• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.309-312
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• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.969-972
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• 2001

컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지 시스템에 관한 연구가 활발히 논의 되고 있다. 본 논문에서 IDS 모델들의 소개와 새로운 IDS의 모델을 제시하고 단위 침입 행동별로 학습된 모니터링 프로세서에서 전송되는 사용자 위협 메시지에 대한 처리를 담당하는 조정자 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에 제안된 조정자는 안정화된 메시지 처리 문제 뿐 아니라 기존 모델의 에이전트간 협력 작업에 의해 처리되었던 침입판단 기능 및 모니터링 프로세서들의 관리 기능 또한 수행하도록 한다. 그리고 시스템의 유연성 및 확장성 향상을 하도록 하였다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.167-172
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• 2006

본 연구에서는 AFTM이 필요한 이유를 항공기의 불확실성을 들어서 설명 하였다. 불확실성의 원인으로 수요, 수용량의 불확실성과 ATFM의 조정행동과 타이밍조정을 위한 불확실성에 근거하여 알아보았다. 이와 같은 불확실성을 줄이기 위한 방법으로는 정보 질의 향상과 다양한 가능성에 대한 문제를 예측하여 최적화하는 방법으로 해결할 수 있다. 슬롯교환메커니즘에서 가장 기본적인 알고리즘으로는 압축방법에 대하여 살펴보았고 항공사내에서 처리할 수 있는 항공사 슬룻 대체알고리즘을 설명하였다. 그러나 한 항공사에서 대체할 수 없는 경우에는 다른 항공사에서 대체 항공편을 제공하는 메커니즘에 대하여 알아보았다. 이어서 압축방법의 기본이론인 일괄처리방법과 SCS 의 신속대응메커니즘의 차이점과 장단점을 살펴보았다. 이어진 연구과제로 두 모델의 수학적 모델을 연구하여 그 특성을 파악하여 모델을 개발하여 시뮬레이션 하는 것이다. 더 나아가서는 메커니즘의 모범 예제라 할 수 있는 SCS 에서 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 사례에 대하여 연구하려 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2006.05a
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• pp.241-248
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• 2006

네트워크 거리 (Network distance : 일반적으로 ping이나 traceroute 등으로 측정 가능한 round trip time 등 네트워크 상에서 패킷 전송 시간) 추정 기법은 인터넷상의 많은 응용프로그램들에서 유용하게 사용된다. 예를 들면 다수의 서버를 인터넷상에 설치하고자 하는 경우 사용자들 간의 네트워크 거리를 알고 있다면 서버와 사용자간의 왕복 전송 시간 (Round Trip Time)등을 최소화할 수 있도록 서버를 분산하여 설치하는 구성을 도출해 낼 수 있을 것이다. Peer to Peer 응용 프로그램들에서도 이 네트워크 거리 정보는 매우 유용하다. 기존에 존재하는 추정 기법들은 대부분 유클리드 공간 좌표 기반 기법들로서 유클리드 좌표 상의 거리가 실제 네트워크 거리와 유사하도록 유클리드 공간 좌표를 지정한다. 그러나 이런 방법들의 문제점은 인터넷 상의 네트워크 거리가 삼각 부등식을 만족하지 않는 경우가 존재하는 등 유클리드 공간의 기본적인 가정을 만족하지 못한다는데 있다. 이런 문제점 때문에 새로운 모델이 필요하고, 이 논문에서는 가상 토폴로지(Virtual Topology) 모델과 지역 조정 항 (Local Adjustment Term) 모델을 제시하고, 기본적인 성능 분석을 시도하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2012.05a
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• pp.388-391
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• 2012

Intake start characteristics of a Mach 5 scramjet engine were investigated experimentally. Intake unstart was observed. The model-facility interaction or excessive internal contraction ratio were attributed to this unstart. Intake start was achieved by changing the model position to remove the model-facility interaction, and by modifying the cowl to give smaller contraction ratio.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.678-680
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• 2023

본 논문은 정확하면서도 효율적인 한국어 문장 분류 기법에 대해서 논의한다. 최근 자연어처리 분야에서 사전 학습된 언어 모델(Pre-trained Language Models, PLM)은 미세조정(fine-tuning)을 통해 문장 분류 하위 작업(downstream task)에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 미세조정은 하위 작업이 바뀔 때마다 사전 학습된 언어 모델의 전체 매개변수(model parameters)를 학습해야 한다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있도록 도메인 적응기(domain adapter)를 활용한 한국어 문장 분류 프레임워크인 DAKS(Domain Adaptation-based Korean Sentence classification framework)를 제안한다. 해당 프레임워크는 학습되는 매개변수의 규모를 크게 줄임으로써 효율적인 성능을 보였다. 또한 문장 분류를 위한 특징(feature)으로써 한국어 사전학습 모델(KLUE-RoBERTa)의 다양한 은닉 계층 별 은닉 상태(hidden states)를 활용하였을 때 결과를 비교 분석하고 가장 적합한 은닉 계층을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.522-526
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• 2007

항공사진을 이용하여 하천의 경년변화를 조사하다 보면, 사주 변동에 따라 하천의 주 흐름이 다양하게 변화되고 있음을 알 수 있다. 이처럼 특정 하천의 지정된 구간에서의 흐름변동은 많은 시간에 걸쳐 이루어진다. 바꾸어 말하면, 짧은 시간 동안 자연하천에서의 주 흐름 변화를 관찰 하기는 일반적으로 매우 어렵다. 본 연구에서는 이틀이라는 짧은 시간 동안에, 하천에서의 주 흐름 변동에 따른 특성변화를 조사하였다. 이러한 조사는 "조정지 댐에서의 수문 조작"이라는 인위적인 방법을 동원함으로서 가능하였다. 모든 조정지 댐에서는 하천 유지를 위한 일정양의 물을 수문을 통하여 방류한다. 대청댐 하류에 있는 조정지 댐에는 폭이 약 10m에 이르는 10개의 수문이 있다. 평상시에는 우안으로부터 5번째에 있는 중앙의 수문을 개방하여 초당 약 18톤의 물을 방류한다. 그러므로 본 연구에서는 방류하고자 하는 지점의 수문높이를 조정하여 일정량을 유지한 채, 수문의 위치를 중앙에서 좌안 그리고 우안의 순으로 변경 하였다. 방류 수문 위치를 변경함에 따라 하천에서의 수리특성을 조사하기 위하여, 흐름이 안정 될 때까지 충분히 기다린 후, 각각의 경우에서의 하류지역을 대상으로 현지관측 및 수치실험을 실시하였다. 조사는, 첫째 지형측량, 유량측정 및 수위변동 등을 포함한 정밀현장조사, 둘째 일반적인 모델에 정밀조사 결과를 적용시킴으로서 얻을 수 있는 가시화 기법 개발 등의 순으로 진행하였다. 수치실험에 사용한 모델은 하천에서의 흐름거동을 2차원적으로 해석하는데 많이 사용되고 있는 상용프로그램인 SMS (Surface-Water Modeling System)의 RMA2 모형이다. 이모형은 RMA (Resource Management Associates, Inc.)에 의해 처음 개발된 2차원 유한요소 모델이며 지배방정식은 z방향을 수심 적분한 2차원 천수방정식으로, x와 y방향에 대한 Navier-Stokes 방정식과 연속 방정식으로 구성된다. 본 연구에서는 현장 조사 시 지배인자 파악의 중요성 및 수치계산을 위한 검증자료의 필요성을 강조하기 위하여, 일반적인 방법으로 수행한 계산 결과 및 다양한 현장 특성을 고려한 계산 결과를 비교 하였다. 그 결과 본 연구는 (1)최신 장비들의 도입 및 검증과 기존 장비의 활용 범위 확대, (2)기존의 상용 프로그램을 이용한 하천 흐름특성의 가시화 실현 등에 의의가 있다고 사료된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.439-440
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• 2007

본 논문에서는 급전윈 훈련 프로그램의 구성 요소 중 하나인 전력계통 모의 프로그램 개발 방법에 대하여 요약하였다. 전력계통모의 프로그램의 구현을 위한 유효전력/주파수 계산 모델, 부하 모델, 전압 조정기 모델, 계전기 모델, 보상기 모델을 소개하였다.

• Journal of Power System Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.82-91
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• 2007

기존의 2차원 FDLB 모델(D2Q21)에서 비열비 ${\gamma}$는 공간의 차원수(D)에 의존한다. 즉, 2차원 공간의 계산에서는 ${\gamma}=(D+2)/D=2.0$밖에 취할 수 없으며, 공기와 같은 실체기체를 전산모사 하기에는 여러 어려움이 있다. 이러한 이유 때문에 문헌[1]의 LBM에서 제안된 조정 가능한 비열비 모델을 2차원 FDLB모델에 적용하여 자려발생 에지톤(edgetone)의 수치계산이 수행되었다. wedge의 선단각도가 ${\alpha}=23^{\circ}$(Case I) 및 $20^{\circ}$(Case II)를 갖는 2가지 모델이 설정되었으며, 노즐출구에서 wedge선단까지의 거리 w/d는 $3d{\sim}12d$사이에서 주어졌다. edgetone은 노즐로부터 나온 분류와 edge의 상호작용으로 이난 음압(sound pressure)의 차에 의해서 소음이 발생하며, 이 음압은 다시 상류의 분류에 영향을 미쳐 분류의 변동을 가져온다. w/d가 ??9d이하인 경우, 피드백(feedback) 메커니즘에 기인한 주기적인 운동이 발생하지만, w/d가 큰 ??9d이상인 경우에는 분류의 불안정성 때문에 규칙적인 분류의 운동은 보이질 않으며, 이는 기존의 연구결과들과 잘 일치함을 보였다. 본 연구에서 적용된 모델을 이용하여 공기와 같은 2원자 기체의 비열비 ??${\gamma}=1.4$를 갖는 유체에 있어서 공력 소음의 수치예측이 가능하다는 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.531-534
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• 2022

신경망 기반 심층학습 기술은 대화처리 분야에서 대폭적인 성능 개선을 가져왔다. 특히 GPT-2와 같은 대규모 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 하고 특정 도메인 타스크 대화 데이터에 대해서 미세조정 방식으로 생성되는 종단형 대화모델의 경우, 해당 도메인 타스크에 대해서 높은 성능을 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 대부분 하나의 도메인에 대해서만 초점을 맞출 뿐 싱글 모델로 두 개 이상의 도메인을 고려하고 있지는 않다. 특히 순차적인 미세 조정은 이전에 학습된 도메인에 대해서는 catastrophic forgetting 문제를 발생시킴으로써 해당 도메인 타스크에 대한 성능 하락이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MultiWoz 목적지향 대화 데이터에 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 유사도에 기반하여 추가하는 데이터 증강 방식을 통해 사용자 입력 및 문맥에 따라 MultiWoz 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화를 함께 생성할 수 있도록 하였다. 또한 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화가 혼합된 대화에서의 시스템 응답 생성 성능을 평가하기 위하여 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 수작업으로 추가한 확장된 MultiWoz 평가셋을 구축하였다.