• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 2006년도 에너지.가스.기후변화학회 연합춘계학술대회 및 특별심포지움
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• pp.371-376
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• 2006

서로 갈등적인 관계에 있는 다중 기준 하에서 다양한 국가 전력 시스템을 정량적으로 비교하는 데에는 전력 시스템의 비교 지표가 필요하다. 이러한 비교 지표를 산출하기 위하여 해석적 망형 과정(Analytic Network Process; ANP) 모델 가운데 상호 의존도 수중이 낮은 되먹임 모델 및 상호 의존도가 없는 독립성 모델이 개발되었다. 이러한 ANP 모델은 구성요소로 교점들(nodes)과 상호작용 관계를 표현하는 가지들(arcs)을 포함하고 있다. 의사결정 목표 교점에는 세 가지 유형의 리스크 성향이 포함되었다. 이러한 리스크 성향은 원자력 발전소 같은 위험 설비에 대한 전문가(그룹)의 리스크 성향이며, 더 구체적으로 말하면, 리스크 감수 성향, 리스크 혐오 성향, 리스크 중립 성향 등이다. 여기서 수행된 연구의 주요 목적은 ANP 모델을 구성하는 교점들 가운데 하나인 평가 기준 교점에서의 변화가 전력 시스템의 비교 지표에 미치는 영향을 해석하려는 것이다. 이러한 모델 변이가 비교 지표에 미치는 영향을 알아보기 위한 사례 연구에서 각 발전원의 특성을 비교할 평가 기준은 기준 사례와 비교 사례 각각에 대하여 상이하게 선정되었다: 기준 사례의 경우에는 보건성을 대표하는 생명 단축 [yr/TWh], 환경성을 대표하는 지구 온난화 [$g\;CO_{2}-eq./kWh$], 사회성을 대표하는 지속가능 정도[-], 경제성을 대표하는 발전 단가 [\/kWh] 등이 선정되었다; 반면에, 비교 사례의 경우에서는 보건성을 대표하는 사고 사망 [death/GWh]만이 다르고 나머지는 동일하게 선정되었다. 이러한 보건성을 대표하는 생명 단축 또는 사고 사망의 선정은 다음과 같은 비교 지표에 영향을 미친다는 것이 발견되었다: (1) 되먹임 모델에서는 성향 가중치 및 기준 등급에 영향을 준다. (2) 되먹임 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1143-1151
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• 2019

본 논문에서는 단일 반송파 변조방식에서 주파수 대역폭 당 전송효율을 극대화하는 무선전송 방식을 제안한다. 제안된 방식은 파일럿(pilot) 신호 및 전송 프레임 내에서 심벌(symbol)간 보호 구간(guard interval)을 제거하기 위하여 의사 결정 채널 추적(decision directed channel tracking) 기법을 적용하며 롤 오프율(roll-off factor)이 0.05인 레이즈드 코사인(raised cosine) 펄스 정형 기능을 수행한다. 또한, 두 개의 편파 안테나를 사용한 2×2 다중입출력(MIMO) 방식을 적용하며 등화와 신호 분리를 주파수 영역에서 수행한다. 이상의 기술이 적용된 무선 모뎀은 5MHz 주파수 대역폭 하에서 최대 63.3Mbps의 전송속도가 달성됨을 확인한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.277-286
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• 2019

In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.319-327
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• 2009

GPS 관측에 의해 정확한 위치추정을 위해서는 올바른 함수모형과 통계모형이 사용되어야 한다. 그러나 함수모형에 고려되지 않는 과대오차가 관측데이터에 포함되어 있는 경우는 추정좌표에 편의를 유발 시킨다. 이러한 과대오차는 전리층영향과 다중경로의 급격한 변화 혹은 수신기 오작동에 의해 주로 발생하며, 최소제곱법에 의한 수신기 위치 추정에서 반드시 제거해야 정확도를 최대화 할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 과대오차의 검출, 규명, 적용의 세 단계로 구성된 GPS 관측데이터 처리에서의 품질제어 알고리즘과 통계검정 기법의 성능을 나타내는 신뢰도 이론을 연구하여 의사거리를 이용하는 단독측위에 대하여 구현하였다. 이를 바탕으로 정지측위와 동적측위 관측실험을 실시하여 분석한 결과 잉여관측데이터수가 많고 기하구조의 강도가 높고 보다 현실적인 통계모형을 사용할 때 과대오차 규명 성능이 높아졌으며, 관측데이터에서 과대 오차가 제거됨에 따라 추정좌표의 정확도가 증가되어 전체적으로 GPS 측위의 신뢰성을 향상 시킬 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.413-413
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• 2019

하천과 호수에서 남조류의 이상 과잉증식 문제(이하 녹조문제)는 담수생태계의 생물다양성을 감소시키며, 음용수의 이취미 원인물질을 발생시켜 물 이용에 장해가 된다. 또한 독소를 생산하는 유해남조류가 대량 증식할 경우에는 가축이나 인간의 건강에 치명적 해를 끼치기도 한다. 그 동안 국내에서 녹조문제는 댐 저수지와 하구호와 같은 정체수역에서 간헐적으로 문제를 일으켰으나, 4대강사업(2010-2011)으로 16개의 보가 설치된 이후 낙동강, 금강, 영산강 등 대하천에서도 광범위하게 발생되고 있어 중요한 사회적 환경적 이슈로 대두되었다. 한편, 대하천에 설치된 보 구간에서 빈번히 발생하는 녹조현상의 원인에 대해서는 전 지구적 기온상승에 따른 기후변화의 영향이라는 주장과 유역으로부터 영양염류의 과도한 유입, 가뭄에 따른 유량감소, 보 설치에 따른 체류시간 증가 등 다양한 의견이 제시되고 있으나, 대상 유역과 수체의 특성에 따라 녹조 발생의 원인이 상이하거나 또는 다양한 요인이 복합적으로 작용하기 때문에 보편적 해석(universal interpretation)이 어려운 것이 현실이다. 따라서 각 수계별, 보별 녹조현상에 대한 정확한 원인분석과 효과적인 대책 마련을 위해서는 집중된 실험자료와 데이터마이닝 기법에 근거로 한 보다 과학적이고 객관적인 접근이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 2012년 보 설치 이후 남조류에 의한 녹조현상이 빈번히 발생하고 있는 낙동강 4개보(강정고령보, 달성보, 합천창녕보, 창녕함안보)를 대상으로 집중적인 현장조사와 실험분석을 수행하고, 수집된 기상, 수문, 수질, 조류 자료에 대해 통계분석과 다양한 데이터모델링 기법을 적용하여 보별 남조류 우점 환경조건과 이를 제어하기 위한 주요 조절변수를 규명하는데 있다. 연구대상 보 별 수질과 식물플랑크톤의 정성 및 정량 실험은 2017년 5월부터 2018년 11월까지 2년에 걸쳐 실시하였으며, 남조류 세포수 밀도와 환경요인과의 상관성 분석을 실시하고, 단계적 다중회귀모델(Step-wise Multiple Linear Regressions, SMLR), 랜덤포레스트(Random Forests, RF) 모델과 재귀적 변수 제거 기법(Recursive Feature Elimination using Random Forest, RFE-RF)을 이용한 변수중요도 평가, 의사결정나무(Decision Tree, DT), 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법 등 다양한 모수적 및 비모수적 데이터마이닝 결과를 바탕으로 각 보별 남 조류 우점 환경요인을 종합적으로 해석하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.509-520
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• 2015

대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.371-384
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• 2013

본 연구에서는 한국 및 미국의 퇴원환자 자료를 이용하여 한국 및 미국의 중증도 보정 사망 모형을 개발하고 개발된 중증도 보정 사망모형에 따라 중증도 보정 사망률 지표를 산출 및 비교한 다음 이를 통해 국내 의료기관 사망률 관리 방안을 제시하고자 하였다. 한국 및 미국 의료기관의 중증도 보정 사망 모형은 데이터마이닝기법인 다중 로지스틱회귀분석 기법, 의사결정나무분석 기법을 이용하여 개발하였다. 개발된 의료기관의 중증도 보정 사망모형에 따라 한국 및 미국 의료기관의 중증도 보정 사망률을 산출한 결과 한국은 매년 증가하고 있는 반면 미국은 매년 감소하고 있는 것으로 나타나 한국과 미국간에 차이가 있었다. 의료기관의 병상규모별 중증도 보정 사망률의 변이 또한 한국이 미국보다 높았다. 국내 의료기관의 사망률 관리를 위해서는 의료기관 자체내에서 사망환자 관리가 가능한 대형 의료기관들의 경우 의료기관 중증도 보정 사망률 평가 결과 공개를 통해 지속적으로 사망률 관리를 유도하고, 의료기관 자체내에서 사망률 관리가 힘든 중소병원들은 국가 차원에서 파악한 국내 의료기관 사망환자 관리의 문제점 및 이를 개선할 수 있는 개선방안을 토대로 사망률 관리 컨설팅을 시행하는 등 의료기관 사망환자 관리 사업을 진행하여야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.535-543
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• 2022

농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.

• 재무관리논총
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• 제10권1호
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• pp.171-189
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• 2004

외환시장의 효율성을 증대시키고, 기업이나 금융기관들의 원/달러환율 변동위험관리가 보다 원활하게 이루어질 수 있도록 하며, 원/달러 환율과 연계된 다양한 투자전략 구사가 보다 용이하게 이루어질 수 있도록 하기 위하여 미국달러 선물시장과 미국달러 옵션시장에서의 유동성 확대 및 시장 활성화가 요구된다. 본 논문에서는 미국달러 선물시장과 미국달러 옵션시장의 유동성을 제고시키고 시장을 활성화 시키기 위한 방안들을 제시하였다. 미국달러선물의 만기시 최종결제와 미국달러옵션 만기시 옵션매입자가 옵션을 행사할 때 권리행사에 따른 결제는 실물인수도 방식으로 결제되며, 이러한 실물인수도 방식의 결제는 현물환 포지션을 취하여야 하는 불편함과 현물환 거래와 관련된 거래비용 등으로 인하여 투자자들의 시장 참여를 제약하는 주요 요인으로 작용하고 있다. 미국달러선물과 미국달러옵션의 만기시 결제방식을 현금결제 방식으로 바꾸게 되면 헤지거래자 등 투자자들의 참여가 확대되어 시장 유동성이 증대되고 시장이 활성화될 것이며, 차익거래자들도 적극적으로 참여하게 되어 시장의 효율성이 향상될 것이다. 그리고 미국달러선물과 미국달러옵션을 이용한 투자기법 및 투자전략에 대한 투자자들의 이해 수준을 높이고 환율변동위험 관리의 중요성에 대한 기업들의 인식을 제고시키기 위한 적극적인 노력이 요구되며, 중장기적으로 선물회사들의 지점망 확충과 선물거래소 회원사 확대 방안도 모색되어야 할 것이다. 미국달러 옵션은 거래가 매우 부진한 상태이므로 미국달러 옵션시장에서 유동성이 어느 정도 확보될 때까지는 선물회사들의 시장조성 기능 강화가 요구된다.주었다. 둘째, 주가 수익률을 결정하는 유의성있는 요인들은 당기순이익의 증감, 당해연도의 당기순이익의 분포, 자산증가율, 매매 유동성, 매출액 변동, 거래량 추세, 기업크기(시가총액), 과거 1개월간의 주가수익률, 자기자본증가율등으로 나타났다.이 있을 것으로 여겨진다.다중회귀분석에서 각각 일관되게 관찰할 수 있었다. 또한 이러한 결과는 IMF 이후에도 여전히 유지되는 것으로 나타났다.과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을