• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.100-112
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• 2021

빅데이터의 등장과 더불어 교통 상태 예측은 과거 이력 데이터 분석 방식에 힘을 싣고 발전되어 왔으나, 이 방법은 관측된 적 없는 돌발 상황에 충분히 대응하지 못한다는 약점이 있다. 본 연구에서는 기계학습과 시뮬레이션 기법의 융합을 통해 돌발 상황 발생 시 교통 상태 예측 정확도 감소를 보완할 수 있는 예측 기법을 제시한다. 데이터 기반 방식의 맹점은 과거에 관측된 적 없는 데이터 패턴이 인지되었을 때 드러난다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 과거 이력 데이터를 보강하는 방법으로 문제를 해결하고자 하였다. 제시한 방법은 기계학습 기반의 교통 예측을 수행하고, 예측 결과와 실시간으로 수집되는 교통 데이터를 지속적으로 비교하여 돌발 상황 발생 여부를 판단한다. 돌발 상황이 인지되었을 시, 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터베이스를 활용하여 예측을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 도로 구간을 대상으로 검증되었으며, 검증 결과 돌발 상황에서의 교통 상태 예측 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 융합 교통 예측 방법은 향후 교통 예측 고도화에 이바지할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권1호
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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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.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권1호
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• pp.111-125
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• 2022

ENACT 프로젝트는 과학기술과 관련한 사회쟁점(SSI)에 관심을 갖고 쟁점해결에 참여해보는 경험을 통해 사회적 책임감을 함양하는 교육프로그램으로, 본 연구에서는 ENACT 프로젝트 수행을 통해 예비 과학교사들의 과학기술자의 사회적 책임에 대한 인식이 어떻게 변화하는지 탐색해보았다. 32명의 예비 과학교사가 비교과활동으로 약 3개월에 걸쳐 자발적으로 참여하였으며, ENACT 모형 즉, 쟁점발견, 쟁점탐색, 미래상황 예측, 과학·기술·공학적 쟁점해결, 사회적 실천의 5단계에 따라 진행하였다. 예비 과학교사들의 과학기술자의 사회적 책임에 대한 인식 변화를 탐색하기 위해 혼합연구방법을 이용하였으며, 이를 위해 과학기술자의 사회적 책임인식을 측정하는 검사도구(VSRoSE)와 조별 면담 자료를 수집하였다. 연구결과, 예비 과학교사들은 VSRoSE 전체 및 8개 하위요인 중 5개 요인에서 통계적으로 유의미한 향상을 나타내었다. 각 하위 요인별 예비 교사들의 면담을 분석한 결과, 이들은 과학기술에 대한 인식론적 탐색을 강조하는 Cycle I과 쟁점해결과 실천을 강조하는 Cycle II를 수행하는 과정에서 과학기술자의 사회적 역할에 대해 고민할 수 있는 기회를 충분히 갖게 되었음을 확인하였다. 특히 프로젝트 참여 전 과학기술이 인간과 환경, 사회에 미치는 영향을 고려해야 한다는 것에 초점을 두었던 예비 교사들의 인식은, 프로젝트 참여 후 사회적 필요와 요구를 반영하고 지역사회 문제 해결을 위해 대중과 협력·소통하며 정책에 참여해야 하는 것까지 확장해서 이해하는 모습을 보였다. 위 결과를 기반으로 과학기술관련 사회쟁점 교육과 교사교육에 있어 본 연구의 시사점을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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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.