• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.550-555
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• 2003

최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.51-52
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• 2017

요우커를 중심으로 한 한류 열풍은 연예인, 미디어 콘텐츠 시장을 넘어서 한국산 제품에도 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 화장품을 비롯한 뷰티 관련 제품은 가장 대표적인 시장으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 공공데이터 및 소셜 웹 데이터를 이용하여 화장품 관련 기업의 비즈니스를 위한 뷰티 트렌드 분석 서비스를 제안한다. 소셜 웹 데이터는 국내외 뷰티 시장에 대한 제품인지도를 중심으로 분석되며, 공공데이터는 국내에서 유통되는 화장품에 대한 안정성을 중심으로 분석한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.129-140
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• 2017

낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2152-2154
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• 2003

전력계통 및 발전기의 안정 운용을 위해 발전기 제어계의 정밀 제어와 정확한 계통 해석을 위한 발전기 관련 정밀 파라미터 취득 및 관리가 요구되는 상황에서 발전기 현장시험과 발전기 관련 안정도 해석용 데이터 취득이 필요한 실정임. 현장 시험(발전기 제어계 특성시험)을 통해서 취득한 데이터를 가지고 모델링 및 제어정수를 조정하여 전력계통 안정도 해석용 데이터 베이스를 구축하게 되는데, 여자기 형식에 따라서 계단 입력 신호가 주어졌을 때 시간응답 특성이 약간씩 차이가 나게 됨. 그리고 발전기 제어계 특성시험은 발전기 직접 관련 데이터 및 원동기(터빈) 입력신호(주증기 유량신호, 주증기 제어밸브 개도 등)까지 측정하게 되는데, 본 논문에서는 발전기 여자제어에 관련된 부분만을 살펴 보았음.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2021

다양한 응용에서 저장 매체로 사용되는 NAND 플래시 메모리는 저비용과 대용량을 위해 셀 당 비트 수 증가, 제조 공정의 미세화, 그리고 적층 기술 등 다양한 기술을 사용한다. 그렇지만 이러한 기술들은 플래시 메모리 셀의 안정성과 성능에 악영향을 준다. 특히 QLC 3D 플래시 메모리인 경우, 셀 상태가 많고 상태 간 임계 전압 간격이 좁기 때문에 프로그램과 읽기에 필요한 시간이 길다. 본 논문에서는 프로그램 수행 시간을 줄이고 셀 안정성에 긍정적인 영향을 줄 수 있도록 데이터 코드를 변환하는 비균일 스크램블 기법을 소개하고, 실제 시스템 데이터를 이용하여 스크램블 기법의 성능을 평가한다. 시뮬레이션을 통해 얻은 결과에 따르면 데이터 코드를 변환하여 저장하는 스크램블 기법은 최대 204%의 프로그램 성능 개선 효과를 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.649-657
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• 2009

일반적으로 초고속 네트워크에서 실행되는 분산 시스템의 데이터 전달처리 효율은 시스템 구조 및 데이터의 전달처리 시스템에 의존한다. 분산 환경을 이용한 실시간 분산 시뮬레이션 시스템은 데이터전달처리의 실시간성과 시스템의 신뢰성 보장을 위하여 데이터 전달처리 시스템에 의하여 요구된 성능을 만족하고자 하였다. 그러나 실시간 시뮬레이션 시스템에 적용된 클라이언트/서버 기반의 데이터 전달처리 시스템은 시스템의 안정성 및 시스템의 변경에 따른 확장성과 유지보수성 확보가 어려웠다. 따라서 기존의 데이터 전달처리 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 새로운 데이터 전달처리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 실시간 시뮬레이션 시스템을 분석하여 시스템 개선방향을 제시하고, 시스템 확장성, 상호운용성, 재사용성 및 유지보수성을 위하여 소프트웨어 디자인 패턴을 적용한 새로운 실시간 데이터 전달처리 시스템을 제안한다.

• 전산구조공학
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• 제7권3호
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• pp.83-93
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• 1994

도로 안전 구조물을 설계하고 동적 퍼포먼스를 측정하기 위하여 시행되는 충돌시험시 충돌차량의 운동량, 특히 각가속도를 Euler방정식의 수치적분을 통하여 구하는 기법을 설명하였다. 수치적으로 가장 안정적인 9-array 시스템안에 내지된 여러 형태의 7,8-array 서브시스템들의 시스템 미분방정식 및 이들 방정식의 수치 적분시 안정성을 실험데이터를 이용하여 파악하였다. 기본적인 9-array안에 있는 6개의 8-array시스템들은 모두 수치적으로 안정성을 보였고 12개의 7-array시스템들중 6개는 안정성을 보이고 6개는 불안정하였다. 안정성을 보이는 내재된 서브시스템을 활용하면 기본 9-array시스템을 구성하는 센서의 일부 고장시 효과적으로 각가속도를 측정할 수 있는 fail-safe 시스템을 구성할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.428-438
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• 2020

영상 내 흔들림은 비디오의 가시성을 떨어뜨리고 영상처리나 영상압축의 효율을 저하시킨다. 최근 디지털 영상처리 분야에 딥러닝이 본격 적용되고 있으나, 비디오 안정화 분야에 딥러닝 적용은 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 Wobbling 왜곡 경감을 위한 triplet 형태의 CNN 기반 비디오 안정화기 구조를 제안하고, 비디오 안정화기 학습을 위한 학습데이터 합성 방법을 제안한다. 제안한 CNN 기반 비디오 안정화기는 기존 딥러닝 기반 비디오 안정화기와 비교되었으며, Wobbling 왜곡은 감소하고 더 안정적인 학습이 이루어지는 결과를 얻었다.

• 경영과정보연구
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• 제33권4호
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• pp.99-118
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• 2014

본 연구는 속성이론을 적용하여 온라인 정보의 신뢰성이 제품을 평가하거나 판단하기 위해 온라인 정보를 사용하는 사용자의 의도에 영향을 미치는 경우를 조사하였으며, 온라인 정보 신뢰성의 영향을 조사하기 위해 온라인 정보 신뢰성의 주요 효과가 지각된 위험과 유용성의 인식에 의해 매개되는지 여부를 검사하였다. 총 287의 온라인 소비자들로부터 수집된 샘플에서 여러 항목 척도의 내적 일관성을 탐색하여 안정성을 조사 하였으며, 구조의 유효성을 위해 수렴 및 판별 타당성을 조사 하였다. 연구 모델을 테스트하기 위해 PLS 기법이 사용되었으며, 응답 데이터 세트로부터 데이터를 분석 한 결과, (1) 지각된 신뢰성의 통제성과 안정성 모두 지각된 위험도 및 유용성을 인식하고 있다는 것을 알 수 있다 (2) 지각 된 위험뿐만 아니라 유용성 인식은 부분적으로 신뢰성과 사용 의도의 두 소스 사이의 연결을 중재하고 있다. 본 연구 결과 온라인 정보 신뢰성의 두 가지 차원인 통제성과 안정성은 정보를 받는 사람의 이용의도에 영향을 미친다. 통제성 및 안정성에 대한 설명을 포함하는 온라인 정보는 소비자에게 제공된 제품 및 서비스에 대한 위험을 인지하게 할 수 있다. 따라서 높은 안정성 및 통제성을 설명하는 온라인 정보는 제공하는 온라인 정보 자체의 신뢰성을 향상시킬 뿐만 아니라 지각된 위험과 유용성을 통한 온라인 정보 활용의도를 증가시킬 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.353-360
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• 2021

음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.