• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.319-328
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• 2021

연구목적: 최근 대형 사회재난이 발생하면서 사회재난 안전도 진단에 대한 필요성이 요구되며 행정안전부에서 지역 안전지수, 국가안전대진단 등 지역의 안전도 등급을 계산하여 매년 공표하고 있다. 기존의 안전도 진단 시스템은 등간격 혹은 정규분포를 이용해서 획일화된 방법으로 등급화를 진행하여 위험지도를 작성하고 있다. 연구방법: 하지만 등간격 기법은 위험등급을 객관적으로 분석할 수 있지만 분포가 한쪽에 치우쳐있는 경우 위험등급을 분류하는데 한계가 있으며 z-score 기법은 모집단이 정규분포를 따르지 않으면 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다. 지표별로 통계 데이터의 분포가 상이하기 때문에 데이터 분포별로 가장 적합한 등급화를 적용해야한다. 연구결과: 따라서 본 논문에서는 재난 지표의 데이터를 분석하여 각 지표마다 최적화된 등급화를 진행하고자 기존의 등간격 기법과 네츄럴브레이크 기법을 비교 및 적합한 방법을 제시하였다. 결론: 그 결과 기존의 등급화 기법과 다르게 적용된 것은 6새 지표 중 3개에 해당하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.301-314
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• 2001

데이터마이닝은 대용량 데이터베이스에 내재된 유용한 지식을 탐사하는 기술로 정의된다. 데이터마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 시간 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 값을 가진 데이터로부터 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이터마이닝에 대한 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 트랜잭션의 발생 시점만을 가진 데이터를 다루고 있으며 시간 간격을 가진 데이터는 거의 고려하고 있지 않다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 시간간격을 가진 다양한 데이터가 존재하며 이로부터 여러 유용한 지식을 찾아낼 수 있다. Allen은 시간간격 데이터 사이에 발생할 수 있는 시간 관계와 시간 관계를 구할 수 있는 시간간격 연산자를 정의하였다. 본 논문에서는 Allen의 정의를 기반으로 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 효율적으로 탐사하기 위한 새로운 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 이 기법은 발생 시점을 가진 시간 데이터를 시간간격 데이터로 요약하여 일반화하는 전처리 알고리즘과 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 생성하는 규clr 탐사 알고리즘으로 구성된다. 이 기법은 기존 데이터마이닝 기법에서 찾지 못하는 유용한 시간 규칙을 탐사할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.948-952
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• 2009

면적평균강우량을 정확하게 추정하는 것은 수문조사 결과로 생성된 수위-유량관계곡선 검증을 위한 연간 유출율 및 유황분석 시에 매우 중요하다. 면적평균강우량을 산정하는 방법은 일반적으로 산술평균법, 티센법, 등우선법 등이 있는데, 최근 실무에서는 GIS Tool을 이용하여 티센다각형을 작도하고 가중치를 산정하여 관측소별 강우량을 유효강우량으로 변환하여 이용하거나, 평지 또는 좁은 유역의 경우 산술평균법을 적용하고 있다. 그러나 티센법은 지형적인 영향을 고려할 수없고, 산술평균법의 경우 우량계 밀도와 위치, 지형이 고려되지 못한다는 단점이 있기 때문에, 등우선법을 이용하여 면적평균강우량을 산정하는 것이 대부분 산악지역으로 이루어진 국내 현실에 가장 적합하다. 본 연구에서는 수문조사가 이루어지고 있는 낙동강 본류, 댐상류 등 13개 유역의 유역별 면적 평균강우량을 각각 산술평균법, 티센법, 등우선법을 이용하여 산정하였다. 등우선도의 작성을 위하여 관측소별 강우량을 역거리가중법(IDW), RBF, Kriging 기법을 이용하여 강우량의 공간보간을 실시하였으며, 등우선 간격의 영향을 검증하기 위하여 각 보간법 별 등우선 간격을 10mm, 50mm, 100mm로 분할하여 면적평균강우량을 산정하였다. 각 면적평균강우량 산정기법 및 등우선 간격별로 산정된 면적평균강우량을 비교하였고, 유역면적 등에 따른 면적평균강우량의 변화특성을 분석 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.12-16
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• 2001

본 논문에서는 보조 센서를 이용한 어레이 형상 추정 기법들의 보조 센서 개수와 위치에 따른 형상 추정 성능을 분석하였다. 또한 다항근사를 이용한 어레이 형상추정 기법에 스플라인 보간법을 후처리로 적용하여 형상 추정 성능을 개선하는 기법을 제안하였다 보조 센서를 등간격으로 배치하였을 경우, 형상 추정 성능이 가장 우수함을 확인하고, 제안한 기법이 하이드로폰의 수평 간격을 등간격으로 가정한 기존의 기법과 칼만 필터에 스플라인 보간법을 이용한 기법에 비해 어레이 형상 추정 성능이 우수함을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.143-152
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• 2019

본 논문은 3차원 물방울 조형 생성장치로 구현된 3차원 물방울 조형을 생성할 때 위성 물방울이 생성되지 않고 형상 왜곡이 일어나지 않으면서 조형의 해상도를 최대한으로 높일 수 있는 기법을 제안한다. 3차원 물방울 생성장치는 보통 표현하고자 3차원 조형을 등 간격으로 배치된 슬라이스들의 집합으로 이산화하여 표현하고 각 슬라이스를 순서대로 읽어 각 슬라이스를 실현하는 물방울을 솔레노이드 밸브를 개폐하여 생성한다. 각 슬라이스의 해상도는 솔레노이드 노즐 매트릭스의 해상도와 같다. 본 논문에서는 위성 물방울이 생성되지 않으면서 형상의 왜곡도 생기지 않는 새로운 기법 두 가지를 제시하고자 한다. 첫째 방법은 등간격 기법이라고 하는데, 등간격으로 배치된 각 슬라이스를 생성하는 시점을 조절하여 중력에 의해 시간이 지날수록 물방울의 속도가 빨라지더라도 조형 전체가 다 형성되는 순간에 물방울 슬라이스들이 등 간격을 유지하게 하여 원래의 형상이 왜곡되는 것을 방지한다. 두 번째 방법은 최소시간 간격 기법이라고 하는데, 3차원 조형을 슬라이스로 이산화시킬 때, 슬라이스를 등 간격으로 배치하는 것이 아니라 가능한 한 촘촘하게 배치한다. 중력을 고려하여 조형 위쪽으로 갈수록 슬라이스를 더 촘촘하게 배치하고, 아래로 내려올수록 슬라이스 간의 간격이 늘어나게 배치한다. 이때 주어진 노즐의 성능 한도 내에서 최대한 촘촘하게 불균등 간격 슬라이스를 배치하고 조형이 완성되는 시점에 이 간격이 실현되게끔 노즐 개폐를 제어한다. 이 방법을 구현하기 위해 주어진 물방울 생성장치의 솔레노이드 밸브가 위성 물방울 생성 없이 인접한 두 물방울을 연달아 생성하는데 필요한 최소 시간 간격 (노즐 오픈 명령후 노즐이 완전히 오픈되는데 걸리는 시간과 완전 오픈상태를 유지하는 시간, 그리고 노즐 클로즈 명령후, 노즐이 완전히 클로즈 되는데 걸리는 시간의 합) 을 실험으로 구했다. 두 번째 방법은 첫 번째 방법에 비해 조형의 해상도가 상당히 증가하는 장점이 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.952-959
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• 2012

이 논문에서 우리는 송신기와 수신기에 각각 등간격 선형 어레이 (ULA : Uniform Linear Array)와 등간격 원형 어레이(UCA : Uniform Circular Array)를 사용하는 MIMO (Multiple Input Multiple Output) 레이더 시스템을 위한 ESPRIT (Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique) 알고리듬 기반 표적 위치 추정 기법을 제안한다. 수신 안테나가 등간격 선형 어레이인 경우의 ESPRIT과 달리 등간격 원형 어레이인 경우 부어레이의 수신 신호 벡터 간 순환 불변성 (Rotational Invariance)이 만족하지 않는다. 이를 해결하기 위한 연구가 진행되었으나 송신각 추정 문제는 고려되지 않았다. 이 논문에서는 송신 안테나와 수신 안테나를 모두 고려한 ESPRIT 알고리듬을 제안하여 송신 고도각, 수신 고도각, 그리고 수신 방위각을 동시에 추정하는 방법을 소개하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.520-522
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• 2002

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 명태-기반 보간 방법을 gray-scale image에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제31권1호
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• pp.51-61
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• 2012

본 연구에서는 등각, 등간격 및 측지선 돔 (geodesic dome)형태로 배열된 곡면 배열 트랜스듀서에 대해서, 음원 간격, 음원 개수 등과 같은 배열 구조 변수들에 따른 방사패턴의 변화 경향성을 분석하였다. 또한 그 결과를 바탕으로 통계적 기법인 다중 회귀 분석을 이용하여 부엽의 크기 및 빔 폭을 설계 변수들의 함수로 도출하였다. 나아가 최적화 기법인 GA (genetic algorithm)법을 이용하여 각 방향에 대한 빔폭이 주어진 조건을 만족하며 가장 작은 부엽의 크기를 가지도록 설계 변수들의 최적화를 수행하였다. 최적화 결과를 바탕으로 세 가지 곡면 배열 구조 가운데 곡면 배열 트랜스듀서의 최적 배열 구조로 등간격 배열구조를 선정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.631-634
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• 2003

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권5호
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• pp.363-376
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• 2011

하천 홍수해석 분야에서 가장 널리 이용되고 있는 1차원 동수역학 수치모형의 입력자료는 상하류단 경계조건, 조도계수, 하도단면 등이며, 계산 시간간격 및 거리간격의 선정은 계산결과의 정확성, 안정성, 효율성 확보를 위한 핵심 요소이다. 본 연구에서는 기존 단면간격 선정기법의 이론적 배경을 검토하였고, 매 시간단계별로 도출되는 흐름특성을 반영하여 계산거리간격을 추정하는 가변 계산거리간격 추정 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 1차원 부정류 수치모형과 연계하여 Teton 댐 붕괴 및 한강 홍수 사상에 대해 적용함으로써 기존 고정 계산거리간격 추정 기법에 의한 해석결과와 비교하였다. 더 많은 내삽단면이 사용될 경우, 수치 수렴성 실험 결과는 수치해의 정확성과 안정성이 높아짐을 나타내었고, 본 연구에서 제안된 기법은 기존 고정 계산거리간격 추정기법보다 적은 단면개수로 동일한 정도의 정확도를 나타냄으로써 계산 효율성을 크게 향상시켰다. 본 연구에서 개발된 기법의 실무적용을 통해 정확성과 안정성뿐만 아니라 높은 효율성을 갖는 하천 홍수해석이 가능할 것으로 판단된다.