• 대한지리학회지
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• 제45권5호
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• pp.647-668
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• 2010

'산경표'와 나란히 조선후기 국토지리사상의 체계화와 대중화의 상정으로 여겨지는 '거경정리표'는 지금까지 주 연구대상이 되지 않았지만, 거경정리표는 조선후기의 국토지리관을 해석하는 데 중요한 실마리를 제공하며, 당시 도로교통체계상의 분석에도 중요한 연구소재이다. 본 논문은 수많은 사본들이 전해지고 있는 거경정리표들을 '대로체계'와 '경유지명'에 착안하여, 내용면에서 유형분류를 시도하는 것을 주목적으로 하며, 아울러 각 유형 및 다른 지리지들을 비교하면서 그 계통성에 대해 가설을 제시하면서 향후 거경정리표 연구의 초석이 되고자 하였다. 그 결과, 모든 거경정리표는 산경표와 마찬가지로 신경준이 편찬한 동국문헌비고 여지고를 저본으로 하면서도 필사자들에 의해 부분적으로 가공되었으며, 그 변화과정의 차이에서 '여지고 변형형', '여지고 직계형', '도로고 혼합형' 등 세 가지 유형으로 나누어지는 점, 거의 각 유형간의 내적인 상호작용만으로 계보가 형성되고 개항기까지 내려왔다는 점이 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.81-89
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• 2010

피어투피어 방식의 스트리밍 기법은 크게 트리-푸시 구조와 메시-풀 구조로 연구가 진행되었다. 하지만 트리-푸시 구조는 트리를 재구성하는 지연 시간이 상당히 길어진다는 단점이 있고, 메시-풀 구조는 서버와의 재생 시간차가 크며, 초기 재생 시작이 지연되는 단점을 가진다. 본 논문에서는 트리-푸시 구조와 메시-풀 구조의 장점을 동시에 사용하는 새로운 방식의 푸시-메시 구조의 피어투피어 스트리밍 기법을 제안한다. 이 기법에서는 기본적으로 메시-풀 구조를 기반으로 높은 네트워크 업로드 성능을 가지는 피어를 최대한 활용한다. 또한, 소스 서버와 수퍼 피어 및 수퍼 피어와 특정 수의 일반 피어들 사이에 푸시 방식의 데이터 전송을 지원한다. 마지막으로 NS-2 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 초기 재생 지연 시간이 메시-풀 구조보다 감소하였고, 소스 서버와의 시간차는 트리와 비슷하며, 재생 연속성은 가장 우수하다는 것을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.167-183
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• 2006

데이터마이닝은 우리가 완벽하게 알고 있지 못하는 데이터 집합으로부터 알려지지 않은 사실이나 규칙을 찾아내는 작업이기 때문에 항상 높은 오류율의 위험에 처해 있다. 다중모델은 하나의 문제에 다수의 모델을 사용함으로써 오류율을 줄이고자 하는 접근 방법이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 예측 성능을 개선시킬 수 있는 새로운 방식의 다중모델을 제시한다. 이 다중모델은 입력사례의 특성에 따라 그에 적합하게 개발된 모델이 선정되어 적용되는 특징을 가지고 있다. 제시된 다중모델의 현실적인 성능 검증을 위해 국내 자동차 보험 가입 고객의 이탈 예측 문제에 적용하여, 그 결과를 단일모델의 결과와 비교 평가하였다. 비교 대상 단일모델로는, 사례기반추론, 인공신경망, 의사결정나무 등이 사용되었는데, 다중모델의 예측 성능이 어떤 단일모델의 예측 성능보다 우수한 것으로 나타났다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권2호
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• pp.205-210
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• 2014

기계시스템의 결함을 진단하기 위한 방법으로 패턴인식 기법이 널리 사용되고 있다. 진동신호의 변화를 감지하여 기계시스템의 건전성을 판단하는 방법이 패턴인식 기법이다. 대표적 패턴 인식기법으로 최근 은닉 마르코프 모델과 인공신경망이 여러 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 결함진단에 은닉 마르코프 모델과 인공신경망을 혼합한 방법이 제시되었으며 결함진단 대상 구조물로는 크랙을 가진 회전하는 풍력터빈 블레이드가 선정되었다. 본 연구에서는 크랙발생 여부뿐만 아니라 그 위치 및 크기도 동시에 진단하고자 하였다. 아울러서 본 연구에서는 일정 주파수들을 갖는 모멘트를 대상 구조물에 가함으로써 외부 잡음에도 불구하고 높은 결함진단 확률을 가질 수 있도록 하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.75-85
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• 2021

본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성 선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적·하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성 집합을 결정한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.213-219
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• 2004

본 논문에서는 1,452∼l,492 MHz L-Band 대역의 위성 DAB 수신기를 위한 저잡음증폭기를 입ㆍ출력 반사계수와 전압정재파비를 개선하기 위하여 평형증폭기 형태로 설계 및 제작하였다. 저 잡음증폭기는 GaAs FET소자인 ATF-10136을 사용한 저 잡음증폭단과 MMIC 소자인 VNA-25을 사용한 이득증폭단을 하이브리드 방식으로 구성하였으며, 최적의 바이어스를 인가하기 위하여 능동 바이어스 회로를 사용하였다. 적용된 능동 바이어스 회로는 소자의 펀치오프전압($V_P$)과 포화드래인 전류($I_{DSS}$)의 변화에 따라 주어진 바이어스 조건을 만족시키기 위해 소스 저항과 드래인 저항의 조절이 필요없다. 즉, 능동 바이어스 회로는 요구된 드래인 전류와 전압을 공급하기 위해 게이트-소스 전압($V_{gs}$)을 자동적으로 조절한다. 저잡음증폭기는 바이어스 회로와 RF 회로를 FR-4기판 위에 제작하였고, 알류미늄 기구물에 장착하였다. 제작된 저잡음증폭기는 이득 32 dB, 이득평탄도 0.2 dB, 0,95 dB 이하의 잡음지수, 입ㆍ출력 전압정재파비는 각각 1.28, 1.43이고, $P_{1dB}$ 는 13 dBm으로 측정되었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권3호
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• pp.8-15
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• 2010

다양한 네트워크 통합에 대한 요구사항의 증가로 인하여 미래에는 하이브리드/통합 위성-지상 시스템의 중요성이 증가할 것으로 예상된다. 이 경우 위성 시스템과 지상 시스템은 서로 호환성을 가지도록 하는 것이 시스템의 효율성 측면에서 매우 중요하다. 3GPP Long Term Evolution (LTE) 규격은 현재 4G 시스템의 가장 강력한 후보 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 3GPP LTE 규격에 바탕을 둔 이동 위성 시스템에서의 인터리버 설계에 대해 소개한다. LTE를 포함하는 모든 4G 지상 시스템 규격에서는 효과적인 자원의 사용을 위해 수 msec 단위로 갱신이 가능한 적응적 변조 및 부호화를 채택하였다. 그러나 위성 시스템의 긴 왕복지연 때문에 이러한 적응형 방식을 그대로 적용하기는 불가능하고, 단기 페이딩에 효과적으로 대응할 수 없다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위한 방안으로써, 본 논문에서는 적응형 전송방식과 결합된 인터리버 방식을 제안한다. 특히, LTE 규격에 바탕을 둔 이동위성시스템을 고려하여 다양한 인터리버 설계 결과를 제시하고, 성능 시뮬레이션 결과를 비교 분석한다.

• Corrosion Science and Technology
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• 제9권4호
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• pp.147-152
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• 2010

Conventional paints for conversion coating applications in steel production derived mainly from water-based polymer dispersions containing several additives actually show good general performance, but suffer from poor scratch and abrasion resistance during use. The reason for this is because the relatively soft organic binder matrix dominates the mechanical surface properties. In order to maintain the high quality and decorative function of coated steel sheets, the mechanical performance of the surface needs to be improved significantly. In fact the wear resistance should be enhanced without affecting the optical appearance of the coatings by using appropriate nanoparticulate additives. In this direction, nanocomposite coating compositions (Nanomer$^{(R)}$) have been derived from water-based polymer dispersions with an increasing amount of surface-modified nanoparticles in aqueous dispersion in order to monitor the effect of degree of filling with rigid nanoparticles. The surface of nanoparticles has been modified for optimum compatibility with the polymer matrix in order to achieve homogeneous nanoparticle dispersion over the matrix. This approach has been extended in such a way that a more expanded hybrid network has been condensed on the nanoparticle surface by a hydrolytic condensation reaction in addition to the quasi-monolayer type small molecular surface modification. It was expected that this additional modification will lead to more intensive cross-linking in coating systems resulting in further improved scratch-resistance compared to simple addition of nanoparticles with quasi-monolayer surface modification. The resulting compositions have been coated on zinc-galvanized steel and cured. The wear resistance and the corrosion protection of the modified coating systems have been tested in dependence on the compositional change, the type of surface modification as well as the mixing conditions with different shear forces. It has been found out that for loading levels up to 50 wt.-% nanoparticles, the mechanical wear resistance remains almost unaffected compared to the unmodified resin. In addition, the corrosion resistance remained unaffected even after $180^{\circ}$ bending test showing that the flexibility of coating was not decreased by nanoparticle addition. Electron microscopy showed that the inorganic nanoparticles do not penetrate into the organic resin droplets during the mixing process but rather formed agglomerates outside the polymer droplet phase resulting in quite moderate cross linking while curing, because of viscosity. The proposed mechanisms of composite formation and cross linking could explain the poor effect regarding improvement of mechanical wear resistance and help to set up new synthesis strategies for improved nanocomposite morphologies, which should provide increased wear resistance.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.127-134
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• 2022

스테가노그래피(Steganography)란 다양한 멀티미디어 파일에 비밀 메시지를 숨기는 은닉 기법을 말하며, 스테가노그래피 기반의 은닉 통신을 할 때 송신자와 수신자 외에 제 3자는 통신 메시지에 은닉 정보의 존재 여부를 식별하기 매우 어렵다는 장점으로 인해 사이버범죄와 공격에 많이 악용되고 있다. 봇넷은 일반적으로 봇마스터, 봇, 그리고 C&C(Command & Control) 서버로 구성되고 봇마스터에 의해 통제되는 네트워크이며, 중앙집중형, 분산형(P2P), 그리고 하이브리드형 등 다양한 구조를 갖고 있다. 최근에는 봇넷의 은닉성을 강화하기 위해 SNS 플랫폼을 C&C 서버 대신 활용하고 스테가노그래피 기법을 적용하여 C&C 통신을 수행하는 스테고 봇넷(Stego Botnet)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 이미지 또는 비디오 매체 위주의 스테고 봇넷 기법들이 연구되어왔다. 한편, SNS 상에서는 다양한 음원 및 녹음 파일 등과 같은 오디오 파일 역시 활발히 공유되고 있어 오디오 스테가노그래피 기반의 스테고 봇넷에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 텔레그램 메신저(Telegram Messenger)에서 오디오 파일을 커버 매체로 하고 스테기노그래피 기법을 활용하여 C&C 은닉 통신을 수행하는 스테고 봇넷을 설계 및 구축하고 실험을 통해 파일 형식별, 툴별 은닉용량에 대해 비교 분석한 결과를 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.