• 한국측량학회지
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• 제14권2호
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• pp.151-157
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• 1996

본 연구에서는 실험적으로 현존하는 수치지형모델 구축기법간의 정확도를 비교 분석하여 효율적인 수치지형 모델 구축방안을 제시하고, 프랙탈 기하학의 수학적 알고리즘을 응용, 터보 파스칼을 이용 3차원 프랙탈 지형 모델링 프로그램을 개발하여 지형공간정보시스템 기반의 프랙탈 지형 모델링 시스템을 구현하는 기초연구를 수행함에 목적이 있다. 연구의 결과 점 데이터와 선 데이터의 조합에 의해 불규칙삼각망을 생성하는 방법이 정확도 향상의 측면에서 가장 효율적인 방법으로 나타났으며, 프랙탈 기하학을 응용한 3-D 프랙탈 지형 모델링 시스템 개발은 프랙탈을 이용한 3차원 지 형 모델링의 가능성을 제시했다는 측면에서 기초연구로서 소기의 성과를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.377-380
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• 2006

본 논문에서는 통신해양기상위성의 지상국에 구축된 고 출력증폭기에 대한 특성 모델링 및 이에 따른 입력신호에 따른 출력 신호의 상호 간섭에 대한 결과가 정리되어 있다. 고 출력증폭기는 지상국에서 위성으로 신호를 전송할 때 필요한 장비로써 비선형 특성으로 인해 입력된 신호에 대한 다양한 하모닉 성분이 발생된다. 특히 통신해양 기상위성의 지상국의 경우에는 하나의 고 출력증폭기에 대해 두개의 서로 다른 주파수의 신호를 입력해야 하는 것을 고려해야 하기 때문에 이에 대한 영향은 사전에 반드시 분석되어야 한다. 본 논문에서는 고출력증폭기의 P1dB 특성곡선에 의해 특성 모델링을 수행한 결과 및 이러한 모델을 검증하기 위해 이미 정의된 두 신호에 대한 간섭의 양을 확인하였다. 특히 고 출력 증폭기의 전단에 속하는 상향 주파수 변환기의 특성을 고려한 신호를 사용하여 실제의 통신해양기상위성으로 데이터를 전송할 때의 결과를 얻는데 중점을 두었다. 그 결과 상호간의 간섭에 의해 발생되는 신호는 실제 보내고자 하는 신호의 대역과 매우 가깝게 있으며 그 크기는 보내고자 하는 신호의 특성에 따라 달라지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.259-261
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• 2004

최근 이슈가 되고 있는 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물학적인 이론과 컴퓨터의 계산적인 모델링 그리고 실험의 상호 의존적인 통합으로써 특징 지워진다. 그 중 컴퓨터의 계산적인 모델링에 대한 연구가 무엇보다 중요한 비중을 차지하고 있다. 하지만 계산적인 모델링에서 여러 자원을 통합하기 위한 공통의 기반 구조나 표준에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 KML 기반의 형식을 갖춘 SBML(Systems Biology Markup Language)이 시스템 생물학의 표준으로 개발되어 연구 중에 있다. 현재 시스템 생물학 분야에서 개발중인 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 다양한 응용 어플리케이션이 이미 SBML 문서를 지원하고 있다. 본 연구에서는 시스템 생물학 분야에서 SBML 표준에 대한 중요성을 인식하여, 객체지향 바이오 데이터베이스로부터 질의 결과를 SBML 문서로 변환하고, 반대로 외부의 SBML 문서를 객체지향 데이터베이스에 저장하는 변환기를 제안하며, 데이터를 검색하고 저장하는데 발생하는 중복이나 동의어 관계의 모호성을 줄이고 정확성을 높이기 위한 방안으로 온톨로지 기법을 적용한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1855-1856
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• 2008

본 연구에서는 공정 중에 민감하게 반응하는 플라즈마로부터 수집되는 이온에너지 분포(IED : Ion Energy Distribution)와 시계열 신경망 모델링을 결합한 플라즈마 감시 기술을 개발하였다. NIEA(Non-invasive ion analyzer)를 이용하여 IED를 측정하였으며, 모델링에 사용된 신경망은 자기 상관 시계열 신경망(A-NTS : Auto-Correlated Neural Time-Series)이다. 모델 개발을 위한 학습과 테스트 데이터로는 Duty ratio 100%에서 수집한 IED를 이용하였으며, 개발된 모델의 감시 성능은 60%에서 수집된 IED로 평가하였다. 학습인자 k와 m의 범위는 각각 1-3 으로 총 9종류의 (k, m) 조합에 대해서 모델 성능을 평가하였다. 신경망 은닉층 뉴런수는 2-9의 범위에서 최적화하였다. 최적화된 모델은 (2, 3)과 뉴런수 2에서 구해졌으며, 0.335의 예측 에러를 보였다. 60% IED 데이터로 평가한 결과 플라즈마 고장에의 민감도는 62% 이상이었다. 이는 IED의 A-NTS 모델이 플라즈마 고장의 감시에 효과적으로 적용될 수 있음을 의미한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.157-159
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• 2001

교환기 시스템(switching system)과 같은 통신 시스템 환경에서는 매우 제한적인 시간제약하에서 명시된 이벤트들이 반드시 완료되어야 한다. 따라서, 시스템내에 유지되는 응용데이터에 대해, 매우 빠르고 균일한 접근 시간을 제공하여야 한다. 또한, 최근들어 통신 운용 환경과 교환기 소프트웨어의 복잡성의 증가로 다중테이블 죠인과 객체지향 특성과 같은 고급 기능을 포함한 보다 향상된 데이터 모델링이 요구되고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 1) 통신 응용 환경을 보다 쉽게 모델링하도록 다양한 설계 모델링 개념을 제공하고, 2) 죠인과 같은 연산을 위해 추가의 메모리공간이나 시간을 사용하지 않고, 객체식별자의 항해를 통해 직접 결과를 추출하는 방법에 대해 설명한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권5호
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• pp.517-526
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• 2015

본 논문은 쿼드로터 자세제어의 신뢰성 향상을 목적으로 다종 센서 구성 및 다종 센서 데이터 융합 알고리즘 적용을 연구한 결과이다. 먼저, 쿼드로터에 대한 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출하였으며, 획득된 수식을 기초로 쿼드로터에 대한 수학적 모델링을 진행하였고 이를 기반으로 신뢰성이 향상된 다종 센서 데이터를 입력으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 쿼드로터 자세제어를 위해 다종 센서 데이터의 신뢰성 향상이 필요했으며 이를 위해 다종 센서 데이터 입력에 대한 칼만 필터링를 진행하였고, 이후 쿼드로터의 수학적 모델링에 적용하여 오차를 보상토록 하였다. 관련 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 실제 쿼드로터 시스템에 적용하기 위하여 쿼드로터를 짐벌에 장착한 실제 시스템을 구성하였고 이후 쿼드로터를 호버링 상태에서 사용자가 요구하는 각도 변화에 따른 실험을 수행하였다. 실제 실험을 통한 쿼드로터 자세제어 데이터를 산출하였으며, 이를 바탕으로 추가적인 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 설계한 다종 센서 및 쿼드로터 자세 제어 시스템의 성능 검증을 진행하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.529-532
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• 2005

비정상행위 탐지를 위해서는 사용자의 정상적인 행위 모델링이 중요한 이슈가 된다. 이러한 정상적인 행위를 간략한 프로파일로 생성하기 위해서 기존의 데이터 마이닝 기법들은 주로 고정된 데이터 집합을 이용하였다. 하지만 이러한 접근 방법들은 단순히 사용자 행위의 정적인 면만을 모델링 할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 사용자의 행위를 연속된 데이터 스트림으로 처리해야 한다. 본 논문에서는 데이터 스트림을 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이를 위해서, 사용자의 행위의 특성을 표현하는 다양한 특징들로 분류한다. 따라서 각 특징에 대해, 제안된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 지금까지 관찰된 특징 값들을 기반으로 클러스터 탐색하게 된다. 결과적으로 사용자의 과거 행위들을 유지할 필요 없이 사용자의 새로운 행위를 클러스터링 결과에 연속적으로 반영될 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.111-119
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• 2002

SP 방법의 장점중 하나는 개인의 응답자로부터 다수의 응답(Repeated observations)을 받을 수 있는 점이다. 그러나 이렇게 얻은 개인의 다중응답을 각각의 응답이 독립적이라는 것을 가정하고 있는 단순한 모델링방법을 이용해서 분석하면 t값이 상향되는 문제를 가져올 수 있다. 이러한 문제를 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)라고 한다 본 연구는 다양한 접근을 통해서 이러한 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)를 다루고, 단순한 모델링방법을 통한 모델추정치가 신뢰할 만한가를 검증하도록 한다. 다양한 접근중에서 본 연구에서는 Jackknife와 Kocurs 방법을 적용하였다. Jackknife 방법은 JACKKNIFE란 소프트웨어를 사용해서 분석하였다. Jackknife 추정치와 Kocurs 추정치를 단순한 모델링기법을 적용한 모델추정치와 비교하여서 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)의 발생여부와 모델추정치에 어느정도 영향을 미치는 지를 분석하였다. 단순모델링의 추정치와 Jackknife 추정치의 표준오차도 비교하였다. 결과를 요약하면. Kocurs방법의 추정치의 t값은 단순한 모델링기법과 Jackknife 추정치의 t값보다 매우 낮게 나타났으며, 이는 Kocurs방법은 파라미터의 유의성을 지나치게 하향추정하는 것을 의미한다. Jackknife 방법의 추정치는 단순한 모델링기법의 추정치와 계수값은 거의 유사하나 t값이 다소 적은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 단순한 모델링기법의 계수값은 정확하나 유의정도가 다소 과장되는 것을 의미한다. 결론적으로 본 연구에서 사용한 데이터에는 다중응답의 문제가 존재하나 모델추정 티에 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다 SP 방법을 사용한 데이터를 분석할 경우 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)를 분석하는 절차를 반드시 수행하여야 한다. 만약 단순한 모델링기법의 추정치가 다중응답의 문제로 인해서 영향을 받았다면 반드시 모델링 추정치를 보정하여야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.73-80
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• 2024

본 연구는 토픽 모델링과 장단기 기억(LSTM) 신경망을 결합하여 한국 종합주가지수(KOSPI) 예측의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 이용해 금융 뉴스 데이터에서 금리 인상 및 인하와 관련된 10개의 주요 주제를 추출하고, 추출된 주제를 과거 KOSPI 지수와 함께 LSTM 모델에 입력하여 KOSPI 지수를 예측하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 과거 KOSPI 지수를 LSTM 모델에 입력하여 시계열 예측 방법과 뉴스 데이터를 입력하여 토픽 모델링하는 방법을 결합하여 KOSPI 지수를 예측하는 특성을 가진다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위해, 본 논문에서는 LSTM의 입력 데이터의 종류에 따라 4개의 모델(LSTM_K 모델, LSTM_KNS 모델, LDA_K 모델, LDA_KNS 모델)을 설계하고 각 모델의 예측 성능을 제시하였다. 예측 성능을 비교한 결과, 금융 뉴스 주제 데이터와 과거 KOSPI 지수 데이터를 입력으로 하는 LSTM 모델(LDA_K 모델)이 가장 낮은 RMSE(Root Mean Square Error)를 기록하여 가장 좋은 예측 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제37권3호
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• pp.129-138
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• 2018

선박 통행이 잦은 항만 및 연안 주변지역은 1 kHz 이하의 저주파 대역에서 선박소음이 수중소음에 지배적으로 영향을 미친다. 본 논문에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)에서 관측된 선박의 항해정보를 이용하여 수중 선박소음을 추정하는 모델링 방안을 제시한다. 선박소음 모델링을 목적으로 AIS를 이용하여 제주 남부 해역에서 활동하는 선박들의 항행정보를 관측하였고, 모델링된 선박소음의 결과 검증을 위해 실험해역에 수중청음기를 설치하여 수중소음을 측정하였다. AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 모델링하여 측정된 수중소음과 비교한 결과 시간에 따른 소음준위의 변동 특성이 유사함을 확인하였고, 오차가 발생되는 원인에 대해 토의하였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 5 dB 오차 범위에서 추정이 가능함을 확인하였다.