• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.309-312
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• 2003

추천 시스템을 위한 여과 기술에는 협력적 여과, 내용기반 여과 등이 있다. 협력적 여과 방법은 적용이 용이한 반면 회소성 문제와 초기 평가 문제가 있으며, 내용기반 여과는 정보의 질을 구분하는 것이 어려워 효과가 적다는 단점이 있다. 신경망 기반 협력적 여과 방법은 이러한 문제를 해결하고 있지만, 사용자의 수가 많아지면 모델이 커져 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과의 효율성을 높이기 위해 상관도를 고려하는 신경망 기반 협력적 여과를 제안한다. 여기서 상관도란 피어슨 상관계수를 이용하여 구해진 상관계수의 절대값을 의미하며 상관도가 높다라는 것은 상관계수의 절대값이 1에 가까운 경우를 말한다. 본 논문에서는 EachMovie 데이터를 이용하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.816-819
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• 2007

국내에서 IGCC 플랜트의 복합발전시스템의 평가는 여러 분야별로 진행되어 왔다. 크게 살펴보면 다음과 같다. 첫 번째는 가스터빈 쪽의 기술이다. 즉, 기존 천연가스를 이용하는 가스터빈을 어떻게 하면 석탄가스를 사용하는 IGCC 플랜트에 적합하게 맞출 것인가 하는 문제이다. 두 번째는 효율을 어떻게 하면 높일 수 있는가의 문제로서 석탄의 종류, 가스화 방법을 효율적으로 선택, HRSG(heat recovery steam generator)를 효율적으로 설계, 그리고 정제공정에서의 에너지 소비를 줄이는 분야였다. 세 번째는 어떻게 하면 오염을 줄일까의 문제로서 질소나 스팀 분사를 연계하여 NOx를 감소시키고 정제 공정에 사용되는 촉매를 개발한다던지 공정을 발달시키는 분야였다. 이 외에도 여러 종류의 연구가 이 분야에서 있었으나 주로 설계 분야의 연구가 주되였다. 이것은 발전소의 건설을 위한 초기 단계로서 당연한 결과일 수 있다. 그러나, 지금 IGCC 플랜트가 건설되는 과정에 있으므로 우리나라 전력계통 연계와의 문제도 생각해보아야 한다고 생각한다. 따라서 이번 연구에서는 IGCC 플랜트 운영의 불확실성이 약간이라도 존재하기에 이 플랜트가 기저발전 보다는 첨두발전 쪽이나 태양열/광발전, 풍력발전 등 다른 신재생에너지 자원처럼 독립된 전력 시스템으로 운영될 것이라 생각하고 이렇게 운영될 때는 발전소의 부하률의 변화가 심할 수 있다는 가정하에 플랜트의 부하률에 따른 석탄의 합성가스, 연료가스 전환량 및 전환효율 및 발전량 및 발전효율을 전산모사를 통해 예측해보았다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.245-252
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• 2007

본 논문은 기존 전용선을 이용하는 대신에 PLC(Power Line Communication)를 이용하여 인터넷성능을 평가하고자 한다. 많은 통신망 장비와 작업의 어려운 문제를 단순히 전력선만으로 해결하고자한다. 이와 같이 전력선으로 인터넷을 이용하면 작업의 어려운 문제뿐만 아니라 초기 비용적인 측면에서도 크나큰 이득이 될 수 있다. 따라서 본 논문은 전력선을 이용하여 인터넷 이용이 어느 수준까지 활용할 수 있는가를 평가, 고찰해보고, 향후 전력선으로 인터넷을 활성화할 수 있는가에 대해 타당성을 고찰하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.596-598
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• 2000

현대 사회는 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 인하여 실생활에서 이루어지던 거의 모든 작업들이 인터넷상에서 이루이지는 전자사회(E-society)가 형성되고 있다. 이런 과정에서 발생한 중요한 문제중의 하나가 불특정 다수가 자유로이 통신을 하기 위해 개발된 인터넷상에서 보안을 해결하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 보안 관련 시스템들이 개발되고 있는 실정이고, 세계 각국의 표준 기구에서는 이러한 시스템에 대한 등급을 평가하고 있다. 각 등급을 살펴보면, 시스템 개발 초기부터 정형기법을 이용하여 개발되어진 시스템들이 고등급을 획득하고 있다. 국내에서도 한국정보보호센터(KISA)에서 보안 시스템에 대한 등급을 평가하고 있다. 본 논문에서는 높은 보안 등급의 IPSec 관련 시스템을 개발하기 위해서 개발단계에서 어떠한 정형기법들이 적용될 수 있는지를 살펴보겠다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.606-611
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• 1998

330MWt 출력의 신형 원자로인 SMART(System integrated Mod씰w Advanced ReacTor)가 전기 생산뿐만 아니라 해수의 담수화를 위한 에너지 공급을 위해 한국원자력연구소에 의해 개발되고 있다. SMART의 원자로 압력용기에서의 중성자 조사량을 기존의 각분할법 코드 대신에 몬데칼로 수송 코드인 MCNP-4A를 이용하여 평가하였다. MCNP-4A에 의한 몬데 칼로 모사는 각분할법에 비해 핵 단면적 자료, 선원항, 그리고 기하학적 모델링의 문제로부터 야기되는 불확실성을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 초기 개념 설계 단계에서 상세 노심 출력 분포 자료에 의존하지 않고 선원항을 평가할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 원자로 압력 용기 내부의 원자로 노심 및 다른 구조물을 포함하는 전체 원자로 구조에 대하여 몬테 칼로 모사를 적용하였다. 1단계에서는 임계도 계산에 의해 선원항으로 이용되는 원자로 노심내의 열 출력 분포를 평가하고, 2단계에서는 노심내의 열 출력 분포를 고정 선원으로 이용하여 압력 용기에서의 중성자 조사량을평가하였다. 그 결과 SMART 압력용기의 중성자 조사량은 규제 요건을 만족하는 것으로 나타났다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제8권1호
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• pp.73-86
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• 2010

섭식기술의 문제는 성장, 학습, 의사소통, 다른 아동과의 상호작용 등 삶의 모든 면에 영향을 줄 수 있다. 구강섭식은 입을 열고 음식/액체를 입속에 넣고 삼키는 것이다. 본 문헌연구의 목적은 아동의 섭식과 관련된 평가방법과 중재방법에 대해 알아보는 것이다. 섭식은 아동 초기 발달의 중요한 요소이며 일상생활 참여를 촉진한다. 아동이 음식을 먹을 때 받아들이는 방법에 차이가 있다. 그 이유로는 음식으로부터 제공되는 감각자극의 등록과 해석의 과정을 거쳐 섭식행동으로 나타나기 때문이다. 감각처리 문제로 인한 섭식의 문제는 촉각과민성, 구강거부, 촉각과소반응, 구강실 행증으로 분류할 수 있다. 섭식문제의 평가 가운데 감각처리 과정에서 나타날 수 있는 문제들을 확인하고 중재계획을 세우기 위해서는 섭식과 관련된 신경학적 과정을 이해하고 섭식과 관련된 감각처리의 특성을 아는 것이 중요하 다. 또한 감각처리와 관련되어 야기된 섭식문제의 중재방법을 고찰하는 것은 의의가 있으며, 이는 섭식에 관한 효율적인 접근을 통해 아동들에게 보다 나은 삶을 제공할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.148-148
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• 2011

Riemann 문제는 천수방정식과 같은 쌍곡선형 방정식과 단일한 도약에 의해 불연속인 어떤 점의 좌 우에서 상수인 자료로 구성되는 초기치 문제로서 그 해법은 Godunov 방법과 같이 정확해에 의하면 정확 Riemann 해법, 근사 기법에 의하면 근사 Riemann 해법으로 불린다. 지금까지 이용되는 근사 Riemann 해법으로는 1981년에 P. L. Roe가 제안한 Roe의 선형화 기법과 1983년에 A. Harten, P. D. Lax, 그리고 B. van Leer가 제안한 HLL 기법의 수정 기법들이다. 최대 및 최소 파속만 고려하는 것으로 알려진 HLL 기법은 1988년에 B. Einfeldt의 제안에 의해 두 파속의 결정에서 Roe의 선형화 기법에 따른 고유치와 비교하는 것으로 수정되었다(HLLE 기법). 또한, 1994년에 E. F. Toro 등은 접촉파를 고려하기 위해 선형화된 지배방정식의 정확해로부터 중앙 파속을 고려하는 기법을 제안하였고, 이를 HLLC 기법으로 불렀다. 2002년에 T. Linde는 중앙 파속을 평가하기 위해 일반화된(수학적) 엔트로피 함수를 도입하였으며, van Leer는 이를 HLLL 기법으로 불렀다. 이 기법에서는 접촉파의 평가를 위해 보존변수에 대한 일반화된 엔트로피 함수로부터 중앙 파속이 유도되며, 이것과 특성 속도의 비교를 통해 최대 및 최소 파속이 결정된다. 따라서 이 기법에서는 모든 파속이 초기치로부터 결정되므로 HLLE 기법과 달리 Roe의 선형화 기법과 완전히 결별되고 HLLC 기법과 달리 정확해에 의존되지 않는 점에서 HLLL 기법은 모태인 HLL 기법의 온전한 계승으로 볼 수 있다. HLLL 기법은 여러 분야에 적용된 바 있으나, 수공학 분야에 적용된 사례는 알려진 바 없다. 이는 천수방정식에 대한 (물리적) 엔트로피 함수가 명확하지 않기 때문인 것으로 보인다. 이 연구에서는 보존변수로부터 정의되는 총 에너지를 일반화된 엔트로피 함수로 간주하여 모형을 구성하고, 정확해가 알려진 1차원 문제에 대해 적용성을 검토하였다. 정확해가 알려진 경우에 대해 모의한 결과, 1차 정도 수치해의 한계에도 불구하고, HLLL 기법의 결과는 대체로 정확해와 잘 일치하였으며 그 외의 HLL-형 기법의 그것에 비해 우수한 것으로 나타났다. 특히, 물이 빠져 바닥이 드러나는 상태에 대한 접촉 파속의 추정에서 Riemann 불변량을 이용하는 HLLC 기법에 비해 물이 빠지는 전선을 더 정확하게 포착하는 HLLL 기법의 결과는 매우 고무적이었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.649-652
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• 2017

프로그래밍 교육에서 실습교육은 소스 코드를 직접 작성해보는 과정을 통해 이론적인 지식을 보완할 수 있는 매우 중요한 과정이다. 따라서 대부분의 프로그래밍 교과과정은 실습교육을 포함하고 있다. 그러나 실습교육을 통해 학습 성취도를 평가하는 일은 시간과 비용이 많이 소모되는 작업이다. 그래서 많은 교육기관에서는 평가를 효율적으로 하기 위해 자동 평가 시스템을 운용하고 있다. 자동 평가 시스템은 학생들의 실습 결과를 정확하고 신속하게 평가하는데 효과적이다. 그러나 실습교육에 필요한 실습문항은 대부분의 경우 교사가 수작업으로 생성하며 이 과정에서 많은 인적 시간적 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 문항 생성을 자동화하려는 연구가 진행되고 있으나 아직까지 초기 단계이며 새로운 문항을 생성하지 못하는 등의 제약 사항이 많아 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 문항으로부터 다양한 문항들을 변형하여 생성할 수 있는 방법을 제안하고 이를 지원하는 프로그래밍 실습용 문항 생성기의 구조를 설계한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1090-1098
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• 2014

이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 "DE/rand/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 "DE/rand/1" 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 "DE/current-to-best/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역 최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화 연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다.