• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.5
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• pp.100-112
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• 2021

With the advent of big data, traffic prediction has been developed based on historical data analysis methods, but this method deteriorates prediction performance when a traffic incident that has not been observed occurs. This study proposes a method that can compensate for the reduction in traffic prediction accuracy in traffic incidents situations by hybrid approach of machine learning and traffic simulation. The blind spots of the data-driven method are revealed when data patterns that have not been observed in the past are recognized. In this study, we tried to solve the problem by reinforcing historical data using traffic simulation. The proposed method performs machine learning-based traffic prediction and periodically compares the prediction result with real time traffic data to determine whether an incident occurs. When an incident is recognized, prediction is performed using the synthetic traffic data generated through simulation. The method proposed in this study was tested on an actual road section, and as a result of the experiment, it was confirmed that the error in predicting traffic state in incident situations was significantly reduced. The proposed traffic prediction method is expected to become a cornerstone for the advancement of traffic prediction.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.22 no.1
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• pp.20-26
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• 2019

In this paper, we propose measurement based numerical resistivity model for low energy exploding foil initiator (LEEFI) of electronic safety and arming device(ESAD). A resistivity model describes a behavior of variable resistance in LEEFI by firing current. The previous resistivity model was based on high energy detonator applications as explosive bridge wire and exploding foil initiator. Therefore, to estimate the voltage, current, and burst time of LEEFI, a resistivity model suitable for LEEFI is needed. For the modeling of resistivity of LEEFI, we propose a specific action based equation which represents a behavior of LEEFI when firing current is applied. To verify the proposed model, we analyze a firing current transmission path to obtain parasitic impedance. We experimentally verify that the proposed resistivity model offers precise estimation for the behavior of variable resistance in LEEFI.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.324-326
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• 2021

증강현실은 현실 공간에 가상의 객체를 합성한 영상을 생성하는 기술이다. 증강현실 기술에 대한 지속적인 수요 증가와 기술 발전이 이루어져 왔으며, 앞으로 사용자에게 현실을 기반으로 생성된 이질감이 느껴지지 않는 정교한 영상을 제공할 수 있으리라 기대할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 기술로 생성된 합성 영상이 정교한 영상임을 판단할 수 있는 객관적인 기준을 마련하기 위해 기존의 머신 러닝 기반의 이미지 분류 모델들로 합성 이미지 예측에 대한 실험을 진행하고 그 결과를 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.675-677
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• 2007

클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 복잡해짐에 따라, 대규모 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 실제 사용자의 이용 패턴을 예측할 수 있는 워크로드 분석의 필요성이 높아지고 있다. 워크로드 분석으로는 다양한 작업이 진행되는데 특히 파일 단위의 동적 접근 분석도 이에 포함된다. 본 논문에서는 실험용 병렬 파일 시스템으로 많이 보급된 PVFS2 에 파일 단위접근 기록을 가능케하는 방안을 모색하고 이 기능의 활용 가능성을 살펴 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1061-1063
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• 2013

정보 및 서비스 시스템이 업무 전반에 널리 보급 활용되면서 관련 데이터가 데이터베이스에 저장되고 있다. 조직의 실무자들이 현장에서 업무를 처리하고 데이터를 저장한다면, 임원 및 주요 부서장들은 효율적인 주요 의사결정을 위해 기관의 전체적인 연구개발 및 서비스 현황, 추이, 예측 정보를 필요로 한다. 본 논문은 KISTI 경영목표를 지원하면서 임원 및 주요 부서장의 의사결정을 지원하기 위해 구축된 전략경영시스템의 설계 및 구축과정, 시스템을 구축하며 경험한 시행착오, 교훈 등을 논한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.113-114
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• 2009

클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 복잡해짐에 따라, 대규모 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 실제 사용자의 이용 패턴을 예측할 수 있는 워크로드 분석의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 가동중인 188개의 계산 노드, 3008개 CPU 자원을 보유한 대규모 클러스터 시스템에서 병렬 분산 파일 시스템에 대한 워크로드를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.314-317
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• 2021

하이라이트 영상은 원본 영상의 중요한 장면들을 짧은 시간 안에 감상할 수 있게 도와준다. 특히나 경기 시간 긴 축구나 야구 그리고 e-스포츠의 시청자들에게 있어, 하이라이트 영상의 효용성은 더욱 증가한다. 하이라이트 영상 추출의 자동화로 방송사나 온라인 플랫폼은 비용 절감과 시간 절약의 이점을 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스포츠 영상에서 자동으로 하이라이트 구간을 추출하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 멀티 헤드 어텐션 매커니즘과 LSTM 네트워크의 결합으로 구성된다. 해당 매커니즘의 여러 헤드를 통해 어텐션을 다양한 관점에서 진행한다. 이로 인해 영상의 전체적인 맥락과 장면 간의 유기적 관계를 다양한 관점에서 파악할 수 있다. 또한 오디오와 이미지 정보를 함께 이용하여 모델을 학습한다. 학습한 모델의 평가는 e-스포츠 경기 영상을 이용하여 평가한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.33-33
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• 2017

수문모형들은 유역차원의 저감대책 수립 및 평가에 유용하게 사용될 수 있고 이를 활용한 합리적인 예측이 가능하다. 한국의 미계측 유역에 대한 유사발생량 예측을 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 예측모형의 특징은 신뢰할 수 있는 관측 자료를 활용하여 단계별 다중회귀분석을 이용하여 매개변수를 결정하였으며, 최소한의 입력자료를 이용하여 전국 규모의 연평균 유사발생량을 예측할 수 있다는 것이다. 본 연구에서 개발된 모형을 활용하여 4대강 유역의 중권역별 유사량을 추정하였다. 수자원장기 종합에서 사용한 중권역별 강우 자료를 활용하여 모의를 수행하였다. 2001년부터 2015년 까지 15년까지 모의결과 4대강 유역 전체적으로 연 강우량의 변동에 따라 유사발생량도 증감하는 패턴을 나타내고 있으며, 그 주기는 약 8년 정도로 추정되었다. 4대강 주요 중권역을 대상으로 2010년에 추정된 비유사량을 K-DRUM 예측값 및 유량조사사업단 추정값과 비교하여 모델의 활용성을 검토하였다. 유사량 예측의 불확실성을 감안할 때 본 연구에서 개발된 모델을 이용하여 1차 스크리닝 수준에서 미계측 유역에 대한 비유사량 예측이 가능할 것으로 판단되며, 향후 미계측 유역에 대한 유사관리계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.42 no.1
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• pp.111-125
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• 2022

This study aims to investigate the effects of the ENACT project on promoting pre-service science teachers (PSTs)' views on the social responsibility of scientists and engineers. The ENACT project was designed to cultivate the social responsibility by integrating the theoretical framework of socioscientific issues (SSIs) education with problem-based inquiry approaches for the resolution of the issues. Thirty-two PSTs voluntarily participated in the project and completed the five stages over three months. Data was collected through a questionnaire to measure PSTs' view of the social responsibility of scientists and engineers (VSRoSE) and focus-group interviews. Results indicate that the PSTs presented statistically significant changes in their views of the social responsibility after the ENACT project. The mean scores of the five sub-dimensions of VSRoSE significantly increased. The interviews also supported that the PSTs had opportunities to seriously consider the social responsibility of scientists and engineers through epistemological exploration of science and technology (Cycle I), and problem-solving and action-taking (Cycle II). In particular, they agreed more on such responsibilities as consideration of societal needs and demands, pursuit of the common good, civic engagement and services using their expertise, communications with the public regarding potential risks, and participation in policy decision-making related to science and technology advances. Educational implications for SSI education and teacher education were suggested.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.341-343
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• 2022

온실가스 배출 문제가 세계적인 현안으로 부각되면서 수소를 에너지원으로 사용하는 수소경제가 주목받고 있다. 수소연료전지는 수소경제의 구성요소 중 하나로, 수소를 활용해 열과 전기를 생산하며 에너지 변환 효율이 높이는데 장점이 있다. 본 연구는 세계적인 온라인 커뮤니티인 레딧(Reddit)에서 수집한 수소연료전지와 관련된 소셜 데이터를 텍스트마이닝과 감성분석 기법으로 분석하였다. 분석 결과 9,211건의 댓글을 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 이용해 4개의 토픽 그룹으로 분류할 수 있었다. 이 중 수소연료전지와 관련이 높은 그룹을 선정해 STM(Structural Topic Model) 분석으로 10개 토픽을 추출하였고, 기후 환경, 수소 산업, 수소 차와 관련 있는 토픽 3개를 발견할 수 있었다. 이 연구 결과를 통해 수소연료전지의 세계적으로 실제적인 내용을 빠르고 효과적으로 파악하여 수소연료전지에 대한 예측하고, 우리나라의 수소연료전지 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다.