• 한국공간구조학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.81-90
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• 2008

이 논문에서는 적분형 르장드르 다항식을 사용한 3차원 계층적 고체요소의 유한요소 정식화를 보여준다. 제안하는 육면체 고체요소는 절점, 변, 면, 그리고 내부모우드를 포함한은 4개의 서로 다른 모우드로 구성되어 있다. 영에너지 모우드와 일정변형률 조건을 확인하기 위해 고유치 시험과 조각시험이 수행되었다. 여기에 추가되어, 적응적 p-유한요소해석을 위해 유한요소해석으로부터 구한 후처리 응력값의 평활화에 기초를 둔 사후오차평가 기법이 연구된다. 자유도가 증가함에 따라 수렴속도측면에서 균등 p-분배와 불균등 p-분배에 의한 유한요소해의 차이점이 비교된다. 제안된 요소의 성능을 보이기 위해 간단한 캔틸레버보가 테스트되었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권2호
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• pp.137-142
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• 2013

The indiscriminate use of the fossil fuel has caused serious environmental pollutions such as the shortage of energy and global warming. Microalgae have being emphasized as $3^{rd}$ generation biomass which makes the carbon dioxide reduce effectively as well as produces the biofuel. Large scale production of microbial biomass by continuous culture is a quite challenging issue, because off-line optimization strategies of a microbial process utilizing a model-based scheme give rise to many difficult problems. In this paper, the static and simple control method which was able to be applied in time-variant growth environment and large scale of algae culture was studied. The significant disturbances in on-line measurement of cell density were reduced by Savitzky-Golay FIR smoothing filter. Dunaliella salina was cultivated continuously in a flat panel photobioreactor by the on-off control of the turbidostat process.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.35-39
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• 2009

서론 : 핵의학에 있어서 컴퓨터의 발전은 질적인 향상뿐 아니라 양적으로도 성장하고 있다. 다양한 소프트웨어를 사용하여 핵의학과 업무에 적용한다면 양질의 영상을 얻고 단순작업의 시간을 줄일 수 있을 것이다. 핵의학과 업무에 있어 컴퓨터를 이용한 processing에 할애하는 시간은 상당하여, 이 시간을 줄이는 방법으로 Macro라는 프로그램을 적용하기로 하였고, 단순 반복 작업이 많은 Brain SPECT SPM processing과 Brain SPECT PACS verify processing에 적용해 보기로 하였다. 실험재료 및 방법 : Brain SPECT에서 SPM processing과 작업 건수가 많은 PACS 작업 두 가지를 대상으로 하였다. SPM은 Brain의 Neuroimaging data를 분석하기 위한 소프트웨어 패키지로서 그룹간의 정량적인 분석을 목적으로 하고, Realignment, Normalization, Smoothing, Mapping 등의 복잡한 과정을 거쳐 결과를 만들어낸다. 이 과정을 Macro Program를 이용해서 간단하게 코딩하는 작업을 거쳐 만들어 보았다. PACS verify작업은 PACS로 보낸 영상을 간단하게 Color mapping, Gray scale 조정, 복사, 잘라 붙이는 과정으로 이루어지는데, 이를 Macro Program을 이용하여 직접 마우스 좌표를 입력하였다. 수작업으로 했을 때와 Macro Program을 활용했을 때 결과물을 만드는 시간을 기록하여 2007년 검사건수에 대입하여 결과를 도출하였다. 결과 : 2007년 SPM 검사 건수는 115건, PACS 작업 건수는 Diamox 검사 기준으로 834건이었다. SPM을 수작업은 숙련도에 따라 10분에서 15분 소요되었고, Macro를 사용시 5분 30초가 소요되었다. 검사 건수에 대입하여 년 평균 시간을 산출하면 SPM을 수작업으로 했을 시 숙련도에 따라 1150~1725분(19~29시간)이 소요되었고, Macro 사용 시에는 632분(10.5 시간)이 걸렸다. PACS는 수작업 시 2~3분이 걸렸으며, Macro를 사용 시에는 45초가 걸렸다. 이를 검사 건수에 대입하면 수작업 시 1668~2502분(28~42시간)이 걸렸고, Macro 사용시 625분(10시간)이 소요되어서 1043~1877분(17~31)시간이 절약 되었다. 결과적으로, SPM에 있어서 45~63%, PACS 작업에 있어서는 62~75%, 2007년 기준으로 전체 Brain SPECT Processing에서 55~70% 정도의 시간 절약 효과를 볼 수 있었다. 결론 : 2007년 검사 건수 기준으로 Macro 프로그램 사용시 상당한 시간절약 효과를 가져왔고 아무리 적은 시간이 걸리는 작업이라도 건수에 따라 많은 시간을 줄일 수 있다는 것을 확인하였다. 이는 검사실 근무자에게 검사하는 환자에게 더욱 집중할 수 있는 시간적 여유를 주어 안전사고 발생률을 더욱 줄일 수 있을 것이다. 그리고, 논문을 통해서 알 수 있는 것처럼, Brain SPECT 프로세싱뿐만 아니라 다른 다양한 분야의 단순반복 업무에 매크로를 활용함으로써 얻을 수 있는 시간적 이득과 작업 효율성은 상당할 것이라 생각되어진다.

• 시큐리티연구
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• 제30호
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• pp.139-169
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• 2012

본 연구는 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄를 예측할 수 있는 시계열 모형을 도출하고 이를 이용한 주요 범죄의 발생 전망을 파악하여 범죄 발생에 대한 과학적인 치안정책 수립에 기여하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 2002년부터 2010년까지의 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요범죄에 대한 월별 발생건수를 IBM PASW(SPSS) 19.0을 사용하여 주요 범죄의 시계열 예측모형을 규명하기 위한 시계열 모형생성(C), 주요 범죄의 시계열 예측모형에 대한 정확도 규명을 위한 시계열 모형생성(C) 및 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대한 시계열 예측모형은 각각 단순계절, Winters 승법, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0)(0,1,1), 단순계절로 나타났다. 둘째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대하여 시계열 예측모형을 이용한 주요 범죄에 대한 단기적 발생 전망이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 범죄 발생에 대한 지속적인 시계열 예측모형 제시, 분기별, 연도별 범죄 발생건수를 기초로 하는 중 장기 시계열 예측모형에 대한 관심이 요구된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권2호
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• pp.1-18
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• 2011

상황인식컴퓨팅은 환경에 대한 시의적절한 반응을 위해 필요한 정보를 자동적이고 효율적으로 인식하기 위한 연구 분야로서 안전, 상거래, 의사결정지원시스템 등 다양한 영역에서 응용되고 있다. 이러한 응용분야 중 상당수는 개인 차원뿐 아니라 집단 수준의 상호작용도 지원해야 한다. 효과적인 집단 상호작용을 위해서는 집단 역학과 같은 특수 현상을 고려해야 하며 이를 위해서는 역할, 갈등, 권력, 규범 등과 같은 집단의 속성을 정확하게 파악해야 한다. 그러나 지금까지의 상황인식컴퓨팅은 개인 상황에 집중되어 있고, 집단만이 가지는 고유한 상황 정보에 대한 인식 연구는 그 필요성에도 불구하고 많이 않다. 따라서 본 연구의 목적은 집단 상황(group context)을 자동으로 인식하는 방법을 새롭게 제안하는 것이다. 특히 본 논문에서는 집단 응집성의 인식에 집중하고자 한다. 이를 위해 물리적 센서(physical sensors) 또는 논리적 센서(logical sensors) 로 측정 가능한 요소를 활용한 사례기반 추론 방법을 제안하였다. 본 논문의 방법론의 적용 가능성을 보이기 위해 실험을 실시하여 기존의 집단 응집성 측정 방법과 비교하여 성능을 검증하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.33-43
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• 2021

본 연구는 뮤지컬 노래에 사용된 음악 형식인 Verse-Chorus 형식의 변용과 특징을 고찰하기 위함이다. 뮤지컬 노래의 음악 형식은 인물의 극적 상황을 관객에게 효과적으로 전달하기 위한 구조적 표현 기제이다. 연구를 위해 Verse-Chorus 형식과 변용을 탐구할 수 있는 대표적인 형식을 4개의 유형으로 나누고 각각의 특징을 살펴보았다. 첫째, 뮤지컬 초기의 단순한 상황과 인물을 설명하는 반복 형식인 Verse-Chorus 형식, 둘째, 단순한 인물을 설명하면서도 Bridge의 약간의 변형을 통해 분위기를 환기시키고 지루함을 탈피하기 위해 사용된 Verse-Bridge-Verse 형식, 셋째, Chorus 직전에 위치하여 Verse와 Chorus를 연결하고 드라마와 화성적 진행을 매끄럽게 하여 인물의 정서적 상승을 도모하는 Verse-Prechorus-Chorus 형식(Verse-Prechorus-Chorus Form), 마지막으로 인물의 복잡한 심경에 대한 갈등과 그에 대한 결정이 공존하는 상황을 나타내기 위해 사용된 확장된 Verse-BG대사-Chorus 형식에 대해 고찰하였다. 이처럼 뮤지컬 노래는 다양한 형태의 Verse-Chorus 형식이 사용되고 있다. Verse-Chorus의 형식성과 변용은 음악과 드라마 전개가 불균형의 상태가 되지 않는 음악의 논리와 극의 논리가 균형 상태를 이루게 한다. 본 연구를 토대로 뮤지컬 노래 형식 변용에서 나아가 음악 형식과 극 구조의 상관성에 대한 발전적인 연구가 이어지길 기대한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.1-8
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• 2014

스마트폰의 전면 및 후면 카메라를 이용하여 동시에 획득한 전경 이미지와 배경 이미지에서, 전경 이미지의 일부분인 전경 물체를 추출하여 배경 이미지에 합성하는 방법을 제시한다. 최근의 고사양 스마트폰은 대개 두 개의 카메라를 가지고 있고, 사진을 촬영하는 과정에서 미리보기 화면을 제공한다. 전면 카메라로부터 전경 이미지를 획득하는 과정에서 미리보기 화면의 비디오에 대한 옵티컬 플로우를 이용하여 전경 물체를 추출한다. 추출된 전경 물체와 배경 화면을 단순히 합성한 후, 전경 물체와 배경화면의 경계에서 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 시각적으로 부드러운 경계를 갖는 합성을 수행한다. 화소 수준의 조밀한 옵티컬 플로우의 계산은 고사양의 스마트폰에서도 상당히 느리기 때문에, 전경 물체 추출을 위한 마스크의 계산을 저해상도에서 수행하여 계산시간을 크게 절약할 수 있다. 실험적 결과에 의하면 제안하는 방법은 더 적은 계산 시간을 사용하며, 널리 사용되는 Poisson 이미지 합성 방법에 비하여 시각적으로 더 우수한 결과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법은 Poisson 이미지 합성 방법에서 자주 관찰되는 색 번짐 결점을 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 제한적인 수준에서 극복할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.13-23
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• 2016

기존의 많은 돌발상황 자동감지 알고리즘은 복잡한 구조와 계산 과정, 수많은 매개변수, 그리고 필터링/평활화 같은 선 작업 때문에 지속적인 유지관리가 사실상 중단된 상태이고 오보율 또한 높아 많은 교통관리센터로부터 기피 대상이 되고 있는 등 돌발상황감지의 주력 수단으로서 자동 알고리즘의 지위가 위태해진 현실은 매우 우려할만하다. 본 연구에서는 상대 점유율과 속도 항을 활용하여 적체 교통량이라는 신 개념을 도입, 구조가 아주 간단하면서도 검측 원시자료의 보정이 거의 필요 없는 DiFI(Displaced Flow Index) 기반의 돌발상황 자동감지알고리즘을 개발하였다. DiFI 알고리즘의 성능평가는 2003년도 내부순환로 검지기자료를 활용하여 검증을 수행하였으며, 2011년도 경부고속도로 검지기 자료를 수집 정리하여 이식성 검사를 이행하였다. 성능평가는 검지율, 오보율, 평균검지시간, 기타 CR, CI, PI를 사용하였는데 100%의 검지율과 2.99%의 낮은 오보율, 1분을 약간 초과하는 평균검지시간을 보였다. 이는 SAO는 물론 국내 현장에 가장 많이 접목된 APID 및 DELOS 등과 비교해서도 모든 면에서 우월한 성능을 보이는 것이었다.

• 경제분석
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• 제25권2호
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• pp.1-53
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• 2019

본 연구는 가계 일부가 부채 누적으로 신용시장에서 일정 한도 이상으로는 차입이 어려워 기간간 소비의 평활화(smoothing)에 제약을 받는 상황이 통화정책에 미치는 영향을 금융시장의 불완전성(incomplete financial markets)이 내재된 2주체 소규모 새케인지언 구조모형(Two Agents New Keynesian Model)을 통해 분석하고 있다. 생산비용 상승이라는 경제상황 변화가 있을 때 신용시장에서 차입한도제약을 받는 차입가계와 제약을 받지 않는 저축가계가 소비 및 노동공급에 대해 보이는 비대칭적 반응은 결국 두 가계간 통화정책 전달경로의 확장으로 이어진다. 물가갭과 생산갭을 동시에 고려하여 정책금리를 결정하는 신축적 물가목표 정책의 사회후생 수준은 차입가계 비중은 물론 모든 경제상황을 종합적으로 고려하여 정책금리를 결정하는 Ramsey 유형의 최적정책과는 비슷하고 순순하게 물가목표 달성만을 추구하는 엄격한 물가목표 정책의 사회후생 수준보다는 높았다. 이는 가계 일부가 차입한도제약을 받는 상황에서도 신축적 물가목표 정책이 여전히 유효함을 시사한다. 또한 생산비용 상승에 대하여 신축적 물가목표 정책과 최적정책 하에서 소비와 노동공급은 엄격한 물가목표 정책보다는 완만히 조정되는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.