• 환경영향평가
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• 제21권1호
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• pp.41-51
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• 2012

To select 10 representatives for the ecotourism networks around the areas bordering national rivers in Korea, the spatial ranges for ecotourism have been established, the ecotourism potential analyzed, and the ecotourism resources information collected by the Regional Environmental Offices and the Korea National Park Service has undergone reviews, amendments, supplements, and verification processes through familiarization tour previews, and the following main results have been derived. First, the spatial ranges of the eco-tourism networks have been set as the watershed areas that include areas around the four major rivers and the rivers. Second, the areas with high potential value for ecotourism were selected through the analysis of ecotourism potential. Since EGIS was used for the analysis, it was inevitable that insufficient amount of localized information was reflected, and the use of the results as reference for the potential would be feasible. Third, it was possible, by reviewing, amending and complementing the results of ecological resource information collected by the Regional Environmental Offices and the Korea National Park Service, to select 50 representative ecological resources around the national rivers. The selected resources were considered for the adjacency, attractiveness of ecological resources, and uniqueness of the national rivers, and they were derived by screening expert advice, official opinion, and geographical analysis information. Fourth, 10 representative ecotourism networks based on watershed areas were selected, and suitable themes were given based on the resource characteristics. Fifth, the appropriateness for ecotourism has been confirmed, with the familiarization tour previews and survey results, preservation of the future ecotourism resources, and the establishment of the foundation as the basis. In the future, the remaining 9 ecotourism networks would also need to undergo a verification process such as familiarization tours. It is deemed that, through future ecotourism contests, if the programs that select locally-pioneered tourism programs resulting from the capacities of local entities and residents, then it would be more effective in discovering resources that are more localized and of higher regional value.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1202-1211
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• 2018

In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent's chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권7호
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• pp.45-51
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• 2009

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 지연시간에 민감한 데이터를 빠르게 전송하기 위하여 채널 상태를 고려하여 경로를 선택하는 라우팅 기법을 제안하였다. 실시간 전송을 위한 기존의 방식들은 단순히 전파 지연시간이 짧은 경로 혹은 홉 수가 적은 경로를 선택한다. 또한, 무선 매체의 특성에 따라 링크 에러율을 기반으로 하여 실시간 전송 경로를 선정하는 알고리즘도 제안되었다. 하지만, 링크 에러율이 영향을 미치는 전파 지연시간과 재전송 타임아웃 시간은 채널을 검사하고 백오프하는 시간 보다 짧다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 기법은 채널 백오프 비율을 기반으로 하여 채널 사용과 패킷 송신에 소요되는 시간을 추정하였다. 소스 노드는 가장 짧은 지연시간을 가진 경로를 실시간 트래픽을 위한 전송 경로로 선택하였다. 링크 에러율과 채널 백오프 비율에 따른 실험을 통하여 제안 방식이 종단 간의 데이터 전달 속도를 향상시킨다는 사실을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.43-48
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• 2019

텍스트로만 이루어진 글에서 알지 못하는 단어가 나온다면, 글을 읽는 도중 집중이 되지 않고 내용을 이해함에 있어 어려움이 생긴다. 또한 이미 알고 있는 단어라도 아이들의 경우 경험이 적기 때문에 글에서 상황을 묘사하는 표현이 생소하거나 애매하다면 머릿속에 떠올리기 힘들다. 이에 본 논문에서는 글을 이해를 돕고 독자의 흥미를 증가시키기 위해서 글의 텍스트들을 분석하여 중요하다고 판단되는 내용을 선택하고, 이 내용과 가장 관련 있는 이미지를 웹에서 자동으로 가져와 연결하여 보여주는 시스템을 구현하고자 한다. 시스템의 구현은 글을 문단 단위로 나누어 글을 분석하고, 문단마다 중요한 문장을 선택한 후, 중요한 문장 내에서 이 문장을 가장 잘 표현할 수 있는 중요한 단어들을 선택하여 웹에서 연관 이미지를 검색하고, 검색된 이미지 결과를 이전에 나눈 각 문단마다 연결시켜준다. 실험으로 글에서 중요한 문장을 선택하는 방법과 문장 내 중요한 단어를 선택하는 방법을 제시하였다. 실험한 결과, 선택된 이미지 3개와 해당 중요 문장과의 연관 여부를 정확률로 평가하였을 때 60%의 성능을 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.66-73
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• 2019

최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.

• 품질경영학회지
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• 제47권1호
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• pp.33-46
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• 2019

Purpose: This study proposed a DEA (Data Envelopment Analysis)-based stepwise benchmarking target selection for inefficient DMU (Decision Making Unit) to improve its efficiency gradually to reach most efficient frontier considering resource (DEA inputs and outputs) improvement preferences. Methods: The proposed method proceeded in two steps. First step evaluates efficiency of DMUs by using DEA, and an evaluated DMU selects benchmarking targets of HCU (Hypothesis Composit Unit) or RU (Real Unit) considering resource improvement preferences. Second step selects stepwise benchmarking targets of the inefficient DMU. To achieve this, this study developed a new DEA model, which can select a benchmarking target of an inefficient DMU in considering inputs or outputs improvement preference, and suggested an algorithm, which can select stepwise benchmarking targets of the inefficient DMU. Results: The proposed method was applied to 34 international ports for validation. In efficiency evaluation, five ports was evaluated as most efficient port, and the remaining 29 ports was evaluated as relative inefficient port. When port 34 was supposed as evaluated DMU, its can select its four stepwise benchmarking targets in assigning the preference weight to inputs (berth length, total area of pier, CFS, number of loading machine) as (0.82, 1.00, 0.41, 0.00). Conclusion: For the validation of the proposed method, it applied to the 34 major ports around the world and selected stepwise benchmarking targets for an inefficient port to improve its efficiency gradually. We can say that the proposed method enables for inefficient DMU to establish more effective and practical benchmarking strategy than the conventional DEA because it considers the resource (inputs or outputs) improvement preference in selecting benchmarking targets gradually.

• 융합정보논문지
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• 제11권1호
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• pp.28-33
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• 2021

주가는 그 기업의 미래 가치의 척도이기 때문에 주가를 분석할 때 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려하여 주식을 투자한다. 기관투자자들은 종목 선정 기준을 잡기 위해서 현재 산업의 트렌드와 거시경제 지표를 보고 성장 가능한 관련 분야를 먼저 정하고 관련 기업을 선정한 후 기업에 대한 분석을 하고 목표가를 설정 후에 매수를 하고 목표가에 도달하면 매도하는 방식으로 주식 매매를 실시한다. 하지만, 일반 개인 투자자들은 경제에 대한 지식이 기관이나 외국인 투자자에 비교하여 부족하고, 기업에 대한 재무재표 분석이나 성장성에 대한 분석 없이 전문가나 지인의 추천종목을 따라 투자를 하여 기관투자자나 외국인 투자자들 보다 수익률 면에서 낮은 편이다. 따라서, 본 연구에서는 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려한 지표인 ROE를 분석하여 저평가된 종목을 선택하고, 선택된 종목의 주가 흐름을 딥러닝 알고리즘을 통하여 예측하는 연구방법을 제안하여 투기가 아닌 건전한 투자에 도움이 되기 위해 본 연구를 진행한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.79-95
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• 2004

정보보호 제품 평가를 위한 국제 공통평가기준(CC: Common Criteria)은 국제상호인정협정(CCRA: Common Criteria Recognition Arrangement)에 가입된 국가들 간에 자국에서 평가된 제품에 대해 다른 국가에서 재평가 없이 상호인정이 가능한 평가 기준이다. 본 논문에서 우리는 국내 정보보호 제품을 분류하기 위하여 CC 체제하에 평가된 미국, 영국, 호주의 평가된 정보보호 제품을 분석하였고, CC 평가를 위한 정보보호 제품군을 정의하였다. 그리고 주요 정보보호 제품에 대한 국내외 시장 동향과 국내 산업체 의견 및 수요 조사를 위하여 설문지를 만들어서 설문을 수행하였고, 그 결과를 취합하여 분석하였다. 그 결과 우리는 향후 5년간 국내에서 우선적으로 평가가 필요한 차기 정보보호 평가대상 제품 15개를 선정하였고, 선정된 정보보호 제품에 대한 특성과 장단점을 분석하였다. 본 논문의 결과는 우리나라 실정에 적합한 정보보호 제품 개발 및 평가를 위해 활용 가능하고, 차기 평가대상 확대시 정책 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.57-63
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• 2019

항공기를 이용해서 영상레이더를 운영하는 경우 이상적인 경로와 항공기의 위치가 다르기 때문에 요동 보상이 필요하다. 항공기의 위치를 측정할 때 사용하는 항법 장치의 오차 때문에 보상 후에 잔여 오차가 존재한다. 자동초점 기능은 이런 잔여 요동과 시스템의 부정확성을 보정하기 위해서 제안되었다. 자동초점 기능으로 여러 가지 방법이 제안되었지만 PGA가 가장 널리 활용되고 있다. PGA는 적응적 반복 기법을 사용하고, 표적이나 위상에 대한 특정한 가정이 없다. 하지만, 적응적 반복 기법 특성상 연산 시간이 문제가 주요한 문제이기 때문에 본 논문은 PGA의 연산 시간을 줄이기 위해서 PGA 표적 선택 기법을 개선한다. 영상의 분산을 이용해서 높은 SNR을 가진 표적을 찾아서 연산 시간을 줄이고 수렴 속도를 높인다. 제안한 방법은 실제 영상레이더 데이터를 이용해서 성능을 검증한다.

• 수산해양기술연구
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• 제58권1호
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• pp.1-9
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• 2022

In this study, the selection action on the mesh in the net pot for whelk (Buccinum opisthoplectum) is experimentally considered, and the selectivity was compared by the SELECT model and the Nashimoto's method with the probability model according to the contact shape of the mesh and the whelk. The experiments of the mesh size selectivity was conducted for two mesh sizes: 70 mm (inner stretched size 65.4 mm) and 44 mm (inner stretched size 39.5 mm). Selectivity experiments were conducted three times in total for each mesh size used 264 whelks. In addition, Nashimoto's method analyzed the retention probability using probability model for whether the mesh passed or not based on the carapace width of the whelk. As a result of the selectivity analysis, the 50% selection carapace width for the mesh size of 70 mm was similar to 43.62 mm in the SELECT model and 42.64 mm in the Nashimoto's method. However, the 44 mm mesh with relatively small mesh size showed differences of 40.01 mm and 26.80 mm, respectively. As for the mesh size selectivity of whelk, it was found that the smaller the mesh size, the lower the selectivity. In addition, in the selectivity study on the mesh size of whelk, an evaluation method that closely considers the contact shape between the mesh and the target species is required.