• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2001년도 춘계학술발표대회
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• pp.149-166
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• 2001

작은 메타센터높이를 가진 선박이나 고속선 등의 조종성능은 횡동요(roll) 운동이 미치는 영 향에 대해서 고려되어야 할 것이다. 이러한 조종성능의 추정은 surge-sway-yaw 조종운동 방정식에 횡동요 운동을 추가함으로써 가능하게 된다. 본 연구에서는 선박의 4-자유도 운동에 대한 조종성능 추정기법에 대해서 논하였다. 구체적으로 surge-sway-yaw 조종운동방정식에 추가되는 roll 운동항에 대한 새로운 모델을 제안하였으며, 다른 추정결과값과 비교 ·검토하였다. 그 결과, 새로운 모델을 운동방정식에 추가함으로써 만족스러운 조종성능을 추정할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.313-315
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• 2003

국내 철도신호설비들이 점차 전자화 되어감에 따라 이러한 신호제어장치간 인터페이스를 위한 표준 통신 프로토콜의 필요성이 점점 증대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 철도신호용 프로토콜에 대한 분석을 하였다 그리고 철도신호용의 새로운 프로토콜의 설계를 위한 데이터 링크 프로토콜의 성능평가 모델을 설명하고, 이를 바탕으로 새롭게 설계된 철도신호용 통신 프로토콜에 대한 구조를 제시하고 성능평가 모델에 의한 기존의 프로토콜과 비교분석을 수행하였다. 프로토콜 평가모델에 의한 기존 프로토콜과 설계한 프로토콜의 비교결과 많은 성능개선이 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.143-156
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• 2023

인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.219-224
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• 2012

본 연구에서 중형 상용민간항공기 추진진기관인 분리형 노즐을 갖는 2 스풀 터보팬 엔진인 BR715-56의[1] 정상 성능모델을 구성 및 탈설계점 성능해석이 상용코드인 MATLAB/SIMULINK를[2] 이용하여 엔진성능특성과 엔진진단을 위해 수행되었다. 먼저 팬, 고압압축기, 고압터빈, 저압터빈 구성품 성능 맵들이 축척방법을 이용하여 유사성능 맵들을 축척하여 생성되었고 다음 탈설계점 성능모사 프로그램이 구성품들 간 유량과 일 조화에 의해 구성되었다. 모델은 용이한 정상 및 동적 모사와 사용자 편의의 장점을 갖는 SIMULINK 프로그램을 이용하여 개발되었다. 제안한 모델에 의한 탈설계점 해석 결과들은 다양한 작동 조건들에서 GASTURB에 의한 해석 결과들과 잘 일치함이 확인 되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.446-449
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• 2001

본 논문에서는 태풍의 진로와 세기를 ES_BLRNN을 이용해 예측하였다. 기존의 방법인 수치모델이나. CLIPER모델을 사용함에 있어서, 통계적 방법인 CLIPER모델은 예측성능면에서 수치모델보다 그 성능이 떨어지고, 반면에 수치모델의 성능은 CLIPER 모델에 비해 우수하나 슈퍼컴퓨터(Cray-2S, FUSITSU)를 이용하여야만 예보가 가능한 제약점을 가지고 있다. 또한 수치모델을 슈퍼컴퓨터로 계산할 경우 약 30분 정도가 소요되는 점을 감안할 때, ES_BLRNN은 이들의 단점을 보안할 수 있는 하나의 방편이라 생각된다. 게다가 ES_BLRNN의 경우 개인용 컴퓨터로도 충분히 사용 가능할 만큼 비용이 저렴하고, 681개의 태풍을 학습할 때 결리는 시간은 약 5분 정도이며, 146개의 태풍을 예측하는데 걸리는 시간은 약 3초 정도(Pentium MMX 200 Processor, RAM 64m, OS: RedHat LINUX 5.2. language ; ANSI-C)로써, 슈퍼컴퓨터나 CLIPER모델에 비해 훨씬 빠르게 결과를 볼 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.160-163
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• 2022

감성 분석(sentiment analysis)은 자연어 문장에 나타나는 감정 상태나 주관적인 의견을 분석하는 작업이다. 최근에는 자연어 처리(Natural Language Processing) 작업에서 딥러닝 기반의 모델이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만, 모델의 복잡한 구조 때문에 모델이 어떠한 근거(rationale)로 판단하였는지 해석하기 어려운 문제가 있다. 모델이 좋은 성능을 보여도 예측에 관한 판단 근거가 없으면 결과를 해석하기 어렵고, 모델에 대한 신뢰가 떨어진다. 본 논문에서는 한국어 감성 분석 작업에 대해 사후 해석 모델을 이용하여 모델의 예측 결과에 대한 근거를 추출하고, 추출한 근거 정보를 이용한 근거 임베딩을 사용하여 근거 정보를 통합하는 방법이 감성 분석 모델의 성능을 개선함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.245-246
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• 2009

TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델은 실시간 분산 처리 모델로써 설계 단계에서 명시된 주기를 가지고 분산된 노드들 사이에 메시지가 전달되며 이 메시지를 통해 각 노드들에게 주어진 작업이 수행되는 구조를 가지고 있다. 본 논문은 이러한 TMO 모델을 TMO Tele Operation 모델을 이용하여 기존의 분산 처리 모델(HPJava, MPI 등)과 비교하여 TMO 모델의 성능의 장, 단점 및 더 좋은 실시간 분산 처리 모델을 제시하기 위한 성능평가 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.165-169
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• 2019

자연어 이해 모델은 대화 시스템의 핵심적인 구성 요소로서 자연어 문장에 대해 그 의도와 정보를 파악하여 의도(intent)와 슬롯(slot)의 형태로 분석하는 모델이다. 최근 연구에서 의도와 슬롯의 추정을 단일 합동 모델(joint model)을 이용하여 합동 학습(joint training)을 하는 연구들이 진행되고 있다. 합동 모델을 이용한 합동 학습은 의도와 슬롯의 추정 정보가 모델 내에서 암시적으로 교류 되도록 하여 의도와 슬롯 추정 성능이 향상된다. 본 논문에서는 기존 합동 모델이 암시적으로 추정 정보를 교류하는 데서 더 나아가 모델 내의 의도와 슬롯 추정 정보를 명시적으로 교류하도록 모델링하여 의도와 슬롯 추정 성능을 높일 수 있는 교차 게이트 메커니즘(Cross Gated Mechanism)을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.558-561
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• 2021

심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.856-858
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• 2024

VR 기술의 발전은 다양한 분야에서 사용자에게 몰입감 있는 가상 현실 경험을 제공하지만, VR기기 내부에 사용자의 생체 데이터 및 금융정보와 같은 민감한 정보들이 저장되어 새로운 보안 문제를 야기하고 있다. 이에 따라 PIN, 패스워드 등과 같은 기존의 인증 방식이 VR 기기에 적용되고 있지만 이들은 shoulder-surfing attack 공격 취약하며 VR 환경에서 사용하기에 불편한 인터페이스를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이상 탐지 모델을 활용하여 외부 추론 공격에 강인하며 VR 환경에 적합한 사용자 행위 기반의 VR기기 사용자 인증 모델을 구현한다. 특정 task를 수행하는 동안 사용자의 행위 데이터를 수집 및 feature 데이터를 추출하고, 정상으로 라벨링 된 사용자의 데이터로 이상 탐지 머신러닝 모델들을 학습 후 정상 데이터와 비정상 데이터를 이용하여 인증 모델의 성능을 평가하였다. OC-SVM이 87.72%의 F1-score로 세 모델 중 가장 높은 성능을 보임을 확인하였으며, 향후 인증 모델 성능 향상을 위한 계획을 제시하였다.