• 한국철도학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.193-200
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• 2014

본 연구에서는 도시철도 콘크리트궤도 장대레일에 대한 실내피로시험을 수행하였고, 장대레일 잔존수명을 표현한 파괴확률 50% S-N 선도는 적은 실험데이터에 대한 가중치 확률 해석기법을 사용하여 도출하였다. 여기서 피로시험에 사용된 레일들이 누적통과톤수가 서로 다르기 때문에 누적통과톤수를 평균하여 반복횟수를 수정하였다. 또한, 레일표면요철 및 열차속도를 고려한 레일 저부 휨응력은 기존 연구결과 도출된 레일휨응력 예측식을 사용하여 콘크리트궤도 장대레일의 잔존수명을 평가하였다. 레일 피로수명 평가결과, 레일 피로수명이 기준치에 비해 약 2억톤이상 높았다. 또한, 자갈궤도에 비해 콘크리트궤도 레일의 피로수명이 약 3억톤이상 높은 것으로 분석되었다. 따라서 도시철도에서 레일교체기준을 자갈궤도와 콘크리트궤도로 구분할 필요가 있으며, 레일연마를 통한 레일관리가 이루어진다면 기준치가 아닌 목표치로 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.20-27
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• 2010

본 논문에서는 웨이블릿 패킷 변환(WPT) 기반의 컬러화 알고리즘에서 슈도랜덤코드(pseudo-random code) 정보의 삽입을 통해 복원된 컬러 영상에서 채도를 보상하는 방법을 제안한다. 우선 컬러 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(컬러-그레이변환)에서 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후, Y 영상에 2레벨 웨이블릿 패킷 변환을 적용하여 정보량이 최소인 부영역(수평의 수직, 수직의 수평 부영역)에 CbCr 영상을 삽입한다. 이때 프린팅 및 스캐닝 과정에서 발생하는 채도 열화를 보상하기 위해 원본 영상 CbCr의 최대값 및 최소값을 슈도랜덤코드 형태로 변환하여 대각의 대각 부영역에 역시 삽입한다. 슈도랜덤코드는 CbCr의 최대값 및 최소값을 흰색 점의 개수로 표현한 영상으로, 컬러 복원 과정(그레이-컬러변환)에서 이를 추출하여 원본의 CbCr 최대값 및 최소값과 복원 영상의 CbCr 최대값 및 최소값과의 비를 가중치로 이용함으로써 채도 보상 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 제안된 방법이 복원된 컬러 영상에서 채도를 향상시킴을 색차와 PSNR 수치로 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.297-303
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• 2014

기온감률에 의한 고도보정만으로 표현되지 않는 산악지대의 한낮 기온 분포를 추정하기 위해 사면 일사효과모형이 사용되어왔으나 많은 경우 과다추정 경향이 나타났다. 그 원인을 찾고 기존 방법을 개선하기 위한 방안을 모색하기 위해 야외실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양집수역의 고밀도 관측망으로부터 2012~2013년의 맑은 날 1500 기온, 1100-1500 적산일사량, 그리고 평균풍속자료를 수집하여 분석한 결과 고도보정 기온추정오차는 풍속과 높은 상관이 확인되었다. 이 결과를 토대로 일사효과모형을 풍속가중치에 의해 보정하는 간단한 방법을 도출하였다. 이 새로운 방법에 의해 2012-2013 기간 중 맑은 날에 대하여 악양집수역 내 10개 검증관측지점의 1500 기온을 추정하여 실측치와 비교하였다. 또한 기존 고도보정 추정치 및 일사효과모형 추정치와도 비교하였다. 그 결과 고도보정에 의한 추정치의 오차특성인 편기성과, 일사효과모형의 과다추정 경향이 새로운 방법에 의해 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권4호
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• pp.339-358
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• 2019

본 연구의 목적은 광의의 측면에서 지식정보제공이라는 공동의 임무를 수행하는 도서관, 기록관, 박물관간의 협력 플랫폼 구축에 관한 연구의 동향을 토픽 모델링을 통하여 파악하기 위한 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 Scopus로부터 이들 세 기관을 동시에 다루는 논문 637편의 서지정보를 수집하였다. 수집된 서지정보 중에서 초록을 대상으로 NetMiner V.4를 통하여 총 5,218개의 단어를 추출한 후 토픽모델링 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, tf-idf의 가중치에 따른 단어출현 빈도를 분석한 결과 '보존(Preservation)'이 가장 높게 나타났으며, 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 통한 토픽모델링 분석결과 13개의 주제 영역이 도출되었다. 셋째, 13개의 주제 영역을 네트워크로 표현한 결과 '리포지터리 구축(Repository Construction)'을 중심으로 기관간의 협력, 정보자원 보존을 위한 환경 구축, 정부차원에서의 제도와 정책 발굴, 정보자원의 생애주기, 정보자원의 전시, 정보자원의 검색 등이 서로 밀접한 관련성을 가진 것으로 나타났다. 넷째, 13개의 주제 영역의 연도별 동향을 살펴보면, 1998년 이전의 연구는 제도와 정책 발굴, 정보자원의 검색, 정보자원의 생애주기 등과 같이 특정 주제에 한정된 반면, 그 이후의 연구는 보다 다양한 주제를 다룬 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권12호
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• pp.1083-1091
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• 2010

분포형 수문 모형의 일강우 입력 자료는 불가피하게 불규칙하고 밀도가 낮은 관측망에서 기록된 값을 내삽해 사용하게 되나, 흔히 사용되는 대부분의 내삽법들은 실제 일강우의 다양한 공간적 분포를 잘 재현하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 널리 사용되는 다섯 가지의 강우 내삽 방법을 두개의 유역에 사용하여 비교하고 실제 공간적 분포를 보다 잘 나타낼 수 있는 2단계 내삽법을 제안하였다. 비교에 사용된 내삽법은 (1) 역가중치 방법(IDW), (2) 다중회귀분석 (MLR), (3) 월강우를 이용한 다중회귀분석법(CMLR), (4) 국지가중치 다중회귀분석(LWP) 등이다. 보다 향상된 내삽을 위한 2단계 내삽법은 먼저 로지스틱 회귀분석으로 강우-비강우 지역을 구분하고 강우 지역에서만 기존의 내삽법을 적용하여 강우량을 구하는 방법이다. 기존 방법과의 비교결과 공간적인 편차가 심한 일강우의 특성을 2단계 내삽법에서 잘 표현하고 있는 것으로 나타났다. 제안된 방법은 수문모형에의 적용뿐만 아니라 유출량의 예보 및 대기 순환 모형의 다운 스케일링에도 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.231-240
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• 2017

기술의 가치는 다양한 방법에 의해서 평가되어 지지만, 평가자의 주관과 평가 기법에 따라 상이한 결과를 초래하게 된다. 또한 평가 시 고려해야 할 요인 및 적용모형에 따라 결과의 불확실성이 생기게 되며, 특히 자료의 부족 또는 비교 대상이 없는 경우에는 평가 기술에 대한 가치 산정 결과의 신뢰성에 문제가 생길 수 있다. 이러한 평가 상의 불확실성을 감소시키기 위해 본 연구에서는 요인들에 대해 숫자(점수)로 평가하던 기존의 방식 대신 5가지 언어표현(아주 높음, 높음, 보통, 낮음, 아주 낮음)을 이용하는 퍼지 이론 및 이를 정량화 시킬 수 있는 퍼지 포괄 기법을 적용하여 특정 기술의 기술력을 측정하였다. 이를 위하여 국내에서 개발 중인 소음 저감 원천기술을 사례로 하여 기술성 요인과 사업성 요인으로 분류하고 기술의 가치를 평가 하였다. 기술성 요인은 높음, 사업성 요인은 아주 높음으로 평가되었으며, 이 요인들을 고려한 종합 평가에서는 아주 높음으로 평가되었다. 또한, 이는 각 요인별(세부요인, 대요인) 기술의 가치를 계량적으로 평가 할 수 있어 경쟁기술과의 요인별 비교에 도움이 될 것이다. 본 연구의 기법을 적용하면 다양한 분야에서 신규 기술(콘텐츠) 또는 대체 개발 기술(콘텐츠)과 같이 비교 자료가 부족한 경우에 기술력 분석 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.107-114
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• 2005

선으로 구성된 회로도나 설계도 같은 특수 목적 영상을 처리할 경우 에지가 강조된 영상을 필요로 한다. 또한 프린터, 팩시밀리, LCD TV 등과 같은 이진 출력 장치에 연속 계조 영상을 표현하기 위한 디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 방법으로 이진 영상을 생성할 경우 에지가 흐려진다. 본 논문은 회로도나 설계도 등의 영상 뿐 아니라 이진 출력 장치 등에 사용되는 이진 영상의 에지를 강조하는 방법을 제안한다. 인간의 눈은 한 화소의 명암값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것을 이용하여 제안 방법은 원화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량(LAM: local activity measure)을 사용한다. 제안된 시스템은 또한 LAM에 평균 명암도를 곱하여 얻어진 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enhancement)을 사용한다. IEE를 양자화기 입력에 더하여 이진 영상의 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성한다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도를 이용하여 제안 방법과 기존 방법의 특성을 분석한다.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.173-193
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• 2016

본 논문의 목적은 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하기 위해서, TOPSIS 방법을 퍼지 환경에 적용시키는 것이다. 본 논문에서 각 정보시스템에 대한 평가와 평가기준에 대한 가중치는 사다리꼴 퍼지 수로 표현되는 언어적 용어로 기술된다. 여기서 두 사다리꼴 퍼지 수들 간의 거리는 vertex 방법으로 측정한다. 그리고 TOPSIS 개념에 따라서, 근접계수를 구해서 모든 정보시스템들의 우선순위를 결정한다. 이와 같은 퍼지집합과 TOPSIS의 통합방법은 다른 다기준 의사결정방법들과 비교해서 여러 장점들이 있는데, 예로써, 의사결정을 민첩하게 할 수 있도록 적은 퍼지 자료로도 파라메타 계산이 가능하고, 또한 동시에 평가 할 수 있는 대안의 수에 제약을 받지 않고, 그리고 새로운 대안이 평가과정에서 추가되어도 순위변경문제가 발생되지 않는다는 점이다. 본 논문은 9개의 평가기준과 6명의 평가자들이 평가하는 9개의 신용조회업무 정보시스템들이 포함된 실제사례에 적용했고, 그리고 업무연속성계획(BCP) 수립위한 체계적인 재난복구체계를 실무자들에게 제공하고 있다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 퍼지 TOPSIS 방법의 적용절차는 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하는 의사결정도구로 매우 적절한 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.92-103
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• 2003

최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 서버측 로그데이터의 분석이 아닌 로컬 시스템의 로그데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 성향을 분석한다. 또한 해당 사이트 별 분류 카테고리를 만들어 해당 분류의 가중치를 부여함으로써 개인화된 광고 시스템을 제안하려고 한다. 사용자의 선호도 분석은 웹 개인화 기법 중 협업 필터링의 대상이 되는 사용자 선호도 정보를 방문 사이트 분류에 사용하고 학습에이전트의 대상이 되는 인터넷 사용자의 행동을 해당 사이트의 방문횟수로 가정하여 사용자의 성향분석을 시도하였다. 사용자의 선호도를 벡터로 표현하고, 성향분석 결과를 단순 적용형태가 아닌 연속적 데이터로 간주하였으며 이전 데이터와 이후 데이터의 성향분석 변화를 제안하는 기법을 이용하여 새롭게 분석하고 피드백 시킴으로써 지속적인 갱신과 적용을 할 수 있도록 제안하였다. 이러한 결과를 통해 해당 분류의 광고들을 선정하고 선정된 광고에 사용자 성향분석과 동일한 과정을 적용시킴으로써 차별화된 광고 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.25-35
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• 2014

본 논문에서는 실시간 얼굴 검출을 위한 부스팅 기반 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 얼굴크기 및 변형에 강건하게 얼굴을 검출하기 위해 깊이영상을 이용하고, 깊이차이특징을 사용하여 I-MCTBoost 분류기를 통해 학습 및 인식을 수행한다. I-MCTBoost는 약분류기로 구성된 강분류기들의 연결을 통해 인식을 수행한다. 약분류기의 학습 과정은 깊이차이특징을 생성하고, 이중에서 8개의 특징을 조합하여 약분류기를 구성하며 이때 각 특징은 2진비트(binary bit)로 표현된다. 강분류기는 정해진 약분류기의 개수만큼 반복적으로 약분류기를 선택하는 과정을 통해 학습이 이루어지며, 학습 과정에서 학습 샘플의 가중치를 갱신하고 학습 데이터를 추가하여 강건한 분류를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 깊이차이특징에 대해 설명하고 이를 이용한 I-MCTBoost의 약분류기 학습 방법과 강분류기 학습 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 분류기를 기존 MCT를 이용한 분류기와 정성적, 정량적 분석을 통해 비교하고 제안한 분류기의 타당성과 효율성을 입증한다.