• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.233-239
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• 2007

최근 정보통신기술의 발달로 학교 교육 현장에서는 미래형 교육을 위한 새로운 노력들이 시도되고 있다. u-러닝 (Ubiquitous Learning)으로 일컬어지는 이러한 교육을 이끌어가는 도구로서 UMPC (Ultra Mobile Personal Computer)는 기존 PC로 할 수 있는 모든 것을 가능케 하면서 나아가 휴대성과 이동성의 장점까지 겸비해 최근 급부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 동향을 반영하여 평생학습 사회에서 누적된 학습을 효과적으로 관리할 수 있도록 UMPC를 기반으로 한 학습 관리 시스템을 설계하였다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 자기조절학습 이론의 자기조절학습 전략을 적용함으로써 학습자가 능동적이고 자기주도적으로 학습을 점검하고 관리할 수 있도록 하였다. 둘째, 복잡하고 불필요한 기능을 배제하고 기존의 학습 자원과 도구를 최대한 활용하여 시스템의 편의성을 높임으로써 바쁜 일상에서도 간단하게 사용할 수 있는 학습 관리 및 생활 관리 도우미의 역할을 할 수 있도록 하였다. 셋째, 자기 학습에 대한 피드백을 지속적으로 할 수 있도록 도와줌으로써 궁극적으로 학업 성취 향상에 기여할 수 있도록 하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.01a
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• pp.347-352
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• 2010

현장에서 프로그래밍 교육은 교수 학습 방법 외에도 교육실습 환경을 위한 프로그래밍 교육용 시스템의 준비나 사용면에서도 어려움이 많다. 특히 C언어의 경우 적당한 교육용 시스템이 없어 일반 상업용 개발 툴을 이용하는데 그렇지 않아도 어렵다고 인식되는 C언어 교수 학습에 소프트웨어 도구마저 복잡하여 작지 않은 걸림돌이 되고 있다. 다양한 프로그래밍 언어가 있지만 현재는 구문 교육 및 논리 표현의 수월함과 결과 확인의 편리함에 우위를 가진 로고 계통의 언어 도구가 교육에서 많이 활용되고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 기존 C언어 교육 환경을 개선하고 C언어를 효과적으로 교수 학습할 수 있도록 VPL요소로써 순서도 편집 및 자동 구현과 실행 시간 중 각종 흐름과 변수의 실시간 누적 시각화 시스템을 내포한 C언어 인터프리터와 학습 모듈 관리 및 사용자간 및 교수자와 교류하는 기능이 합쳐진 웹 기반 C 프로그래밍 언어 교육을 위한 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.653-656
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• 2006

본 논문은 Cumulative Distribution Function(CDF) 부합에 의한 영상 개선 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 방법은 원본 영상의 히스토그램 분포도를 조사하여 히스토그램 그래프상의 특정 색도값들을 선정, 이 점들을 보간법을 이용하여 히스토그램을 재 작성한다. 이를 이용하여 원본 CDF 그래프를 크게 벋어나지 않고, 즉 밝기 정보가 크게 훼손 되지 않은 상태로 색도 값을 재 배치 함으로써 히스토그램 평활화와 스트레칭 효과를 모두 만족하는 영상 향상의 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.155-158
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• 2005

수자원 분야에서 DEM은 유역을 분할하고 하천망을 생성하며 유역 범위 내에서 지형인자를 계산하는 과정에서 광범위하게 이용되고 있다. 그러나 수치지도의 등고선이나 영상으로부터 추출된 DEM은 sink나 flat area와 같은 오류를 다수 포함하고 있으며, 이러한 오류들을 합리적인 방법으로 제거하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 DEM에서의 sink를 제거하기 위하여 breaching 알고리즘(Grabercht와 Martz, 1996)을 포함하는 filling method(Jenson과 Domingue, 1988; Martz와 Jong, 1988)를 이용하였으며, flat area를 처리하기 위해서는 combined gradient method(Grabercht와 Martz, 1996)를 이용하였다. 또한 흐름방향을 결정하기 위해서는 8방향법(O'Callaghan과 Mark, 1984)을 이용하였다. 이러한 방법을 통하여 보정된 DEM을 이용하여 흐름방향과 흐름누적수를 계산한 후 하천망을 추출하였다. 추출된 하천망은 ArcView 3.2a와 TOPAZ v3.1을 적용한 WMS v6.1에서의 결과와 비교하였으며, DEM의 오류수정을 위한 알고리즘이 적절히 구현된 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 DEM 보정기술은 DEM을 수자원 분야에 이용하기 위해 필요한 sink와 flat area 처리를 효과적으로 수행할 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1089-1094
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• 2005

Peterson and Mahajan(1978)은 Bass모형을 확장한 종속적 신상품 수요확산모형(contingent diffusion model)을 처음으로 제안하였다. Peterson and Mahajan(1978)이 명명한 상품간의 종속적(contingent) 관계란, 주 상품의 경우는 다른 상품에 독립적이지만 종속적 상품(contingent product)의 경우는 잠재시장이 주 상품의 누적 구매자 수에 의존하는 경우를 말한다. 그런데 Peterson and Mahajan이 제안한 기존 모형은 실질적 활용에 있어서 모형 추정이 불가능하다는 단점을 지니고 있을 뿐만 아니라, Bass(1969) 모형처럼 엄밀한 확률이론에 근간을 둔 모형이라기보다는 직관과 통찰력에 근간을 둔 Bass모형의 단순한 확장 모형이라는 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 확률이론을 바탕으로 종속적 관계를 가지는 상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하는데 목적이 있다. Bass의 신상품확산모형은 hazard 함수 모형의 일종으로 신상품의 확산을 혁신과 구전효과로 설명한 과학적 모형이다. 본 연구에서는 확률이론을 활용함으로써 이러한 Bass의 hazard 함수 모형의 확장이 가능함을 보이고, 이를 토대로 종속적 관계에 있는 신상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형을 한국의 이동전화와 무선인터넷 사례에 적용하여 실증 분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.472-474
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• 2011

본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.11a
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• pp.490-501
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• 2002

기업의 생산성향상과 이익률에 영향을 줄 수 있는 지식이 경제 전반에 확산되어 나가는 과정은 한 나라의 경제발전속도에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 기업 측면에서는 도입하려는 기술이 도입 후에 그 기업의 이익을 높여 줄 수 있다면 도입하지 않을 이유가 없다. 하지만 미래 수요의 불확실성이나 기술발전 방향의 불확실성 등으로 해서 기업으로서는 도입 후의 이익을 정확히 사전적으로 측정하기는 어렵다. 본 논문에서는 학계에서 일반적으로 사용되고 있는 두 가지 지식확산 모델을 설명하고자 한다. 그 하나는 하나의 새로운 기술이나 상품이 시간이 흐름에 따라 어떻게 전체 사용 가능자(population)에게 확산되는 지를 보여주는 1) Epidemic Diffusion Model (흔히 5자형 - Sigmoid - 모델이라고도 한다. )과 어떤 도입자가 어느 시점에서 대상이 된 새로운 기술을 도입할 것인지 아닌지를 결정하는 모델로서 2) Probit Diffusion Model (프로빗 모델)을 중심으로 한다 그리고 이러한 지식확산과정과 속도에 영향을 줄 수 있는 기업 내부적 요인으로서 도입하고자 하는 기업의 누적된 경험이 중요하다는 것과 기업 외부적 요인으로서 네트웍 효과와 같은 요인들을 설명하였다.

• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.11
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• pp.70-77
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• 2001

이 연구는 미국의 ESCO에 의하여 개발된 800개 가량의 데이터베이스를 바탕으로 작성된 것이다. 이 프로젝트들은 누적 투자액이 14억달러에 달하는 에너지 효율 프로젝트를 대표하며 공공연히 이용할 수 있는 ESCO사업의 가장 포괄적인 역사적인 ''스냅 사진''들이다. 우리들은 ESCO프로젝트의 지리적 배분에 대한 정보를 제공하고 시간이 거듭될수록 다양한 분야에서 ESCO들에 의해 행해지는 프로젝트 개발 활동을 분석하며 견적 대비 실제의 입증된 에너지 절감효과를 분석했다. 우리는 또한 다양한 시장 분야(예를 들면, 프로젝트 비용, 건축면적 등)에서의 핵심적인 프로젝트의 특징을 요약하며 이들 프로젝트들을 개발함에 있어서 ESCO들이 의존하는 다양한 형태의 에너지설비 프로그램의 범위에 대하여 논의한다. 우리는 또한 연구로부터 주요한 몇 가지의 정책의 연관에 대하여 언급한다; (1) 중요한 민간 부문의 에너지 효율 활동이 있는 시장, (2) 민간 부문의 활동의 추세와 공공의 목적 또는 지방세 납세자 기금 프로그램과의 관계

• The Korean Journal of Rheology
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• v.3 no.2
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• pp.135-147
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• 1991

압출공정 중에 화학반응이 수반되는 경우에 화확반응은 온도와 체류시간분포 (Residence Time Distribution (RTD))에 의해 결정되므로 압출기의 설계 및 공정조건의 확 립에 있어서 RTD를 정확히 측정하거나 예측하는 것은 매우 중요하다. RTD를 예측하기 위 해 제안된 종래의 방법은 압출기내에서의 유동을 2차원으로 단순화하여 RTD와 체류시간분 포함수 f(T)와 누적 체류시간 분포함수 F(T)를 해석적으로 구하였다. 그러나 이러한 종래의 RTD에 관한 해석방법은 실제압출기 내부에서 일어나는 3차원적 순환유동(Circulatory Flow)을 정확하게 고려하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본논문에서는 RTD를 정확하게 예 측하기 위하여 3차원 순환유동을 고려한 RTD를 구하는 방식을 제시하고 f(T)에 관한 새로 운 공식을 유도하였다. 새로운 방식을 적용하기 위해서 유사 3차원(Quasi-3-Dimensional) 유한요소 해석법을 이용하여 속도분포를 구한 후에 순환유동을 고려한 RTD 및 f(T), F(T) 를 계산하였다. 순환유동이 고려안된 종래의 방법에 따른 계산 결과와 비교한 결과로서 종 래의 방식은 순환유동이 고려안되었기 때문에 RTD를 과소평가하는 경향이 있음을 알수 있 었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1909-1910
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• 2008

본 논문에서는 실린더 모델을 이용하여 머리의 다양한 포즈 변화와 조명 변화에 대해 강인한 얼굴 인식을 제안하고자 한다. 실린더 모델은 사람의 머리가 실린더 모양과 유사하고 그 표면은 얼굴에 해당된다고 가정한다. 실린더 모델은 6가지의 모션 파라메터를 따라 움직이며 Lucas-Kanade 알고리즘에 의해 모션 파라메터의 양을 결정한다. 강인한 동작을 위해 템플릿을 지속적으로 바꿔주는 동적 템플릿(dynamic template)방법과 그에 따른 에러가 누적되는 것을 막기 위해 re-registration방법을 사용한다. 조명 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 조명 주성분 벡터를 추출하여 제거하는 방법으로 조명 효과를 제거한다. 실험에서는 다양한 포즈 변화와 조명 변화가 반영된 얼굴 데이터베이스를 구축하고 추출한 텍스쳐 맵(texture map image)을 SVM에 적용함으로서 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴인식을 보인다.