• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.259-261
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• 2017

SRK-BB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)는 주어진 사건을 처리할 때 인간이 행하는 행동을 체계적으로 식별하기 위한 하나의 이론이다. 이러한 SRK-BB에 대한 결과는 주어진 임무에 대한 '성공'과 '실패'로 나타낼 수 있다. 만약, 어느 사건에 대한 SRK-BB를 식별할 수 있고, 이에 대한 '성공/실패'의 결과를 알 수 있다면, SRK-BB를 이용하여 이들 사이에 연계된 확률적인 관계를 정립할 수 있다. 한편, 해양사고의 결과를 분석한 해양안전심판원의 재결서 또는 재결요약서에는 다양한 사고(즉, 실패한 사건)에 대해서 해기사가 어떠한 행동을 취했는지 상세하게 기록되어 있다. 이러한 해양안전심판원의 자료를 분석하면 실패한 해양사고에 대한 방대한 해기사의 SRK 분포를 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 해양사고에 나타난 해기사들의 행동을 SRK-BB로 식별한 후 해기사들이 추후 야기할 수 있는 인적오류를 예측하기 위한 모델 구축에 있다. 인적오류 모델을 구축하기 위해서는 우선 해양사고에 포함된 SRK 분포 분석이 필요하고, 시스템적인 입출력 관계를 통해서 SRK에 의한 인적오류의 결과를 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 해기사의 인적오류에 의한 사고를 어떻게 SRK 분포를 이용하여 예측할 수 있는지에 대한 개념을 설명하고, 해양사고 데이터에서 획득한 SRK 분포의 의미와, SRK 분포를 이용하여 어떻게 해기사가 야기할 사고를 예측할 수 있는지에 대한 연구접근 방법을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.05a
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• pp.14-18
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• 2003

국내 소모방 업체는 원료를 외국에서 수입하고 있기 때문에 wool 원료를 이용한 고감성 고기능성 제품 개발이 요구되고 있다. 또한 기존 제품은 국제 가격 경쟁력을 상실한 상태이므로 물성개전과 기능성을 향상시킨 획기적인 소재 개발이 요구되고 있는 실정이다. 최근 호주의 CSIRO 연구소에서 개발된 $\ulcorner$Optim$\lrcorner$$^{(R)}$ 은 광택이 뛰어난 모섬유 소재로서 국내에서 수입되어 고감성 의류용 직물로서 상품화가 되고 있다. 그러나 원료가격이 고가인 관계로 원료수금이 원활치 못한 실적이다. 본 연구에서는 생산원가가 저렴하며 50%까지 연신함으로써 광택은 물론 물세탁이 가능한 기능성을 부여할 수 있는 방적 소모사 상태에서 연신하는 기술을 개발하기 위한 최적 공정 조건을 결정하기 위한 실험을 실시하였고 이들 소모사를 이용한 직물의 의류물성을 분석하여 소모사 상태에서 연신기술을 응용한 광택이 우수한 고감성 직물을 개발하기 위해 연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.266-268
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• 2017

인적오류에 인한 사고는 매년 발생 중이고, 인적오류에 의한 해양사고는 과학적인 인적오류모델을 통해서 해결방안을 모색할 수 있다. 본 연구의 목적은 선박조종시뮬레이터를 이용하여 해기사의 SRK(Skill, Rule, Knowledge) 행동을 식별하기 위한 것이다. SRK 행동은 라스무센이 제안한 행동 이론으로, 본 연구에서는 주어진 상황에 대해서 해기사들이 나타내는 성공 또는 실패 행동을 식별하는데 적용하였다. 식별한 해기사들의 SRK 행동은 인적오류모델의 변수로 적용할 예정이다. 이에, 본 논문에서는 하나의 선행 연구로서 해기사들의 SRK 행동을 선박조종시뮬레이터를 이용하여 측정하는 방법과 측정에 필요한 도구 및 지금까지의 연구결과를 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.7-12
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• 2000

본 연구는 형용사를 이용한 향의 이미지 구조 연구에서 자극을 사용한 경우와 향을 제시하지 알은 두 경우를 비교하였다. 자극을 제시한 실험에서는 피험자에게 5가지의 향 자극을 주고 각 향에 대한 이미지를 25개의 형용사에 대하여 7점 척도로 표시하도록 하였다. 자극을 제시하지 않은 실험은 쌍 비교법을 사용하여 형용사를 두개 씩 쌍을 지워 제시하고 두 형용사가 유사한 정도를 7점 척도로 나타내게 하였다. 두 자료를 다차원 척도 (MDS), 군집분석, 상관관계를 이용하여 분석을 실시하여 비교하였다. 결론적으로 향의 이미지 구조는 자극 제시여부에 따라 구조적이며 근본적인 차이가 없음이 밝혀졌다. 그러나 자료 분포의 밀집정도에 따른 지엽적인 차이는 있었으며 이러한 차이는 두 경우에 적용되는 기억이, 단기기억과 장기기억으로, 다르다는 점에서 기인되는 것이 라고 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.231-231
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• 2021

하천 및 하천시설물 관리 등을 위해서는 유역에서 하천으로 유출되는 유사량 파악이 필요하다. 현재 유사량측정은 하천에서 여러 개(3~7개)의 측선에서 부유사채취기를 이용하여 측정하여 농도를 분석하여 유사량을 산정하게 된다. 본 연구는 유량측정 기법 중 최근 자동유량측정기술에 활용하는 지표유속법(index velocity method)을 부유사량 측정에 적용하고 검토하였다. 지표법(index method) 적용 방법은 여러 개의 측선에서 측정된 부유사농도와 평균농도와의 관계를 분석하고, 평균농도와 가장 상관성이 높은 측선의 부유사농도를 지표 부유사농도로 설정하여 지표부유사 농도와 평균부유사농도와의 관계식을 개발하여 부유사량 산정에 활용하였다. 대상하천은 주천강에 위치한 영월군(주천교) 지점을 선정하였으며, 2020년 주요 홍수사상에서 27개의 부유사 측정성과를 확보하였다. 부유사 측정을 위하여 5개의 측선에서 부유사를 측정하였고, 부유사농도 규모는 2.20~373.20mg/ℓ이다. 평균부유사농도와 가장 상관성(상관계수 0.9988)이 높은 4번 측선의 부유사농도를 지표부유사농도로 설정하고 평균부유사농도와 지표부유사농도의 관계식을 개발하였다. 그 결과 지표관계식의 결정계수(R²)는 0.9977로 매우 높게 산정되었으며, 실측 평균부유사농도와 계산 평균부유사농도의 편차율은 평균 26.71%(0.60~103.26%)로 분석되었다. 편차율은 상대적으로 부유사농도가 낮은 성과에서 높았으며, 부유사농도가 10mg/ℓ 이상에서는 편차율이 14.81%로 1/2 가까이 줄어들었다. 즉 유량이 적은 경우 흐름 및 부유사가 하천의 일부구간으로 불규칙하게 편중되거나 흐름 전체적으로 확산되지 않아 편차율이 높게 산정되는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 볼 때 홍수시 부유사농도의 지표법을 이용한 부유사량 산정이 가능 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.493-493
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• 2017

부유사 수리실험에서 부유사의 농도를 측정하는 것은 불확실성이 매우 크다. Einstein(1950)은 유사의 pickup function 결정에서 이러한 불확실성 때문에 유사입자의 거동을 발생시키는 양력의 확률을 적용하기도 하였다. 일반적으로 부유사의 측정은 부유사 채집기를 통해 수행하지만, 시간적으로 비효율 적이며, 채집 시 채집기의 부피로 인한 난류 발생으로 채집 후 흐름 변화가 발생할 수 있다. 수리실험의 규모라면 이 문제는 더욱 부각될 수 있다. 연속적인 부유사의 농도 측정을 위해 이러한 점은 개선되어야 하는 문제이다. 본 연구에서는 유사 실험의 이러한 단점을 극복하고자 image processing 기법을 적용하였다. Image processing은 부유사의 농도가 증가할수록 탁도가 증가하는 특성을 이용하여, 부유사 농도를 추정하는 방법이다. 이 과정에서 RGB(Red-Green-Blue)로 색을 표시하는 방식에서 image를 변환하여 gray scale로 전환해야 하며, 파(wave)의 전파에 의한 image 결과의 변형은 없다고 가정하였다. Gray scale과 탁도와의 관계를 도출하기 위해 하상에 유사를 포설하고, 단파(surge)를 발생 시켰다. 실험은 길이 12.0m, 폭 0.8m, 높이 0.75m의 개수로에서 수행하였으며, 수로 상류에 sluice형 gate를 급격하게 개방하는 것으로 단파를 재현하였다. 탁도 측정을 위해 유사 채집기를 이용하였으며, 상기에서 제시한 흐름 교란문제로, 1지점에서 1개의 시간동안만 채집을 수행하였으며, image의 촬영을 병행하였다. 또한 data의 정확도를 높이기 위해 3번의 반복실험을 수행하였다. 실험결과 gray scale과 탁도와는 일정한 관계가 나타났으며, 이를 토대로 gray scale-SSC(suspended sediment concentration)와의 관계를 도출하였다. Bayesian 분석을 이용하여 image processing의 보정(확률적 보정)을 추가적으로 수행하였다. 최종적으로 실측한 값과 image processing을 통한 값을 1:1 curve를 통해 비교하였으며, 약 9%의 평균 오차가 발생하여, image processing과 bayesian 적용을 통한 부유사 농도 측정은 신뢰할 만한 결과를 도출하는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-168
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• 2018

해기사의 행동오류는 해양사고를 야기하는 최종 결과물이다. 해기사의 행동오류는 SRK(Skill, Rule, Knowledge) 행동이론을 통해서 규명할 수 있고, 이러한 행동오류는 해양사고 기록을 통해서 식별할 수 있다. 본 발표의 목적은 과거 해양사고 기록을 토대로 해기사들의 다양한 행동오류와 이들 행동오류로 인하여 발생한 해양사고를 연계하여 해기사들의 행도오류를 평가하기 위한 방법과 현재까지의 결과를 소개하는데 있다. 라스무센이 제한한 행동이론에 해양사고 기록을 적용하여 해양사고 발생 당시의 해기사들의 행동오류를 식별할 수 있었다. 식별한 변수를 이용하여 해기사들의 행동오류를 추정한 결과, 사고원인과 결과 및 행동오류 사이에 강한 상관관계를 나타냈다. 추후, HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 예측 기법을 적용하여 행동오류에 따른 해양사고 예방 방안을 제안할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.143-148
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• 2003

본 논문에서는 통계적 방법에 기초한 사과 선별시스템을 이용하여 사과의 색깔을 식별하고자 한다. 이를 위해 T-검정을 이용하여 에지를 검출하였고 검출된 에지로부터 체인코드를 이용하여 사과 영상의 경계선과 환상대 영역을 구하였다. 우리는 주어진 사과영상의 환상대 영역으로부터 R, G, B 채널상에서 히스토그램과 평균 명암값을 구하여 색깔 판정용 표준사과로부터 얻은 기준값들과 비교함으로서 사과의 색깔을 식별하였다.

• Korean Architects
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• no.8 s.173
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• pp.35-48
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• 1983