• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.505-520
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• 2004

정부는 중소기업의 업무성과(업무처리의 신속성과 능력 향상, 정확한 자료관리, 고객 대응 능력 향상, 의사결정의 신속성)를 높이고자 하는 목표를 가지고 다양한 정보화사업을 시행하고 있다. 본 연구는 이러한 목적으로 2001년부터 산업자원부가 지원한 3만개 중소기업의 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템의 도입에 따른 업무성과에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 이를 위하여 설문조사를 실시하였으며, 총 1022개의 설문응답을 회수하였다. 설문의 업무성과 응답이 5점 서열척도임을 고려하여 이에 적합한 ordered probit 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과는 모든 종속변수들과 유의한 관련성을 가지는 독립 변수는 사용용이성, 시스템 안정성, 정보의 정확성, 그리고 정보의 다양성으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.796-798
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• 2004

본 논문에서는 웹 문서의 분류 성능을 향상시키기 위해 웹 페이지에서의 자질선택과 그에 따른 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 문서 분류에는 문서에 포함된 단어를 분류 자질로 사용하게 되며 이때 한 문서의 모든 단어를 분류 자질로 이용한다고 좋은 성능을 보인다고 보장할 수는 없다. 그러므로 문서에 필요한 단어만을 자동으로 추출하여 문서데이터의 자질을 축소하는 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 모집군 내의 자질벡터의 범위가 큰 것을 적은 수의 주요성분으로 감소시키기 위해 통계적 분석 기법중의 하나인 주성분분석 방법을 이용하여 자질감소와 그에 따른 문서분류의 성능 향상을 실험을 통하여 보인다. 야후 스포츠 뉴스 웹 페이지가 분류를 위해 사용되었으며, 분류기로는 Naive Bayesian 분류 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 뉴스 웹페이지 분류 방법이 스포츠 뉴스 데이터 군에서 만족할 만한 분류 정확도를 제공한다는 것을 알 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.936-939
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• 2014

전자여권(e-Passport)은 새로운 형태의 출입국 관리 시스템으로써 기존 여권보다 보안 기능이 강화 되고 자동화된 출입국 관리를 할 수 있다는 장점으로 인해 전 세계적으로 도입하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전자여권 인식장치로부터 전달 받은 기계판독영역(MRZ : Machine Readable Zone) 이미지의 문자 인식률 향상을 위해 정점 샘플링 방법을 적용하여 문자 인식 결과의 오류를 줄이고자 하였다. 실험 환경에서 오류가 가장 많았던 숫자'1'과 영문'T'에 대해 제안 방법을 적용 하였다. 실험 결과, 제안 방법 적용 전보다 입력 이미지의 모든 문자를 정확히 인식한 이미지의 숫자가 4.5% 증가하였고, 각각의 글자에 대한 전체 오차율은 0.242% 감소하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.8
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• pp.12-18
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• 2012

In this paper, we propose an improved analysis of transmission power of BTHP applied into the downlink multi-user (MU) multi-input multi-output (MIMO) system. On the contrary to the conventional analysis that adopts the strong interference assumption for every users in the system, the proposed analysis approximates the characteristics of the actual interference components so that provides more accurate approximation of the transmission power than that from the conventional analysis. By computer simulations, it is observed that the proposed approximation is more accurate than the conventional one, especially in the case of 4-QAM modulation.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.18 no.2
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• pp.131-141
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• 2012

In this paper, we propose a new method for collaborative filtering (CF)-based recommender systems. Traditional CF-based recommendation algorithms have applied constant settings such as a reference group (neighborhood) size and a significance level to all users. In this paper we develop a new method that identifies optimal personalized settings for each user and applies them to generating recommendations for individual users. Personalized parameters are identified through iterative simulations with 'training' and 'verification' datasets. The method is compared with traditional 'constant settings' methods using Netflix data. The results show that the new method outperforms traditional, ordinary CF. Implications and future research directions are also discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.436-436
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• 2018

하천의 조도계수는 하상 입자들의 크기 및 형상, 식생, 수로의 만곡 등 흐름특성에 영향을 주는 복합적인 경험적 매개변수이므로 그 값을 정확히 산정하는 것은 매우 어렵다(Chow, 1959). 제주도 산지하천은 하상이 매우 불규칙하고 조도계수의 불확실성으로 인해 정확한 홍수위, 홍수량 산정이 어렵다. 또한 하상경사가 매우 급하여 상류와 사류가 복합적으로 발생하므로 수치모의 시 수위차가 크게 발생할 우려가 있다. 따라서 현장실측 기반의 하천 조도계수 산정을 통한 홍수위, 홍수량 산정에 정확도를 향상시킬 필요가 있다. 이 연구에서는 제주도 북부지역의 건천(한천, 병문천, 독사천, 산지천)을 대상으로 하상재료를 직접 실측하여 하상 입경을 이용한 조도계수를 산정하였다. 실측 방법은 대상하천의 현장답사 및 현장조사를 사전에 실시하였으며, 하천의 종단 방향으로 1km 간격, 100개 이상의 하상재료를 표본으로 취하고 선격자법을 적용하였다. 대상하천 하류부의 좌안, 우안은 대부분 하천 정비에 의한 제방 구축이 되었으며, 상류부는 경사가 급한 암질로 구성되어 있으므로 하상을 중심으로 구성물질의 입경과 조고를 측정하여 상류 흐름의 영향범위를 고려한 조도계수를 산정하였다. 표본 측정시 점 사주, 여울, 웅덩이 등 국부적으로 하상재료의 변화가 심한 구역은 피하고 가급적 해당 구역에서 보편적으로 산재된 하상재료를 선택하였다. 향후 부정류 모형인 HEC-RAS를 이용하여 실측 유량과 수위를 적용한 조도계수를 산정한다면 보다 정밀한 조도계수를 산정할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.144-145
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• 2020

본 논문에서는 정밀한 3차원 복원 및 시점 합성을 위해 매칭 비용을 반복적으로 업데이트하는 Generalized Soft 3D Reconstruction (GenSoft3D) 알고리즘을 제안한다. 먼저 다시점 영상들과 카메라 자세정보가 주어지면 GenSoft3D는 볼륨 기반의 다시점 스테레오 매칭 알고리즘으로 시점별 초기 매칭 비용 볼륨 및 시차 맵을 계산한다. 그 후 정제 과정에서 각 시점은 모든 시차 맵을 이용하여 표면 확률 및 가시 확률을 계산한다. 표면 확률은 초기 매칭 비용 업데이트에 사용하며, 가시 확률은 폐색 영역의 정확한 시차를 계산하기 위해 사용된다. 해당 정제 과정을 일정 횟수 반복할 경우 시점별 고정밀의 시차 맵 획득이 가능하다. 또한 시차 맵의 정확도가 향상됨에 따라 정확한 시점 합성이 가능하다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.6
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• pp.31-39
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• 2010

The Generalized Hough Transform(GHT) is the most used algorithm for circle detection with high accuracy. However, it requires many computation time, because many different templates are applied in order to find circles of various size. In the case of circle detection and tracking in video, the classical approach applies GHT for each frame in video and thus needs much high processing time for all frames. This paper proposes the fast GHT algorithm in video, using two consecutive frames are similar. In the proposed algorithm, a change-driven method conducts GHT only when two consecutive frames have many changes, and trajectory-based method does GHT in candidate areas and with candidate radius using circles detected in a previous frame. The algorithm can reduce computation time by reducing the number of frames, the edge count, and the number of searching circles, as factors which affects the speed of GHT. Our experimental results show that the algorithm successfully detects circles with less processing time and no loss of accuracy in video acquisited by a fixed camera and a moving camera.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.3
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• pp.473-482
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• 2022

Wearing a mask is also necessary to limit the risk of infection in today's era of COVID-19 and wearing a helmet is inevitable for the safety of personnel who works in a dangerous working environment such as construction sites. This paper proposes an effective deep learning model, HelmetMask-Net, to classify both Helmet and Mask. The proposed HelmetMask-Net is based on CNN which consists of data processing, convolution layers, max pooling layers and fully connected layers with four output classifications, and 4 classes for Helmet, Mask, Helmet & Mask, and no Helmet & no Mask are classified. The proposed HelmatMask-Net has been chosen with 2 convolutional layers and AdaGrad optimizer by various simulations for accuracy, optimizer and the number of hyperparameters. Simulation results show the accuracy of 99% and the best performance compared to other models. The results of this paper would enhance the safety of personnel in this era of COVID-19.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.339-339
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• 2021

XP-SWMM은 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석 및 2차원 지표면 흐름 해석이 가능하여 도시지역의 침수 모의에 활용도가 높다. 하지만 대부분의 수학적 모형이 그러하듯 XP-SWMM은 많은 입력 변수를 포함하고 있어 사용자의 숙련도에 따라 모의 결과가 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 XP-SWMM을 이용한 침수 모의의 정확도를 향상시키기 위해 침수 모의에 영향을 줄 수 있는 인자를 검토하고, 민감도 분석을 통해 인자별 적정 범위를 제안하는 것이다. 다만, 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석에 사용되는 매개변수는 과거 많은 연구자들이 적정 범위를 제시하였으므로 본 연구에서는 2차원 지표면 흐름 해석에 관한 입력 변수만을 대상으로 하였다. 이를 위해 2차원 계산의 지배방정식인 천수방정식의 매개변수 중 XP-SWMM에서 제어할 수 있는 인자와 XP-SWMM의 사용자 편의환경(graphical user interface; GUI)에서 제어 가능한 인자를 고려하였다. 선정된 인자는 지표면 조도계수, 2차원 계산 시간 간격, 2D 집수유량 계수, Smagorinsky 계수, Wet/dry 깊이이다. 제시된 인자들을 대상으로 침수흔적도의 침수 면적을 기준으로 민감도 분석을 수행하였고, 인자의 변화율을 침수 면적의 변화율로 변화시키는 조건수(condition number)를 활용하여 인자별 민감 여부를 분석하였다. 또한, 영향 인자 변화에 따른 침수 면적과 침수흔적도의 상대오차를 분석하여 영향 인자의 적정 범위를 제안하였다. 그 결과, 지표면 조도계수의 적정범위는 0.02~0.05, 2차원 계산 시간 간격은 0.1-3.5초, Smagorinsky 계수는 0.06~1.0, Wet/dry 깊이는 0.001~0.02 m인 것으로 나타났다. 본 연구는 XP-SWMM을 이용한 2차원 침수 모의에 활용될 수 있는 영향 인자와 적정 범위를 제안한 연구로서, 향후 XP-SWMM을 이용한 많은 침수분석에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.