• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.205-207
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• 2003

인터넷의 사용자가 증가함에 따라 다양한 서비스가 요구된다 다자간 회의 시스템 역시 다양한 서비스 제공의 일부분으로 많은 연구가 진행되고 있다. VoIP 프로토콜인 SIP(Session Initiation Protocol)는 기본적으로 다자간 멀티미디어 컨퍼런싱을 지원한다. 그러나 현재는 인터넷 전화 등 주로 1:1 호설정에 이용되고 있다. 이를 위해 SiP에 다자간 회의 시스템을 적용하기 위하여 새로운 메소드 및 헤더의 확장, 나아가 다자간 회의 시스템 모델 정의등이 요구되어진다. 본 논문은 다자간 회의 시스템 모델 표준을 소개하고 이를 기초로 효율적인 Conference Server를 제시한다. 설계된 Conference Server는 유효한 리소스의 관리 및 처리를 위해 접속 풀링(Connection Pooling)개념을 적용하여 컨퍼런싱에 참여하는 사용자의 요구를 신속하게 처리할 수 있도록 하였으며 QoS Selector를 두어 사용자의 자원에 맞는 서비스를 보장할 수 있게 하여 효율성을 높였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권4호
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• pp.211-218
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• 2012

We analyzed the effect of inventory pooling on the system where multiple depot was used to replenish retailers and where inventories are kept only on the depots. Inventory pooling consists of inventory integration and inventory exchange. We used simulation for checking the cost saving effect of reducing the number of depot (Inventory Integration) for the case when inventories kept on every depots are commonly used for all retailers when certain depot have stock out for their retailer assigned to them (Inventory Exchange) with the constraint of service level. Simulation on wide range of parameter settings results show that cost saving effect from inventory integration diminishes when transportation cost between depot and retailers or stock out cost, or retailer number increases. The effect becomes stronger when the demands on retailers have bigger variance or average. Also the results show that the cost saving effect from inventory exchange becomes stronger on the same situation when inventory integration effect becomes stronger.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.92-98
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• 2019

본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.361-364
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• 2021

지식 기반 다중 대화 시스템은 지식 정보를 포함한 응답을 생성하는 대화 시스템이다. 이 시스템은 응답 생성에 필요한 지식 정보를 찾아내는 지식 선택 작업과 찾아낸 지식 정보를 바탕으로 문맥을 고려한 응답을 생성하는 응답 생성 작업으로 구성된다. 본 논문에서는 지식 선택 작업을 기계독해 프레임워크에 적용하여 해결하는 방법을 제안한다. 지식 선택 작업은 여러 개의 발화로 이루어진 대화 기록을 바탕으로 지식 문서 내에 존재하는 지식을 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 대화 기록 모델링 계층을 활용해 마지막 발화와 관련 있는 대화 기록을 찾아내고, 주의 집중 풀링 계층을 활용해 긴 길이의 지식을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 목적지향 지식 문서 기반 대화 데이터 셋인 Doc2dial 데이터의 지식 선택 작업에서 F1 점수 기준 76.52%, EM 점수 기준 66.21%의 성능을 기록해 비교 모델 보다 높은 성능을 기록하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.534-536
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• 2000

EJB의 애플리케이션 개발환경은 객체지향 분산처리를 지원하는 컴포넌트를 개발하고 분산 배치를 위한 컴포넌트 구조이다. EJB를 이용하여 개발한 애플리케이션은 컴포넌트 모델의 개념을 결합하여 비즈니스 프로그램의 개발이 쉽도록 단순화시켰으며, 보안성, 리소스 풀링, 영구성, 동시성, 트랜잭션 무결성을 자동적으로 해결해 준다. 본 논문에서는 이러한 개발환경에서 EJB 컴포넌트가 충분한 유연성을 가질 수 있도록 기능별로 효율적인 빈의 유형을 추출하는 방법을 찾고자 하였으며, EJB 빈의 유형별 특성에 따라서 빈 유형을 쉽게 분류할 수 있는 방법을 표준화하여 시스템 분석 및 설계시 반영할 수 있도록 하였다. 본 논문의 제안모델은 단계별로 전 단계의 모델을 재사용하고, 객체를 쉽게 빈으로 매핑할 수 있도록 표현계층, 비즈니스 로직계층, 데이터계층으로 계층화하여 객체를 배치함으로써 빈의 유형을 쉽게 추출할 수 있는 방법을 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.201-209
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• 2017

본 논문은 계층적 Convolutional Nerual Network(CNN)을 이용한 스마트폰용 객체 인식 시스템이다. 전체적인 구성은 스마트폰과 서버를 연결하여 서버에서 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크로 객체 인식을 하고 수집된 데이터를 매칭시켜 스마트폰으로 객체의 상세정보를 전달하는 방법이다. 또한 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 비교하였다. 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 88%, 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 73%의 정확도를 가지며 15%p의 성능 향상을 보였다. 이를 기반으로 스마트폰과 방송매체와 연동한 T-Commerce 시장 확장의 가능성을 보여준다. 아울러 방송영상을 시청하면서 Information Retrieval, AR/VR 서비스도 제공 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.211-223
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• 2013

국내 컨테이너터미널에서는 야드 트랙터의 위치를 실시간으로 인식하기 위해 RFID시스템을 사용하고 있다. 그러나 RFID를 이용한 위치인식은 트랜스퍼 크레인을 이용하는 야드 작업에는 문제가 없으나, 컨테이너 크레인을 이용하는 본선 작업에는 문제가 있다. 즉, 컨테이너 크레인에서 크레인 밑의 4개 차선에서 움직이는 야드 트랙터들을 구분하여 정확히 인식하기가 불가능하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 트랜스퍼 크레인의 야드 작업은 물론이고 컨테이너 크레인의 본선 작업에서도 동일한 방식으로 정확히 야드 트랙터를 인식할 수 있는 적외선 통신시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과 인식 횟수가 일정하게 측정되었으며, 25m의 거리에서도 인식범위가 5.7m로 측정 가능하였다. 즉, 컨테이너 크레인 밑을 이동하는 여러 대의 야드 트랙터들을 구분하여 인식할 수 있는 인식 범위를 가지게 되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.291-302
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• 2024

가뭄 전이는 기상학적 가뭄이 오랜기간 지속되어 수문학적 가뭄으로 발달하는 현상으로 가뭄 전이 사상은 비전이 가뭄사상보다 지역에 큰 피해를 야기한다. 기존에 수행된 가뭄 전이 연구들은 주로 상관분석을 통해 지체시간을 파악하고 있으며, 가뭄 전이 및 비전이 사상 간의 피해 양상을 비교하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 충청권역 시군구 단위의 가뭄지수를 활용하여 기상학적 및 수문학적 가뭄간의 중복전이 및 풀링전이를 고려하여 가뭄 전이 여부를 판단하고, 가뭄의 전이 특성(풀링, 감쇠, 지체, 연장)을 분석하였다. 분석 결과 충청북도 충주시에서 2010년 기상학적 가뭄(비전이 사상)이 발생하였으나, 가뭄 피해는 발생하지 않았다. 하지만, 2017-2018년에 발생한 가뭄은 기상학적 가뭄이 수문학적 가뭄으로 전이되면서 심도는 약하지만 지속기간이 길어짐에 따라 가뭄으로 인한 피해가 발생하였다. 이와 비슷하게 2017년 청양군에서는 기상학적 가뭄(비전이 사상)이 발생하였으나, 가뭄 피해는 발생하지 않았다. 하지만, 바로 인접지역인 부여군에서는 동일한 기간에 비슷한 크기의 기상학적 가뭄이 수문학적 가뭄으로 전이되어 가뭄으로 인한 피해가 발생하였다. 본 연구를 통해 비전이 사상보다 전이 사상에서 피해가 심각한 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 지역에 적합한 가뭄 대응 정책을 수립하는데 기초자료로 활용할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.170-171
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• 2011

전체 수 출입 공급망 사슬관리에 있어서 항만의 운영 효율성은 아주 중요하다. 컨테이너 터미널에서는 안벽작업의 효율성을 극대화하기 위하여 더블 사이클과 듀얼 사이클 방법이 소개되었고, 야드 트랙터 할당의 효율성을 높이기 위해서 야드 트랙터(YT) 풀링 방법이 제시되었다. 모형은 시뮬레이션 분석 소프트웨어인 Arena를 이용하여 수립되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.992-1004
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• 2017

이미지 품질을 정확히 평가하기 위해 이미지 평가 도구는 인간 시각 시스템을 반영해야 한다. 즉, 이미지의 구조, 색, 명암 비 등 여러 가지 요소들을 고려하여 평가해야 한다. 또한 스마트 폰과 같은 모바일 임베디드 기기의 폭넓은 사용에 따라 빠른 수행 속도를 갖는 것이 중요하다. 본 논문에서는 인간 시각 만족과 빠른 계산속도 달성을 동시에 얻기 위하여 색 유사도, 변화율 유사도, 위상 유사도를 상승적으로 결합하였고 최적화된 이미지 풀링 및 양자화 기반으로 설계하였다. 제안하는 기법은 기존에 존재하는 13개의 기법과 비교하였고 네 가지 검증 도구를 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 세 검증 도구에서 가장 우수한 성능을 보였고 한 검증 도구에서 기존 최고 기법인 VSI에 이어 두 번째로 좋은 성능을 보였으며 실행 속도는 VSI에 대해 평균 약 20% 개선된 결과를 얻었다. 또한 기존의 기법들 보다 더 인간 시각 시스템과 제안 기법의 품질 평가 값의 연관성이 크게 존재함을 확인하였다.