• 한국수자원학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.141-154
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• 2020

우리나라에서 일어나는 하천 내 유해화학물질 유입사고 발생건수는 매년 증가하는 추세를 보이고 있다. 이에 대응하기 위해 국가차원의 수질오염 사고대응체계를 구축하여 사고방재를 위한 체계적인 절차를 수립하였으나, 우리나라의 사고대응체계는 해외의 수질모형을 차용하고 있기 때문에 모형의 매개변수 입력 및 검보정에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구는 하천에 유출된 유해화학물질의 거동을 분석하기 위한 수심 평균 2차원 하천수질모형을 개발하고, 유해화학물질의 특성을 고려한 유의반응항 판별을 통해 효율적 모의수행을 위한 기법을 제시하였다. 수심 평균 2차원 하천수질모형인 CTM-2D에 흡·탈착, 휘발 반응을 재현할 수 있는 반응항을 추가하고, 이를 검증하기 위해 해석해와 수치해를 비교한 결과 0.1% 미만의 오차를 보여 모형의 타당성을 입증하였다. 또한 낙동강-금호강 합류부에 수질오염사고 가상시나리오를 구성하여 개발된 모형을 적용하였으며, 민감도 분석 기반 유의반응 판단을 통해 효율적 수질모의를 수행할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 경영정보학연구
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• 제15권3호
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• pp.129-139
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• 2013

거의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되는 사물인터넷(IoT, Internet of Thing)이 점진적으로 현실화되고 있다. 인터넷에 연결되는 다양한 사물들의 수가 더 빠르게 증가할 것으로 예상되면서, 이종 시스템, 서비스, 콘텐츠 간의 상호 운용성과 사용 편이성이 중요한 문제점으로 제기된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 콘텐츠를 빌려 쓰고 사용료를 지불하는 방식으로 최근에 제안된 Contents as a Service(CaaS) 서비스 모델의 구현 방안을 제시한다. 다수의 분산된 가상 서버에 다양한 이종 콘텐츠를 저장하고 각각의 콘텐츠를 고유하게 식별하기 위해 구분기호로 구조화된 문자열의 객체식별 아이디 이포지션(ePosition)을 함께 등록하는 경우 상호 운용성과 사용 편이성을 체계적이고 논리적이며 효율적으로 해결할 수 있다. 클라우드 CaaS 서비스 모델을 구현하기 위해 새롭게 요구되는 API를 개발하여 기존의 클라우드 소프트웨어 플랫폼과 통합함으로써 CaaS 지원이 가능한 PaaS 서비스 모델로 개선 할 수 있고, 개선된 플랫폼을 기반으로 콘텐츠 별로 응용 소프트웨어를 개발하는 경우 CaaS지원이 가능한 SaaS 서비스 모델을 구현할 수 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.1-7
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• 2006

현재 항공우주연구원은 2008년에 발사 운용 예정인 통신-해양-기상위성의 주요 탑재체들 중의 하나로 한반도 주변 해역의 환경 상태를 정밀 측정하려는 정지궤도 해색센서(GOCI)를 개발하고 있다. 본 논문에서는 해색센서의 궤도상 임무성능 검증을 원할이 수행하기 위해 통합적 광선 추적 기법을 이용한 임무성능 검증 수치모사 모델을 개발 제시한다. 수치모사 모델 내에서 태양은 지구 방향으로 복사에너지를 방사하는 구형 광원으로 입력되었고, 구면인 지구 표면 중 한반도를 중심으로 한 2500km x 2500km 넓이의 곡면 관측 영역은 지표와 해수면으로 구분하여 서로 다른 특성의 람버트 산란 면들로 정의되었다. 수치모사 모델 내에서 해색센서 광학시스템은 태양을 출발하여, 지표 및 해수면의 환경적 특성 변화를 반영하는 반사도의 변화에 따라 산란 후 입사되어오는 광선들의 경로를 추적하여 초점면 광소자에 맺히게 하여준다. 이러한 통합적 광선 추적 기법을 이용하여 개발 중인 해색센서가 궤도상에서 한반도 동남부 연해 상에서 가상적으로 발생된 반사율 감소 0.014에 해당하는 적조현상을 탐지해낼 수 있음을 수치모사 입증하였다. 이 같은 결과는 본 논문에 기술된 통합적 광선 추적 기법을 이용한 과학임무 성능 검증 수치모사 모형은 해색센서 뿐만 아니라, 다른 과학적 측정 목적의 위성 탑재체의 임무성능 검증에도 활용 할 수 있는 기반 기술을 확립하였다는 의의를 제공한다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.443-450
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• 2009

목적: 기존의 영상 재구성은 간소화된 투사 물리 모델을 사용하고 있다. 하지만 3D 재구성과 같은 실제적인 물리 모델은 시간이 많이 걸려서 임상에서 모든 데이터에 적용하기 힘들고, 복잡한 물리모델을 설명하기 위해 큰 메모리를 사용하면 한대의 일반적인 재구성 머신으로는 불가능하다. 개인 컴퓨터들에서도 큰 규모의 기술을 가능하게 하기위해, 병렬 연산을 이용한 빠른 재구성의 현실적인 분산메모리 모델을 제시한다. 대상 및 방법: 실제로 구현하는 가능성을 보기 위해 가상 컴퓨터들을 이용하여 선행 연구를 진행하였고, 다양한 가능성을 테스트하기 위해 상용서비스를 하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 성능 테스트를 하였다. 가장 많이 사용되는 2D 투사 영상과 실제적인 물리 모델인 3D 응답라인을 이용한 기댓값 최대화 알고리즘을 테스트하였다. 스터디 중 특정 반복횟수 이후에 속도가 최대 6배까지 느려지는 현상이 발견되어 컴파일러 최적화를 통해 병렬 효율의 극대화를 꾀하였다. 결과: Linux에서 MPICH와 NFS를 이용하여, 여러 컴퓨터에서 하나의 프로그램으로 분산 연산이 가능하였다. 병렬 연산을 했을 때 동일한 반복 연산에서 재구성된 영상간의 차이가 실수의 유효숫자(6bit) 정도임을 확인하였다. 2배의 연상장치를 사용했을 때 1.96배의 좋은 병렬화 효율을 보여주었다. 반복 연산 횟수가 증가함에 따라 느려지는 현상은 SSE를 이용한 Vectorization 방법을 사용했을 때 해결할 수 있었다. 결론: 이번 연구를 통해 일반 컴퓨터들을 이용한 현실적인 병렬 컴퓨터 시스템을 구성하여, 작은 메모리의 단일 일반 컴퓨터로는 불가능한 간단화 할 수 없는 복잡한 물리 과정도 영상 재구성 방법에 사용 가능하게 되었다.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권1호
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• pp.11-26
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• 2013

본 연구는 기후변화 불확실성 하의 용수공급계획을 위해 로버스트 의사결정(Robust Decision Making, RDM) 기법을 국내의 유역에 시범 적용하고, 가중치와 평가기준 점수를 합산하는 일반적인 형태의 표준 의사결정(Standard Decision Making, SDM) 결과와 비교하였다. RDM은 기후변화 시나리오의 발생 유무에 관한 확률 정보에 의존하지 않고 어떤 시나리오 하에서도 위험 수준 이하의 변동이 발생하지 않는 대안을 유도할 수 있는 후회기준(Regret criterion)을 사용하여 대안의 순위를 결정한다. SDM과 RDM에 의해 산정된 순위를 비교하기 위하여 안동댐과 임하댐 유역에 용수공급계획 사례를 작성하여 각 기법을 적용하였다. 다양한 기후변화 시나리오를 작성하고, 댐 수위를 조정한 6개의 대안을 가상적으로 구축한 후, SDM 및 RDM 기법으로 대안의 순위를 산정하였다. 그 결과, SDM과 RDM 사이에는 동일한 시나리오와 대안을 사용했음에도 불구하고, 평균적으로 0.33~1.33순위 차를 나타내었다. 본 연구는 수자원 분야에서 기후변화 적응에 대한 연구가 미비한 가운데 기후변화 불확실성을 고려하여 적절한 의사결정 기법 연구를 시도하였다는 것에 그 의의가 있으며, 향후 다양한 상황 하에 RDM의 효과를 보다 면밀히 분석해야 할 것으로 사료된다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권1호
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• pp.1-12
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• 2005

한국우주전파관측망(Korean VLBI Network: KVN)은 우리나라 최초의 초장기선 전파간섭계로 새로운 천문우주 연구 분야 및 측지, 지구물리 등의 연구를 위하여 3기의 21m 최첨단 밀리미터파 전파 안테나를 이용하여 우주를 바라보는 새로운 영역을 개척할 예정이다. 전파간섭계의 성능은 안테나 배열 및 관측 대상 천체의 적위, 그리고 천체와 크기 및 형태에 따른 의존성이 매우 크다. 본 연구는 현재 설정되어있는 KVN관측소 및 시스템 자료를 근거로 단일 점광원, 다중 점광원, 원형광원 2개, Cygnus A의 5개 모델 영상에 대하여 가상관측을 수행하였다. 적위에 따른 KVN의 UV 궤적 분포로부터 가장 이상적이라고 여겨지는 적위 60도인 천체에 대하여 22GHz의 관측 파장으로 12시간 동안 가상관측을 수행하여 얻어진 UV데이터를 가지고 간섭계 표준 영상처리를 하였다. 그 결과 22GHz에서 예상되는 KVN의 빔 크기에 의해 분해가 되지 않는 모델들의 RMS 대비 최대밝기 강도(Jy/Beam)가 대략 점광원의 징우 l0000:1, 지름 6mas(milli arcsecond) 원형 광원의 경우 5000:1 정도로 매우 높은 반면, 빔 크기보다 큰 모델에서는 115:1 및 34:1정도로 현저하게 감소하였으며 영상의 복원 정도도 이와 같은 결과를 보였다. 이것은 KVN이 상대적으로 적은 기선의 개수로 인하여 UV평면을 충분히 채우지 못하며, 동시에 짧은 기선이 부족하여 넓은 분포를 가지는 천체들에 대한 영상화능력이 떨어지기 때문이다. 그러나 각 모델과 CLEAN 영상과의 픽셀 좌표비교에서는 12mas 원형광원을 제외하고는 정확하게 일치함을 보였다. 그러므로 KVN의 주요한 관측 대상은 콤팩트한 천체들이 적당할 것이며, 이러한 천체들에 대하여 KVN은 위치측정에 우수한 성능을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.45-54
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• 2021

본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업 환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 HMD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280⁎720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권4호
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• pp.237-242
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• 2013

뇌병변 등의 방사선 치료에 있어 CT (Computed Tomography) 영상만을 이용한 종양 체적(Tumor volume) 윤곽의 정확한 설정은 CT 영상의 부족한 연부조직 대조도 특성에 의하여 한계를 가진다. 따라서 자기공명영상(Magnetic Resonance Images, MRI)이 보다 정확한 목표 체적의 윤곽을 그려내기 위해 광범위 하게 사용되고 있다. 치료계획을 위해 획득한 자기공명영상에 진단단계에서 얻어진 CT영상의 전자밀도를 융합하는 방법과 자기공명 영상으로부터 만들어진 가상의 CT를 이용하는 방법 등이 자기공명 영상장치를 기반으로 한 방사선 치료 계획의 선량계산을 위하여 소개되어 왔다. 본 연구는 MRI기반의 선량계산의 가능성을 확인 해보기 위해 15명 환자의 진단 MR 영상을 통하여 Look Up Table (LUT)을 만들어 MRI 기반 선량계산과 기존의 CT 기반 선량계산을 비교 검증 하였다. 여기서 lMRI는 획득한 MR 영상에 LUT를 이용한 전자밀도 보정을 한 것이며 wMRI는 획득한 MR영상을 물 밀도로 동일화 시킨 것이다. 6 MV anterial 방향의 조사가 CT, lMRI, wMRI에 적용되어 치료계획으로 비교되었으며 또한 환자의 병변위치에 따라 2문 조사에서 5문 조사의 치료계획이 비교되었다. CT기반 치료계획을 기준으로 하여 등선량 분포와 DVH의 차이는 wMRI 보다 lMRI에서 더 적었으며 최대선량 차이가 91 cGy vs. 57 cGy, 평균선량이 74 cGy vs. 42 cGy, 최소선량 차이가 94 cGy vs. 53 cGy로 측정되어 각각의 선량 평가 면에서 그 차이가 wMRI보다 lMRI에서 더 적었다. 이러한 결과는 wMRI의 경우 공동내 선량계산에서 CT기반 선량계산과 차이가 나기 때문이다. 따라서 본 연구의 결과는 lMRI 기반 선량계산의 가능성이 있음을 보여준다.