• 한국측량학회지
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• 제21권2호
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• pp.101-107
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• 2003

최근에 웹 GIS 기반의 정보관리를 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히, 홍수나 지진과 같은 재해관련 정보의 관리와 제공을 위한 웹 기반의 재해 정보관리시스템 개발은 주민들의 재해에 대한 예방과 대책, 관심지역에 대한 재해정보 취득의 욕구 충족을 위해 반드시 필요하다. 이러한 시스템은 재해 예방을 위한 계획, 분석과 관리업무를 위한 폭넓은 공간 DB 접근이 가능해야 하며, 인터넷을 통해 재해 정보의 시각화와 수요자에 대한 자료 제공을 위한 재해 현황도 작성이 가능해야 하나, 아직 이러한 분야에 대한 웹 GIS 기반의 연구는 초기 단계이다. 그래서 이 연구에서는 웹 GIS의 개발도구로 HTML, 자바스크립트와 ESRI의 ArcIMS를 이용하여 재해 정보 제공을 위한 연구를 실시하였으며, 춘천시의 재해 정보를 웹 기반의 시스템을 통해 다양한 기능을 통해 제공할 수 있었다. 구현한 기능을 통해 관심지역의 재해정보를 검색과 화면에서 사용자 선택을 통해 제공할 수 있었으며, 관심지역의 지형을 VRML을 이용한 3차원 지형모델을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국농공학회지
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• 제29권4호
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• pp.73-92
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• 1987

Formulation of the geometric optimization for truss structures based on the elasticity theory turn out to be the nonlinear programming problem which has to deal with the cross-sectional area of the member and the coordinates of its nodes simultaneously. A few techniques have been proposed and adopted for the analysis of this nonlinear programming problem for the time being. These techniques, however, bear some limitations on truss shapes, loading conditions and design criteria for the practical application to real structures. A generalized algorithm for the geometric optimization of the truss structures, which can eliminate the above mentioned limitations, is developed in this study. The algorithm proposed utilizes the two-levels technique. In the first level which consists of two phases, the cross-sectional area of the truss member is optimized by transforming the nonlinear problem into SUMT, and solving SUMT utilizing the modified Newton Raphson method. In the second level, which also consists of two phases the geometric shape is optimized utillzing the unindirectional search technique of the Powell method which make it possible to minimize only the objective functlon. The algorithm proposed in this study is numerically tested for several truss structures with various shapes, loading conditions and design criteria, and compared with the results of the other algorithms to examine its applicability and stability. The numerical comparisons show that the two- levels algorithm proposed in this study is safely applicable to any design criteria, and the convergency rate is relatively fast and stable compared with other iteration methods for the geometric optimization of truss structures. It was found for the result of the shape optimization in this study to be decreased greatly in the weight of truss structures in comparison with the shape optimization of the truss utilizing the algorithm proposed with the other area optimum method.

• 한국물환경학회지
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• 제37권3호
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• pp.204-216
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• 2021

It is important to understand the factors influencing the temporal and spatial variability of water quality in order to establish an effective customized management strategy for contaminated aquatic ecosystems. In this study, the spatial diversity of the 5-year (2015 - 2019) average total phosphorus (TP) concentration observed in 40 Total Maximum Daily Loads unit-basins in the Nakdong River watershed was analyzed using 50 predictive variables of watershed characteristics, climate characteristics, land use characteristics, and soil characteristics. Cross-correlation analysis, a two-stage exhaustive search approach, and Bayesian inference were applied to identify predictors that best matched the time-averaged TP. The predictors that were finally identified included watershed altitude, precipitation in fall, precipitation in winter, residential area, public facilities area, paddy field, soil available phosphate, soil magnesium, soil available silicic acid, and soil potassium. Among them, it was found that the most influential factors for the spatial difference of TP were watershed altitude in watershed characteristics, public facilities area in land use characteristics, and soil available silicic acid in soil characteristics. This means that artificial factors have a great influence on the spatial variability of TP. It is expected that the proposed statistical modeling approach can be applied to the identification of major factors affecting the spatial variability of the temporal average state of various water quality parameters.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2001년도 추계학술발표회 초록집
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• pp.68-68
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• 2001

Thin films of polycrystalline silicon (poly-Si) is a promising material for use in large-area electronic devices. Especially, the poly-Si can be used in high resolution and integrated active-matrix liquid-crystal displays (AMLCDs) and active matrix organic light-emitting diodes (AMOLEDs) because of its high mobility compared to hydrogenated _amorphous silicon (a-Si:H). A number of techniques have been proposed during the past several years to achieve poly-Si on large-area glass substrate. However, the conventional method for fabrication of poly-Si could not apply for glass instead of wafer or quartz substrate. Because the conventional method, low pressure chemical vapor deposition (LPCVD) has a high deposition temperature ($600^{\circ}C-1000^{\circ}C$) and solid phase crystallization (SPC) has a high annealing temperature ($600^{\circ}C-700^{\circ}C$). And also these are required time-consuming processes, which are too long to prevent the thermal damage of corning glass such as bending and fracture. The deposition of silicon thin films on low-cost foreign substrates has recently become a major objective in the search for processes having energy consumption and reaching a better cost evaluation. Hence, combining inexpensive deposition techniques with the growth of crystalline silicon seems to be a straightforward way of ensuring reduced production costs of large-area electronic devices. We have deposited crystalline poly-Si thin films on soda -lime glass and SiOz glass substrate as deposited by PVD at low substrate temperature using high power, magnetron sputtering method. The epitaxial orientation, microstructual characteristics and surface properties of the films were analyzed by TEM, XRD, and AFM. For the electrical characterization of these films, its properties were obtained from the Hall effect measurement by the Van der Pauw measurement.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.125-133
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• 2015

Gaze induction characteristics in space vary depending on characteristics of spatial components and display. This study analyzed dominant eye-fixation characteristics of three zones of department store space. Eye-fixation characteristics depending on spatial components and positional relationship can be defined as follows. First, [**.jpg] was used as an extension in the process of storing the image photographed during image data processing for analysis in pixels and due to compressed storage of image data, the image produced with a clear boundary was stored in neutral colors. To remove this problem, the image used in operation was re-processed in black and white and stored in the [**.bmp] format with large capability, at the same time. As the result, the effort caused by unnecessary colors in the program operation process was corrected. Second, the gaze ratio to space area can be indicated as a strength of each gaze zone and when analyzing the gaze strength of the three zones, the left store was a zone with a "little strong" gaze strength of "102.8", the middle space was a zone with an "extremely weak" gaze strength of "89.6" and the right store was a zone with an "extremely strong" gaze strength of "117.2". Third, the IV section had a strong strength of gaze on the middle space and the right store and the V section showed a markedly strong strength of gaze on the left and right stores. This tendency was the same as the VI section with the strongest gaze strength and the right store had a little strong gaze strength than the left store.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1891-1900
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• 2021

직경 2.5 ㎛ 이하인 초미세먼지는 급격한 도시화와 인구 증가로 인해 대도시에서 많이 발생하며, 유아 및 청소년기는 성인에 비해 초미세먼지에 취약하고 만성 질환으로 이어질 가능성이 높다. 특히 대부분의 청소년들은 학교에서 가장 많은 시간을 보내고 있으며, 다양한 이유에 의해 실외에서 발생한 초미세먼지가 실내로 유입된다. 본 연구는 외부 요인에 의해 발생하는 학교 초미세먼지를 예측하고 학교별 초미세먼지 범주화를 수행하였다. 10-fold cross validation과 grid-search method를 적용한 random forest (RF) 모델에 화학과 기상 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD)를 입력 자료로 하여 학교 초미세먼지를 예측하고 정확도 평가를 위해 4가지 통계 지표를 이용하였다. 학교 미세먼지 범주화를 위해 6가지 유형을 가진 느슨한 기준과 엄격한 기준을 정의하였으며, 범주화 결과 느슨한 기준의 경우 유형 2와 3에, 엄격한 기준의 경우 유형 3과 4에 가장 많은 학교가 포함되었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.179-186
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• 2021

We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.294-302
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• 2022

Detection of fake news is a complex and a challenging task. Generation of fake news is very hard to stop, only steps to control its circulation may help in minimizing its impacts. Humans tend to believe in misleading false information. Researcher started with social media sites to categorize in terms of real or fake news. False information misleads any individual or an organization that may cause of big failure and any financial loss. Automatic system for detection of false information circulating on social media is an emerging area of research. It is gaining attention of both industry and academia since US presidential elections 2016. Fake news has negative and severe effects on individuals and organizations elongating its hostile effects on the society. Prediction of fake news in timely manner is important. This research focuses on detection of fake news spreaders. In this context, overall, 6 models are developed during this research, trained and tested with dataset of PAN 2020. Four approaches N-gram based; user statistics-based models are trained with different values of hyper parameters. Extensive grid search with cross validation is applied in each machine learning model. In N-gram based models, out of numerous machine learning models this research focused on better results yielding algorithms, assessed by deep reading of state-of-the-art related work in the field. For better accuracy, author aimed at developing models using Random Forest, Logistic Regression, SVM, and XGBoost. All four machine learning algorithms were trained with cross validated grid search hyper parameters. Advantages of this research over previous work is user statistics-based model and then ensemble learning model. Which were designed in a way to help classifying Twitter users as fake news spreader or not with highest reliability. User statistical model used 17 features, on the basis of which it categorized a Twitter user as malicious. New dataset based on predictions of machine learning models was constructed. And then Three techniques of simple mean, logistic regression and random forest in combination with ensemble model is applied. Logistic regression combined in ensemble model gave best training and testing results, achieving an accuracy of 72%.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.195-211
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.475-486
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• 2020

이 연구는 웹보메트릭스를 활용한 지역관광자원 발굴 및 뉴스 네트워크를 대구 수성구를 중심으로 분석한 연구이다. 데이터는 Bing, Naver 등 웹 데이터를 사용했으며, 네트워크 분석과 댓글 분석을 하였다. 연구문제는 총 세가지로 첫째, 대구 내부에서 수성구의 검색엔진 최적화 수준은 어떠한가? 둘째, 수성구 관광자원의 온라인 출현도는 어떠한가? 셋째, 높은 온라인 출현도를 보이는 관광자원의 뉴스 기사와 댓글은 어떤 내용이 주를 이루는가?이며 그 결과를 보면 첫째, 수성구는 검색엔진 최적화 수준이 대구 내부에서 하위권에 속하며 이는 수성구 관광을 언급한 자료들의 온라인 가시성이 미약한 수준임을 알 수 있다. 둘째, 수성구에서 온라인 출현도가 높은 관광자원들은 대부분 수성못 중심이다. 셋째, 수성못 언론 보도의 내용과 댓글을 살펴본 결과 수성못 교통문제와 열대야가 최대 관심사로 나타나, 관광기반시설에 대한 접근성 개선과 관광자원 개발이 요구된다. 이러한 분석결과는 수성구 관광자원 관련 정책의 개발 및 서비스 운영에 기여 할 수 있고 지역 경제에 대한 해답이 될 것이다.