• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.72-74
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• 2015

본 논문에서는 시뮬레이션에 머물렀던 기존의 재난 대피경로 안내 기술을 지향성 스피커와 스마트 디바이스와 결합하여 실제 재난발생 시 적용 가능한 기술을 제안하고자 한다. 기존의 연구에서 얻은 대피 경로에 대한 정보를 기반으로 지향성 스피커의 방향과 소리의 크기 등의 컨트롤을 통해서 대피자들이 대피 방향을 인지할 수 있도록 하고, 보유하고 있는 스마트 디바이스를 활용하여 대피 방향에 대한 탐색을 통해서 재난으로부터 발생되는 인명 피해를 최소화 하는 기술을 제안하였다. 또한, 가청 과 비 가청 대역을 이용한 대피 안내 방송 송출을 통해서, 재난 발생으로 혼란한 상황에서도 대피 방향 탐색의 정확도를 높일 수 있는 기술을 제안 하였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.183-194
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• 2001

중앙집중형 도로교통정보시스템은 실시간 교통정보를 수집하고, 사용자의 요청을 받아 경로탐색, 위치정보, 목적지탐색 등의 정보를 전달해주는 시스템이다. 이러한 시스템에서 서버는 매우 많은 클라이언트로부터 경로탐색 요청을 받게 되며, 이 요청을 서버에서 효율적으로 처리해야 하는 다중경로탐색 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 다중경로탐색을 수행하기 위하여, 주기적으로 연산된 이웃노드의 최단경로탐색 결과를 이용하여 클라이언트의 경로탐색 수행시간을 감소시키는 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘은 많은 경우에 최단과 동일한 결과를 나타내며, 최단이 아닌 경우에도 최단경로 값과 오차가 크지 않으면서도 연산시간을 많이 줄일 수 있는 알고리즘이고, 도로교통과 같은 토폴로지(Topology) 형태에 효과적으로 적용되고, 계층을 이루는 형태의 모델에서도 효율적인 결과를 나타낸다. 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘의 경로탐색시간은 다른 꼬리표설정 알고리즘과 꼬리표개선 알고리즘보다 50배 이상 빨랐으며, 경로탐색 결과가 최단이 아닌 경우 0.1%이하의 거리오차가 발생했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.521-528
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• 2016

개인용 컴퓨터 및 각종 모바일 기기의 이용 증가로 인해 많은 분야에서 다양한 형태의 웹기반 서비스들이 널리 활용되고 있다. 이에 따라 해당 분야에서 개인 맞춤형 서비스를 지원하기 위한 사용자 이용 로그 분석 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 사용자 로그 데이터를 구성하는 구성요소의 중요성 차별화에 기반한 분석 기법들이 활발히 연구되었다. 본 논문에서는 웹 클릭 스트림에서 유용하게 적용될 수 있는 고유용 과거 정보 탐색 기법을 제시한다. 해당 기법을 통해 기존의 웹 클릭 스트림 분석 기법에서는 쉽게 탐색하지 못했던 정보인 타겟 마케팅 등에 유용하게 활용될 수 있는 중요 정보를 쉽게 탐색할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 IoT 환경 및 생물정보 분석 등과 같이 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키는 다양한 컴퓨터 응용 분야에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.199-211
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• 2019

본 연구는 2010년부터 2018년까지 한국연구재단의 등재학술지에 게재된 학술논문 172편을 대상으로 대학생 창업에 대한 연구동향을 분석하였다. 분석 결과, 대학생 창업 연구는 창업과 창업가로서의 특성과 창업교육 관련 연구영역과 주제에 초점을 두고 있으며, 창업의지나 기업가정신, 창업교육 등 특정 변수에 대한 변수 관계를 탐색하기 위해 통계분석을 활용한 양적연구에 치중하고 있다는 점을 확인하였다. 향후 연구에서는 창업 아이디어 발굴, 창업환경, 창업제도 등 연구영역에 대한 연구의 확장이 필요하다. 또한, 창업의지, 창업교육 및 기업가정신 등 특정 변수에 초점을 둔 것에서 벗어나 창업 관련 다양한 변수 관계를 탐색할 필요가 있다. 그리고 종속변수로서 창업의지에 영향을 미치는 변수들과의 관계에 대한 메타분석이 필요하다. 아울러, 대학생 창업과 기업가정신이 형성되는 과정과 그 과정에 영향을 미치는 요인들에 대한 이론적 구조를 탐색하고 그 구조에 대한 실증적 탐색을 하는 질적연구와 혼합연구가 활성화될 필요가 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권1호
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• pp.27-45
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• 2022

한국에 거주하는 외국인 유학생들의 증가에도 불구하고, 이들의 일상생활에서의 정보추구행위에 관한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 한국에 거주하는 외국인 유학생들의 정착단계(입국 전, 초기정착단계, 현재)에 따른 정보요구 및 정보탐색행위를 결정적사건기법(Critical Incident Technology: CIT)을 통하여 조사하였다. 한국에 거주하는 외국인 유학생들은 일상생활과 관련된 정보요구를 학교생활 또는 학업에 관련된 정보요구보다 빈번하게 보고하였으며, 과제 등 학습과 직결된 정보요구는 현재 단계에 이르러서야 보고되었다. 유학생들은 정보요구를 해결하기 위해 웹사이트, 소셜미디어, 친구 등 여러 정보원을 사용하였다. 일방향 정보원인 웹사이트에 대하여는 부정적인 경험을 토로하는 경우가 많은 반면, 소셜미디어나 친구 등의 양방향 정보원에 대한 만족도는 높았다. 국내 유학생들이 정보탐색과정에서 경험하는 가장 큰 어려움은 언어 문제인 것으로 나타났으며, 그 외에 한국의 사회시스템에 익숙하지 못해 겪는 어려움도 보고되었다. 정착단계별로 변화하는 유학생들의 정보요구와 정보탐색행위에 대한 이해를 바탕으로, 외국인 유학생들의 일상생활에서의 정보탐색행위를 향상시킬 수 있는 방안이 논의되었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.127-135
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• 2008

교통망에서 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로탐색(Optimum Shortest Path)의 기준은 통행시간, 통행비용, 통행요금, 통행거리 등 복수의 기준에서 단일기준(Single Attribute Objective)을 선정하여 선정된 기준에 대하여 최소화되는 경로를 탐색하는 것을 의미하며 최적경로 탐색기법으로 탐색이 가능하다. 다목적 경로탐색(Multi-Objective Shortest Paths)에서는 이들 복수의 기준 (Multi-Objective)을 고려하여 경로를 탐색한다. 최근까지 다목적경로탐색에 대한 연구는 대부분 단일의 교통수단만으로 구성된 교통망에 대한 가정을 기반으로 이루어졌으며, 다수의 교통수단이 혼재된 교통망(Multi-Modal Transportation Network)에서 다목적경로탐색에 대한 연구는 환승에 대한 문제를 최적해법 차원에서 고려하지 않았으며, 교통정보 분야에서 일반적으로 적용되는 동적계획법(Dynamic Programming)에 기반한 알고리즘에 대한 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 검토되지 않았다. 본 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 최적 해를 도출하기 위한 동적계획법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Skriver & Andersen (2000)이 제시한 2기준 노드표지갱신 알고리즘을 기반으로 네트워크의 확장없이 수단 간의 환승이 반영되도록 2기준 이상의 다기준 링크표지갱신 알고리즘으로 개발하는 방안으로 확대한다. 본 연구는 다기준 링크표지가 다수단 교통망에 적용했다는 점 이외에, 출발지에서 모든 링크까지 비지배경로를 탐색하는 과정이 효율적으로 이루어지도록 출발지에서 개별 링크까지의 비지배경로/트리(Path/Tree) 집합을 표지처럼 활용하였다. 다수단교통망에서 다목적경로탐색문제에 적합한 도시부의 대중교통망에 한정하여 경로탐색속성을 환승과 링크주행속성으로 구분하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산과정을 소규모 복합대중교통망을 통해 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.25-32
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• 2015

유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로 탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.763-771
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• 2000

적외선 탐색기에 널리 사용되는 레티클 시스템은 시계(field of view ; FOV) 상에 존재하는 표적의 위치를 구하는 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 동심원(concentric annular ring) 레티클 탐색기의 표적 추적 성능을 시뮬레이션할 수 있는 효과적인 툴이 제안된다. 동적인 시뮬레이션을 위해 대상 탐색기는 Matlab-Simulink 상에서 구성되었으며, 이는 탐색기 및 무기의 개발 등이 필수적이다. 시계상에 섬광탄 등의 대응능력이 존재하는 경우, 표적에 대한 정확한 추적은 매우 어렵게 된다. 본 연구에서는 이러한 대응능력의 영향을 줄이기 위해 입력 신호와 기준 신호와의 상관 관계를 이용하는 반대응 기법이 제안된다. 구성된 툴 상에서 제안된 방법이 기존 방법에 비해 보다 효과적인 표적 추적 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1248-1253
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• 2019

재난 상황 시 대피 경로를 유도하기 위해 대부분의 건물 등의 구조물에서는 중앙통제센터나 안전요원의 안내 및 대피 경로 유도등을 통해 대피 경로를 안내하고 있다. 하지만 규모가 커지고 갈수록 내부 구조가 복잡해짐에 따라 비상 상황 시 안전을 보장할 수 있는 지능적 안내 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 경로 탐색 알고리즘에 기반한 지능적 대피경로 탐색 및 안내 시스템이 제안되었고, 구조물 내 설치된 센서 노드로부터 수집된 상황 정보를 기반으로 중앙 서버에서 각 위치별 최적의 경로를 제시하는 방식으로 대피 유도가 이루어졌다. 그러나 대피자의 효과적인 대피와 함께 중요한 부분이 구조자의 효율적인 구조활동이다. 현재까지 대피자의 대피 경로 유도에 대한 연구는 다양하게 이루어져왔으나, 구조자의 효율적 진입 경로 탐색에 대한 연구는 전무하였다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 유전 알고리즘을 적용한 구조자 진입 경로 탐색 방안에 대해 제안하였다. 제안된 방식의 실효성을 검증하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였고, 그 결과 작업량 기준의 적응도 평가 시 적응도가 일정 시간 내에 수렴되었으며, 각 출구별 이동하는 노드의 비율로 환산한 출구집중도 역시 최대값과 최소값 차이가 현저하게 감소하였다.