• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.99-112
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• 2015

표시점의 위치 및 고도를 표시하기 위한 기준점은 각종 측량에 유용하게 활용되는 장점을 가지고 있다. 그러나 기상 변화 및 지각 변화 등의 이유로 손 망실되는 사례가 급증하고 있으며, 무의미하게 방치되는 기준점이 늘어나고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존 측량기준점의 활용성을 극대화할 뿐만 아니라 기준점 주변의 각종 환경 데이터 수집과 주변 지역의 지각변동 감지 기능 등이 포함된 다목적 전자 측량기준점 시스템모니터링 S/W를 설계 및 구현한다. 제안하는 S/W는 S/W의 재사용성 및 확장성을 충분히 지원할 수 있도록 객체지향 모델링 기법을 이용하여 설계하고 구현한다. 본 S/W에서는 전자측량 기준점 관리자를 위한 GUI 뿐만 아니라, 웹 및 모바일 사용자를 위한 GUI를 지원한다. 제공하는 GUI에서는 전자 측량기준점의 손 망실 예방 및 지각 변동을 감지하기 위해 측위된 위치정보 및 각종 센싱 정보를 데이터베이스에 실시간으로 저장하고 분석할 수 있도록 각종 데이터를 위한 그래프 GUI 지원한다. 아울러 QR-Code 및 RFID 인식 기능도 포함되어 있다. 마지막으로, 자이로센서를 이용한 지각 변화 감지 및 GPS 위치 오차율을 확인하기 위해 성능평가 결과를 제시한다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제29권3호
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• pp.289-296
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• 2014

제주마 경주 능력 개량을 위한 기초 자료 확보를 위하여 혈통 정보량과 오류량이 유전 모수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 혈통 자료는 램덤으로 혈통 정보의 삭제(0~25%) 또는 오류 유발(0~25%)과 각 수준별 20회 반복으로 모의자료를 형성하였다. 분석에 이용된 형질은 제주마 1,000m 경주의 주파 시간을 이용하였고, 상가적 유전 분산의 추정은 DF-REMLAI 알고리즘을 이용하였다. 개체의 양부모에 대한 정보 유실량과 오류량의 증가는 선형적인 회귀관계로 상가적 유전 분산 성분(유실 b = -0.079, 오류 b= -0.114)과 유전력 추정치(유실, b= -0.006; 오류, b = 0.008)의 감소를 초래했다(p<0.01). 특히 개체의 양부모에 대한 정보유실보다는 정보 오류가 상가적 유전분산량과 유전력 추정치를 보다 크게 왜곡하는 것으로 나타났다. 부 또는 모에 대한 정보의 유실과 오류의 증가도 대부분 오차 분산 성분과 영구 환경 분산 성분의 증가를 유발시키고, 상가적 유전 분산성분의 감소를 가져왔다. 원자료에서 얻은 모수를 기준으로 했을 때 양부모에 대한 정보의 유실량과 오류량이 1% 증가함에 따라 유전력은 각각 0.92% 및 1.39%씩 낮아지는 관계를 보였다 (p<0.01). 제주마의 1,000m 주파 속도에 대한 유전력은 0.60으로 추정되었지만, 초기 집단에 존재하는 혈통 정보의 누락 및 오류를 고려한다면 실제보다도 10% 정도는 낮게 추정되고 있다고 사료되었다. 이와 같은 결과는 상가적 유전 분산량의 감소는 물론, 선발에 따른 제주마의 경주 능력에 대한 유전적 개량량에도 영향을 줄 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.593-606
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• 2016

컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션 데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.99-106
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• 2008

영상 레이다(SAR)는 주야간, 일조량에 관계없이 전천후로 영상획득이 가능하여 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위하게 활용된다. SAR 시스템에서는 고도, 운용 주파수, PRF 등의 다양한 시스템설계 파라미터로부터 생성된 임펄스 응답 함수(impulse response function)를 분석하여 공간해상도, PSLR, ISLR 등 영상품질 성능 파라미터의 추정이 가능하다. 그러나 모델링된 임펄스 응답 특성은 주변 클러터 환경이 고러되지 않은 이상적인 경우이므로 실제 주변 클러터 환경을 고려한 SAR 영상품질 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주요 SAR시스템 파라미터를 기반으로 SAR 점표적 원시 데이터를 생성하고, 거리-도플러 알고리듬(range-Doppler algorithm)을 이용하여 임펄스 응답 데이터를 형성한다. 그리고 실제 SAR영상의 일부분을 추출하여 주변 배경 클러터 환경 데이터를 형성한 후, 임펄스 응답 데이터를 삽입한다. 형성된 응답 데이터는 영상품질의 정확도를 향상시키고자 확장보간법을 도입하여 분석하고, 이에 대한 효과를 주요 도플러 파라미터인 방위 FM율 오차에 따른 성능분석을 수행함으로써 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.368-376
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• 2021

인공지능 클라우드는 학습된 모델 공유 및 실행 환경을 제공하여 인공지능 기술과 제어 기술을 융합하는 자율 사물 개발을 지원한다. 기존 자율 사물 개발 기술은 인공지능 모델의 정확도만을 고려하여 은닉 계층 수 및 커널 수 증가 등 모델의 복잡성을 증가시켜 결과적으로 많은 연산량을 요구하게 한다. 자원 제약적 컴퓨팅 환경은 해당 모델이 필요로 하는 충분한 자원을 제공할 수 없어 자율 사물의 실시간성 장애를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 컴퓨팅 환경에 최적화된 인공지능 모델을 선택하는 디지털 트윈 소프트웨어 개발 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 DNN 기반 부하 예측 모델을 활용하여 제어 소프트웨어를 개발한다. 부하 예측 모델은 디지털 트윈을 활용하여 인공지능 모델의 부하를 예측하여 특정 컴퓨팅 환경에 최적의 모델 선택을 지원한다. 대표적인 CNN 모델을 활용한 부하 예측 실험으로 제안 부하 예측 DNN 모델이 수식 기반 부하 예측 대비 최대 20%의 오류를 보임을 확인했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.675-686
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• 2021

본 연구는 폐석적치장 하부 경사지에서 발생하고 있는 지반변위를 조사하고 산사태에 의한 재해 가능성에 대해 검토하였다. 이를 위하여 먼저 무인 항공기 사진측량을 실시하여 지반변위의 크기와 범위를 조사하였다. 2019년 4월부터 2020년 7월까지 5회의 무인 항공기 측량의 평균 오차율은 0.011 - 0.034 m이었으며, 토층의 이동으로 2.97 m의 표고 변화가 발생하였다. 급경사지 중 일부 구역만 표고 변화를 보이며 이것은 상부의 폐석 하중의 영향보다는 강우 시 발생한 지하수에 의한 땅밀림에 의한 것으로 판단된다. LS-RAPID 시뮬레이션을 위한 민감도 분석을 실시하였으며, 지형자료로서 DEM과 DSM을 각각 10 m, 5 m, 4 m 격자로 적용하여 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 공간 해상도가 높은 자료를 이용하면 DEM에서는 산사태 물질의 퇴적 범위가 지나치게 확대되는 경향을 보인 반면, 지형을 세밀하게 반영한 DSM을 적용한 결과에서는 공간 해상도 변하여도 확산범위는 크게 영향을 받지 않으며 하천형상에 따른 퇴적 거동을 정밀하게 표현할 수 있었다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장상황을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.577-592
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• 2021

This study evaluates the predictability of the number of days of heat and cold damages by growth stages of rice in South Korea using the hindcast data (1986~2020) produced by Pusan National University Coupled General Circulation Model-Weather Research and Forecasting (PNU CGCM-WRF) model chain. The predictability is accessed in terms of Root Mean Square Error (RMSE), Normalized Standardized Deviations (NSD), Hit Rate (HR) and Heidke Skill Score (HSS). For the purpose, the model predictability to produce the daily maximum and minimum temperatures, which are the variables used to define heat and cold damages for rice, are evaluated first. The result shows that most of the predictions starting the initial conditions from January to May (01RUN to 05RUN) have reasonable predictability, although it varies to some extent depending on the month at which integration starts. In particular, the ensemble average of 01RUN to 05RUN with equal weighting (ENS) has more reasonable predictability (RMSE is in the range of 1.2~2.6℃ and NSD is about 1.0) than individual RUNs. Accordingly, the regional patterns and characteristics of the predicted damages for rice due to excessive high- and low-temperatures are well captured by the model chain when compared with observation, particularly in regions where the damages occur frequently, in spite that hindcasted data somewhat overestimate the damages in terms of number of occurrence days. In ENS, the HR and HSS for heat (cold) damages in rice is in the ranges of 0.44~0.84 and 0.05~0.13 (0.58~0.81 and -0.01~0.10) by growth stage. Overall, it is concluded that the PNU CGCM-WRF chain of 01RUN~05RUN and ENS has reasonable capability to predict the heat and cold damages for rice in South Korea.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.169-175
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• 2022

우리나라 건설 산업은 건설 인력의 부족 및 노령화, 타 산업분야에 비해 낮은 생산성, 높은 산업재해율 등이 있다. 국토교통부에서는 4차 산업혁명을 대비하고, 건설산업의 생산성 향상을 위해 건설자동화, 혁신성장동력을 정하고 이에 대한 투자를 확대하고 있다. 도로건설 분야에서 새로운 기술들이 활용되기 위해서는 기술에 대한 정확도 검증과 공종별 적용성에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 관련 작업규정을 기준으로 모바일맵핑시스템의 정확도를 검증하고, 도로 시공현장에 대한 데이터 취득 및 분석을 통해 도로 시공측량에 대한 모바일맵핑시스템의 적용성을 제시하고자 하였다. 정밀도로지도 제작 작업규정에 따라 연구에 활용한 장비의 정확도를 검증하였으며, 수평 및 수직 방향에 대한 최대 오차가 10cm 이내로 연구에 활용한 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 적용 가능성을 제시하였다. 또한 시공측량을 위한 데이터 취득 시간에 대한 기존 방법과의 비교와 시공측량 성과물 제작과 heatmap 및 토공량 산정을 통해 모바일맵핑시스템을 이용한 도로 시공측량 활용의 가능성을 제시하였다. 향후, 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 활용은 건설공사의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.187-196
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• 2021

교통약자는 우리 사회의 높은 비율을 차지하고 있는 대표적인 사회 취약계층이다. 최근 기술의 발달로 사회취약 계층을 위한 맞춤형 복지 기술이 연구되고 있으나, 일반인들과 비교하면 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 특별교통수단 승하차 이력(7,153건), 대구 푸드 식당 상세정보(955건)의 자료를 결합하여 하이브리드 추천시스템을 구현하였다. 구현된 추천시스템의 유효성 평가를 위해 예측 오차율, 추천 커버리지로 기존 추천시스템들과 성능 비교를 수행하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 기존 추천시스템보다 높은 성능으로 나타났으며, 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템의 가능성을 확인하였다. 또한 일부 교통약자 유형에서 유사한 식당이 추천되는 상관성을 확인하였다. 본 연구결과는 교통약자들의 만족도 높은 식당 이용에 기여할 것으로 판단되며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권4호
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• pp.299-308
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• 2007

본 연구의 목적은 의사결정트리를 생성하는 생물정보학 프로그램을 개발하고, 이를 갑상선유두암 혈청의 질량분석자료로 시험해 보는 것이다. 대상 및 방법: C4.5를 커스터마이징하여 의사결정트리 분석을 수행할 수 있는 'Protein analysis'라는 프로그램을 개발하였다 61개의 혈청시료(갑상선유두암 27, 자가면역성 갑상선염 17, 대조군 17)를 일정 기간 동안 순차적으로 냉동한 후 실온에서 일시에 해동하여 분석에 사용하였다. 모든 시료는 탈지질화 과정을 거쳐 준비한 후, 2종류의 단백질칩(CM10, IMAC3)에 각각 60개, 50개 시료를 적용하였다. 갑상선유두암의 특징적인 단백질 패턴을 찾기 위해 질량분석기를 이용하여 단백질칩을 분석했다. 'Protein analysis' 프로그램을 이용하여 단백질분포 자료로부터 의사결정트리를 작성하고, 생체표지자 후보물질을 검출하였다. CM10칩에서 발견된 생체표지자 후보물질을 무작위 표본추출 방법을 이용하여 검증하였다. 결과: 단백질분포 자료의 훈련과 검증이 가능한 의사결정트리 프로그램이 개발되었으며, 이 프로그램은 트리 구조와 노드 정보, 트리 구성 과정을 표시하는 3개의 창으로 구성되었다. CM10칩을 이용한 분석에서 총 113개의 단백질 피크 중 23개가 3그룹 간에 유의한 차이가 있었으며, IMAC3는 41개의 단백질 피크 중 8개가 3그룹 간에 유의한 차이가 있었다. 3그룹 분석에서 의사결정트리는 CM10칩과 IMAE3의 단백질분포 자료로부터 각각 60개와 50개의 시료를 높은 정확도로 분류하였으며(오차율 = 각각 3.3%, 2.0%), 각각 4개와 7개의 생체표지자 후보물질을 검출하였다. 암시료와 비암시료를 구분하는 2그룹 분석 에서, 의사결정트리는 모든 암시료를 정확히 구분하였으며(모두 오차율 = 0%), CM10칩을 이용한 분석에서는 단일 노드를 사용하고, IMAC3칩을 이용한 분석에서는 여러 개의 노드를 사용하였다. CM10칩의 단백질 분포자료를 5번의 무작위 추출에 의해 시행한 검증에서 암시료와 비암시료를 구분하는데 높은 정확도를 보였으나(정확도 = 98%, 54/55), 3그룹을 구분할 때는 중등도의 정확도를 보였다(정확도 = 65%, 36/55). 결론: 우리가 개발한 프로그램은 질량분석 자료로부터 성공적으로 의사결정트리를 생성하고, 생체표지자 후보물질을 검출할 수 있었다. 따라서 이 프로그램은 혈청 시료를 이용한 생체표지자 발굴 및 갑상선유두암의 추적관찰에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.