• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.166-170
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• 2011

HEC-GeoRAS는 HEC-RAS의 모의값을 토대로 지형공간자료로 나타내기 위한 ArcView GIS의 확장모형이다. 이모형은 홍수 범람도 작성 및 침수피해 위험도 평가 등에 이용되고 있으며, 이때 홍수 범람도 작성이나 침수범위 설정에 이용되는 지형자료가 수치지형모형(DTM)이다. 수치지형모형에서 표고는 수치지도와 횡단자료를 중첩시켜 만든 TIN(Triangulated Irregular Network)과 같은 자료 구조 규칙을 사용하여 저장된다. HEC-GeoRAS에서 여러 가지 RAS Themes을 만드는데 이 중에서 지형속성 Themes을 생성할 때 문제점이 발생하는데 사용자가 HEC-GeoRAS 사용하여 직접 드로잉하기 때문에 잘못된 위치에 지형속성자료를 입력할 수 있다는 것이다. 또한 TIN생성 시 하천 고수호안이 수직 옹벽형태로 되어 있으면 벽체에 여러 개의 고도자료가 존재하는데 한 개의 고도값만 입력할 수 있어 횡단면이 왜곡된다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 ArcView GIS에서 RAS Themes을 구축할 때 Auto CAD를 사용하여 지형속성자료를 드로잉 하였고, 수직 옹벽형태의 측점을 수정하여 고도값을 추가 입력하였다. 연구 대상지역은 광주천으로 고수호안이 수직 옹벽형태로 되어 있어 벽체에 여러 개의 고도값이 존재하므로 TIN 구축 시 횡단면이 왜곡되는 하천이다. 연구결과 횡단자료가 갖고 있는 좌표를 Auto CAD에서 입력할 수 있어 정확한 위치에 지형속성자료를 생성할 수 있었다. 또한 수직 옹벽형태의 측점을 수정하여 고도값을 추가 입력함으로써 횡단면 왜곡을 보완할 수 있었다. 홍수량에 따른 최대 침수심과 침수면적을 분석한 결과 횡단자료 수정 전 후 2배정도 차이가 생김을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 이용하면 보다 정확한 침수범위를 설정할 수 있고, 저빈도 홍수위 분석도 용이할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.125-132
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• 2022

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.467-476
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• 2011

복합명사구는 단일어보다 명확한 의미를 갖기 때문에 의미적 정보처리에서 중요한 요소로 사용된다. 하지만 명사구의 표현형태의 다양성 때문에 같은 의미를 갖고 있다 할지라도 그 동일성을 판단하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 이러한 구문 다양성 해소를 위해 복합명사구 색인 방법을 제안한다. 본 연구의 최종목적은 다양한 형태로 표현된 동일한 의미의 명사구를 동일한 형태의 색인어로 표현하는 것이며, 이를 위해 다음과 같은 과정을 따른다. 먼저 복합명사구 인식을 위한 규칙 템플릿을 생성하고, 국내학술논문 집합에 적용하여 복합명사구들을 추출한다. 일반적으로 복합명사구는 특정성이 크다. 이에 이를 고려한 색인어 합성규칙을 제안하고, 추출된 명사구에 적용한다. 본 연구의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 HANTEC 2.0 테스트셋을 이용하였으며, 그 결과를 기준모델과 비교하였다. 실험과 비교를 통해 본 논문에서 제안하는 색인방법이 검색 정확률 향상에 긍정적으로 영향을 미치며, 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.463-468
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• 2011

지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.470-479
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• 2016

UCC(User Created Contents) 형태의 다양한 영상 미디어 데이터가 증가함에 따라 의미 있는 서비스를 제공하기 위해 많은 분야에서 활발한 연구가 진행 중이다. 그 중 시맨틱 웹 기반의 미디어 분류에 대한 연구가 진행되고 있지만 기존의 미디어 온톨로지는 메타 정보를 이용하기 때문에 정보의 부재에 따른 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에서 인지되는 객체를 정하고 그 조합으로 구성된 서술 논리 기반의 온톨로지를 구축하고 영상의 장면에 따른 순서 기반의 규칙을 정의하여 이벤트 인지에 대한 기틀을 제안한다. 또한 증가하는 미디어 데이터에 대한 처리를 위해 분산 인-메모리 기반 프레임워크인 아파치 스파크 스트리밍을 이용하여, 영상 분류를 병렬로 처리하는 방법에 대해 설명한다. 유튜브에서 추출한 영상을 대상으로 대용량 미디어 온톨로지 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능 평가를 진행하여 타당성을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권1호
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• pp.24-42
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• 2005

유전체 서열을 포함하는 생물정보는 지속적으로 변화하며 이질적이고 다양하다는 특성을 갖는다. 이러한 생물 정보의 특성을 반영한 관리시스템이 요구되지만 현재 대부분의 기존 생물정보 데이타베이스는 생물 데이타에 대한 저장소로만 이용된다. 따라서 이 논문에서는 생물학 연구실 수준에서 시퀀싱 실험을 통해 생산되거나 다양한 공개용 데이타베이스로부터 수집된 염기 서열 데이타를 파일 포맷 변환, 편집, 저장 및 검색을 수행하는 서열정보관리 시스템을 제시한다. 이질적인 서열 포맷간의 파일 변환을 위하여 XML기반 BSML을 공통 포맷으로 이용한다. 서열 저장관리에서는 동일한 DNA 조각에 대한 서열 구성의 변경정보를 저장하기 위해 서열 버전을 정의하고 능동 트리거 규칙을 이용하여 변경 정보 검출 및 생성 방법을 보여준다. 트리거 기능을 이용하여 서열의 변경 정보를 자동적으로 데이타베이스에서 저장관리 할 수 있음을 보이고 성능을 평가하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.1-10
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• 2024

해상 산업시설을 중심의 부유식 구조물 수요가 생활 밀접형 시설로 점차 확대됨에 따라, 부유 구조물의 동요를 저감하기 위한 기술 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 부유체 외부에 유공벽이 설치된 부유식 구조물을 제시하고, 규칙파 및 불규칙파 조건에서의 주파수 영역 해석을 통해 해당 구조물의 응답을 조사하였다. 제안된 구조물은 내부 부유체와 유공벽이 포함된 외부 부유체가 결합된 형태로, 유공률별(0~30%) 해석 모델을 생성해 부유체 중심점과 가장자리에서의 상하 및 회전 동요가 비교되었다. 해석 결과는 유공벽의 유공률 증가를 통해 부유체의 상하 및 회전 동요를 저감할 수 있음을 보여주었다. 또한 제안된 부유체를 사용함으로써 무유공 부유체 대비 규칙파와 불규칙파 조건에서 각각 10%, 2% 내외의 응답 감소 효과가 나타남을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.27-36
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• 2007

가변생체인식(Changeable Biometrics)이란 생체정보의 도난이나 도용 시 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 원 생체정보를 사용하지 않고, 생체정보를 변환하여 변환된 생체정보로 개인을 인증하는 방법이다. 본 논문은 통계적 형상 기반의 얼굴인식(Statistical appearance based face recognition)에 적용될 수 있는 가변얼굴템플릿 생성 방법에 대해 제안한다. 상이한 두 개의 통계적 형상 기반의 얼굴특징 방법을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 정규화 후 각 특징벡터들의 요소의 순서를 재배열 시킨다. 가변얼굴템플릿은 정규화 되고 순서가 재배열된 특징벡터들의 가중 합으로 생성된다. 두 개의 서로 다른 얼굴특징벡터의 가중 합으로 하나의 가변얼굴템플릿을 생성하므로, 가중 합의 방법과 생성된 가변얼굴템플릿을 알더라도 원 얼굴 특징벡터를 복원할 수 없다. 또한, 생성된 가변얼굴템플릿의 도난 시 새로운 가변얼굴템플릿의 생성은 각 벡터의 순서를 재배열시키는 규칙을 변경함으로써 가능하다. 그러므로 제안한 가변얼굴템플릿을 이용하여 개인 인증 시, 개인의 얼굴템플릿을 도난당하더라도 원 얼굴특징정보를 복원 할 수 없고 또한 새로운 가변얼굴템플릿으로 대체 할 수 있어 생체정보의 도난 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해의 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 방법은 AR-face DB를 이용하여 성능과 보안성에 대해 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.21-27
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• 1999

본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30～50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.271-284
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• 2008

자가치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템을 자가치유하기 위해 자가치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 기법을 기반으로 시스템의 내외부 문제 결정을 자동화하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 목표 시스템의 설계단계에서 생성된 설계모델들로 시스템을 명세화하고, 2) 명세화 된 내용을 기반으로 시스템의 내외부 대한 공통 제약 사항을 자동 생성한다. 3) 자동 생성된 내부 상태 규칙을 통해 컴포넌트간의 의존관계를 해석하여 4) 생성된 공통 제약사항과 분석된 연관성 모델을 코드로 변환하고 문제결정 수준을 결정한다. 5) 문제결정 수준을 기반으로 시스템의 내외부 상태를 모니터링을 하고, 비정상 상태 발생 시 전략을 적용한다. 이러한 자동화된 제안 방법론의 특징을 통해 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이며, 나아가서는 시스템의 외적 환경뿐 아니라 내부 상태 문제에 관한 비정상적인 동작을 신속하게 정상적인 상태로 회복하고, 시스템 다운과 같은 고장 횟수를 줄이는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템에 적용하고 기존 방법론과의 자가치유를 위한 활동을 비교하여 그 유효성을 확인한다.