• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.24-32
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• 2006

본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1956-1957
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• 2011

본 연구는 White LED를 이용하여 주변 밝기 변화에 빠르게 적응하는 퍼지 뉴로 Dimming Control System을 설계한다. 본 논문에서는 방사형기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network: RBFNN)을 설계하여 실제 White LED Dimming Control System에 적용시켜 모델의 근사화 및 일반화 성능을 평가한다. 제안한 모델에서의 은닉층은 방사형기저함수를 사용하여 적합도를 구현하였고, 후반부의 연결가중치는 경사하강법을 사용한다. 이때 멤버쉽 함수의 중심점은 HCM 클러스터링 (Hard C-Means Clustering)을 적용하여 결정한다. 연결가중치는 4가지 형태의 다항식을 대입하여 출력을 평가하였다. 최종 출력의 최적화를 위하여 PSO(Particle Swarm Optimization)을 이용하여 은닉층 노드수 및 다항식 형태를 결정한다. 본 논문에서 제안한 LED Dimming Control System은 Atmega8535를 사용하여 PWM 제어 방식을 사용하고, 조도계(Cds)를 이용하여 LED의 밝기에 따른 주변의 밝기를 감지하여 조명에 적응시키는 방법을 적용하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.61-67
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• 2004

시간/경제적 문제 혹은 수집 대상의 제한으로 충분한 수의 학습패턴을 모을 수 없는 경우에 인간의 두뇌를 모방한 교사학습 및 비교사학습 모델을 이용하여 새로운 학습패턴을 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 비교사학습은 독립성분분석을 사용하여 패턴의 특성을 분석 후 생성하며, 교사학습은 다층퍼셉트론 모델을 사용하여 생성된 패턴의 검증을 하는 단계로 적용되었다. 통계학적으로 이와 같은 형태의 패턴 생성을 분석하였으며, 필기체 숫자의 학습 패턴 수를 변동시키면서 패턴 생성의 효과를 시험패턴에 대한 오인식률로 확인한 결과 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 추계 컨퍼런스: 인터넷 비즈니스 환경에서의 디지털 컨텐츠 기술 발전 및 활용을 위한 컨퍼런스
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• pp.567-581
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• 2001

인터넷이 일반화된 지 불과 10년이 못되었지만, 기업뿐만 아니라 우리 사회 전반에 걸친 패러다임을 변화시키고 있다. 이와 같이 무선인터넷을 기반으로 한 모바일 비즈니스에 대한 관심은 높지만, 기존의 문헌들은 무선인터넷 서비스 수요, 사용자 만족도 등에 관한 연구가 주를 이루고 있다. 즉 모바일 비즈니스 모델을 통한 무선인터넷 서비스의 향후 진화방향에 관한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구의 목적은 문헌고찰을 통하여 모바일 비즈니스의 모델들을 정리하고, 오재인(2000)의 The 2$\times$2 Matrix를 분석 툴을 활용하여 모바일 서비스별 현재 수요와 향후 수요를 분석함으로써 모바일 비즈니스의 진화방향을 실증적으로 규명하는 것이다. 1540명의 회수된 설문지 중 유효표본 786개를 대상으로 통계분석을 실시하여 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 모바일 서비스들을 The 2$\times$2 Matrix상에 매핑한 결과 예측에는 별다른 차이가 없는 것으로 나타났다. 둘째, 전체응답자, 사용자, 비사용자들의 모바일 서비스에 대한 순위는 The 2$\times$2 Matrix에서 Mobile Hub, Mobile Trade, Mobile Care, Mobile Support 순으로 나타났다. 셋째, 현재와 향후 각 서비스들 간에는 차이가 있고, 현재 모바일 서비스들 각각과 향후 모바일 서비스들 각각에 대하여 서비스들 순위에는 차이가 없는 것으로 나타났다. 넷째, 무선인터넷의 전반적인 만족도에 영향을 미치는 요인은 우수하고 독특한 컨텐츠, 패킷 과금으로 저렴한 서비스를 제공하는 Cost전략 등으로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권4호
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• pp.39-48
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• 2009

전역 클럭 없이 동작하는 비동기 순차 머신은 동기 순차 머신에 비해서 속도나 에너지 소비 면에서 장점을 지닌다. 본 논문에서는 불확실한 상태 천이를 가지는 입력/상태 비동기 머신을 위한 견실 제어기를 제안한다. 논문에서 고려하는 비동기 머신은 모델 불확실성, 내부 고장 등으로 인해서 일부 영역의 상태 천이 함수가 불확실하다. 이번 연구에서는 이러한 비동기 머신을 표현하는 유한 상태 머신 식을 제안한 후 일반화된 도달가능성 행렬을 이용하여 머신의 폐루프 동작이 주어진 정상적인 모델의 동작과 일치하도록 하는 비동기 제어기가 존재할 조건을 규명한다. 또한 기존 연구 결과를 바탕으로 비동기 제어기의 설계 과정을 기술하고 폐루프 시스템의 안정 상태 동작을 분석한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제34권6호
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• pp.429-434
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• 2010

해양의 다양한 환경에 노출된 선체 표면의 거칠기를 일반화 하여 모델 실험을 PIV기법을 적용하여 회류수조에서 수행하였다. 모델의 유동방향 표면 거칠기의 폭에 기초하여 본 연구에 적용된 레이놀즈수 Re=1.0$\times$103에서 유동가시화, 시간평균 속도장 및 와도장을 상호 평가를 통하여 유동특성을 조사하였다. 와의 생성과 소멸 메커니즘을 통해 와류의 중심은 표면 거칠기 높이의 0.5H로 나타났다. 또한 거칠기 계수가 증가함에 따라 와의 크기와 비례하고, 와의 생성위치도 상부와 전방으로 이동하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2072-2087
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• 1999

소프트웨어의 대형화와 사용자 요구사항의 복잡화에 따라, 소프트웨어 개발 초기 단계에서의 산출물의 정확성과 일관성은 중요해지고 있다. 하지만, 객체지향 방법을 기반으로 한 설계 문서에 대한 오류 검출 및 일관성 점검을 위한 기법은 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있다. 본 논문은 UML(Unified Modeling Language)의 다이어그램들에 대한 메타모델을 작성하고, 메타모델의 각 요소들에 대하여 적용할 일반화된 메타규칙을 도출하고, 메타규칙들을 각 다이어그램에 적용한 세부규칙 도출에 활용하였다. 이 방법은 오류 검출과 일관성 점검에 활용할 세부규칙들을 체계적으로 도출하므로, 규칙의 완전성을 도모하고 규칙적용의 자동화를 가능하게 하였다. 또한, 도출된 세부규칙을 적용한 사례를 통하여 그 효용성을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권3호
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• pp.204-209
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• 2012

본 논문은 전국적인 소매업체의 각 지점별 고객 수요가 불확실한 상황에서 고객 서비스 목표 수준을 충족하는 최적재고 수준을 결정하는 문제에 대해 연구하였다. 이를 위해 전국에 분포한 지점에서 물품을 판매하는 베스트바이, 월마트, 혹은 시어스와 같은 전국적인 소매업체 관점에서 사용할 수 있는 핵심 관리 지표(KPI)로서 ISR(In-Stock Ratio)를 정의하였으며, 전국적인 소매업체가 평균 ISR로 정의되는 고객 서비스 목표 수준을 충족하면서 각 지점 보유 재고의 총합을 최소화할 수 있는 최적화 모델을 수립하였다. 본 논문은 해당 모델에 항상 최적해가 존재함을 증명하고 해당 최적해를 Karush-Kuhn-Tucker 조건을 사용하여 고객 수요의 확률분포의 형태에 상관없이 일반화된 형태로 표현하였다. 또한 본 논문은 고객 수요가 정규분포와 같은 특정 확률분포를 따르는 경우에 대해 연구하였으며, 이 경우에 대한 최적 재고수준을 나타내는 식을 도출하였다. 마지막으로 본 논문에서는 상기 기술된 상황에 대한 수리적인 예제를 통하여 최적재고 수준과 확률분포 파라미터들간의 관계를 분석하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.456-464
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• 1997

본 논문에서는 클래스내부와 클래스간의를 확정하게 제어할 수 있는 랜덤 프로세스 모델을 제어하는 프리세스 내부의 파라메다들을 변화시키며, 프로세스간의 통계적인 차이와 랜덤 잡음을 변화시켜 학습을 위한 패턴들을 생성한다. 이 랜덤 프로세스 모델에서 생성된 패턴들을 이용하여 역전파알고리즘으로 학습된 다단 신경망의 성능 성능을 평가한다. 평가 실험결과는 패턴 분류문제에서 일반화된 통계적인 거리가 분류문제의 난이도에 대한 좋은 예측기가 되는 것을 보여 준다. 또한 본 논문에서는 다단신경망의 성능과 베이스패턴분류기의 성능을 비교하기 위하여 베이스분류기의 이론적인 성능분석과 모의실험을 통한 평가를 하였다. 다단신경망의 분류성능이 이론적인 성능과 실헝치와 매우 근사하며 그 두 성능 중간에 위치함을 발견하였다.