• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.20-28
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• 2014

대향류 메탄/공기 확산화염에서 복사모델이 소화한계에 미치는 영향이 수치적으로 검토되었으며, 수치결과의 검증을 위하여 기초실험이 병행되었다. 소화약제로는 $N_2$와 $CO_2$가 고려되었으며, 다른 정확도를 갖는 복사모델 OTM과 SNB에 따른 소화농도의 차이가 검토되었다. 주요 결과로서, $N_2$가 첨가된 경우, 복사모델의 정확도에 따라 소화농도의 큰 차이가 발생되지 않는다. 그러나 강한 복사효과를 갖는 $CO_2$가 낮은 신장율의 화염에 첨가되었을 때, SNB와 같은 예측 정확도가 높은 복사모델이 고려되어야 한다. 특히 연료에 첨가된 $CO_2$의 경우 복사모델 SNB와 OTM에 의한 소화농도는 차이를 갖게 된다. 따라서 소화농도 예측을 위해서는 수치해의 정확도와 계산시간을 고려한 합리적인 복사모델의 선택이 필수적이라 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.20-24
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• 2007

센서의 광학 해상력에 따라 센서에 도달하는 에너지의 앙은 영상의 화소값으로 변환되므로，이 관계는 위성 영상의 정량적인 광학적 특성을 이해하기 위한 바탕이 되며，영상의 질을 유지하기 위한 척도가 되기도 한다. 위성영상의 광학적 특성은 ON 값 을 실제 지표물의 반사에너지 값인 Radiance와 Reflectance로 의 변환을 통하여 추정할 수 있으며，이러한 과정을 절대복사보정(Absolute Radiometric Calibration) 이라고 한다. 절대복사보정 과정에서 센서에 도달하는 태양 에너지의 양을 추정하기 위하여 복사전달모델이 사용된다. 태양 에너지가 대기를 통과함에 따라 여러 가지 상호 작용이 일어나게 되므로 복사 전달모델을 사용하기 위해서는 다양한 입력 변수가 필요하게 된다. 이러한 입력 변수로는 지표물의 반사율， 대기자료，그리고 센서의 특성 등이 포함되며， 이 연구에서는 KOMPSAT-2 위성의 MSC 영상의 절대복사보정 과정에서 복사전달모델의 결과에 영향을 미치는 입력 변수의 특성을 살펴보고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.157-161
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• 2020

문서 요약(text summarization)은 주어진 문서로부터 중요하고 핵심적인 정보를 포함하는 요약문을 만들어 내는 작업으로, 기계 번역 작업에서 주로 사용되는 Sequence-to-Sequence 모델을 사용한 end-to-end 방식의 생성(abstractive) 요약 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 BERT와 MASS 같은 대용량 단일 언어 데이터 기반 사전학습(pre-training) 모델을 이용하여 미세조정(fine-tuning)하는 전이 학습(transfer learning) 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 MASS 모델에 복사 메커니즘(copying mechanism) 방법을 적용하고, 한국어 언어 생성(language generation)을 위한 사전학습을 수행한 후, 이를 한국어 문서 요약에 적용하였다. 실험 결과, MASS 모델에 복사 메커니즘 방법을 적용한 한국어 문서 요약 모델이 기존 모델들보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-171
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• 2020

문서 요약은 길이가 긴 원본 문서에서 의미를 유지한 채 짧은 문서나 문장을 얻어내는 작업을 의미한다. 딥러닝을 이용한 자연어처리 기술들이 연구됨에 따라 end-to-end 방식의 자연어 생성 모델인 sequence-to-sequence 모델을 문서 요약 생성에 적용하는 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 여러 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 이용한 자연어 생성 모델에 복사 메커니즘과 강화 학습을 추가한 문서 요약 모델을 제안한다. 복사 메커니즘은 입력 문장의 단어들을 출력 문장에 복사하는 기술로 학습데이터에서 학습되기 힘든 고유 명사 등의 단어들에 대한 성능을 높이는 방법이다. 강화 학습은 정답 단어의 확률을 높이기 위해 학습하는 지도 학습 방법과는 달리 연속적인 단어 생성으로 얻어진 전체 문장의 보상 점수를 높이는 방향으로 학습하여 생성되는 단어 자체보다는 최종 생성된 문장이 더 중요한 자연어 생성 문제에 효과적일 수 있다. 실험결과 기존의 BERT 생성 모델 보다 복사 메커니즘과 강화 학습을 적용한 모델의 Rouge score가 더 높음을 확인 하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2011년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.378-381
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• 2011

대표적 가스계 소화약제인 $CO_2$의 소화기구(Extinguishing mechanism)를 재조명하기 위하여, $CH_4$/air 저 신장율 대향류 확산화염을 대상으로 $CO_2$가 소화에 미치는 영향에 대한 수치해석이 수행되었다. 부력이 지배적인 화염의 소화현상은 복사 열손실에 의해 큰 영향을 받기 때문에, 소화농도 예측에 대한 복사모델의 성능평가가 우선적으로 이루어졌다. 주요 결과로서, 공기류에 첨가된 $CO_2$의 소화농도는 복사모델이 고려되지 않은 경우 과다 예측되는 반면에, 간략화된 광학적으로 얇은 근사(Optically thin approximation) 모델과 비교적 높은 정확도를 갖는 좁은 밴드(Statistical narrow band) 모델은 실험의 오차범위 내에서 큰 차이를 보이지 않았다. $CO_2$가 소화에 미치는 순수 희석효과, 희석에 의한 복사효과, 화학적 효과 및 열적효과를 정량적으로 분석하기 위하여 가상의 소화약제의 개념을 도입하였다. 이를 통해 화염의 총괄신장율에 따른 $CO_2$ 소화효과에 대한 구체적인 이해가 시도되었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.18-24
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• 2007

본 연구는 아트리움 방호공간에서 화재발생시 복사열전달의 유무에 따른 유동장 및 온도분포의 예측을 목적으로 수치해석을 수행하였다. 화재모델로 Field 모델을 사용하였으며 난류 모델로 SIMPLE 알고리즘이 적용된 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델을 사용하였다. 복사열전달 해석에 필요한 복사물성치의 계산은 속도를 단축하며 정확성을 유지하는 WSGGM-RG를 사용하였다. 난류유동장과 복사열전달의 계산은 자체 개발된 CCRHT-3D 프로그램을 사용하였다. 해석결과에 의하면 화재지점을 제외하고 아트리움의 천장부가 높은 온도분포로 나타났다. 유동과 온도의 분포가 출입문 방향으로 편향되고 화재의 위치에서 아트리움의 천장과 벽에 가까워질수록 온도가 낮아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는 천장 스프링클러헤드의 작동 시점을 예측하는데 복사열의 영향이 크다는 것을 의미하게 된다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.507-514
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• 2012

한국형 발사체의 플룸 형상과 플룸 복사열 해석을 위해 NASA LRB 플룸 복사 모델을 구현하였으며 열해석 소프트웨어인 Thermal Desktop에서 형상화하여 실제 복사 열전달을 계산하여 NASA 예측결과와 비교하였다. 계산 결과 NASA 예측과 비슷한 수준의 정확도를 나타냈으며 한국형 발사체에 적용 가능한 수준의 플룸 모델 형상을 제안하였다.

• 항공우주기술
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• 제8권2호
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• pp.1-7
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• 2009

세계최초의 정지궤도 해양탑재체인 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)는 정지궤도 복합위성인 COMS(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)에 기상탑재체, 통신탑재체와 함께 탑재되기 위해 개발되고 있다. 본 논문에서는 부분품 레벨의 응답특성을 이용한 탑재체 레벨의 복사모델 수립방법을 소개하며, 복사모델을 이용하여 각 채널의 비선형성 특성을 분석한다. 또한, 해양탑재체의 복사시험 데이터를 이용하여 각 채널의 비선형 특성을 검증한다. 분석 결과, 선형이득과 비선형이득의 함수로 표현되는 비선형성$G^3$/b는 모든 채널에 대해 동일함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1629-1634
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• 2020

위성데이터 처리과정에서 지표온도와 같은 지구물리변수를 산출하려면 위성에서 관측한 수치 값(Digital Number, DN)을 물리적 변수인 복사량(Radiance)으로 변환시키는 과정이 필수적이다. 본 연구의 목적은 위성발사 전에 실험실 측정치로 수립된 DN·Radiance 관계식을 KOMPSAT-3A 중적외선 데이터와 MODTRAN 복사전달모델을 이용하여 개선하는데 있다. 연구결과는 개선된 DN Radiance 관계식이 현실적인 복사량 값을 제공할 수 있음을 보였다. 후속연구에서는 이들 복사량에 대해 지상관측과 복사전달모델을 이용해 보다 정량적인 검증이 이루어지기를 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.301-306
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• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.