• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.545-554
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• 1995

멀티미디어 시스템(Multimedia system)이란 단일 매체(Media)를 통해서 정보를 한가지 형태로 제공하던 종래의 방식과는 달리 필요한 정보를 문자, 오디오, 비디오, 그래픽스 등 여러 가지 매체를 통하여 다양한 형태로 제공해 줄 수 있는 시스템이다. 본 연구에서는 멀티미디어 시스템의 고유특성상 인간공학 연구가 필요한 여러가지 요소들을 고찰하여 보고, 이를 바탕으로 사용자 인터페이스(User interface)의 전반적인 사용편의성(Usability)에 영향을 미치는 주요 설계변수들을 추출하였다. 멀티미디어 시스템에서의 인간공학적 고려요소를 도출하기 위한 기본 작업으로서 멀티미디어 시스템을 사용자(user), 작업(task), 인터페이스(interface), 정보형태(information type), 환경(environment)의 5가지 구성요소로 나누고 이들 구성요소들 간의 연관관계를 멀티미디어 시스템의 설계에 필요한 기본구조(framework)의 형태로 정리하였다. 이러한 구성요소에 관련된 인간공학적 설계변수들을 상세히 조사하고, 조사된 90여개의 설계변수들 중 연구가 미진한 변수 또는 사용편의성에 영향을 많이 미칠수 있는 변수들만 추출하여 주요 변수들을 설정하였으며 이 변수들은 체계적인 연구계획(Research plan) 설정에 입력자료로 사용될 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1491-1494
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• 2010

2000년 이후 국지성 호우로 인한 지역별 홍수량의 차이가 현저히 많이 나고 있다. 때문에 유역 내 주요시설물 및 인명피해를 줄이기 위해서는 유역의 특성을 최대한 반영한 홍수 분석이 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 유역의 실측 강우량 및 유입량 자료를 이용하여 단위도를 유도하였다. 단위도 산정 방법은 강우자료의 모의기능을 추가한 Modified Clark 방법을 이용하였다. 단위도 관련 직접유출의 형태를 결정하는 주요 매개변수는 도달시간 $T_c$와 저류상수 K에 의하여 결정되며, 홍수량 산정 시 가장 중요한 매개변수라고 할 수 있다. 충주댐 유역의 2002년부터 2007년까지의 강우자료 중 대표 강우사상을 분리하여 강우사상별 매개변수를 추정하였다. 추정 결과 강우 사상별 형태에 따라 매개변수가 다르게 나타났다. 이는 강우의 패턴에 따라 댐에 유입되는 매개변수가 다르기 때문인 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.345-345
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• 2023

기후변화에 대응하기 위한 가뭄과 홍수 등의 수재해 관리체계 수립의 필요성이 높아지고 있어, 기후예측모형과 연계하여 수문 및 에너지 순환과정에서 하천유출에 대한 기후변화 영향예측이 가능한 지표수문모형(Land Surface Model, LSM)의 개발과 적용이 요구되고 있다. 또한, LSM은 연속적이고 장기적인 유출을 모의할 수 있어 수재해에 관한 예측과 정보 제공에 유용하므로, 최근 수재해 예측시스템 구축을 위한 주요한 도구로 관심을 받고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 기후모형 CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting Model)와 연계되어 물-에너지 순환모의가 가능한 최신 LSM 중 하나인 Common Land Model(CoLM)을 우리나라 유역의 장기하천유출모의에 적용하고자 한다. 대부분의 LSM은 지상의 물과 에너지 순환과정이 각 단일 격자의 수직적인 모의과정으로 제한되고 있었지만, 현재 지속적인 개선을 통해 많은 LSM에서 보다 현실적인 물과 에너지 변화를 모의하고자 노력하고 있다. 그러나, 지속적인 모형의 개선에도 불구하고(또는 그로 인해) 정교한 수학적 프로세스를 통합하여 개선된 최신 LSM은 오히려 복잡한 매개변수 체계, 매개변수 추정, 입력자료, 초기 및 경계조건 등에서 비롯된 불확실성이 존재하고 있다. 따라서, 모형의 주요 매개변수값의 추정은 모의결과의 성능과 안정성을 확보하기 위한 LSM의 모의에서 필수적인 과정 중 하나이다. 유역의 특성에 따라 결정되는 모형 매개변수는 관련자료의 부재 또는 관측의 부정확성으로 인해 검보정 과정을 통해 결정되어야 하므로, 유역의 수문특성을 최대한 반영하고 모형의 성능과 안정성을 확보하기 위해 모의목적에 따라 적절한 검보정 목적함수의 선정도 요구된다. CoLM과 같이 다양한 매개변수가 사용되는 LSM에서는 모의결과에 대한 불확실성을 줄이고, 모의목적에 따른 모형의 예측도 향상을 위해서 모의결과에 민감한 주요 매개변수의 검보정이 과정이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 격자기반 지표수문모형인 CoLM을 이용하여 우리나라 유역의 장기하천유출을 모의하는 과정에서 CoLM의 주요 매개변수 검보정에 필요한 적절한 목적함수의 적용을 통해 CoLM 장기하천유출 모의결과의 예측성능을 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1998.10a
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• pp.90-95
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• 1998

본 연구에서는 현재 운용되고 있는 bench급 석탄가스화공정 전체에 대하여 개발된 동적모델을 사용하여, 대상공정에 포함된 조작변수들의 변동에 따른 주요 공정변수들의 동특성 해석 및 대상공정의 제어로직 설계에 활용된 결과를 설명하였다. 가스화기의 부하변동에 따른 주요 공정변수들의 변동경향 및 시상수에 대한 신뢰성 있는 모사결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 모델을 사용하여 cascade 및 ratio 방식의 온도제어로직을 설계하였고, 실공정 적용실험을 통하여 모사결과 및 안정된 운전특성을 검증할 수 있었다.

• Cement
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• s.173
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• pp.41-45
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• 2006

본고에서는 먼저 재개발사업, 최저가낙찰제 확대, 임대형민간투자사업(BTL), 대규모 개발사업 등 2006년 건설산업 및 건설경기에 영향을 미친 주요변수들의 움직임을 중심으로 건설동향을 파악하였다. 그리고 각각의 변수들이 2007년에는 어떤 모습으로 전개될 것인지를 중심으로 2007년 건설경기를 전망하였다. 아울러 2006년 시멘트를 비롯한 주요 건설자재의 동향과 더불어 2007년 예상되는 국내 건설경기가 시멘트업계에 미칠 영향에 대해서 개괄적으로 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05b
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• pp.260-267
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• 1996

LSTF의 주증기배관 파단사고 실험(RUN SB-SL-01)에 대한 RELAP5/MOD2 해석결과를 제시하고, LSTF의 RUN SB-SL-01 실험결과 중에서 일차측과 이차측 사이의 열전달률에 촛점을 맞추어 증기발생기 이차측 및 일차계통의 압력, 온도 등과 같은 주요변수를 조사하여 RELAP5/MOD2코드의 성능을 평가하였다. 10% 주증기배관파단사고에 관한 최적 평가에서 주요 매개변수의 전체적 추세가 비교적 잘 예측되었다. 원자로압력용기 상층부에서 기포가 발생하는 기간 동안에는 계통 압력에서 작은 차이가 발생함을 알 수 있었는데, 압력차 발생은 가압기가 비어 있거나 원자로압력용기 상층부에서 기포가 발생하기 때문으로 판단된다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.9 no.1
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• pp.189-196
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• 2005

The effects of the impulse and the magnitude of the impulsive loads to the responses of the structure are analyzed with the safety criteria established with the peak load and impulse ratio. It is shown for the loadings with short duration that the impulse is dominant factor for the damage of the structures due to the inertial effect. On the other hand the magnitude of the load is dominant factor for the load with long duration due to the duration time long enough for the loads to overcome the inertia force. It is also shown that the peak particle velocity and the peak particle acceleration of the foundation have the same influences as the impulse and the magnitude of the loads do to the structures.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.41 no.8
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• pp.598-604
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• 2014

In this paper, we develop stepwise regression data envelopment model to select important variables. We formulate null hypothesis to understand the importance of each variable and use Kruskal-Wallis test for this purpose. If the Kruskal-Wallis test does reject the null hypothesis this will imply there is significant fluctuation in the efficiency score relative to base model. And therefore we have to further check the pair of variables that causes the fluctuation in order to determine its importance using Conover-Inman test. The proposed models helps understand the extent of misclassification decision making units as efficient/inefficient when variables are retained or discarded alongside provides useful managerial prescription to make improvement strategies.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.533-541
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.6
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• pp.35-47
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• 2020

Box-office prediction is important to movie stakeholders. It is necessary to accurately predict box-office and select important variables. In this paper, we propose a multivariate time series classification and important variable selection method to improve accuracy of predicting the box-office. As a research method, we collected daily data from KOBIS and NAVER for South Korean movies, selected important variables using Random Forest and predicted multivariate time series using Deep Learning. Based on the Korean screen quota system, Deep Learning was used to compare the accuracy of box-office predictions on the 73^rd day from movie release with the important variables and entire variables, and the results was tested whether they are statistically significant. As a Deep Learning model, Multi-Layer Perceptron, Fully Convolutional Neural Networks, and Residual Network were used. Among the Deep Learning models, the model using important variables and Residual Network had the highest prediction accuracy at 93%.