• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.109-119
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• 2004

COSMOS는 1990년부터 개발되어 현재까지 현장실험 및 시스템 검증과 여러 차례의 기능개선을 통하여 점차 안정화 되어가고 있으며, 그 효율성이 입증되어 서울시 전역으로 확산되고 있는 추세이다. 그러나 현재는 CI의 옵셋패턴이 한쪽 축 방향의 유입/유출 이동류에 의해서만 산출되고 있어, 다른 축방향에 속한 교차로는 자신과 무관한 옵셋패턴에 의해 운영되는 경우가 발생한다. 또한 Sub Area 결합/분리시 CI의 유입/유출 방향의 축에 속한 Sub Area와의 결합/분리만이 가능한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 CI의 동서와 남북 축 각각의 유입/유출 방향을 설정하여, 두 축의 옵셋패턴과 현재 운영 주축을 계산하여 설정하도록 하였다. Sub Area 내의교차로들은 자신이 속한 축의 옵셋패턴에 의해 운영되며, 결합/분리시에는 주축방향간의 '결합'과 이외의 경우의 '연동'의 개념으로 운영되도록 하였다. 개선된 알고리즘은 COSMOS 운영 S/W에 탑재하여, 강남구 10여개 교차로를 대상으로 기능성 평가 및 효율성 평가를 실시하였다. 평가 결과 개선 알고리즘이 기존방식보다 통행시간을 감소시키는 것으로 나타났다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.1930-1939
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• 2015

Wind power planning aims to locate and size wind farms optimally. Traditionally, wind power planners tend to choose the wind farms with the richest wind resources to maximize the energy benefit. However, the capacity benefit of wind power should also be considered in large-scale clustered wind farm planning because the correlation among the wind farms exerts an obvious influence on the capacity benefit brought about by the combined wind power. This paper proposes a planning model considering both the energy and the capacity benefit of the wind farms. The capacity benefit is evaluated by the wind power capacity credit. The Ordinal Optimization (OO) Theory, capable of handling problems with non-analytical forms, is applied to address the model. To verify the feasibility and advantages of the model, the proposed model is compared with a widely used genetic algorithm (GA) via a modified IEEE RTS-79 system and the real world case of Ningxia, China. The results show that the diversity of the wind farm enhances the capacity credit of wind power.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2414-2434
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• 2015

Among numerous localization schemes proposed specifically for Wireless Sensor Network (WSN), the range-free localization algorithms based on the received signal strength indication (RSSI) have attracted considerable research interest for their simplicity and low cost. As a typical range-free algorithm, Approximate Point In Triangulation test (APIT) suffers from significant estimation errors due to its theoretical defects and RSSI inaccuracy. To address these problems, a novel localization method called FIAPIT, which is a combination of an improved APIT (IAPIT) and a fuzzy logic system, is proposed. The proposed IAPIT addresses the theoretical defects of APIT in near (it's defined as a point adjacent to a sensor is closer to three vertexes of a triangle area where the sensor resides simultaneously) and far (the opposite case of the near case) cases partly. To compensate for negative effects of RSSI inaccuracy, a fuzzy system, whose logic inference is based on IAPIT, is applied. Finally, the sensor's coordinates are estimated as the weighted average of centers of gravity (COGs) of triangles' intersection areas. Each COG has a different weight inferred by FIAPIT. Numerical simulations were performed to compare four algorithms with varying system parameters. The results show that IAPIT corrects the defects of APIT when adjacent nodes are enough, and FIAPIT is better than others when RSSI is inaccuracy.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.545-556
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• 2016

운영 중 해저 터널의 안정성 평가에 다양한 계측 정보를 사용해서 역해석하면, 효율적인 오차율 이내의 결과를 획득할 수 있다. 선행 연구에서 검증된 차분진화 알고리즘 기반의 역해석 수행 시 FLAC3D 등 범용 지반해석 프로그램을 사용했지만, 상대적으로 해석시간이 오래 걸리고, 제어가 어려운 단점이 있다. 이러한 이유로, 상대적으로 해석시간이 짧게 소요되는 beam-spring 모델기반의 FEM solver를 Python 언어로 개발하여, 기구축된 차분진화 알고리즘과 결합하였다. 계측 데이터로부터 실시간에 가깝게 운영 중 터널의 안정성 평가가 가능할 것으로 판단되며, 우선 솔버 개발에 용이한 종단방향 터널에 대해서 프로그램을 개발하였다.

• 정보관리학회지
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• 제32권1호
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• pp.153-169
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• 2015

이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. 'White LED' 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권6호
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• pp.49-55
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• 2004

컴퓨터 성능의 향상으로 통계학적 최적화기법이 구조설계최적화에 시도되고 있다. 통계학적 최적화 가법 중 시뮬레이티드 애닐링 기법도 구조 최적화 분야에 적용되기 시작하였다. 시뮬레이티드 애닐링, 불쯔만 애닐링, 패스트 애닐링, 어댑티브 시뮬레이티드 애닐링을 적용하여, 트러스 구조물의 최적화에 적용시켜 목적함수를 향상시키고 함수계산량을 감소시키도록 하였다. 특히 알고리즘 중에서 수렴성과 목적함수의 우수성을 구현하기 위하여 어댑티브 시뮬레이티드 애닐링의 냉각스케줄의 냉각변수를 다양하게 적용하여 트러스 구조물을 최적화하였다. 또한 볼쯔만 애닐링과 어댑티브 시뮬레이티드 애닐링을 복합한 냉각스캐줄로 10부재와 25부재 트러스 구조물의 최적화도 수행하여 보았다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권16호
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• pp.6781-6785
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• 2014

Purpose: This study used receiver operating characteristic curves to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) medulloblastoma (MB) and primitive neuroectodermal tumor (PNET) outcome data. The aim of this study was to identify and optimize predictive outcome models. Materials and Methods: Patients diagnosed from 1973 to 2009 were selected for analysis of socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for MB and PNET. For the risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the outcome (brain cancer specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A Monte Carlo algorithm was used to estimate the modeling errors. Results: There were 3,702 patients included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 73.7 (86.2) months. Some 40% of the patients were female and the mean (S.D.) age was 16.5 (16.6) years. There were more adult MB/PNET patients listed from SEER data than pediatric and young adult patients. Only 12% of patients were staged. The SEER staging has the highest ROC (S.D.) area of 0.55 (0.05) among the factors tested. We simplified the 3-layered risk levels (local, regional, distant) to a simpler non-metastatic (I and II) versus metastatic (III) model. The ROC area (S.D.) of the 2-tiered model was 0.57 (0.04). Conclusions: ROC analysis optimized the most predictive SEER staging model. The high under staging rate may have prevented patients from selecting definitive radiotherapy after surgery.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1555-1565
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• 2008

얼굴, 지문 등의 바이오 정보는 사용자의 유일성과 편리성을 제공하는 인증 방식으로 전자신분증에 보편적으로 활용되고 있다. 전자신분증에 사용되는 바이오 정보는 강화된 부인봉쇄를 제공하지만 기존의 인증 방식에서 제공하는 폐지 후 재발급 절차가 없기 때문에 악의적으로 도용되는 경우는 심각한 개인 개인정보 침해가 발생한다. 본 논문에서는 전자신분증용 바이오 영상의 무결성과 책임 추적성을 검증할 수 여는 비인지 워터마킹을 제안한다. 삽입되는 워터마크는 바이오 영상을 획득하는 일자와 CRC(Cyclic Redundancy Checks)와 같이 조합되어 삽입된다. 얼굴, 지문은 PEC, WSQ의 압축 형식으로 저장되는데 제안한 워터마킹 알고리즘은 영상 압축에 강인하며 바이오인식 성능을 저하시키지 않도록 설계하였다. 획득 단계에 삽입된 워터마크는 통신, 저장, 전자신분증 발급, 판독 단계에서 추출되어 바이오 영상의 개인 개인정보를 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2291-2297
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• 2017

본 논문에서는 음성 데이터베이스를 평가하기 위해 여러 가지의 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명하고 심층 신경망 기반의 새로운 음성 성능 지표 생성 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 효과적인 음성 인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 한 음성 특성 지표 추출 방법에 대해 설명하며 선행 연구에서 조합에 사용한 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값을 심층 신경망 학습을 통해 추출한 확률 값으로 대체해 조합함으로써 단어 오인식률과 보다 높은 상관도를 갖는 것을 확인한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.253-260
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• 1999

본 논문에서는 조합된 텍스쳐와 칼라 정보로부터 다변수의 선형 구별 알고리즘을 사용하여 영상분할에 대한 새로운 방법론의 개발을 제시한다. 그 칼라 텍스쳐는 칼라 영상의 공간과 색깔의 밴드로부터 한 화소가 갖는 3X3의 마스크에서 Haralick 과 Pressman의 텍스쳐 특성들을 계산했다. 모두 9X28개의 텍스쳐 특성들 중에서 학습을 기반으로 크게 식별자(classifier)에 영향을 주는 특성들을 도출하였으며 결과적으로 뽑혀진 10개의 특성이 한 영상을 4부분으로 분할하는데 사용되어졌다. 이 방법론의 결과로 얻어진 영상은 고전적인 칼라와 텍스쳐 분할 방법론의 상자식별자(Box Classifier)와 Maximum Likelihood 식별기들과 비교했다. 이것은 Fastred-Lightgreen으로 염색된 전립선암이 조직에서 얻은 영상을 통해 비교를 했을 경우에 잘 나타난다. 학습 데이터를 통해 나타난 이 새로운 방법론은 97.5%의 정확한 식별성으로 또한 검증된 최상의 방법론중의 하나이다. 이 결과들이 더 많은 영상에 사용된다면, 이 방법론은 칼라와 텍스쳐가 분할에 관련됨으로써 보다 정확한 영상을 분할하기 위한 효율적인 도구가 될 것이다.