• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.393-395
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• 1999

본 논문에서는 RFC 2022에서 제안한 MARS 모델을 기반으로 하여 ATM 망에서 다중의 멀티캐스팅 서버(MCS)를 이용한 두 가지 멀티캐스팅 모델을 제안하였다. 또한 멀티캐스트 주소 해석 서버(MARS) 방안에 기반한 기존의 두 가지 모델과 1:1 VC 및 1:n VC 자원의 소비량을 정량적으로 비교하였다. 하나의 멀티캐스트 그룹을 보다 작은 부그룹들로 나누어 관리하는 "다중 MCS-그룹 분할 모델"이 "다중 MCS-그룹 비 분할 모델"보다 1:n VC 자원 소비량은 많은 단점이 있으나 송신 노드와 수신 그룹 멤버들 사이에 형성되는 멀티캐스트 트리의 종단간 평균 지연 시간을 감소시킬 수 있는 여지를 제공하는 장점이 있다. 있는 여지를 제공하는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.344-348
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• 2005

이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.433-438
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• 2021

대화 시스템은 크게 사용자와 시스템이 특정 목적 혹은 자유 주제에 대해 대화를 진행하는 것으로 구분된다. 최근 자유주제 대화 시스템(Open-Domain Dialogue System)에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 자유 주제를 기반으로 하는 상담 대화, 일상 대화 시스템의 독성 발화 제어 생성에 대한 연구의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 대화 모델의 독성 응답 생성을 제어하기 위해 일상 대화 데이터셋으로 학습된 BART 모델에 Plug-and-Play Language Model 방법을 적용한다. 공개된 독성 대화 분류 데이터셋으로 학습된 독성 응답 분류기를 PPLM의 어트리뷰트(Attribute) 모델로 활용하여 대화 모델의 독성 응답 생성을 감소시키고 그 차이를 실험을 통해 정량적으로 비교한다. 실험 결과 어트리뷰트 모델을 활용한 모든 실험에서 독성 응답 생성이 감소함을 확인하였다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.9 no.1
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• pp.111-120
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• 2012

Many Countries are recently focued on building capability based military and operating for the defense budget efficiency and operational effectiveness. The EA not only defines enterprise scope but also identifies relation among them, manage change and complexity. Accordingly, this research aims to build architecture framework which can achieve alignment, integration and interoperability by developing it with output. Through this, architecture framework can be changed into force development and operation. And it can be used for construction of effective force and operation for NCO by applying mathematical model and method of force priority development based on developed capabilities-based architecture framework.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.308-309
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• 2021

과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.221-223
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• 2022

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 초해상화(super-resolution)를 포함한 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능을 보이며 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원인 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다는 문제가 있다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기 학습된 깊은 CNN 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 깊이나 크기를 줄이는 경량화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 네트워크 경량화 기술인 지식증류(knowledge distillation) 중 자가증류(self-distillation)를 초해상화 CNN 모델에 적용하여 성능을 평가, 분석한다. 실험 결과, 정량적 평가지표를 통하여 자가증류를 통해서도 성능이 우수한 경량화된 초해상화 모델을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.15 no.3
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• pp.278-285
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• 2012

The Service Availability (SA) in the viewpoint of passenger is used as the key performance indicator (KPI) of quality of service in Light Rail Transit (LRT) Public-Private Partnerships projects. But there are many disputes on the target value of SA because of the lack of experience in SA. The target value of SA should be set at an early stage of the project to be specified on the system specifications and operation plan. Therefore, this paper developed the quantitative prediction model of SA to set the reasonably achievable target value of SA at an early stage of the LRT project. Also this paper analyzed the relationship and differentiation of SA and Train Punctuality (TP) that is mostly compared with SA.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2000.06a
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• pp.144-149
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• 2000

최근에 국내에서도 대형 쇼핑 몰이나 건축물에 부속된 아트리움 등 대형공간을 도입한 건축물이 점차 증가하고 있다. 따라서 건물 방화 설계자는 화재시 공간의 특성에 따른 열과 연기의 확산과 이동에 관한 정량적인 해석이 필요하지만 국내에서는 아직 이에 대한 관련 규정이 미비한 실정이다. 대형 공간의 공학적인 해석은 크게 실험을 통하여 제시되는 계산공식을 이용하거나 대상 공간의 화재 조건을 예측하는 컴퓨터 모델을 이용할 수 있다. 외국의 경우, 미국의 NFPA 92B는 이러한 공간에 대한 제연 시스템에 적용하는 공식과 계산식을 제시하고 있으며 이를 통하여 연기나 열 감지기의 작동시간, 연기 발생비율, 연기 층의 하강을 제어하기 위한 배기량 등을 계산할 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1996.11a
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• pp.179-189
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• 1996

X-선 회절법에 의하여 Graphite 화이버-알루미늄 매트릭스 복합 재료 계면에서의 잔류 응력을 정량적으로 측정하였다. X-선 회절법으로 측정한 잔류 응력 값과 수치 해석 모델 계산 결과와 비교하였다. 모델 계산 결과보다 낮은 측정 결과를 얻었으며 이는 매트릭스의 응력 이완 또는 화이버의 basal palne sliding 현상에 기인한 것으로 추정된다.