• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.691-693
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• 2005

본 연구의 목적은 오브젝트의 3차원 형상 정보와 사진이 주어졌을 때, 3D-2D 정합을 통하여 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 이러한 실세계 오브젝트의 3D-2D 정합은 3차원 형상에 대응되는 2차원 이미지 정보의 매칭을 통한 텍스쳐 매개변수화 과정으로 정의 할 수 있다. 본 연구에서는 카메라 내부파라미터 검정 과정, 신뢰도가 높은 초기해 설정과정, 비선형 최적화 과정을 통한 효율적인 텍스쳐 매개변수화 기법(texture parameterization)을 제안한다.

• 대한화학회지
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• 제56권2호
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• pp.207-211
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• 2012

강체구형입자에 대한 Carnahan-Starling식과 인력 포텐셜을 갖는 격자 모델을 이용하여 새로운 2-매개변수 상태식을 유도하였다. 이 식을 이용하여 압축인자를 계산하고 Nelson-Obert 압축인자도표와 비교하여 보았다. 그 결과 이 식은 Redlich-Kwong식과 평균적으로 비슷한 정도로 실험적인 압축인자도표와 일치한다는 것을 알 수 있다. 그런데 새 상태식에서 나타나는 매개변수와 항들은 Redlich-Kwong equation의 경우보다 분명한 물리적 의미를 갖고 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.198-204
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• 2007

본 연구는 핵심역량 지향성을 중심으로 고찰한 IT 아웃소싱 성공요인 및 결과에 관한 것으로, 아웃소싱 프로세스 관리역량과 기업의 핵심역량 지향성이 IT 아웃소싱된 업무 복잡도와 아웃소싱 성과에 영향을 미치는 지, 그리고 아웃소싱 프로세스 관리역량이 기업의 핵심역량 지향성과 아웃소싱 성과의 관계를 매개하는 효과가 있는지에 대한 실증 연구이다. 따라서 본 연구는 독립변수로 핵심역량 지향성과 종속변수로 아웃소싱된 업무 복잡도 그리고 매개변수로 아웃소싱 프로세스 관리역량을 사용하였다. 국내 IT 아웃소싱 협회에 등록된 회사의 IT 부서를 대상으로 200 개의 데이터를 확보하였고 공분산 구조방정식 모델로 분석하였다. 연구결과, IT 아웃소싱 프로세스 관리역량은 핵심역량 지향성이 아웃소싱된 업무 복잡도와 아웃소싱 성과에 미치는 영향을 매개하는 것으로 밝혀졌다. 그리고 핵심역량 지향성은 아웃소싱의 성과에 긍정적인 영향을 미치지만 아웃소싱된 업무 복잡도엔 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.543-546
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• 2004

Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.129-132
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• 2005

RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의한다. 시간 매개변수 간격은 시간에 따라 시간 축길이가 변하는 시간에 종속적인 선분으로 판독기에 머무는 객체의 궤적을 표현할 수 있다. 또한 RFID 시스템에서 사용되는 질의를 분류하고 효율적인 처리를 위해 태그의 식별자를 차원에 추가하는 방법을 제안한다.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1993년도 제2회 신약개발 연구발표회 초록집
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• pp.176-176
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• 1993

임상적으로 많이 노출될수록 간단백과 결합하여 항원을 생성함으로써 면역매개성 간염을 유발하는 Halothane을 사용하여 mice에서의 세포매개성 면역선택하였다. Halothane을 복강투여로 2회, 4회 투여한 후 11, 15, 18일 후 지라세포를 이용하여 ConA유도 임파구 분열능을 검색해본 결과 2회 및 4회 투여 시에 15일까지는 대조군과 비교하여 현저히 저하되나 18일 후 오히려 증가하고 ConA유도 IL-2의 생성능은 2회 투여 시 15일 까지는 정상군에 비해 유의적인 차이가 없었으나 18일 이후 현저히 증가하였다. 4회 투여 시 15일까지는 대조군에 비하여 현저히 저하되었고 18일 이후에는 오히려 증가하는 것으로 관찰되었다. 혈청 ALT, AST는 유의적인 차이가 없었다. 또한 이와 같은 실험 결과가 개체간의 차이를 보이는가 알아보기 위하여 개체별로 검정을 한 결과 개체간의 편차는 없는 것으로 관찰되었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.146-151
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• 1992

이 논문에서는 스내핑 케이블(Snapping Cable)의 극단 인장력(Extreme Tension)이 연구되어지고 해석기법으로 클리핑-오프 모델(Clipping-off Model)을 이용하여 매개변수 연구(Parameter Study)가 수행되었다. 이 매개변수 연구에 의한 주어진 케이블의 초기 클리핑 발생 주파수 예측은 거친 해상에서 큰 동인장력(Large Dynamic Tension)이 발생되어 전체인장력(Total tension) 이 음의 값이 되는 스내핑현상이 일어날 수 있는 케이블의 동적 거동을 예견하기 위한 유용한 지침으로서 사용될 수 있을 것이다.

• 한국화재조사학회지
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• 제9권1호
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• pp.61-64
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• 2006

지난 2005년 8월 18일 대전광역시 중구 문화동 가옥에서 발생한 화재를 사례로 하여 현재 발생되고 있는 보험범죄의 잔인하고 반인륜적인 모델을 제시하였다. 동 사례는 일가족 4명이 화재로 인하여 사망하였으며, 초기에는 전기누전에 의한 단순한 화재로 오인되었으나, 현장의 정밀감정, 소사체의 정밀 부검 및 면밀한 수사를 통하여 보험금을 노린 살인 방화사건으로 밝혀진 사례이다. 본 고찰에서는 화재현장의 상황, 가옥 내부의 연소형태, 전기적인 특이점, 연소매개체, 피의자의 행위, 연소지연시간의 발생 및 수사 자료를 근거로 제시하고, 종합적으로 고찰하여 일가족 4명을 살해한 후, 시너를 연소매개체로 사용한 방화에 의해 화재가 발생한 것으로 판단한 사례이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2022

딥러닝(Deep Learning)은 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network) 를 의미하는데, 이에 따른 결과는 데이터의 양, 변수, 학습모델의 학습횟수, 은닉층(Hidden Layer)의 개수 등 여러 요소로 인해 결정된다. 본 연구에서는 물리적 장기유출 모형인 SWAT의 결과를 참값으로 LSTM모형의 매개변수인 은닉층 갯수와 학습횟수등의 시나리오를 바탕으로 검보정을 수행하였으며, 최적의 목적함수를 갖는 매개변수를 도출하였다. 이를 이용하여 유량지속곡선을 도출한결과를 SWAT의 결과와 비교해본 결과 매우 높은 상관성을 도출하였으며 이를 통해 수자원분야에서 인공신경망의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권8호
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• pp.551-562
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• 2017

2014년부터 기상청에서 현업으로 활용하고 있는 전지구 계절예측시스템 GloSea5의 최대 6개월 예측 강수량을 수자원 및 여러 응용분야에 활용하기 위해서는 예측모델이 가지는 관측자료와의 정량적인 편의를 보정할 필요가 있다. 본 연구에서는 GloSea5의 예측 강수량에서 나타나는 편의를 보정하기 위해 확률분포형을 활용한 편의보정기법, 매개변수 및 비매개변수적 편의보정기법 등 총 11개의 기법을 활용하여 계절예측모델의 적용성을 평가하고 최적의 편의보정기법을 선정하고자 하였다. 과거재현기간에 대한 편의보정 결과, 비매개변수적 편의보정기법이 다른 기법에 비해 가장 관측자료와 유사하게 보정하는 것으로 분석되었으나 예측기간에 대해서는 상대적으로 많은 이상치를 발생시켰다. 이와는 대조적으로 매개변수적 편의보정기법은 과거재현기간 및 예측기간 모두 안정된 결과를 보여주고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수자원운영 및 관리, 수력, 농업 등 계절예측모델을 활용한 여러 응용분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.