• Communications of Mathematical Education
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• v.20 no.1 s.25
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• pp.87-101
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• 2006

Gifted students in elementary, middle and high schools require a specialized curriculum to foster their mathematically gifted natures. Questions that stimulate the teacher's intellectual curiosity, student reactions and methods pertaining to content organization and problem formation are the main foci.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.42-47
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• 2010

최근 피난 및 소화활동의 제약이 많은 대형 및 고층건축물의 증가함에 따라 화재 시 많은 인적 물적 피해가 예상된다. 이에 국내외에서는 화재로부터 인명 및 재산을 보호하기 위한 방법으로 종합적이고 과학적인 성능위주 소방설계를 실시하고 있으며 이를 위해서는 건축물의 화재 및 피난에 대한 공학적 분석이 요구되는데 현재는 대부분 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램이 활용되고 있다. 이러한 컴퓨터 피난프로그램은 국내에서 아직 상용화된 프로그램 없어 외국 피난프로그램과 데이터를 그대로 활용 하고 있다. 국외의 피난 프로그램은 국내의 건축물 및 재실자의 특성을 정확하게 반영할 수 없으며 알고리즘 또는 해석방식에 대한 이해가 어려워 잘못된 분석결과를 가져올 수도 있다. 이에 본 연구에서는 국내의 상황을 반영할 수 있는 피난프로그램 개발을 하고자 국내에서 활용 되고 있는 피난 프로그램의 세부모델에 대한 분석을 통해 피난 프로그램의 국내 피난 프로그램의 세부모델의 개발방향을 설정을 하고자한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.424-427
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• 2018

영상이나 비디오에 담긴 장면을 이해하는 것은 컴퓨터 비전의 궁극적인 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 장면을 구성하는 각 물체들과 그들 간의 공간 관계, 개별 물체들의 다양한 속성들을 탐지해, 지식 그래프를 생성해주는 심층 신경망 기반의 물체 속성 및 공간 관계 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 복합 시각 인식 작업을 동시에 수행하는 탐지 모델의 구성에 대해 설명하고, 대규모 벤치마크 데이터 집합인 CLEVR을 이용한 탐지 모델의 성능 분석 실험 결과를 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.922-925
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• 2019

기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.571-573
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• 2010

Most real world system such as world economy, management, medical and engineering applications contain a series of complex phenomena. One of common methods to understand these system is to build a model and analyze the behavior of the system. As a first step, Determining the best clusters on data. As a second step, Determining the model of the cluster. In this paper, we investigated heuristic search methods for efficient clustering.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.9-9
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• 2016

많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.334-337
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• 2008

Three-dimensional unsteady reacting flowfield generated by transverse hydrogen injection into a supersonic mainstream are numerically investigated using DES and finite-rate chemistry model. Comparisons are made with experimental results to investigate the turbulent reacting flow physics. The numerical OH distribution describes well the experimental OH-PLIF result, while the numerical ignition delay time shows some disparity due to the restricted available experimental data.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.977-980
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• 2010

기업내부에 존재하는 비즈니스 룰은 정형화되고 집중화된 하나의 시스템으로 구축되어 있는 것이 아니라 여러 서브시스템이나 실무자의 경험속에 산재되어 존재한다. 산재되어 존재하는 비즈니스 룰을 정형화된 형태로 집중관리가 가능하도록 구축한 도구가 BRE(Business Rule Engine)이다. BRE는 비즈니스 룰 관리를 빠르고 용이하게 하여, 기업의 경쟁력 향상에 매우 효과적인 기여를 한다. 하지만 BRE도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 뚜렷한 기준을 가지고 있지 못 하기 때문에 고가의 솔루션인 BRE도입에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국제 표준 ISO/IEC 9126를 기반으로 BRE가 갖추어야 할 품질특성을 정의하고 BRE 도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 수 있는 판별분석기법을 통해 BRE를 명확히 이해할 수 있는 품질평가모델을 제시함으로서 이러한 문제를 해결하고자 한다. 또한 본 연구의 결과는 실제 구축된 BRE 사례들에 대해 판별분석기법을 통해 검증하며, 검증된 품질평가모델의 활용방안을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.459-461
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• 2009

시스템 개발을 위해서는 시스템이 제공하는 기능을 명료하게 기술함은 물론 목표 시스템이 참조하는 외부 시스템의 기능을 명확하게 식별하여야 한다. 이는 목표 시스템의 범위를 명확하게 한정하기 위해 매우 중요하다. 그러나 현재의 유스케이스 모델링 기법에서는 외부 시스템은 액터로만 표현된다. 이는 외부 레거시 시스템을 간결하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 외부 시스템의 기능 중 목표 시스템이 참조하는 유스케이스만을 식별하기 어렵게 만드는 단점도 갖는다. 이러한 불명확성은 유스케이스 명세 시 모델 작성을 어렵게 하여 유스케이스 모델의 이해도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 외부 유스케이스를 이용한 확장 모델링 기법을 제시한다. 확장 모델링은 레거시 시스템에 존재하는 외부 유스케이스를 표현하고, 내부 유스케이스와 관계성을 가질 수 있도록 확장 메커니즘을 지원한다. 확장을 위해서는 UML 확장 메커니즘 중 하나인 스테레오타입(Stereotype)을 활용하며, 따라서 기존 유스케이스 모델과의 호환성을 그대로 유지함으로써, 기존 모델링 기법과 일관되게 적용 가능하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.491-493
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• 2022

최근 스마트 기기에서 오디오 데이터를 이용하는 응용 기술들이 증가하면서, 오디오 데이터에서 관심 있는 구간을 찾아내는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Perceiver 모델을 활용하여 오디오 데이터에서 사람의 음성 구간을 검출하고 축약하는 방법을 제안한다. Perceiver 모델은 복잡한 입력 데이터에 대하여 Self-attention을 기반으로 특징을 추출하면서 이전의 특징을 다음 입력으로 다시 학습하는 특징을 갖고 있어서 연속적인 데이터인 오디오에 효율적으로 적용할 수 있다. 외부 및 자체에서 수집한 음성과 비음성 데이터셋에 대하여 실험을 진행하였고, 10초 단위 세그먼트에서 대해서 92.4%의 검출 정확도를 달성하였다.