• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.299-302
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• 2000

최근에 새로운 텍스트 압축방법인 BWT(Burrows and Wheeler transformation)가 소개되었다. 이 변환은 우수한 텍스트 압축성능을 가지지만 텍스트와 영상의 다른 성질로 인해 영상에 직접 적용될 때 그다지 우수한 압축성능을 기대할 수 없다. 본 논문에서는L-SSKF(Lossless Symmetric Short Kernel Filter)를 사용하여 영상을 대역분할한 후에 BWT를 수행하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 영상압축방법을 제안한다. 또한 압축성능의 향상을 위해 두과정의 중간에 화소예측방법인GAP(Gradient Adjusted Prediction)를 적용하여 성능개선을 비교하였다.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1994년도 추계 총회 및 학술발표회
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• pp.64-65
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• 1994

근래 환경 문제의 중요성이 크게 대두되면서 여러 제조 공정에서 방출되는 폐수등을 처리하는데 필요한 내구성이나, 내미생물성, 내약품성이 우수한 분리막 재료에 대한 연구가 진행되고 있다. 내구성이 우수한 역삼투막 재료를 얻기 위한 방법의 하나로 엔지니어링 플라스틱을 친수화시키는 방법이 개발되어 왔다. 특히 PPO (poly(2-6-dimethyl-1,4-phenylene oxide))로 만들어진 분리막은 내산화성이 우수하고 내구성이 뛰어나다고 알려져왔고 본 연구에서는 PPO에 carboxyl기를 도입하여 친수성을 부여하고, 상전이법을 이용하여 얇은 표피층이 선택성을 높이고 다공성 구조가 표피층을 지지하도록 만든 비대칭성 구조의 분리막을 제조하고 그 투과특성을 살펴보았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.115-118
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• 2020

딥러닝은 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 우수한 성능을 달성하려면 많은 학습 데이터와 오랜 학습 시간이 필요하다. 우리는 딥러닝과 기호 규칙을 함께 사용하는 뉴럴-심볼릭 방법을 이용하여 딥러닝만으로 학습한 모델의 성능을 능가하는 방법을 제안한다. 딥러닝의 한계를 극복하기 위해서 관계추출에서 규칙 결과와 딥러닝 결과와의 불일치도를 추가한 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 한국어 데이터에 대해서 우수한 성능을 보였으며, 빠른 성능 수렴이 이루어지는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.375-379
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• 2006

본 연구에서는 물순환 왜곡이 심화되고 있는 도시 하천유역을 대상으로 택지개발과 같은 도시화로 인한 영향을 검토하고, 개발로 인한 영향을 최소화할 수 있도록 적정 우수저류침투시설을 계획..설계하는 것을 목적으로 하였다. 도시화 전후의 물순환의 변동특성은 WEP(Water and Energy Transfer Processes) 모형을 활용하였으며, 택지 개발 지구내 우수저류침투시설은 독일 베를린공대와 한국건설기술연구원이 공동 개발한 '공동주택 빗물관리 최적화 모형(가제)'을 활용하여 모의하였다. 대상 하천유역은 의왕시 청계동 및 포일동 일원에 도입예정인 의왕청계지구 택지개발지구를 포함한 안양천 상류의 대한교 상류유역이다. 단지 개발 전후 토지이용특성이 대부분 밭에서 중고층 주택지역으로 변경됨에 따라 불투수면적 비율이 10.5%에서 15.7%로 증가하였으며, 이로 인해 침투량, 증발산량, 지하수 유출량의 감소, 지표면 유출 및 하천으로의 유출량이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 도시화로 인한 물순환 체계의 건전화를 위해서 우수저류침투시설의 도입이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.483-486
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• 2003

본 연구는 운동장, 주차장, 도로측면, 보도, 기타 주거시설 등의 우수 찻집시설에 사용되는 콘크리트 구조물의 침투능 확보를 위한 투수성 찻집 구조물 개발에 관한 것이다. 투수성을 확보하기 위하여 일반 차집시설의 콘크리트 구조체 벽면에 천공을 하고 천공된 측구 내에 쇄석을 충진시켜 침투되는 우수의 수질도 개선할 수 있다. 본 제작방법은 별도의 침투소재를 사용하는 경우와 비교해 볼 때 경제성이 우수하며 동일시공방법과 규격으로 대체재로서 활용성이 높을 것으로 전망된다, 본 연구에서 개발하고 있는 여재를 이용한 침투시설은 침투능을 충분히 확보할 수 있음을 확인하였고 SS기준으로 27％∼86％의 제거율을 보였으며, COD기준 20％∼68％의 제거율을 나타냈으며, 탁도기준 29％∼88％의 제거율을 볼 수 이었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.249-249
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• 2021

도시지역의 우수유출해석 모형인 SWMM 모형의 매개변수는 유역유출관련 매개변수와 우수관로 매개변수로 구분이 된다. 이중 우수관로내 수리거동에 영향을 대표적인 매개변수는 조도계수가 있다. 우수관로 조도계수는 우수관로의 규격 및 재료에 따라 적용범위가 제시되어 있지만 현상태 관로내 퇴적 및 협잡물 등에 의한 조도변화가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 우수관로 조도계수의 변화에 따른 유량의 민감도를 검토하고 모니터링 유량과 비교를 통한 연구 대상지역의 최적 조도계수를 선정하였다. 연구 대상지역은 울산광역시 삼호동 일대이며 대상지역 내 발생한 우수유출은 최종적으로 태화강으로 방류되는 구조를 갖고 있는 배수분구이다. 조도계수 민감도 분석에 적용한 조도계수의 범위는 일반적인 원형 우수관로의 조도계수 0.013을 기준으로 하고 0.002씩 증감을 시켜 총 6개 CASE에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 모의 유량의 비교군이 되는 관측 유량의 경우는 초음파 유량계로 관측한 총 3개 지점의 유량자료를 이용하여 민감도 분석에 활용하였다. 조도계수 민감도 분석결과 조도계수 증가에 따라 첨두유량은 감소하게 된다. 각 지점별 첨두유량 변화 폭은 지점 4, 5, 6에 각각 7.0% (-3.4~3.6%), 14.3% (-7.5~6.8%), 15.6% (-7.7~7.9%) 증감 폭을 갖는 것으로 분석되었으며, 유역의 하류부로 갈수록 변동 폭이 커지는 것으로 분석되었다. 시계열 수문곡선 비교결과 지점 4에서는 조도계수 0.011, 지점 5는 0.013, 지점 7은 0.015를 적용하는 것이 실측치와의 상관계수가 가장 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 이상의 분석 결과를 토대로 유역의 관 흐름 상태의 변화는 관로의 퇴적, 부유물, 폐유부착 등의 유지관리 상태에 따라 달라지며 특히 유역의 하류부로 갈수록 퇴적, 부유물 등의 축척이 누적되어 조도계수를 상류부 보다 기준 값보다 크게 적용해야 관측치 유량과 유사하게 모의되는 것을 확인하였다. 따라서 도시유출해석 모형에서의 조도계수 적용은 우수관로의 유지관리 상태 등을 고려하여 우수관로별 적용 값 다르게 입력하는 것이 타당한 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.145-148
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• 2011

국가연구개발사업의 성과제고가 과학기술계 주요 이슈로 부상되면서 사업의 경제적 성과창출에 초점을 둔 기술이전 및 사업화에 대한 요구가 높아지고 있다. 국가연구개발사업에 대한 종합적인 서비스를 제공 하는 NTIS는 국가연구개발성과를 부가가치 창출로 연계시킬 수 있도록 지원하기 위해서 우수유망기술정보 서비스를 도입하였다. 우수유망기술정보는 국가연구개발과제에 대한 최종평가 결과가 우수한 과제의 연구성과(기술) 중 기술이전·사업화의 가능성이 있거나 후속연구를 통해 기술이전 사업화가 가능한 기술을 칭한다. NTIS에서는 2008년부터 우수유망기술정보 DB를 구축하였고 관련 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 우수유망기술정보서비스와 관련된 국내외 현황에 대해서 조사하였고 그에 따른 시사점을 제시하였다. 국가연구개발사업에 대한 대내외 환경변화 및 공익적인 사업성격을 고려하여 NTIS 우수유망기술정보서비스의 활용과 관련한 현황을 파악하였고, 개선점을 도출하였다. 더 나아가서 향후 효과적인 활용을 위한 방안을 도출하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권11호
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• pp.967-976
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• 2010

우수관의 성능이 한계상태(performance limit state)에 도달할 확률을 정량적으로 산정할 수 있는 FORM(First-Order Reliability Model)의 AFDA(Approximate Full Distribution Approach) 신뢰성 모형을 개발하였다. 우수관망에서 각각의 관으로 유입하는 유량이 그 관의 허용 가능 배출량을 초과하여 성능한계상태에 도달할 때 이를 파괴상태(failure state)라 정의하여 신뢰함수를 수립하였다. 우수관거로의 유입량은 합리식, 유출량은 Manning의 공식을 적용하였다. 또한 신뢰성 해석을 위한 관련 확률변수들에 대한 통계적 특성과 분포함수에 대한 해석이 수행되었다. 강우자료의 불확실성 해석에서 우리나라 여러 중소도시에 대한 연 최대강우강도의 확률분포가 Gumbel 극치분포함수와 일치함을 확인하였다. 개발된 신뢰성 모형을 Y자형 우수관망에 적용하여 성능한계상태가 발생할 확률, 즉 파괴확률(probability of failure)을 정량적으로 산정하였다. Manning의 공식을 이용하여 우수관의 직경 변화에 따른 파괴확률의 거동특성을 분석하였다. 특히 문경과 대전의 50년 재현기간을 갖는 설계 강우강도에 대한 우수관의 파괴확률을 산정한 결과에 의하면, 관의 직경이 특정수치 이하일 경우 파괴확률이 급격히 커지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 실제 우수관의 유효직경이 설계직경에 가깝도록 항상 관내 불순물을 제거하는 것이 파괴확률을 줄이는 최선의 방법임을 의미하는 것이다. 또한 우수관 시스템의 경우 여러 개의 관이 모여 하나의 관으로 흘러 들어가는 경우가 많으며 이 경우 다중파괴유형(multiple failure mode)을 적용하여 시스템이 파괴상태에 도달할 확률을 정량적으로 산정하였다. 본 연구에서 개발된 신뢰성 모형은 우수관의 운용, 관리, 감독은 물론 설계에 활용이 가능 할 것이다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권6호
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• pp.44-51
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• 1999

HMM-Net은 은닉 마르코프 모델(HMM)의 계산과정을 신경망 구조로 구현한 것으로, HMM이 갖고 있는 시계열 모델링 능력과 신경망이 갖고 있는 우수한 변별력을 결합한 것이다. HMM-Net 분류기를 학습하는 방법으로는 HMM의 학습에 이용되는 最尤法(ML)과 신경망 학습의 最小二乘誤差法(MMSE)를 적용할 수 있다. 이들 중 ML이 MMSE보다 안정된 학습을 보장하는 반면 초기 학습조건을 적절하게 설정하였을 경우에는 MMSE가 ML보다 우수하다고 알려져 있다[3]. 따라서 이 논문에서는 먼저 ML을 이용하여 초기학습을 수행한 다음 보다 학습성능이 우수한 MMSE로 바꾸어 최적 또는 준최적으로 학습하는 하이브리드 학습법(ML/MMSE)을 제안한다. 실험용 시계열 패턴으로 /0/부터 /9/까지의 고립 숫자음을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 학습특성 및 인식률면에서 ML이나 MMSE만을 이용하는 기존의 방법보다 우수하였음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.