• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.607-615
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• 2020

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 산업수학과 관련한 논문들의 연구 현황 및 동향을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 R로 1970년부터 2019년까지 SIAM Journal on Applied Mathematics 총 4910편 논문의 제목, 초록, 주제어를 수집하였으며, LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 수집된 자료에 대한 coherence score 분석 결과, 토픽의 최적 개수는 20개로 결정하였으며, 핵심 연구 주제들은 Gibbs 샘플링 방법을 기반으로 추출하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해석학과 대수학을 중심으로 계산수학, 기하학, 수학적 모델링, 위상수학, 이산수학, 확률 및 통계학 등 다양한 수학 분야에서 산업수학 관련 연구가 진행되었다. 둘째, 연대별 연구 주제의 동향을 분석한 결과, 상승하는 연구 주제는 수리생물학, 비선형편미분방정식, 이산수학, 통계학, 위상수학으로, 하강하는 연구 주제는 확률론만 나타났다. 셋째, 2015개정 수학교육과정에서 반영되지 않은 분야 중 고등학교 수학교육과정에서 다루어야 할 내용으로 기수법, 행렬, 공간벡터, 복소수가 도출되었다. 마지막으로 분석 결과를 바탕으로 우리나라의 산업수학 활성화 방안과 본 연구의 제한점 및 후속 연구를 제시하였다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제13권1호
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• pp.63-72
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• 2015

우리나라의 중·저준위 방사성폐기물은 월성환경관리센터를 이용하여 처분된다. 처분시설의 안전성을 확인하기 위하여 자연현상에 의한 시나리오뿐만 아니라 인간침입에 의한 시나리오도 고려하여 평가한다. 인간침입 시나리오는 제도적관리기간 이후 처분시설의 존재를 모르는 인간에 의해 시추 등과 같은 행위로 인해 일어나는 시나리오로서, 우물이용 시나리오는 처분부지 내 우물의 시추확률이 수십 년 생애기간에 시나리오에 의한 피폭을 한번이라도 경험할 수 있는 가능성이 낮음을 보여 인간침입 사건범주로 구분하였으며, 보수적인 가정을 사용하여 평가하였다. 이를 위하여 우물의 위치 및 처분시설로부터 누출된 오염물질의 우물 유입비율을 지하수 유동 모델링을 통하여 계산되었으며, 이에 대한 방법론을 소개하였다. 또한, 이 방법론을 핵종이동 모델링에 적용하여 처분시설에 미치는 영향을 평가하여, 평가된 시나리오는 성능목표치를 만족하고 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.158-162
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• 1996

본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권2호
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• pp.177-185
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• 2015

도시기반 라이프라인은 지진발생시 시설물의 붕괴뿐만 아니라 붕괴로 인한 도시기능 마비, 대형화재와 같은 2차 피해를 동반하여 막대한 사회 경제적 손실을 야기할 것으로 예측된다. 이에 대한 대비책으로 국내에서는 지진재해대응시스템을 운영 중이며, 지진재해대응시스템은 각 시설물별 지진취약도 모델을 통해서 시설물의 파괴확률을 산정하고, 지진재해 정도를 평가한다. 따라서 본 논문에서는 국내 지반특성을 고려하여 도시기반 라이프라인 시설물 중 매설가스배관의 시간이력 해석을 수행하였고, 확률론적인 해석방법인 최우도추정법을 이용하여 지진취약도 모델을 개발하였다. 해석모델은 국내 대표도시인 서울지역에 매설된 고압관과 중압관으로 선정하였으며, 지반의 모델링은 Winkler foundation 모델을 이용하였다. 또한 개발된 취약도 모델의 GIS 적용방안을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.541-550
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• 2007

시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.

• 새물리
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• 제68권12호
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• pp.1364-1373
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• 2018

사람의 생각을 사람들이 인지할 수 있게 표현한 인문학적 기호를 물리학적 기호로 체계적으로 변환한다. 기호를 체계적으로 사용하는 언어의 개념 구조를 수학적 형식으로 정리하고, 합리적인 개인의 선택을 함수로 표현하는 효용을 도입하였다. 일관성을 도입하여 효용을 보편화하고, 언어의 개념구조와 호환되게 함수를 구성하였고, 확률 형태로 변형하였다. 확률에 대한 랜덤변수를 도입하고, 물리적 위치 변수와 랜덤변수를 연결하여 물리학적 기호를 도입하였다. 기호변화의 패턴을 유도하고 물리적 기호의 변화모델을 구성하였다. 모델은 점프형, 표류형과 확산형 변화 패턴을 예측하고, 주가흐름의 패턴에서 약 2분, 약 3.5분과 약 6분 정도에 나타나는 것을 보였다. 또한 인문학적인 도상기호, 상징기호와 지표기호가 모델에서 예측되는 것을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.147-156
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• 2009

본 논문에서는 기 운영되고 있는 도시부 대중교통을 대상으로 노선의 운행빈도 설계 문제의 모델링 및 해법 개발을 위한 방법론을 제시하였다. 개발된 운행빈도 모형은 이중구조 모형으로서 상위 운영자 모형은 이용 가능한 총 차량 대수제약과 최소/최대 운행빈도 제약 하에 비용과 수익을 모두 포함한 순비용을 최소화하는 비선형 최적화 모형이고, 하위 사용자 모형은 가변수요와 용량제약으로 인한 노선의 혼잡, 그리고 노선 간환승에 따른 지체를 고려한 확률적 사용자 평형수단/경로선택 모형이다. 모형의 해법으로는 상위 모형의 경우 목적함수의 그레디언트를 기반으로 하는 "그레디언트 투사 해법"을 제안하였고, 하위모형의 경우는 기존의 "반복조정해법"을 활용하였다. 또한, 구축된 모형과 해법을 소규모 예제네트워크에 적용하여 그 수렴성과 도출된 해를 분석하였다. 본 논문의 운행빈도 설계방법론은 노선의 운영 효율성을 진단 평가하고, 투입 차량대수 제약 하에 대중교통 운영 효율을 개선하는 방안을 마련하는 데 있어 이론적인 토대로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.427-441
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• 2021

연구목적: 본 연구는 군에서 가장 많이 발생하는 교통사고의 예방을 위해 부대별로 교통사고가 발생할 확률을 사전에 예측하는 모형의 개발 방안을 제시하는 것이다. 연구방법: 이를 위해 CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining) 방법론을 적용하였다. CRISP-DM 프로세스는 6단계로 구성되어 있고, 각 단계는 Waterfall Model처럼 일방향으로 구성되어 있지 않고 단계 간 피드백을 통하여 단계별 완성도를 높이게 되어 있다. 연구결과:전체 집단을 대상으로 기 구축된 사고조사 데이터와 동일한 데이터 세트(data set)를 구축하여 모델링한 결과 분류기준 0.5로 했을 때, 교통사고예측을 위한 모형의 정확도, 특이도, 민감도, AUC에서 의미있는 결과치를 도출하였다. 결론: 예측모형을 설계하는 과정에서 데이터의 부족으로 인해 의미 있는 예측값을 얻기 어려운 문제점이 확인되었다. 이를 해결하기 위해 합리적 추론이 가능한 데이터 세트(data set)를 재구성 및 확대하여 데이터 부족을 해소하고, 이를 활용한 예측모형을 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.721-738
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• 2018

이 연구의 목적은 확률모델의 2가지 방법인 Frequency Ratio(FR), Evidential Belief Functions(EBF) 모델을 사용하여 산사태 취약성을 작성하고 강릉시 사천면과 주문진읍에서의 결과 비교를 통해 각 지역에 적합한 모델을 선정하는 것이다. 사천면에서 762개, 주문진읍에서 548개의 산사태 위치를 항공 사진의 해석을 기반으로 작성되었다. 각각의 산사태 지점 중 절반을 모델링을 위해 무작위로 선택하였고 남은 산사태 지점은 검증 목적으로 사용하였다. 지형 요소, 수문 요소, 산림입지토양도(1:5,000), 임상도(1:5,000), 지질도(1:25,000)와 같은 5가지 범주로 분류된 20가지의 산사태 유발 요소가 연구에서 산사태 취약성 작성을 위해 고려되었다. 산사태 발생과 산사태 유발 요소 사이의 관계는 FR, EBF 모델을 사용하여 분석되었다. 그 후, 2 가지 모델을 AUC(curve under area) 방법을 사용하여 검증하였다. 검증 결과에 따르면 주문진읍에서 FR모델(AUC = 81.2%)이 EBF 모델(AUC = 78.9%)에 비해 정확도가 높았다. 사천면 지역에서는 EBF 모델(AUC = 83.6%)이 FR모델(AUC = 81.6%)보다 정확도가 높게 나타났다. 검증 결과 FR 모델과 EBF 모델은 정확도 80% 내외로 높은 정확도를 가지고 있음을 나타낸다.