• 폴리머
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• 제36권2호
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• pp.223-228
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• 2012

온도와 pH 민감성을 갖는 그래프트 공중합체[Pluronic-$g$-poly(NIPAAm-$co$-MMA), Polymer A]와 [Pluronic-$g$-poly(NIPAAm-$co$-MAA), Polymer C]는 $t$-butylperoxybenzoate를 이용하여 Pluronic 공중합체의 주사슬에 $N$-isopropylacrylamide (NIPAAm)/$N,N$-diethylaminoethylmethacrylate (DEAEMA)와 $N$-isopropylacrylamide(NIPAAm)/methacrylic acid (MAA)를 각각 합성하였다. 그래프트 공중합체는 $^1H$ NMR과 젤 투과 크로마토그래피를 통해 공중합체의 화학적 구조와 분자량을 측정하였다. 그래프트 공중합체의 수용액 상에서의 특성은 다른 온도와 pH 조건에서 자외 및 가시선 분광 분석법, 접촉각 측정과 동적 광산란으로 측정되었다. 그래프트 공중합체는 수용액상에서 온도와 pH에 따라 민감한 상 변화를 보인다. 이는 DEAEMA 단량체의 아민 그룹과 MAA 단량체의 카복실 그룹은 각각 Polymer A와 Polymer C에서 하한임계용액온도에 큰 영향을 미친다고 제시한다. 그래프트 공중합체는 온도와 pH 변화에 관련된 다양한 약물 전달과 분자 스위치 적용에 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.467-477
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• 2004

추천 시스템은 예전에는 몇몇 혁신적인 전자상거래(E-commerce) 사이트에서만 사용되어 왔으나 현재는 전자상거래를 새롭게 재구성하는 필수적인 비즈니스 도구가 되어가고 있다. 그리고 협력적 필터링은 이론과 실무 분야 모두에서 가장 성공적으로 평가받은 추천 기법 중 하나이다. 그러나 개인화 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 즉 초기 평가 문제와 희박성 문제이다. 본 논문에서는 연관 관계 군집과 연관 규칙의 향상도를 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이타를 사용하여 아이템간의 향상도를 산출하고, a-cut에 의한 임계값을 아이템들간의 연관성에 적용한다. 연관 관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 기존의 Hypergraph Clique Clustering 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 Split Cluster Method를 이용하였다. 군집이 완성되면, 각 군집 내부에서 아이템간의 유사도를 산출하고 빠른 액세스를 위해 인덱스를 데이터베이스에 저장한다. 새로운 아이템들의 선호도 예측 시에 생성한 인덱스를 적용시킨다. 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.453-460
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• 2007

본 논문은 정형화되지 않은 텍스트 라인들을 추출하기 위한 방법을 보여주고 있다. 텍스트 라인들은 각기 다른 각도로 구성되고, 심하게 굴곡이 있는 모양, 그리고 텍스트 라인내의 약간의 단어 사이의 공간이 생기게 된다. 그러한 텍스트 라인들은 포스터, 주소, 그리고 예술 문서 등에서 발견된다. 제안하는 방법은 기존의 직관적인 그룹핑 방법에 기반을 두고 있지만, 하나의 라인에서 발생하는 불충분한 특징점들과 모호한 회전 등을 극복하기 위한 방법을 개발하였다. 본 논문에서 텍스트 라인들은 몇 개의 연결된 성분들로 구성되고, 이 성분들은 하나의 문자 또는 연결된 문자들의 검은색 화소들의 집합이라고 가정하였다. 제안하는 방법은 반복적으로 증가되는 임계값과 가까운 성분들은 하나의 체인으로 병합하게 되고 확장되어 길어진 체인들은 라인의 원시 체인으로서 인지된다. 그때 원시 체인들은 텍스트 라인의 부분적 회전에 따라 좌우로 확장되어 진다. 텍스트 라인의 부분적인 회전은 원시 체인이 확장될 때, 체인들의 각 면에서 재구성될 것이다. 이러한 과정을 통해서 모든 텍스트 라인들이 구성되어 진다. 제안 방법은 로고와 슬로건에서 사용된 곡면으로 쓰여진 텍스트 라인들에 대해서 실험한 결과 직선 텍스트 라인은 98%, 곡선 텍스트 라인은 94%로서 높은 추출율을 보여주고 있다.

• 공업화학
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• 제23권6호
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• pp.521-528
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• 2012

본 연구에서는 에틸렌 옥사이드가 부가된 양쪽성 계면활성제에 대하여 기본적인 물성(임계 마이셀 농도, 표면장력, 계면장력, 접촉각, 점도, 계면활성제 시스템의 상거동 등)을 측정하였다. 또한 계면활성제 수용액에 대한 제타 전위 측정과 QCM 실험을 통하여 양쪽성 계면활성제가 양이온 계면활성제에서 비이온 계면활성제로 작용이 전환되는 등 전점을 결정하였다. 제타 전위 측정에 의하여 결정한 DE3-OSA82-AO, DE5-OSA82-AO 및 DE9-OSA82-AO 계면활성제 시스템의 등전점은 각각 6.97, 6.93 및 7.10이며, 이 결과는 QCM 측정 실험으로부터 결정한 각각의 등전점 6.97, 6.83 그리고 7.02의 값과 거의 일치하였다. 표면 마찰 시험기를 사용하여 계면활성제로 세정한 섬유의 평균 마찰계수 값을 측정한 결과, 계면활성제 수용액의 pH가 중성인 조건에서 섬유 유연 효과가 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.300-309
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• 2016

빌딩, 자동차, 선박, 항공기 등에서의 곡선보 사용 증가가 이러한 구조물의 동적거동해석에 필요한 정확한 해법 발전에 괄목할 만한 기여를 해왔다. 탄성곡선보의 안정성거동은 많은 연구자들의 한 과제분야였다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한치분법이나 유한요소법으로 해결해왔다. 이러한 방법들은 복잡한 기하학적 구조 및 하중에 따른 격자점의 증가로 많은 컴퓨팅시간을 요구한다. 편미분방정식의 해를 구하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 미분구적법이다. 복잡한 기하학적 구조 및 하중은 컴퓨터 용량을 과도하게 사용할 뿐만 아니라, 복합알고리즘 프로그램을 어렵게 해 이를 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 많은 분야에 적용되어왔다. DQM을 이용하여 곡선 보의 회전관성을 고려한 외 평면 좌굴을 등분포하중 하에서 해석하였다. 다양한 매개변수 비, 경계조건, 그리고 열림 각에 따른 임계하중을 계산하였다. DQM 결과는 활용 가능한 다른 엄밀해와 비교하였다. DQM은 적은 격자점을 사용하고도 엄밀해 결과와 일치함을 보여주었다 (0.3% 미만). 다양한 변경에 따른 새로운 결과가 또한 제시 되였고, 그 결과는 곡선 보의 좌굴거동에 중요한 역할을 보여주었고, 다른 수치해석결과 혹은 실험결과비교에 사용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.441-449
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• 2002

무선 네트워크 환경에서 멀티미디어 통신을 성공적으로 지원하기 위해서는 핸드오프 시 발생 가능한 연결중단 확률을 최소화함으로써 이동 호스트(클라이언트)에게 연결성을 위한 QoS(Quality of Service)를 보장해야 한다. 그러나, 핸드오프를 필요로 하는 클라이언트의 이동성으로 인해 이동 호스트와 네트워크 간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 이는 각 셀에서 발생하는 트래픽에 할당되는 가용 채널의 제약에 기인한다. 본 논문에서는, 가용채널의 효과적인 확보를 위해 대역폭 예약 기법을 기반으로 한 부하 균형 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 셀 내의 클라이언트의 이동 방향을 예측한 후, 해당 셀의 부하 상태에 따라 예약될 채널의 크기를 균형있게 조절하여 가용채널을 확보한다. 핸드오프 채널로 예약된 대역폭은 우선적으로 핸드오프를 위해서 사용이 되어지며, 목적지 셀의 가용 채널이 주어진 임계치 이하일 경우, 해당 셀의 가용 채널을 추가로 확보하기 위해서 적응적 대역폭 예약을 이용한 부하균형 알고리즘을 설계함으로써 채널의 이용 효율을 최대화한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 탈락율, 핸드오프호의 강제종료율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 성능이 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.713-722
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• 2013

본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.125-131
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• 2008

Hyperion, AVIRIS 등의 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 넓은 파장대의 영상을 좁은 폭의 많은 밴드로 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아 계산량이 증가하며, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 발생하는 한계가 존재한다. 이런 한계로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는 경우도 발생한다. 따라서 초분광 영상을 사용할 경우, 노이즈가 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 정확하고 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 대표적인 곡면차원 측정 방법인 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 각 밴드별 프랙탈 차원을 측정하고, 이를 정규화 하기 위해 Continuum Removal 기법을 적용한 뒤 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 35개 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.751-761
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• 2019

한반도 주변에는 백두산, 아소산, 사쿠라지마산, 키카이산 등이 분포하고 있으며 최근 백두산의 분화 징후가 급증하고 있어 겨울철 분화 시 계절풍에 따라 화산재가 유입될 수 있는 피해가 우려되고 있다. 따라서 화산재 확산 및 피해에 대한 조사 및 대책에 대한 구체적인 절차가 필요하지만 우리나라 국가법령정보센터에서 제시하는 화산재 주의보 및 경보는 '피해가 예상될 때'와 '심각한 피해가 예상될 때'로 기준이 모호하다. 이에 본 연구에서는 피해발생 임계치를 분석하고 국외 피해사례를 국내에 적용하기 위하여, 공신력있는 공공기관의 국내 공간정보 구축 현황 조사를 수행하였다. 국외 화산재 피해 조사 결과 각 국가의 생활 형태나 수입원에 따라 피해사례가 자세히 작성된 부분이 상이하였다. 따라서 국외 화산재 피해 사례를 국내에 집적으로 적용하는 것이 아니라, 국내의 사회환경 및 자연환경의 특징을 반영한 공간정보 분석을 수행하였고 우리나라 화산재 피해발생시 고려해야 할 매체를 선정하였다. 최종적으로 국내 화산재 피해내역은 보건, 주거, 도로, 철도, 항공, 전력, 수도, 농업, 축산, 산림 그리고 토양으로 분류하는 것이 적합할 것으로 사료된다. 본 연구는 국내외 화산재 피해가 발생했을 경우 공신력 있는 공간정보를 활용해 피해 항목을 정리 했다는 것에 의미가 있으며, 향후 우리나라에 최적화된 화산재 경보 수립할 때 본 연구에서 조사한 국외 화산재 피해사례 및 국내 공간정보구축 현황은 정책수립에 도움이 될 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권2호
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• pp.1-14
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• 2019

게임은 소프트웨어 특성상 출시 후 사용자들의 반응을 빠르게 파악하여 개선하는 것이 중요하다. 하지만 구글 플레이 앱 스토어 등 사용자들이 게임을 다운로드하고 리뷰를 올릴 수 있는 대부분의 사이트들은 게임 리뷰에 대한 매우 제한적이고 모호한 분류 기능만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 사용자들이 사이트에 올린 게임 리뷰를 보다 명확하고 운영에 유용한 주제들로 자동 분류하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 리뷰에 포함된 단어들을 대표적인 단어 임베딩 모델인 word2vec을 사용하여 벡터들로 변환하고, 이 벡터들과 각 주제 간 유사도를 측정하여 해당 리뷰를 관련된 주제로 분류한다. 특히 분류 성능에 직접적인 영향을 미치는 벡터 간 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 벡터 간 유사도 측정 방법인 유클리디안 유사도, 코사인 유사도, 확장된 자카드 유사도의 성능을 실제 데이터를 사용하여 비교하였다. 또한 어떤 리뷰가 둘 이상의 주제에 해당하는 경우를 위해 임계값에 기반한 다중 분류 방법을 사용하였다. 구글 플레이 앱스토어의 실제 데이터를 사용한 실험 결과 본 시스템은 95%까지의 정확도를 보임을 확인하였다.