• 한국음향학회지
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• 제24권2호
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• pp.97-102
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• 2005

해저 경계면에 서식하는 거머리말 (Zostera marina : 잘피)의 후방산란 특성을 연구하기 위하여 음향 실험을 실시하였다. 해상실험은 남해 동대만에서 거머리말의 광합성 시 발생되는 산소 공기방울의 영향을 파악하기 위해 주간과 야간에 실시하였다. 다중 주파수 (30$\~$120 kHz)에 대한 주파수 응답특성을 측정하였고 단일 주파수 (120 kHz)를 이용하여 거머리말의 움직임에 따라 변화하는 후방산란강도의 분포를 확률밀도함수 (probability density function)로 나타내었다. 실험결과 다중 주파수에 대한 주파수 의존성과 주$\cdot$야간 산란강도의 차이를 확인하였고 거머리말 움직인에 대한 산란강도의 분포 양상은 가우시안 확률밀도 함수 (Gaussian PDF)로 특성을 나타냈다 주$\cdot$야간 산란강도의 차이는 광합성에 의해 생성된 산소 공기방울에 의한 영향으로 추정되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.424-424
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• 2023

댐, 저수지 등 수자원 시스템분석 시 가장 기초가 되는 유입량 자료는 실측 수위(저수량)와 방류량을 역산하여 산정된다. 이 중 댐 수위는 수표면 진동으로 인해 변동이 크며, 특히, 급격한 수위 변화가 발생하는 홍수기에는 수위-저수량 변환 시 큰 오차가 발생하여 유입량 진동이 더욱 커지게 된다. 하지만 홍수기 저수지 운영 효과 분석 등 관련 연구를 위해서는 시간 간격이 짧은 10분 또는 1시간 단위의 유입량 자료가 필요함에 따라 관련 연구 수행 시 이동평균법(Moving Average) 등을 통해 실측 유입량 자료를 보정하여 사용하는 것이 일반적이다. 데이터 평활화를 위해 이동평균법을 적용하면 데이터의 변동을 효과적으로 줄일 수는 있지만 실측자료와 비교하였을 때 첨두 유입량이 큰 폭으로 감소하거나, 첨두 유입량 발생시간이 지체되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 저수지 유입량과 같이 변동이 큰 수문자료의 평활화를 위해 가우시안 가중 이동평균법(Gaussian-weighted moving average technique), 사비츠키-골레이 필터링기법(Savitzky-Golay filtering technique) 등 필터링 기법을 댐 유입량 보정에 적용하고, 이에 따른 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2020년 8월에 발생한 홍수사상을 대상으로 충주댐, 합천댐 등 다목적댐 유입량 자료를 수집하고, 보정을 수행하였다. 필터링 기법의 적용 효과 분석을 위해서는 실측자료와 이동평균법을 적용하여 보정한 결과와 비교하였고, 추가적으로 비교적 변동이 작은 일 단위 유입량 자료와의 양적 비교를 진행하였다. 그 결과 이동평균법을 적용하였을 때보다 필터링 기법을 적용하였을 때 실측자료와의 양적 차이가 작고, 첨두 유입량 및 첨두 유입 발생시간에서도 차이를 큰 폭으로 감소시킬 수 있는 것으로 확인되었다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.103-123
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• 2023

e-커머스 플랫폼 문헌에서 유효한 관점 중 하나는 정보 비대칭 상황에서의 판매자 신호전략이다. 본 연구에서는 판매자의 신호전략이 소비자의 의사결정에 미치는 영향을 체계적으로 탐색하기 위해 신호이론과 쇼핑목표이론을 기반으로 연구모델을 구성하였다. 구체적으로 소비자의 쇼핑 목표에 따라 판매자가 제공하는 신호 효과(i.e., 평판, 온라인 구전 비율, 가격)에 차이가 있는지 분석하였다. 실증분석을 위해서는 대표적인 e-커머스 플랫폼인 아마존을 대상으로 26,246개의 데이터를 수집하여 가우시안 코플라 방법을 활용하였다. 분석결과, 판매자가 제공하는 신호는 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 효과는 소비자의 쇼핑목표에 따라 조절되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 쇼핑목표이론을 기반으로 소비자가 입력하는 키워드에 따라 판매자의 신호전략 효과에 차이가 있다는 점을 발견함으로써 신호이론 및 전자상거래 문헌에 기여하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2291-2297
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• 2015

본 연구에서는 레이더 검지 시스템과 통합하여 적용하기 위해 도로 위를 이동하는 자동차의 영상을 입력 받아 자동차를 검출하는 방법을 제안한다. 입력 영상의 제약조건이 있다. 도로 위에서 아래 방향을 비스듬히 내려 보는 고정된 시야를 가져야한다는 점이다. 주어진 영상 중 도로 영역만을 이용하기 위해 도로 영역을 관심영역으로 검출해 적용한다. 서론에서는 도로 영역 내에서 차량 검출을 위해 사용한 모션 히스토리 이미지 추출 방법, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘, 히스토그램 분석 등을 적용한 실험결과와 이에 대한 한계점을 제시했다. 이를 해결하기 위해서 가우시안 혼합 모델(GMM, Gaussian Mixture Model)의 응용을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 알고리즘을 응용한 차량 검출 GMM(VDGMM, Vehicle Detection GMM)과 이를 차량 검출에 더 최적화한 차량 검출 GMM 2.0을 설명하고, 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 실험결과 및 결론을 제시한다. 도로 영역 검출 없이 GMM을 적용한 결과는 정확율, 재현율, F1이 각각 9%, 53%, 15%이었고, 도로 영역 검출 후 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 결과는 각각 85%, 77%, 80%로 많은 차이를 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권4호
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• pp.467-476
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• 2013

산림입지도의 지위지수 정보는 조사지점에만 존재하므로 미조사 지역에 대한 지위지수는 별도의 추정이 필요하다. 미조사 지역의 지위지수 추정을 위해 본 연구에서는 점자료로부터 연속표면을 생성하는 공간 내삽법인 크리깅 기법을 적용하였다. Chapman-Richards 생장모델을 이용하여 표준지별 지위지수 추정치를 구한 뒤 가우시안, 구형 및 지수형 베리오그램 모델별로 정규크리깅을 이용하여 단양 전역의 소나무림 지위지수를 격자단위($30m{\times}30m$)로 추정하였다. 교차검증을 위해 평균오차(ME), 평균표준오차(ASE) 및 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하였다. 베리오그램 모델 적합 결과, 상대 너깃이 가장 큰 가우시안 모델(37.40%)이 제외되었으며 구형 모델(16.80%)과 지수형 베리오그램 모델(8.77%)이 선택되었다. 크리깅에 의한 지위지수 추정치는 지수형 모델을 적용한 경우 4.39~19.53, 구형모델을 적용한 경우 4.54~19.23의 분포를 보였다. 교차 검증 결과, RMSE는 두 모델에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났으나 구형모델의 ME와 ASE가 지수형 모델보다 작기 때문에 구형 베리오그램 모델 기반 지위지수 지도를 최종적으로 선정하였다. 지위지수 지도로부터 산출된 단양지역 소나무림 평균 지위지수는 10.78로 추정되었다. 공간이질성이 큰 우리나라 산림의 바이오매스 추정 시 지위지수 지도를 통해 지역적 변이를 고려할 수 있으며 궁극적으로는 탄소저장량 분포 추정의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.385-394
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• 2009

사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.71-84
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• 2017

토양, 암석, 지하수로부터 실내에 유입되는 라돈은 인간에게 큰 위해를 끼치는 방사능 가스이다. 라돈 가스의 위해성을 확인하기 위해 실내 라돈 농도를 측정해 오고 있는데, 추가적인 분석 수행을 위해서는 신뢰성 높은 분포도 작성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 비대칭 분포를 나타내는 라돈 농도의 공간 분포도 작성을 위해 단변량 크리깅 기법들의 비교를 목적으로 정규 크리깅, 비선형 자료 변환 기반의 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅과 지시자 크리깅의 예측 능력을 비교하였다. 예측 능력을 비교 분석하기 위해 잭나이프 방법을 이용하여 검증을 수행하였으며, 자료 구간별 오차와 샘플링 밀도의 차이에 따른 오차도 추가적으로 분석하였다. 남한 지역을 대상으로 한 사례 연구 결과에서 전반적으로 정규 크리깅에 비해 비선형 자료 변환 기반 크리깅 기법들이 좋은 예측 능력을 보였으며, 비선형 자료 변환 기반 크리깅은 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅 순으로 좋게 나타났다. 그러나 공간 패턴과 높은 값의 재생산을 고려할 때, 높은 값의 예측 능력은 정규 크리깅이 가장 우수하였다. 본 연구의 결과는 비대칭 분포 자료의 공간 예측을 위한 크리깅 기법의 선정에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.417-429
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• 2010

배경 제거를 위한 많은 연구가 있어왔음에도 기존의 방법들을 실제 환경에 효과적으로 적용하기에는 아직도 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 배경 제거를 실제 환경에 적용하면서 만나게 되는 다양한 문제들을 해결하기 위해 기존의 가우시안 혼합 모델 방법을 개선하는 배경 제거 방법을 제안한다. 첫째로 제안한 방법은 낮은 계산량을 얻기 위하여 고정 소수점 연산을 이용하였다. 배경 모델링 과정은 변수들의 높은 정밀도를 요구하지 않기 때문에 제안한 방법에서는 고정 소수점 변수를 이용함으로서 정확도를 유지한 채 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있었다. 두 번째로 보행자들의 높은 통행량 하에서 흔히 발생되는 전경 객체가 배경으로 학습되는 문제를 피하기 위하여 각 화소의 정적인 정도를 이용하여 배경 모델의 학습 속도를 동적으로 조절하였다. 즉 최근 화소 값에 큰 차이가 발생한 화소들은 배경 영역이 아닐 가능성이 높으므로, 이에 대해 낮은 학습 비율을 적용함으로써 높은 통행량을 보이는 영상에서도 유효한 배경 모델을 유지하는 것이 가능했다. 마지막으로 영상의 빠른 밝기값 변화에 대응하기 위하여 연속한 두 프레임 간의 밝기 변화를 선형 변환으로 추정하였으며, 훈련된 배경 모델을 이 선형 변환에 의해 직접적으로 변환시켜 주었다. 제안한 고정 소수점 연산에 의해 기존의 가우시안 혼합 배경 모델링 방법을 구현한 결과 배경 제거에 기존 방법의 약 30%의 연산시간 만을 필요로 하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경의 영상에 적용한 결과 기존의 배경 제거 방법에 비해 검출률이 약 20% 향상되었으며, 오검률은 5~15% 가량 낮아지는 것을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제16권3호
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• pp.245-254
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• 2006

부산시 좌천동의 단열암반층에서 자연구배 추적자시험으로 브롬이온농도를 관측하여 심도별 단열발달 상태에 따른 수리분산특성을 비교하였으며, 단열암반층의 유효공극율과 종분산지수를 추정하였다. 수직적인 수리분산특성의 차이는 브롬이온의 농도이력곡선, 관측심도별 브롬이온농도와 시간에 대한 선형회귀분석 및 관측지점별 수리단열특성을 이용하여 규명되었다. 관측공 내 지표면하 18 m(RQD 13%, 평균절리간격 2 cm, TCR 100%) 지점이 주입지점에서의 이격거리가 짧고 단열이 더욱 발달되어 있었기 때문에 25 m(RQD 41%, 평균절리간격 7 cm, TCR 100%) 지점보다 추적자가 빨리 도달하였으며, 초기농도와 최고농도가 더 높게 나타났다. 최고농도도달 전후의 농도변화에 의하면 추적자가 최고농도도달시까지는 주로 1차 단열을 통해 이송되었고, 최고농도도달 이후에는 2차 단열을 통해 이송되거나 기질확산에 의한 수리 분산이 진행되었다. 선형회귀분석에 의한 지표면하 18 m 지점에서 브롬이온농도의 증가/감소 기울기는 3.46/-1.57이며 지표면하 25 m 지점에서는 3.19/-0.47로서 파쇄가 더 심한 지표면하 18 m 지점에서의 용질이송이 빠르게 진행됨을 알 수 있었다. 농도이력곡선에서 브롬이온의 농도증가 형태는 가우시안함수로 나타나고, 농도감소 형태는 기질확산에 의한 꼬리효과(tailing effect)로 인해 지수함수로 나타났다. CATTI 코드를 이용하여 추정한 단열암반층의 유효공극율은 10.5%, 종분산지수는 0.85 m이었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.