• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.201-201
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• 2023

일반적으로 하천의 수질은 산업화, 인구증가 등으로 인해 여러 종류의 오염물질이 유입되어 악화된다. 수질 악화의 대표적인 현상은 부영양화이며 이를 일으키는 주요 원인 물질은 통상 영양염류라고 말하는 질소와 인으로 알려져 있다. T-N이 다량 수계로 유입되면 식물성 플랑크톤 등이 대량 번식하여 녹조 현상등 수질 악화를 발생시켜 관리가 필요하다. 현재 많은 수자원 관리 부서에서 모니터링 포인트를 설정하여 수질 변화를 관찰하고 있다. 기존의 T-N 분석방법은 (1) 자외선 흡광광도법 (2) 카드뮴 환원법 (3) 환원증류-킬달법등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 실험실 기반의 정량적 분석으로 시간과 비용이 크게 소요되어 발생하는 문제에 대해 초기대응을 하기 힘들다. 따라서 T-N을 효과적으로 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 국내에서는 수질자료를 통한 연관된 수질 인자를 찾아내어 머신러닝 알고리즘을 활용해 Chl-a 농도를 추정한 연구사례가 있다. 국외에서는 TN과 센서 측정 지표 간의 물리적, 화학적 관계를 기반으로 센서 감지의 적시성과 지능형 알고리즘의 정확도를 결합하여 실시간 총질소(TN) 측정 방법 연구 사례가 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 국내에 적합한 T-N 예측 모델을 만들고자한다. 본 연구에서는 센서기반으로 측정가능한 수질항목들과 T-N의 상관성 분석을 통해 주요 수질인자를 도출하였다. 도출된 인자와 Python 기반의 머신러닝을 활용하여 T-N을 추정하였다. 그 후, T-N 추정값과 실측값을 비교하여 머신러닝 성능을 평가하고 실제 적용 가능성에 대해서 검증하였다. 본 연구는 기존 T-N 측정에 소모되는 시간과 비용의 감소에 기여하고 이를 통해 앞으로 더 정확한 수질 예측이 가능해질 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.159-166
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• 2009

자연면역 시스템은 여러 신체 부위에서 다양한 기능으로 외부침입에 민감하게 대응할 뿐만 아니라 기존에 감염된 정보를 기억하는 기능을 수행한다. 그러나 자연 면역 시스템의 원리를 적용한 컴퓨터 보안 시스템에서는 자연면역 시스템이 갖는 기능을 충분히 제공하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 자연면역 시스템의 네거티브 셀렉션을 적용한 항체와 임의의 비정상 시스템 콜 시퀀스를 선택하여 유전자 알고리즘을 적용한 항체를 결합하여 자연면역 시스템과 유사한 기능을 제공하는 하이브리드 모델을 제안한다. 제안된 모델은 긍정적 결함과 부정적 결함을 줄이기 위해 임의의 비정상 시스템 콜 시퀀스를 이용한다. 실험에 사용된 데이터는 UNM(University of New Maxico)에서 제공된 샌드메일 데이터이며 실험 결과 제안 모델은 기존 네거티브 셀렉션보다 비정상 시스템 콜을 정상 시스템 콜로 판정하는 부정적 결함이 평균 0.55% 낮게 나타났다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.871-880
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• 2017

최근 들어, 인터넷 망을 이용한 서비스들이 초연결 구조로 결합 및 융합하여 발전되고 있다. 이러한 사물인터넷망은 기존의 센서 노드, 디바이스, 종단간 단말기 등의 이기종의 디바이스로 구성되며 서로 다른 종류의 프로토콜을 변화하여 실현되고 있다. 그 대표적인 것이 헬스 케어 시스템으로, 사물인터넷을 이용함으로써 의료기기, 환자, 의사들 간의 의료 정보가 매우 신속하게 전달될 수 있는 장점을 가지며, 이동성 및 관리적 측면에서 편리성을 가진다. 그러나 이러한 사물인터넷 망을 이용할 경우 센서 노드에서의 저용량의 메모리 공간, 낮은 컴퓨팅 능력, 저전력 등의 하드웨어적인 제한 요소로 인하여 기존의 암호 엔진을 내장하기는 불가능 하다. 기존의 표준 알고리즘을 구현하기에는 하드웨어적인 제한 요소로 인하여 현재의 기술로는 구현이 어렵다. 따라서 이러한 문제점으로 인해 보안적인 취약성이 존재한다. 현재에는 많은 연구자들은 경량화 알고리즘 및 저전력의 회로 설계에 주안점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 헬스 케어 시스템의 구조를 분석하고, 사물인터넷 기반의 종단간의 헬스 케어 시스템에서의 보안적인 이슈 및 문제점을 분석하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.127-135
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• 2023

조직병리에서 전체 슬라이드 영상의 정확한 분할은 질병 진단과 치료 계획에 매우 중요한 작업이다. 그러나 전체 슬라이드 영상은 크기가 크고 조직의 형태, 염색 및 촬영 조건이 다양하기 때문에 기존의 자동 영상 분할 알고리즘을 항상 적용하는 것은 어렵다. 최근 인간의 전문 지식과 알고리즘을 결합한 대화형 영상 분할 기술의 발전은 전체 슬라이드 영상 분할의 효율 성과 정확성을 개선할 수 있는 가능성을 보여주었다. 그러나 이러한 접근 방식은 동시에 어려운 과제를 제기하기도 했다. 본 논문에서는 다중 해상도 전체 슬라이드 영상을 활용하는 새로운 대화형 분할 방법인 ZoomISEG를 제안한다. 기존의 단일 스케일 방법과의 비교 및 ablation study를 통해 제안된 방법의 효율성과 성능을 입증한다. 실험 결과, 제안된 방법은 사람의 개입을 줄이면서도 최고 해상도 데이터를 사용하는 방식에 필적하는 정확도를 달성함을 확인했다.

• 한국음향학회지
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• 제28권7호
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• pp.680-685
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• 2009

본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 잡음 제거 (NS, noise suppression)가 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression)의 후처리단으로 결합하여 사용되는 구조에서 발생하는 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 마이크로폰 입력신호의 음성부재확률 (SAP, speech absence probability)을 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 따라서 제안된 기법에서는 반향 억제 후 신호에서 잡음전력 갱신을 위한 SAP를 추출하는 대신 입력신호에 대한 SAP를 NS 알고리즘에 적용함으로서 잡음 제거기가 반향 억제 후 왜곡된 잡음 스펙트럼 구간에서는 잡음전력을 갱신하지 않도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.200-208
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• 2010

본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.93-104
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• 2024

수요 반응은 전력망의 신뢰성을 높이고 비용을 최소화하기 위해 수요가 가장 많은 시간대에 고객이 소비패턴을 조정하도록 유도한다. 재생 에너지원을 스마트 그리드에 통합하는 것은 간헐적이고 예측할 수 없는 특성으로 인해 상당한 도전 과제를 안고 있다. 강화 학습 기법과 결합된 수요 대응 전략은 이러한 문제를 해결하고 기존 방식에서는 이러한 종류의 복잡한 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 그리드 운영을 최적화할 수 있는 접근 방식으로 부상하고 있다. 본 연구는 재생 에너지 통합을 위한 수요 반응에 강화 학습 알고리즘을 적용하는 방법을 찾아 적용하는데 중점을 둔다. 연구의 핵심 목표는 수요 측 유연성을 최적화하고 재생 에너지 활용도를 개선할 뿐 아니라 그리드 안정성을 강화하고자 한다. 연구 결과는 강화 학습을 기반으로 한 수요 반응 전략이 그리드 유연성을 향상시키고 재생 에너지 통합을 촉진하는 데 효과적이라것을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.571-576
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• 2024

온톨로지는 도메인 전문가에 의해 만들어지지만, 동일한 내용이라도 전문가마다 도메인 지식에 대한 이해가 다르기 때문에 상이하게 표현될 수 있다. 아직 온톨로지 표준화가 부족하기 때문에 동일한 도메인 내에 여러 개의 온톨로지가 존재할 수 있으며, 이로 인해 온톨로지 이질성이라는 현상이 발생한다. 따라서 우리는 온톨로지 이질성 문제를 해결하기 위해 SCBOW(: Siames Continuois Bag Of Words)와 BERT(: BiDirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 결합한 새로운 온톨로지 매칭 방법을 제안한다. 온톨로지를 그래프로 표현하며, 온톨로지 매칭 문제에서 발생할 수 있는 일대다 문제를 해결하기 위해 SimRank 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 우리의 접근 방식이 전통적인 매칭 알고리즘보다 약 8%의 성능 향상을 보였다. 제안 방법은 온톨로지 매칭에 사용되는 정렬 기술을 향상하고 개선할 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권1호
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• pp.81-90
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• 2008

본 연구에서는 유한 요소법과 고도화된 손상 탐지 기법을 결합하여 구조적 손상을 규명하는 방법을 다룬다. 본 연구의 특징은 충격하중을 받는 구조물의 동적 거동 특성을 분석하여 이를 임의의 손상 형태를 갖는 판에 적용한다는 것이다. 이러한 방법은 손상된 부위의 강성 분포를 추정할 뿐만 아니라 손상의 정도도 파악할 수 있는 장점을 갖으며 분할 요소수의 제한을 두지 않는다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 본 알고리즘은 임의의 손상을 갖는 박판에 대하여 적용하기 한다. 수치해석 결과로부터 제안된 알고리즘은 수치적 효율성과 함께 임의의 손상 분포를 규명할 수 있음을 보여준다.