용하고 있다. 그러나 한국 프로야구에 대한 정보의 수집과 활용은 아직까지 크게 부각되지 못하는 것이 현실이다. 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 경기의 승부를 예측함으로써 한국 프로야구 데이터의 수집과 활용을 증대 시키는 효과를 기대 해 본다. 본 논문에서는 2014년 한국 프로야구의 승부 예측을 주제로 어떠한 누적 스포츠 데이터집단이 가장 유효한지를 실험 하였다. 승부 예측을 하기위해 사용된 누적 스포츠 데이터는 2014년 선수와 팀 기록, 2013부터 2014년까지의 선수와 팀 기록, 2012년부터 2014년까지의 선수와 팀 기록이다. 이들 세 그룹의 데이터를 이용하여 이분데이터 모형에 랜덤 포레스트 기법을 사용한 승부예측 알고리즘에 적용 시킨 후 어느 그룹의 데이터가 가장 실제 2014 한국 프로야구 정기결과와 맞을 확률이 높음을 구하여 가장 유용한 데이터 그룹이 어떤 그룹인지 연구 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.341-349
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• 2008

본 논문은 위성영상을 이용한 변화정보를 취득하는데 있어 중요한 과정인 임계값 결정에 관한 새로운 기법을 제안하고 있다. 화소간 유사도 측정을 통해 도출된 결과 값을 일정 간격으로 누적 계산하고, 급격하게 변하는 지점을 임계값으로 결정하였다. 의사영상을 통해 기대최대화 기법, 교점방법과 성능을 비교하였으며, 두 시기의 ALI 영상과 Hyperion 영상에 실제 적용하여 변화탐지 결과를 확인하였다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비슷한 수준의 변화탐지 결과 정확도를 확보할 수 있었으며, 기대최대화 기법에 비해 간단하게 적용할 수 있고, 교점방법과 달리 최빈 값을 둘 이상 가지는 히스토그램에도 적용할 수 있는 장점이 있어 향후 변화유무 정보 취득에 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-404
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• 2022

한국 문학이 세계로 뻗어나감에 따라 해외 시장에서 자리를 잡는 것이 중요해진 시점이다. 본 연구에서는 2016 년도부터 2020 년도까지 최근 5 년간 해외 출간된 도서들 중에서 굿셀러로 분류되는 누적 5 천부 이상 판매 여부를 예측하고자 했다. 굿셀러로 분류되는 도서는 전체 번역 도서 중 적은 비율을 차지하여 데이터 불균형이 발생하였으며, 본 연구에서는 SMOTE 기법과 앙상블 알고리즘을 적용하여 데이터 불균형 문제를 해결하였다. 그 결과, 데이터 클래스 비율이 1:1 에 가까울수록 성능 개선 효과가 나타났으며 LightGBM 모델이 99.83%의 AUC 값을 얻어 다른 앙상블 알고리즘에 비해 가장 좋은 예측 성능을 보임을 검증하였다. 또한 누적 5 천부 이상 판매 여부 예측에 있어 큰 영향을 미치는 변수로는 작가가 가장 중요한 요인으로 나타났으며 출간 국가, 그리고 평점 평균, 평점 참여자 수 같은 온라인 요인도 판매 예측에 유의미한 변수로 나타난 것을 확인할 수 있었다.

• 공업화학
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• 제24권6호
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• pp.605-610
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• 2013

GABA는 포유류의 신경전달물질의 분비를 억제하며, 신경안정 작용, 스트레스 해소, 우울증 완화, 불면 등에 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 곡류식품에 존재하는 GABA 함량은 일반미 1~4 mg/100 g, 현미 4~8 mg/100 g으로 알려져 있지만, 그 함량이 낮아 자연 식품으로부터 섭취하는 양으로는 생리활성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 mono sodium glutamate (MSG)발효로 얻은 GABA 코팅 쌀이 신경안정제 뿐만 아니라 수면유도제로 쓰이는 melatonin과 serotonin의 생성 촉진 효과를 알아보았다. 그 결과 melatonin의 경우 GABA (25 mg/mL) 투여군은 $3.515{\pm}0.149pg/mL$, 일반미 공급군의 경우 $2.632{\pm}0.188pg/mL$이며, GABA 코팅 쌀 공급군은 $3.578{\pm}0.158pg/mL$로 나타났다. Serotonin 함량을 측정한 결과 GABA (25 mg/mL), 일반미 공급군은 각각 $5.183{\pm}0.142ng/mL$, $4.784{\pm}0.108ng/mL$가 측정되었으며 GABA 코팅 쌀을 공급한 실험군은 $5.918{\pm}0.169ng/mL$의 serotonin이 생성되었다. GABA 코팅 쌀의 지속적인 섭취로 인해 melatonin과 serotonin은 유의적인 증가는 있었지만, 누적효과는 없었다. 기능성 식품으로 개발된 GABA 코팅 쌀을 지속적으로 섭취하면 일반미에서 섭취하여 얻을 수 있는 melatonin과 serotonin의 유도효과를 얻을 수 있고, GABA 25 mg/mL를 섭취하는 것과 비슷한 효과를 나타낼 수 있다고 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권4호
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• pp.409-418
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• 2012

본 연구에서는 가뭄의 심도에 직접적으로 영향을 주는 무강수일수를 고려하고, 강수에서 기인하는 지표면유출 효과를 반영한 가뭄해갈에 유효한 강수를 산정하여 기존의 SPI3을 개선한 Modified SPI를 제시하였다. 1973년부터 2009년까지 각종 보고서 및 문헌자료를 통해 실제 발생한 가뭄사례를 수집하여 행정구역별 가뭄공간정보를 생산하고, 동일기간 전국 69개지점에서산정된 가뭄지수를 우리나라 전체 공간으로표현하여각종 지수의 적합성을 평가하기 위하여ROC 분석을 수행하였다. 개선된 가뭄지수 제시를 위하여 총 강우량 중단기적인 유출에 기여할 것으로 판단되는 부분을 절삭하여 유효강우를 산정하였으며, 월단위의 무강수일수를 십분위, 누적분포함수로 변형하여 기존의 지수에 가중치를 부여하였다. 분석결과 유출량을 고려한 강우의 절삭은 기존의 SPI3에 비하여 상대적으로 높은 가뭄감지능력을 보여주었으며, 무강수일수를 고려한 가뭄지수의 개선은 누적분포함수의 수치를 고려함으로서 상당히 개선된 가뭄감지 능력을 보여주었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제8권5호
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• pp.15-21
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• 2007

본 연구에서는 금속 정밀여과 시스템에 전기장 처리 공정을 적용할 경우 막오염 저감, 미생물 불활성 그리고 응집효과에 미치는 영향을 실험적으로 검토하였다. 전기장 처리공정을 적용할 경우의 누적투과량은 전기장 처리공정을 적용하지 않은 경우보다 높은 값을 보였다. 특히 수리학적체류시간을 증가시킬 경우 누적투과량 증가뿐만 아니라 총저항 값을 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 전기장 강도를 증가시킬 경우 $100{\mu}m$ 이하의 입자크기를 가지는 입도분포량이 증가했고 미생물 생존 개체수는 감소했다. 이는 입자들의 쪼개짐 현상과 미생물 불활성에 의한 세포 파괴현상 때문이다. 전기장 강도 10kV/cm에서 95%의 탁도 제거율을 비교한 결과 전기장 처리 공정을 적용한 경우가 적용하지 않은 공정보다 약 75%의 응집제 절감효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.27-34
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• 2013

스마트폰의 사용이 일상화되면서 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 또한 구글맵, GPS 센싱 정보 등을 자유롭게 사용하게 됨으로써 이들을 효과적으로 활용하는 위치기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 GPS 정보를 서버로 전송받아서 누적된 위치정보를 기반으로 일상 경로의 이탈 여부를 판단하는 어플리케이션을 개발한다. 이는 일상적으로 이동하는 경로에서 벗어나는 경우, 자동으로 이에 대한 경보를 해줌으로써 어린이, 노약자와 같은 경우에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 서버를 이용해서 최근의 누적되는 이동 경로 정보를 활용함으로써 실시간으로 이동 경로 이탈 여부를 판단하도록 하였다. 실험 결과를 통해서 개발된 어플리케이션의 효용성을 검증한다.