• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1541-1542
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• 2015

본 논문에서는 휴대용 IT 기기 및 EV, ESS 등 사용이 급증하고 있는 리튬 폴리머 배터리의 화재사고 원인 분석기법에 대하여 나타내었다. 사고 원인 분석기법은 사례분석을 통하여 외형 및 탄화패턴 분석을 통한 발화 추정위치로 외력에 의한 사고 및 내부 절연 열화에 의한 사고 원인 분석 등을 나타내었다. 사고원인 분석은 배터리 안전성 확보와 사고 재발 방지를 위한 대책 마련에 필수적인 기술로 향후 증가하는 제품사고에 대한 분석기법 개발에 기초연구로 활용하고자 한다. 본 논문에서 제시한 분석기술과 향후 내부 절연 열화 원인 분석 기법을 개발하여 리튬 계열 배터리에서 발생하는 사고에 대하여 정확한 원인 분석에 활용할 것이다.

• 정보관리연구
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• 제24권1호
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• pp.32-57
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• 1993

저자동시인용(著者同時引用) 분석기법(分析技法)에서, 인용 데이터를 이용하여 형성된 저자군집(著者群集)은 현재의 시점에서 과거의 지적(知的) 구조(構造)를 관찰하는 방법으로써 현재 진행되는 연구경향을 나타낼 수 없다는 제한점을 갖는다는 주장이 있다. 그러므로 본 연구에서는 저자동시인용(著者同時引用) 분석기법(分析技法)에 의해 우러나라 경제학 분야의 지적 구조 및 학문성향을 분석해 보는 한편, 인용한 문헌(文獻)의 색인어(索引語) 분석이라는 새로운 기법을 저자동시인용 분석기법과 함께 사용하여 저자동시인용(著者同時引用) 분석기법(分析技法)의 제한점이 사실인지를 알아 보고자 하였다. 또한, 인용한 문헌의 색인어(索引語) 분석(分析)에 의하여 저자동시인용 분석결과와 해석의 타당성(妥當性)을 검증해 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.802-809
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• 2013

본 논문에서는 프로그래밍 언어에 정의되는 지정자와 키워드가 프로그램 코드 상에서 연속적인 패턴으로 나타나게 될 때, 해당 연속 패턴들의 빈도와 길이를 측정하여 두 코드 사이의 유사성을 측정하는 기법을 제안한다. 또한, 이러한 분석 결과를 정형적 개념 분석 기법을 이용하여 가시화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 유사도 측정 기법에서는 고려하지 않았던 단어 인접성을 유사도 측정에 반영한다. 함수 단위로 지정자와 키워드 패턴을 이용하여 함수의 호출 순서나 수행 순서에 상관없이 표절을 탐지할 수 있다. 또한, 유사도 측정 결과는 정형적 개념 분석 기법을 이용하여 격자(lattice)로 시각화되어 사용자의 이해도를 높일 수 있다. 실험 결과 제안 기법은 96%의 표절 탐지 성공률을 보여주었다. 제안 기법은 프로그램 코드 뿐만 아니라 일반 문서의 분석에도 적용될 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.679-684
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• 2023

현재 우리나라는 도심지 과밀도로 구조물과 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 도심지에서의 인접굴착공사는 흙막이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시스템을 도입하여 시설물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 자동화계측 시스템 결과의 활용도는 매우 낮은 실정이다. 종래 평가기법은 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상 거동을 과대 평가할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 자동화계측 결과에 대한 분석기법을 개선하고자 한다. 시설물의 이상거동을 파악하기 위해 자동화계측 데이터 시계열 분석기법을 제시하였다. 또한 방대한 양의 데이터를 확률통계 분석기법을 적용하여 신뢰성 높은 결과를 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 시설물의 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 분석기법 및 평가기법을 개선하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6128-6134
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• 2012

부동산투자 패러다임의 변화 속에서 정교하고 투명하게 투자가치와 성과를 분석할 수 있는 기법의 도입이 절실히 필요하게 됐다. 본 연구에서는 합리적이고 타당한 투자의사결정을 하기 위하여 신뢰도 높은 투자가치분석의 핵심이 되는 재무적 타당성 분석방안을 찾고자 한다. 이를 위해 부동산 개발사업 사례와 자산관리사업 사례를 선정했다. 각 사례를 통해 손익이나 투자가치를 어떻게 분석했으며 변수에 따라 수익률과 현재가치가 어떻게 변화하는지 과정을 추적했다. 분석 결과, 기존에 발달해 온 여러 기법들을 실제 개발프로젝트에 직접 적용하기 위해서는 우선 해당 프로젝트에서 의사결정을 위해 가장 중요시되는 부분이 무엇인지 파악한 다음 여러 투자분석 기법들 가운데 가장 적절한 기법들을 복수로 선정한 뒤 각 투자분석기법의 단점을 보완할 수 있도록 대체적 및 보완적 기법들을 동원해 실제 투자가치분석에서 활용한다면 투자가치분석의 효율성과 신뢰성을 높일 것이라는 점을 발견했다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2013년 춘계학술대회
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• pp.517-531
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• 2013

보증 데이터를 통해 제품의 수명 및 형상모수를 추정할 때 최우추정법과 같은 전통적인 통계 분석방법(Classical Statistical Method)을 많이 사용하였다. 그러나 전통적인 통계 분석방법을 통해 수명과 형상모수의 추정 시 표본의 크기가 작거나 불완전한 경우 추정량의 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있고 또 누적된 경험과 과거자료를 충분히 이용하지 못하는 단점도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모수의 사전분포를 가정하는 베이지안(Bayesian) 기법의 적용이 필요하다. 하지만 보증 데이터분석에 있어서 베이지안 기법을 이용한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수명분포가 와이블 분포를 갖는 보증데이터를 활용하여 모수 추정의 효율성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 와이블 분포의 모수가 대수정규분포를 따르는 사전분포를 갖는 베이지안 기법과 전통적 통계기법인 생명표법(Actuarial method)을 활용하여 추정량을 도출하고 비교 분석하였다. 이를 통해 충분한 관측 데이터를 확보할 수 없는 경우에 베이지안 기법을 이용한 보증 데이터 분석방법의 성능을 확인하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.294-294
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• 2021

강우에 따른 수위예측은 수자원 관리 및 재해 예방에 있어 중요하다. 기존의 수문분석은 해당지역의 지형 데이터, 매개변수 최적화 등 수위예측 분석에 있어 어려움을 동반한다. 최근 AI(Artificial Intelligence) 기술의 발전에 따라, 수자원 분야에 AI 기술을 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 간의 관계를 포착할 수 있는 AI 기반의 기법을 이용하여 강우에 따른 수위예측을 실시하였다. 연구대상 유역으로는 과거 수문데이터가 풍부한 설마천 유역으로 선정하였다. AI 기법으로는 머신러닝 중 SVM (Support Vector Machine)과 Gradient boosting 기법을 이용하였으며, 딥러닝으로는 시계열 분석에 사용되는 RNN (Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크을 이용하여 수위 예측 분석을 수행하였다. 성능지표로는 수문분석에 주로 사용되는 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 분석결과 세 기법 모두 강우에 따른 수위예측을 우수하게 수행하였다. 이 중, LSTM 네트워크는 과거데이터를 이용한 보정기간이 늘어날수록 더욱 높은 성능을 보여주었다. 우리나라의 집중호우와 같은 긴급 재난이 우려되는 상황 시 수위예측은 빠른 판단을 요구한다. 비교적 간편한 데이터를 이용하여 수위예측이 가능한 AI 기반 기법을 적용할 시 위의 요구사항을 충족할 것이라 사료된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1107-1112
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• 2006

Geometry PIG (Pipeline Inspection Gauge)는 배관 내에 삽입되어 내부를 흐르는 매체에 의해서 추진되는 장치로서 배관의 기하학적 형상을 파악하기 위해 사용된다. Geometry PIG는 여러 종류의 센서를 지니고 배관 내부를 주행 하면서 탑재된 저장장치에 빠른 샘플링 속도로 데이터를 저장하기 때문에 획득된 많은 양의 데이터를 분석하기 위한 가시화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성을 고려하여 다양한 가시화 기법들의 스키마를 정의하고, 이러한 가시화 기법들을 이용해 geometry PIG 데이터 분석을 위한 통합된 가시화 기법을 제안한다. 통합된 가시화 기법은 각 가시화 기법들을 사용자가 원하는 형태로 배치하며 사용자가 원하는 시점에서 데이터를 파악할 수 있도록 가시화 기법에 따른 동기화와 사용자 인터페이스를 지원한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권9호
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• pp.920-930
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• 2000

컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발이 소프트웨어 복잡성, 비용, 그리고 품질을 해결하기 위한 새로운 대안으로 소개되고 있다. COM, Enterprise JavaBeans, CORBA 컴포넌트 모델등과 같은 다양한 컴포넌트 아키텍쳐들이 소개되고 있으며 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발 방법론과 여러 CASE 도구들이 이를 지원하고 있다.[1,2,3,4]. 그러나 현재 컴포넌트를 구현할 수 있는 기술은 제시되어 있지만 컴포넌트를 모델링하는 기법들에 대한 연구는 미약한 상태이다. 본 논문에서는 도메인 분석에서 공통성과 가변성 추출 및 클러스터링 기법을 이용한 컴포넌트를 분석하는 기법을 제시한다. 즉 컴포넌트 추출 기법, 컴포넌트의 핫스팟(또는 가변성)표현 기법, 컴포넌트 요구사항 정의 기법 등을 제시한다. 컴포넌트 개발에 있어서 이러한 모델링 기법을 적용함으로써 컴포넌트를 효율적으로 개발할 수 있을 뿐만 아니라 재사용성이 높은 고품질의 컴포넌트 개발을 지원할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.301-304
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• 2007

본 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하에 영향을 주는 주요 요인들을 추출하기 위하여 다변량 통계분석 방법의 하나인 주성분분석(Principle Component Analysis : PCA)기법과 지리정보시스템 (Geographic Information System : GIS)을 이용하였다. 이를 위해 연구지역에서 수행한 지표지질조사， 정밀조사, 실내암석시험 등으로부터 취득된 자료를 데이터베이스로 구축하고, 지반침하 위험지역 분포를 공간적으로 해석할 수 있는 지질, 토지이용, 경사도， 지표로부터 지하 갱도까지의 심도, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리, 지하수심도, 투수계수, RMR(Rock Mass Rating) 값을 분석대상으로 선정하였다. 각 요인들이 연구지역 전체에 걸쳐 분포하도록 GIS의 공간분석 기법의 하나인 표면분석(Surface Analysis), 버퍼링기법(Buffering) 및 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하고 이로부터 추출된 자료들을 입력값으로 하는 주성분분석을 수행하였다. 주성분분석 결과 폐탄광 지역의 지반침하에 영향을 주는 주요인을 추출하는 것이 가능하였으며, 연구지역은 지질 및 지반강도 관련 요인이 침하발생의 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다.