• Fire Science and Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.17-22
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• 2000

For life safety design of shopping mall, we selected a shopping mall, and calculated the evacuation time of means of egress. It is calculated by two kind of evacuation method. One is the computer simulation model, EXODUS. The other is Japan's method. Study way is a model structure study, selecting real shopping mall and setting scenario, calculating the evacuating time. result of study, evaluation time is very high. Therefore we confirmed that the building of means of egress is not fit to evacuation more the capacity of setting population.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.40.1-40.1
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• 2010

인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 태양 에너지는 전세계적으로 에너지 부족 문제 해결방안을 위한 대체 에너지 자원으로 각광 받고 있다. 즉 태양으로부터 방출되어 지표면에 도달하는 태양광은 연간 약 23,000 TW(Perez et al., 2009)로써 다른 어떤 종류의 에너지원보다 풍부하기 때문에 태양광 발전은 양적인 측면에서의 무한한 잠재력뿐만 아니라 환경적인 측면에서 무공해라는 장점을 가진다. 특히 국내에서는 2030년까지 태양광 에너지와 풍력 및 수소에너지들은 3대 국가 에너지 전략 분야로 집중 육성되고 있다(한국과학기술정보연구원, 2007). 지표면에 도달하는 태양 에너지 평가 및 분석을 위하여 일사계에 의한 관측 자료가 이용될 수 있으나 관측 영역 및 관측 정밀도 문제 때문에 태양 복사 모델(Solar Radiative Transfer Model)에 의한 계산 자료가 중요하게 활용된다. 이 연구에서 한반도의 지표면 태양광 계산을 위하여 사용된 모델은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 단일 기층의 모형대기를 가정한 모델이며 상세 모델(Line-by-Line Model)에 의하여 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산하였다. 이 계산을 위하여 대기 중의 가스와 에어로졸 및 구름 성분들에 대한 모델 입력자료 등이 요구되며 이 자료들은 기상청의 수치 모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS)과 기상 관련 인공위성(OMI와 MODIS 및 MTSAT-1R 등)으로부터 발췌하여 사용하였다. 그 결과 이 연구 기간(2009년 1월 ~ 2009년 12월)동안 1 km 간격의 수평면에 대하여 계산된 한반도의 지표면 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5400MJ/m^2$ 이상)이 나타났다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 이 연구 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 결여 때문으로 평가된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.1
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• pp.47-53
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• 2004

We propose a new speech enhancement algorithm based on left-right Hidden Markov Model (HMM) with state decision using Log-likelihood Ratio Test (LRT). Since the conventional HMM-based speech enhancement methods try to improve speech quality for all states, they introduce huge computational loads inappropriate to real-time implementation. In the left-right HMM, only the current and the next state are considered for a possible state transition so to reduce the computational complexity. In this paper, we propose a method to decide the current state by using the LRT on the previous state. Experimental results show that the proposed method improves the speed up to 60% with 0.2∼0.4 dB degradation of speech quality compared to the conventional method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.19-21
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• 2001

대다수의 사용자는 웹 검색에서 자신이 찾고자 하는 것을 표현할 때, 평균 2, 3개의 단어를 사용하고 있다. 벡터 모델이나 추론 망 모델에서 이런 질의 정보를 이용하여 좋은 결과를 얻기에는 몇 가지 어려움이 있다. 특히 추론 망 모델에서 많이 사용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법은 질의에 나타나는 단어의 수가 적고 많은 문서들이 이 단어들을 모두 가지고 있을 경우에 좋지 않은 검색결과를 보여주고 있다. 본 논문은 추론 망 모델에 적용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법을 개선하였고, 이를 기반으로 Web Trec 9의 자료를 검색하여 좋은 결과를 얻었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.12
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• pp.1494-1502
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• 1992

이 논문에서는 디지털 영상 데이터의 가역 부호화 방법을 제안하였다. 정보원 모델을 위하여 인접 화소간의 차분을 이용한 차분모델과 마르코프 모델의 구성법을 보였다. 모델링에서 얻어지는 확률 구간의 변경을 이용한 다치 산술부호화의 고속화 알고리즘을 제시하였다. 제안방식의 성능을 계산량의 비교와 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과 상태의 그룹화에 의한 차분모델이 기존의 여러방식에 비하여 적은 계산량으로 동등 이상의 평균부호 길이의 달성할 수 있어 효과적임을 알 수 있었다. 또한 제안한 고속화 방식은 차분모델에 적용이 용이하며 128계조를 갖는 영상에 있어서 평균 5배 이상의 고속효과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.463-465
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• 2002

본 논문에서는 다자계산 이론과 Peer-to-Peer 네트워크 기술을 이용하여 안전하고 효율적인 경매 모델을 제안하고자 한다 기존에 제안된 경매 모델의 경우 안전한 계산을 할 수 있었으나 메시지 전송에 있어 효율적인 작업을 할 수 없었다. 또한 경매의 규모가 커져감에 따라 부가적으로 들어가는 비용도 증가해야만 했다. 그러나 제안된 모델에서는 Peer-to-Peer 네트워크 기술을 이용함으로써 서버에 집중되는 네트워크 부하를 줄이고 또한 제안된 모델을 사용하는 다른 경매 그룹과 쉽게 연동 할 수 있어 경매 규모를 쉽게 확장을 할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1996.11a
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• pp.833-840
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• 1996

중립면은 셸 (솔리드 모델) 유한 요소 생성, 로보트 이동 경로 계산, 특징 형상 판별 등에서 사용될 수 있다. 그러나 기존 중립면 계산 알고리즘들은 연립 방정식을 수렴성이 보장되지 않는 수치 해법으로 풀어야 했기 때문에 발전이 미비했다. 본 논문은 복셀-이등분 면의 교자성을 이용한 중립면 계산 알고리즘을 제시한다. 교차성은 보로노이 영역을 사용, 단순한 기하학적 요소간의 거리 비교로 판별한다. 이런 기하학적인 접근 방법은 기본적으로 수렴성 문제가 배제된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.48-51
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• 2019

최근 기술이 발달함으로 인해 더 짧은시간에 더 많은 계산량이 필요해진 시대가 왔다. 본 연구에서는 CPU와 GPU의 구조를 파악하고 계산속도를 비교한다. 직렬 방식의 알고리즘에서의 병렬 방식의 알고리즘 및 현재 GPU 병렬처리 적용 사례 및 추후 적합한 모델 찾기에 대해 연구한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.28 no.5
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• pp.549-559
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• 2012

This paper presents a comparative analysis on the applicability of a priori statistic information about adjustment models when the surface shape parameters are estimated at an arbitrary point in an elevation data. Although the reliability of the estimates are known to be affected by surface condition and the adjustment models, there has been little research in a systematic and detail way. When the raw data have been taken from a real measurement, its true value cannot be known, however, thus this study used simulation data in order to analyze clearly the applicability of adjustment models. The generation of simulated data was performed by superimposing horizontal, slope, and curve surfaces and adding a certain amount of noise. Comparative analysis was performed by associating the a posteriori estimates with a priori statistics of each adjustment models. The experimental results show the estimation characteristics of adjustment models against varying surface conditions.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.395-395
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• 2022

본 연구는 머신러닝 기반의 상수도 모니터링 시스템의 예측 모델을 개발하고, 예측 모델의 적용이 가능성을 검토하였다. 상수도모니터링 시스템은 상수관망에 설치된 센서에서 수집된 자료를 모니터링 할 수 있어 운영자의 상수도 시설물의 관리 편의성을 높일 수 있다. 특히 수리학적 모델을 적용하여 계산된 값과 측정된 값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자에게 이를 알려주므로 시스템내의 문제점을 빠르게 확인할 수 있다. 그러나 수리학적 모델은 입력자료가 증가됨에 따라 계산시간이 많이 소요되는 문제가 있고, 계산된 값의 정확도가 낮아지므로. 이러한 문제를 보완하기 위해 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하여 이를 해결하고자 하였다. 예측 모델은 GS 이니마 브라질(GS Inima Brazil)에서 운영중인 아라사투바(Aracatuba) 지역 주사라(Jussara) DMA(District Metered Area)의 2018년 1월에서 7월까지의 운영자료를 이용하였으며, 상수도 모니터링 시스템에서 상수관로 수압에 영향을 미치는 영향 인자들을 분석하고, 하이퍼파라미터 최적화를 통한 수압 예측 모델을 개선하였다. 금회 연구는 머신러닝 기반의 모델을 통하여 상수관망의 시간변화에 따른 장래 예측 수압을 검토할 수 있었다는데 큰 의의가 있다.