• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.235-244
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• 2016

자동차의 새로운 운전편의장치들이 급속히 적용됨으로서 관련된 자동차용 부호 개발의 필요성이 증가되고 있다. 좋은 자동차용 부호는 인간공학적인 측면에서 검출성, 식별성, 학습용이성, 반응성, 인식성, 이해성 등의 특성을 잘 갖추어 궁극적으로 그 자체가 잘 설명되면서 올바른 상황에서 잘 사용되어야한다. 이 연구에서는 자동차용 부호를 개발하거나 평가하고자 할 때 고려되는 이해성, 인지성, 적절성 등으로 구성된 다중평가를 포함하는 자동차용 부호의 개발절차 및 평가방법을 제시하였다. 또한 이를 적용하여 오늘날 비교적 새로운 추가 기능인 차선이탈경보시스템(LDWS), 정속주행시스템(CCS), 충돌경보시스템(CWS) 등의 주행편의장치를 중심으로 28가지 부호를 평가하였다. 평가의 결과, 대부분의 주행편의장치의 부호는 2개 회사의 자동차 보다 KS R ISO 2575의 부호가 이해성, 인지성, 적절성이 높았다. 그 외 선루프, 카메라 등의 부호는 KS R ISO 2575의 부호가 낮았고, 그리고 표준으로 제시되고 있는 않은 2개 회사의 자동차에서 사용되고 있는 지능형안전장치 등의 최신 기능의 부호는 이 세 가지 평가점수가 매우 낮아 표준의 개발이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구의 자동차용 부호에 대한 인간공학적 측면에서의 다중평가의 방법은 수행도 예측 가능한 이론적 연구가 부족한 상황에서 관련 부호의 개발 및 평가에 대한 유효한 방법론을 제공할 것이다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2012년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.109-112
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• 2012

원자력발전소는 타 산업시설에 비해 화재발생 가능성이 낮으나 방사성물질 누출가능성을 최소화하기 위하여 심층방어와 다중방호 설계를 통한 안전성확보가 매우 중요하다. 이를 위해 국내에서는 화재위험도분석(FHA)과 안전정지능력분석(SSA) 및 화재 확률론적안전성분석(Fire PSA)을 수행하고 있으며, 이 중 화재 PSA는 주요 화재구역 선별, 구역별 화재발생빈도 및 기기손상확률 계산, 화재사고 경위분석 및 화재취약성 파악 등을 분석한다. 본 논문에서는 미국 원자력규제위원회(USNRC)와 전력연구소(EPRI)가 공동 연구개발한 화재 PSA 방법론인 NUREG/CR-6850 기법을 적용하여, 화재 PSA에 필요한 화재점화빈도(Fire Ignition Frequency)를 정량적으로 계산하였다. 정확한 결과값을 도출하기 위해 매크로를 이용한 프로그램인 FIFA(Fire Ignition Frequency Analyzer)를 개발하였으며, 향후 국내 원전 화재 PSA 분석업무에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.361-361
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• 2023

본 연구에서는 기후변화가 다목적 댐의 수자원 관리에 미치는 영향을 분석하기 위해, 기후변화 시나리오를 기반으로 강우-유출과 저수지 운영 모형을 연계 모의하고, 갈수 시 물 공급과 홍수라는 두가지 상반된 위험 요소를 동시에 분석하는 방법론을 제안하고, 국내 댐 유역에 대해 적용성을 평가한다. 기후변화 시나리오로는 공통사회경제경로(Shared Socio-economic Pathway; SSP) 중 SSP2-4.5와 SSP5-8.5를 선택하고, 편이보정 후 2015-2100년의 미래 기후 자료를 구축한다. 수문과정의 불확실성을 고려하기 위해, GR4J, IHACRES, TAU 등 세가지 집중형 수문 모형으로 댐 유입량을 모의하고, 저수지의 물 공급 및 홍수 조절을 고려한 저수지 운영 모의를 수행하고, 기간별 이수안전도와 홍수위험도를 산정한다. 적용 유역으로는 다목적 댐인 합천댐과 섬진강댐의 상류유역을 선택하여, 제안된 방법론의 적정성을 평가한다. 초기 분석 결과, 먼 미래(2081-2100년) 기간에 대해 이수안전도 보다 홍수위험도의 변화가 컸으며, 근 미래의 변화는 먼 미래 보다 상대적으로 적고 뚜렷한 경향을 찾기 어려웠다. 본 연구에서는 다중 수문모형을 활용한 댐 유입량 모의불확실성 개선 방안과 미래 기후에 대한 이수안전도 및 홍수위험도 분석 결과의 함의에 대해 중점적으로 토의한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1771-1777
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• 2023

최근 딥러닝의 발전으로 의미론적 분할을 통한 토지피복 분류 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존의 딥러닝 기반 모델들은 영상 정보만을 이용하기 때문에 시공간적 일관성을 담보할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 좌표 정보를 활용한 토지피복 분류 모델을 제안한다. 먼저 암시적 신경 표현 기법인 다중해상도 해시 인코더를 위경도 좌표계로 확장한 좌표 해시 인코더를 통해 좌표의 특징을 추출하였다. 다음으로 추출된 좌표 특징을 다양한 단계의 U-net 디코더와 결합하는 아키텍처를 제안하였다. 실험 결과, 제안 방법이 약 32% 향상된 분류 정확도를 보였고, 시공간적 일관성이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.742-744
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• 2004

본 논문에서는 두 개의 직교하는 소실점(Orthogonal Vanishing Points)을 이용하여 카메라의 내부 파라미터를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 카메라 보정(camera calibration)은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위한 중요한 단계이다. 기존의 소실점을 이용한 대부분의 방법들은 세 개의 직교하는 소실점을 사용하여 파라미터론 추정하지만, 실제 영상에서는 세 개의 직교 소실점을 포함하는 영상을 획득하는 것은 어려운 문제이다 따라서 본 논문에서는 2개의 직교 소실점을 사용하여 카메라 U부 보정을 위한 기하적이고 직관적인 새로운 방법을 제안한다. 주점(principal point)과 초점거리(focal length)는 Thales의 이론을 기초한 기하학적 제약사항으로부터 다중 반구(multiple hemispheres)들의 관계로부터 유도된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2233-2248
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• 1999

여러 통신망을 총괄적이고 효율적으로 운영하고자 출현한 TMN(Telecommunication Management Network) 은 구축과정에서 서로 다른 하드웨어와 운영체제 등의 상이한 플랫폼 환경 하에서 개발되는 관계로 분산객체내 클래스의 개발 및 유지보수에 여러 문제점을 내포하게 된다. 대표적인 문제점으로는 TMN 시스템내의 모든 에이전트들이 도일하나 기능을 수행하는 소프트웨어 및 데이터 블록들을 중복하여 유지해야 한다는 점을 들 수 있다. 이로 인하여 TMN 에이전트의 개발에 있어 Q3 인터페이스 구현상의 표준을 이룰 수 없을 뿐만 아니라 다중 플랫폼을 지원할 수 없게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 Farmer 모델에 기본을 둔 Farming 방법론을 제안하였다. Farming 방법론은 각각의 분산객체에 중복되어 저장되어 있는 소프트웨어 및 데이터 컴포넌트들을 플랫폼에 독립적인 컴포넌트웨어 형태로 변형하여 플랫폼독립형 클래스저장소(PICR)에서 저장시켜 놓은 후 각 분산객체내의 프레임워크에 명시된 대로 실행에 필요한 컴포넌트웨어들을 PICR에서 정적 동적으로 로딩하여 사용하는 것이다. Farmer 모델을 이용하여 개인휴대통신망의 분산 TMN 에이전 ??디자인하고 구현하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2543-2554
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• 2000

실시간 스케줄러는 대역폭, 필요 버퍼량 등과 같은 네트워크 자원을 효율적으로 이용하면서 한정된 통신 지연(bounded delay)을 제공해야 한다. 이러한 제한 조건을 만족시키기 위해서 많은 스케줄링 방법론이 제시되었다. 그중 EDF 스케줄링 방법론이 최적의 성능을 갖는 것으로 알려져 있다. 그러나 EDF 스케줄링 방법론은 “sort”나“search”와 같은 연산 작업을 수행함으로서, 과다한 오버헤드를 발생시킨다. Rotating Priority Queues(PRQ) 스케줄러는 EDF 연산 작업 없이 EDF 스케줄러에 근접한 성능을 갖는 스케줄러이다. 그러나 RPQ 스케줄러는 과다한 버퍼량을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Multiple Rotating Priority Queues(MRPQ) 스케줄러를 제시한다. MRPQ 스케줄러는 “block queue”라는 새로운 개념을 이용하여 회전 우선 순위 queue를 다중 계층으로 구성한다. 이렇게 구성된 MRPQ 스케줄러 RQP스케줄러에서 필요한 버퍼량의 반 정도의 버퍼량만을 사용하여, RPQ 스케줄러와 동일한 동작을 수행한다. 또한 MRPQ 스케줄러는 RPQ 스케줄러와 동일한 최대 지연시간을 제공한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권10호
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• pp.175-185
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• 1998

본 논문에서는 Adams에 의해 제안된 제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 FIR 필터 설계 방법을 기초로 하여 저역 통과 필터 외의 다른 여러 가지 필터를 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법에 의한 설계는 기존의 자승 오차 최소화 방법과 최대 오차 최소화 방법의 혼합된 형태로써 오차 기준으로 자승 오차와 최대 오차 두 가지를 동시에 고려하게 되며, 최고 이득, 전이 대역폭, 자승 오차 세가지가 모두 만족될 때만 그 해 즉, 임펄스 응답을 찾을 수 있게 된다. 이때 최적화 과정에서는 다중 교환 알고리즘을 이용하였다. 본 논문은 위의 두 중요 오차 기준의 상호 보완을 통하여 다중 대역 통과 필터, 미분기 및 Hilbert 변환기등의 최적 설계에 적용할 수 있는 방법에 대해 고찰하였으며, 그 결과 제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 설계 방법이 단순한 저역 통과 필터 뿐만이 아니라 여러 가지 다양한 FIR 필터 설계에 있어서도 그 우수함을 증명할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권3호
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• pp.229-239
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• 2015

국내 수출입 물동량의 증가와 해운산업의 발달에 따라 항만시설물의 사용빈도 또한 증가 추세에 있으나, SOC의 해운항만부문의 투입 정부예산은 감축되어 왔다. 증가하는 사용빈도에 반하여 줄고 있는 예산으로 인해 항만시설물의 체계적이고 효율적인 유지관리 및 운영이 필요하다. 효율적인 유지관리 시스템 구축을 위해서 항만시설물이 위치한 지역, 구조물의 형태 및 취급화종, 시공 및 유지관리 수준과 같은 특성을 고려한 열화모델 개발이 필요하다. 항만시설물의 열화모델 개발은 시설물의 열화요인 분석과 열화데이터 수집 및 열화 모델 개발의 과정으로 수행하였다. 열화 모델 개발기법은 변수 특성에 따른 시간 의존적 상태변화를 반영할 수 있는 결정론적 방법인 다중 회귀분석과 변동성이 큰 자료들의 상태이력을 반영할 수 있는 확률론적 방법인 마코브 체인 이론을 이용하였다. 각 방법을 통해 잔교식 구조물과 블록식 구조물의 Project level의 상태 열화모델을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.