• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.91-107
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• 2012

인터넷의 성장과 개인의 참여는 사생활 정보 보호에 관련된 비효율적 관리 방안에 대한 문제의식을 불러일으키고 있으며 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 문서 분류 방법론을 이용하여 개인의 사적 공간을 나타내는 프라이버시의 항목 중 개인을 식별할 수 있거나 개인이 민감해 할 수 있는 사생활 정보를 담고 있는 문서를 탐지 혹은 분류하는 방법에 대해서 다룬다. 논문의 실험에서 기존의 학습데이터에 추가적으로 개인정보의 유형에 관련된 하위 학습 데이터를 추가함으로써 자동 문서 분류 알고리즘의 성능 측정치를 높이는 것을 시도하였다. 또한 개인정보의 유형에 따라 알고리즘에 효과적으로 적용하는 방향을 제시하기 위하여 기존 논문에서 나타난 개인정보의 유형들을 분석하였다. 개인정보 관련 문서로 분류된 학습 대상과 함께 개인정보에 영향력이 있는 개인정보 유형들을 추가 학습시켜 알고리즘이 학습하는 문서 자질(feature)의 질(quality)을 높였다. 높아진 학습 자질의 질로 인하여 기존의 Na$\ddot{i}$ve Bayes 방법론을 이용한 평가 측정치가 높아질 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2001

손실 200 ppm급과 30 ppm급인 두 종류의 시험 반사경을 대상으로, 지수감쇠 방법을 이용한 반사경 손실측정 시스템의 오차 특성이 조사되었다. 공진기 길이 떨림에 의한 공진기 감쇠신호의 지수함수 왜곡을 보상하기 위하여 감쇠신호 데이터 평균기법을 적용하였다. 감쇠신호 6개의 평균이 취해졌을 때 감쇠신호의 지수함수 곡선맞춤 오차개선이 뚜력시 관측되었으며 손실 200ppm급 시험 반사경의 경우 약 2.4배 손실 30ppm급 시험 반사경의 경우 약 1.3배의 반사경 손실 측정오차 개선효과를 얻을 수 있었다 시험 공진기에서의 일별(day-to-day) 반사경 손실측정 반복도 오차가 조사되었다. 손실 200ppm급 시험 반사경의 경우 약 5.0%, 30ppm급 시험 반사경의 경우 약 26.4%의 손실측정 반복도 오차가 관측되었다. 저손실 반사경 평가에서 확인된 낮은 감쇠신호 데이터 평균효과와 높은 손실측정 반복도 오차는 손실측정 시스템 자체의 측정오차 이외에 시험 반사경 표면의 불균일한 손실 공간분포와 주변 오염원 유입의 결과로 분석되었다 또한 공진기 길이 떨림의 크기와 공진기 길이 측정오차가 손실측정 시스템의 정확도에 미치는 영향을 계산을 통해 조사한 결과, 분해능 수 ppm 급 현재의 측정 시스템의 성능에 미칠수 있는 공진기 길이오차의 영향은 충분히 적은 것으로 확인되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.127-138
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• 2021

본 연구의 목표는 인터렉션이 하나의 영역으로서 묘사 가능성을 증명하는 것이다. 또한 패러다임화된 시각으로 인터렉션을 이해하려고 시도하는 것이다. 일반적으로 통용되는 규칙에 기초하여 이론모델을 구축하고, 디자이너들에게 인터렉션의 본질을 효과적으로 이해하도록 돕고, 현재 인터렉션 설계가 주로 기초적인 수단으로 의존하게 됨으로써 파생되는 인력과 시간비용의 낭비를 방지하는 것이다. 2000년도에 처음으로 인터렉션 패러다임화의 개념을 제시한 이래 지금까지 관련된 연구에는 일부 결함이 존재한다. 예를들어 제시된 이론 모델들이 서로 다른 척도에서 만들어졌거나, 혹은 접근하는 시각에 객관성이 결여된 것, 그리고 주로 연구자의 개인적 경험 등에서 오는것 등이다. 본 연구의 가치와 뛰어난 성과는 그 전체적 기초가 파일검색이라는 토대위에 구축되었다. 최근 2000년 이래 현재까지의 인터렉션 패러다임화에 관한 연구 총 21편의 수집을 통하여 인터렉션 속성 모델 19개,인터렉션 속성 포함 총 174개를 추출하였다. 또한 이 174개 속성에 대하여 보다 통일된 표준 척도에 근거를 두고 집합류의 연구수단을 이용하여 재분류 귀납함으로써 두 개의 이론 모델을 한 조로 만들었다. 이 두 모형은 각각 인터렉션 운용과 인터렉션 체험의 시각으로 접근하며, 그중 각 모델은 각각 6개의 독립된 속성을 포함한다. 이 인터렉션 모델의 제시 및 집합류 데이터의 분석은 각 인터렉션 속성이 인터렉션 설계에서 얼마만큼의 주목을 받고 중요한지 밝히는데 도움이 될것이다. 이런 데이터는 디자이너가 디자인 과정에서 힘 분배를 합리적으로 할 수 있게 도와주며, 또한 미래에 인터렉션 설계에 관해 발전공간을 설계하기 위한 이론적 근거를 제공한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.710-715
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• 2023

도시화가 가속화되면서 교통 혼잡, 주거 및 환경 문제 등의 사회적 이슈가 도출되고 있다. 이를 해결하기 위해 도심항공교통 (UAM; urban air mobility)과 같은 혁신적인 교통시스템 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 초기 저밀도 운항 환경에서 기존의 항공교통시스템에 부담을 주지 않으면서도 안전하게 비행이 이루어져야 하고, 공역을 효율적으로 관리하고 운영하는 능력이 요구된다. 따라서 UAM은 회랑을 통한 경로의 운영으로 예측 가능성을 높여 초기 운영단계에서는 저밀도 상황에서의 운항에 대한 데이터를 축적해 나가는 것이 중요하다. 이를 위해서는 운영하기 전 각종 시뮬레이션을 활용한 시나리오를 생성하여 UAM 기체 간의 잠재적인 충돌 가능성을 예측하고 항공기 간격 즉 분리에 대한 손실 (LoS; loss of separation), 그리고 근접 공중충돌 (NMAC; near mid air collision) 위험에 대한 검토가 필요하다. 항적 난기류는 항공기 간의 안전한 분리를 보장하는 중요한 요소로, 기존 항공교통에서는 활주로와 항로의 분리에 필수적으로 사용되었다. UAM 비행체는 저고도에서 밀집된 공간에서 운영되기 때문에, 항적 난기류에 관한 추가적인 연구가 필요하며, 이를 위해 다양한 데이터를 활용하여 기체의 성능을 정밀하게 분석하고 있다. 본 논문에서는 국내외 연구 결과를 바탕으로 UAM의 분리 기준 설정에 필요한 요구사항과 고려해야 할 사항들을 확인하는 데 초점을 맞추고자 한다.

• 환경생물
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• 제41권4호
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• pp.720-734
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• 2023

국내 바지락 주요 산지인 곰소만에서 동물플랑크톤의 시간적 변동과 동물플랑크톤 개체수에 미치는 환경요인 을 파악하기 위하여, 2022년 10월, 2023년 1월, 3월, 5월, 총 4번에 걸쳐 10개의 정점에서 동물플랑크톤 채집을 수행하였다. 곰소만의 환경요인들 중 수온, Chl-a, DO, pH는 조사 시기 간에 다른 양상을 보였으며, 염분과 SPM은 조사 시기 간의 통계적인 차이를 보이지 않았다. 곰소만의 동물플랑크톤은 각 조사 시기별로 33개, 29개, 27개, 29개의 분류군이 출현하였으며, 2022년 10월과 2023년 5월에는 절지동물이, 2023년 1월과 3월에는 원생동물이 주로 우점하였다. 절지 동물 중 가장 많은 비율을 차지하는 요각류(Copepods) 중 우점종은 Acartia hongi, Paracalanus parvus s. l., Corycaeus spp., Oithona spp.로, 국내 전 연안과 황해 연안에 주로 분포하는 종들이었다. 동물플랑크톤 개체수를 기반으로 수행한 집괴 분석 결과는 계절 내에서 정점 간 유사도가 낮아 군집이 구분되지 않는 안정된 상태(stable condition)였으며, 계절 간에서는 3개의 군집(가을, 겨울~초봄, 봄)으로 뚜렷하게 구분되어 이 해역은 계절성이 매우 강한 환경을 시사하고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권4호
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• pp.110-126
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• 2024

자율주차의 요소 중 하나인 경로계획(Path-planning)을 제안한다. 실제 주차장을 참고하여 수직주차와 수평주차로 주차장의 차로 너비, 주차 공간의 너비, 길이 등 주차장 구조와 주차 환경을 다양하게 설정한다. 출발점와 도착지점 등 각도와 환경을 다양하게 설정하여 경로데이터를 수집하고 수집한 데이터를 Deep Learning model에 넣어 학습시켜 자동주차경로계획 모델을 제안한다. 분석결과, 기 알고리즘(Hybrid A-star, Reeds-Shepp Curve)과 딥러닝 모델 모두 장애물에 충돌하지 않고 비슷한 경로를 생성하지만, 거리와 소모시간이 각각 0.59%, 0.61% 감소하여 효율적인 경로가 생성되었다. 또한, Switching point도 1.3개에서 1.2개로 감소하여 직진과 후진을 최대한으로 줄여 운전자의 피로를 줄일 수 있을거라 생각된다. 마지막으로 경로생성시간은 42.76% 감소하여 효율적이고 신속한 경로생성이 가능하여 향후 자율주행 중 자율주차의 경로 계획생성에 활용될 수 있으며, 차량작도에 따라 이동하는 주차로봇의 경로생성에도 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.10-17
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• 2020

최근 경상북도 포항에서 일어난 강도 5.4 규모의 지진 영향으로 인하여 국내에서도 액상화 현상이 처음으로 발견되었다. 이와 같이 액상화 현상이 발생하면 물과 모래의 일부가 지면 위로 분출하여 공간이 생기게 되므로 지반의 침하, 건물 붕괴, 싱크홀 발생 등의 다양한 위험 상황으로 이어지게 된다. 최근 국내에서도 이와 같은 위험 요인인 액상화 가능지역을 사전에 파악하고자 액상화 위험지도 제작의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 액상화 위험지도 제작을 위해 국토교통부 국토지반정보 통합 DB센터에서 구축한 시추정보를 활용하였으며, 시추정보 데이터베이스 추출 기능과 시추정보를 바탕으로 한 기초데이터 모델링과 3차원 분석 기능을 구현하기 위한 모듈을 개발하였다. 본 연구를 통하여 국토지반정보 통합DB의 효과적인 연동기술을 확보하였으며, 지반 저항치, 액상화 위험지도 등 액상화 위험도 분석을 위한 단계별 3차원 정보 생성이 가능해졌다. 향후, 본 연구에서 개발한 기술을 통해 3차원 액상화 정보 구축을 위한 기반 마련과 액상화 대응체계 구축을 위한 종합적인 의사결정 지원기술로 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.139-147
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• 2017

문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.183-191
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• 2011

이 연구의 목적은 GIS를 이용하여 기후변화에 대응하고 도시의 온실가스를 효율적으로 관리하기 위한 도시지역의 기후지도 제작방안에 대하여 연구하는데 있다. GIS를 이용한 도시기후지도 제작을 위하여 기후변화와 관련된 온실가스 통계자료와 공간자료를 수집 및 분석하고, 도시기후지도 제작 방안 정립, 도시기후지도 작성을 위한 GIS 프레임웍 데이터 구축방안수립, 시범지역에 대한 도시기후지도 작성 및 분석 등을 통하여 도시기후톱 유형과 도시 기후변화와의 상관관계를 분석하였다. 도시기후지도 작성을 통해 도시기후톱 유형별로 정확한 온실가스 배출량 및 흡수량을 산정 할 수 있음을 알 수 있었으며, 가정지역, 상업지역, 산업지역에서의 기온이 높은 것을 알 수 있었으며, 교통지역과 산업지역에서 단위면적당 배출량이 높은 것을 알 수 있다. 도시기후톱 유형별 도시기후 변화를 제시함으로써 도시개발에 따른 기후변화 영향을 제시하고, 기후변화 대응 및 적응을 위한 도시지역의 에너지 절감 및 온실가스 저감 정책 수립에 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.483-492
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• 2007

최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.