• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.417-424
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• 2019

AR/VR 디바이스에서 무손실 이미지 압축을 위한 JPEG-LS(: LosSless) 코덱에서 SBT 기반 프레임 압축기술로 메모리와 지연을 줄이는 설계를 제안하였다. 제안된 JPEG 무손실 코덱은 주로 콘텍스트 모형화 및 업데이트, 픽셀과 오류 예측 그리고 메모리 블록으로 구성된다. 모든 블록은 실시간 영상처리를 위해 파이프라인 구조를 가지며, LOCO-I 압축 알고리즘에 SBT 코딩기반의 개선된 2차원 접근방식을 사용한다. 제시한 STB-FLC기법을 통해 Block-RAM 사이즈를 기존 유사연구보다 1/3로 줄이고 예측(prediction) 블록의 병렬 설계는 처리속도에 향상을 가져올 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.77-86
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• 2021

시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권2호
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• pp.230-234
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• 2020

딥러닝 기법을 활용하여 분자 구조로부터 물성을 예측하는 시스템은 화학, 생물학, 재료 연구에 적용하기 위해 개발되었다. 분자 구조와 물성 정보가 축적된 데이터베이스를 기반으로, 구조와 물성간의 관계식을 찾는 딥러닝 모형을 구축한 후 최종적으로는 새로운 분자 구조에 대한 물성 예측값을 제공할 수 있다. 또한 선정된 분자 구조의 실제 물성값에 대한 실험을 병행하여 지속적인 검증 및 모형 업데이트를 수행하게 된다. 이를 통해 다량의 분자구조로부터 물성이 우수한 분자 구조를 빠른 시간 안에 스크리닝할 수 있으며, 연구의 효율성 및 성공률을 높일 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용한 물성 예측 시스템의 전반적인 구성과 LG화학에서 실제 신규 구조 발굴에 적용된 사례를 중심으로 소개하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.211-211
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• 2017

장기유출해석 모델은 수자원의 안정적인 확보와 이용, 유역단위 기초자료 조사관리 등을 위하여 수자원 장기종합계획 및 전국유역조사사업 등에 활용되고 있다. 주로 국외에서 개발된 모형이 활용되고 있어, 국내의 여건에 맞추어 편의성이 개선된 모형을 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 또한, 유출해석을 수행하기에 앞서 지속적으로 업데이트된 모델에 대한 객관적인 평가를 수행한 사례는 드물다. 따라서, 본 연구에서는 국내에서 주로 활용되고 있는 장기유출해석모델(TANK, SWAT, SSARR, PRMS 등)에 대한 비교검토를 토대로 각종 사업과의 연계성, 계산의 효율성, 정확도 등을 고려하여 USGS에서 개발한 PRMS v.4.0.2를 기반으로 국내유역에 활용이 가능하도록 개선한 $K-BASIN^{RR}$ 및 입력자료 전처리기를 개발하였다. PRMS 모형은 융설 및 지하수 흐름 등 다양한 기능을 포함하여 강우유출 분석에 활용성 높은 모형으로 평가받고 있으나, 국내 OS환경 및 활용 단위계에서 활용성이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 소스코드 개선 및 GUI구축을 통하여 PC 환경에서 구동이 쉽도록 재구성하였고, 사용자 편의성 확보를 위한 입력자료 전처리기를 개발함으로써 수자원단위지도 3.0, 임상도 재분류 테이블, 토양도 재분류 테이블의 DB화 및 모형의 구동을 위한 HRU분할, 입력자료 생성이 가능하도록 하였다. 매개변수 최적화를 위하여 하천 유량뿐만 아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션 기반의 매개변수를 최적화 기능을 탑재하였다. 개발된 모형의 적용성 평가를 위하여 용담댐 시험유역을 대상으로 11년 간(2005-2015)의 강우 및 온도자료를 입력자료로 활용하여 모의한 결과 샘플의 개수에 따라 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 0.9까지 추정이 가능함을 파악하였다. 또한, 유출량과 기저유출에 대하여 동시에 최적화를 수행하는 경우 NSE를 유출량에 대하여 0.8, 기저유출량에 대하여 0.6까지 추정이 가능하였다. 최적화된 모의 결과에 대한 검토를 위하여 계산증발산량을 측정증발산량과 비교한 결과, 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 $K-BASIN^{RR}$을 활용하는 경우 장기유출해석 업무에 효율성 및 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.171-177
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• 2016

소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Lomax-NHPP 신뢰 성장 모형에 대한 비용 비교 문제를 제시하였다. 소프트웨어 고장모형은 무한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 형상모수를 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장시간 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 대용량 소프트웨어가 수정과 변경하는 과정에서 결함의 발생을 거의 피할 수 없는 상황이 현실이다. 신뢰성 요구를 만족하고 총비용을 최소화하는 상황이 최적방출시간이다. 경우에 따라서는 왜도와 첨도 측면에서 효율적인 카파분포, 지수화지수분포 등 업데이트된 분포에 대한 방출 시기 문제를 비교 분석하는 연구도 가치 있는 일이라 판단된다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 최적방출시간과 경제적 개발 비용을 파악 하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권4호
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• pp.241-252
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• 2017

본 연구에서는 오프라인 및 온라인 매개변수 자동보정기법을 이용하여 개념적 집중형 수문모형의 매개변수를 보정한 후, 각 보정기법에 따른 강우-유출 해석 결과를 비교 분석하여 기법별 적용성을 평가하였다. 이를 위해 용담댐 상류 천천 유역을 대상으로 9개의 단기 강우사상을 선정하고, 강우-유출 모의를 위한 수문모형으로 저류함수모형을 선택하였다. 또한 저류함수모형의 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 기법으로는 SCE-UA, 온라인 기법으로는 파티클 필터를 선정하여 해석을 수행하였다. 각 기법에 따른 유출 해석결과의 재현성 평가를 위해 관측수문곡선의 평균유량을 근거로 하여 저수부(평균유량 이하)와 고수부(평균유량 초과)로 구분하여 모의결과를 비교 검토하였다. 그 결과, 매 시간 입력자료를 이용하여 매개변수를 실시간으로 업데이트하는 파티클 필터의 경우, 저수부와 고수부에 구분없이 전반적으로 우수한 재현성을 보여주었다. 반면에 SCE-UA의 경우, 대상 사상에 대한 전체기간의 정보를 활용하여 선택된 목적함수 RMSE와 HMLE를 최소로 하는 최적 매개변수를 추정함에 따라 일정규모 이상의 홍수사상에서는 목적함수에 따라 매개변수의 변동성이 나타났으며, 고수부에서는 RMSE, 저수부에서는 HMLE가 비교적 우수한 유출모의 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.214-214
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• 2019

가뭄이 '심함' 단계 이상 도달 시에는 매주 수문분석을 수행하여 가뭄전망을 수행하여야 한다. 이를 위해서는 기상청의 강수량과 기온 등의 기상예측 자료가 필요하다. 현재 기상청에서는 3개월 기상전망으로 월단위 강수량과 평균기온을 매월 제공하고 있다. 1개월 전망에서 4주의 강수량합과 평균기온을 제공하고 있다. 하지만, 향후 4주간을 전망하는 1개월 전망에서는 1주단위의 강수량과 평균기온이 아닌, 4주간의 강수량합과 평균기온을 1주일 단위로 업데이트해 WINS에 제공하고 있다. 1주단위의 강수량과 평균기온을 취득하기 어려워, 평년 일단위 강수량과 평균기온 자료를 사용하여 4주간의 자료를 1주 단위로 분할하는 방법을 사용하였다. 주간단위 수문자료의 처리를 위해 국제표준기구(ISO)에서 제시하는 기준(ISO 8601)에 따랐다. ISO 8601은 월요일부터 일요일까지를 1주로 정의하며 현재 사용하고 있는 날짜체계와 1대1로 대응되도록 하였다. 예를 들면 1981년 2월 22일은 '1981-W07-7' 또는 '1981W077'로 표시한다. 표시된 형식은 1981년 7번째 주 일요일을 뜻한다. 이 기준에 따라 수문자료를 정리할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 주간 단위 잠재증발산량 계산은 월잠재증발산량 프로그램을 1주단위로 계산할 수 있도록 수정 및 보완하여 개발하였다. 수정 및 보완한 부분은 외기복사(外氣輻射)량 계산부분이다. 외기복사량은 지구가 태양을 1년 주기로 공전하므로 특정 위도에서 특정날짜에 따라 복사량이 달라지므로 주간단위의 월요일부터 일요일에 해당하는 날짜의 외기복사량을 각각 계산하고 이를 평균하여 주간단위 대푯값으로 사용하도록 하였다. 계산된 주간단위 외기복사량과 최고 최저기온을 입력하여 Hargreaves식에 의해 잠재증발산량을 계산한다. 융적설을 포함한 주단위 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하기 위해 전국 24개 지점의 수문자료를 사용하였다. abcd 모형과 융적설모듈의 초기값 포함 11개 매개변수를 SCE-UA 전역최적화 알고리즘으로 추정하였다. 추정된 유역의 매개변수는 토양배수, 토양심도, 수문지질, 유역특성인자를 사용한 군집분석 결과에 의해 113개 중권역에 할당하였다. 개발된 주간단위 강우-유출 모형은 비교적 단기 가뭄전망을 위해 사용된다. 계산된 유량은 자연유량이며, 전국 취수장 수량, 하수처리장 방류수, 회귀수를 반영하여 지점별 유량을 계산하여 가뭄전망에 사용되고 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.345-352
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• 2002

무선 인터넷을 이용하는 사용자는 정보의 양의 따른 시간적 통신비용의 증가 문제로 개인화 에이전트가 사용자의 관심에 따라 서비스를 제공하는 기능과 맞춤화된 정보를 제공하는 기능, 지식 기반 방식으로 정보를 예측하는 기능을 가지기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 무선 인터넷을 사용하는 사용자를 위한 PDA 개인화 에이전트 시스템을 구축하고자 한다. PDA 개인화 에이전트 시스템 구축을 위해 프로파일 기반의 에이전트 엔진과 사용자 프로파일을 이용한 지식기반 방식을 사용한다. 사용자가 웹페이지에서 행하는 행위들을 모니터링하여 사용자가 관심 가지는 문서를 파악하고 정보 검색을 통해 얻어진 문서를 분석하여 사용자 각각의 관심 문서로 나누어 서비스하게 된다. 모니터링 되어진 문서를 효과적으로 분석하기 위해 unsupervised clustering 기계학습 방식인 Cobweb을 이용한다. unsupervised 기계 학습은 conceptual 방식을 이용하여 검색되어진 정보를 사용자의 관심 분야별로 clustering한다. 클러스터링을 통해 얻어진 결과를 다시 기계학습을 통해 사용자 관심문서에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 이렇게 만들어진 프로파일을 룰(Rule)로 만들어 이를 기반으로 사용자에게 서비스하게 된다. 이러한 룰은 사용자의 모니터링 결과로 얻어지기 때문에 주기적으로 업데이트하게 된다. 제안하는 시스템은 인터넷신문이나 웹진 등에서 사용자들에게 뉴스를 전달하기 위한 목적으로 생성하는 뉴스문서를 특정 대상으로 선정하였고 사용자 정보를 이용한 검색을 실시하고 결과로 얻어진 정보를 정보 분류를 통해 PDA나 휴대폰을 통해 사용자에게 제공한다. 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of compu

• 노동경제논집
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• 제43권1호
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• pp.1-34
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• 2020

급속하게 변화하는 경제환경에 개개인이 얼마만큼 유연하게 적응하는가는 매우 중요하며, 그 핵심적인 수단은 교육과 훈련이다. 따라서 직업 교육·훈련이 그 목적을 충분히 달성하고 있는지를 엄밀하게 측정하는 것은 매우 중요하다. 직업 교육·훈련이 실업자의 취업확률을 높이는지 여부, 즉 훈련의 효과를 엄밀하게 측정하기 위해서는 훈련 변수가 가지는 내생성을 통제해야 한다. 본 연구는 내생성 문제에 관한 기존 연구의 접근방법을 비판적으로 검토한 후, 다양한 계량모형을 적용하여 훈련이 취업에 미치는 효과를 살펴보았다. 분석 결과, 내일배움카드제의 훈련이 취업에 미치는 긍정적 효과는 확인할 수 없었다. 다만, 부정적인 효과가 유의미할 정도로 크지는 않은 것으로 나타났다. 또한, 훈련의 한계효과는 남성에 비해 여성에서, 저연령층에 비해 고연령층에서 부진한 모습을 보였으며, 연령에 따른 모습은 남성과 여성 간에 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 대해서는 자료의 업데이트와 훈련과정에 대한 상세한 정보를 이용하여 보다 종합적이고 심층적으로 분석될 필요가 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권4호
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• pp.259-267
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• 2007

정적효과가 포함된 MT 자료를 효율적으로 역산하기 위해 새로운 근사 감도(sensitivity)를 제시하였다. 근사 감도를 이용하여 감도 행렬을 구하는데 필요한 막대한 계산 시간을 합리적인 수준으로 줄이면서 정확한 감도를 이용한 경우와 비슷한 수준의 역산 결과를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 제시한 근사 감도 외에 초기 균질 모형에 대한 감도, Broyden 법을 이용하여 업데이트한 감도, 정확한 해에 의존한 감도 등을 여러 가지 조합으로 3차원 역산을 수행할 수 있는 효율적인 방법에 대해 연구하였다. 인공합성자료 및 포항 지역에서 획득한 현장 자료에 대하여 3차원 역산한 결과, 네가지 감도의 조합으로 성공적인 역산이 가능함을 확인하였다. 이로부터 다양한 감도를 적용하여 역산을 수행하는 것이 보다 효율적이고 합리적인 역산 결과를 얻는데 도움이 됨을 알 수 있었다.