• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.59-62
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• 2000

본 논문에서는 실측 데이터를 기준으로 9가지의 다양한 모델을 제안한 JTC(Joint Technical Committee) 모델을 전송 채널 모델로 채택하여 채널의 PDP(Power Delay Profile)의 불규칙성 따른 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 통신 시스템의 성능을 분석하였다 전송 채널의 불규칙성은 Main profile의 길이, Peak 위치, Echo profile의 지연 시간, 그리고 Echo profile의 강도로 분류하여 각각에 따른 PDP를 설정하여 각 모델에 따른 OFDM 시스템의 성능 분석을 하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.272-275
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• 2000

SCM(Supply Chain Management)는 생산의 전후방 프로세스를 하나의 일관된 프로세스로 보고 통합된 관리를 통하여 고객만족을 달성하려는 새로운 흐름이다. 반도체 산업은 생산프로세스가 타 산업보다 복잡하고 사이클 타임이 길며 또한 생산과정도 다른 여러 프로세스의 연결과정으로 구성되어 타 산업의 SCM 모델링과 다르게 정의되어야 한다. 본 연구에서는 주문침투점을 기준으로 반도체 Push 형 SCM 모델과 Pull 형 SCM 모델로 구분하여 각각에 대한 수리적 모형을 제시함으로 생산에서 1차 소비자까지의 SCM 네트워크에 대한 정형화를 시도하였다. Push형 모델에서는 생산량 극대화를, Pull형 모델에서는 납기만족을 전제로 한 이익의 최대화를 목표로 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.466-468
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• 2000

이 논문에서는 Helmholtz machine을 사용하여 데이터의 분포 추정을 함으로써 문서 분류기를 학습하는 방법 제안한다. Helmholtz machine 은 생성 모델과 인식 모델로 구성된 그래프 모델로서, 그래프 모델에서의 분포 추정을 보다 가능하게 하기 위한 근사 방법 중의 하나이다. Helmholtz machine에서의 각 입력 노드는 문서를 구성하는 하나의 단어에 대응하는 이진 노드이다. 입력 노드의 개수가 많아지면 그만큼 학습 시간이 증가하기 때문에, 학습 시간을 줄이면서 적정 수준의 성능을 유지하기 위해 자질 선정이 필요하다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 정보획득량(information gain)기준을 이용하였으며, 뉴스 그룹 데이터에 대해 그 성능을 측정하고 Naive Bayes를 이용한 것과 비교한다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1996년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.433-439
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• 1996

본 논문에서는 스트럿-타이 모델을 이용한 콘크리트 구조물의 설계 및 해석과정에서 필요로 하는 스트럿 유효강도의 결정 및 절점영역 지지력의 검토를 일반적이고 일관성 있게 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘크리트 스트럿의 유효강도는 스트럿-타이 모델의 스트럿 영역에 해당되는 유한요소들의 주응력비를 고려하여 결정하였으며, 스트럿의 기하하적인 형상을 이용하여 형성된 절점영역의 지지력은 조합응력을 받는 콘크리트의 파괴기준을 고려하는 비선형 유한요소 해석을 이용하여 검토하였다. 제안한 방법을 예증하기 위해 실험된 철근콘크리트 보의 해석을 스트럿-타이 모델 방법을 이용하여 실시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.325-326
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• 2007

Auto-Cross 시계열 신경망을 이용하여 식각 종말점을 예측하는 모델을 개발하였다. 식각 종말점 신호는 광방사분광기 (OES)를 이용하여 수집하였다. 기준 신호에 대한 예측모델을 개발한 후, 나머지 신호들로 테스트해 그 결과를 비교 분석하였다. 시계열 예측모델은 실제 신호가 제공하지 못하는 EEP 시간대를 제공하였다. 실제신호와 시계열 예측 모델을 병행해 운용할 경우 EEP 탐지 성능의 증진이 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.411-414
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• 2019

검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제23권1호
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• pp.66-80
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• 1991

전형적 PWR 비상노심냉각계통에서의 12 inch 파단사고에 대응하는 LOFT 중형냉각재 상실사고 모사 실험 자료 L5-1을 이용하여 RELAP5/MOD2 Cycle 36.04 전산코드의 평가가 수행되었다. 평가 근거는 기준 코드와 nodalization에 의한 계산 결과가 L5-1 실험 결과와 잘 일치하는지, 추가적인 민감도 분석 연구로는 이중 노심 유로 및 열적 모델을 고려하고 model 민감도 분석으로는 reflood, gap conductance option 사용 여부에 따른 피복재 온도에 미치는 영향을 관찰하였다. 기준 계산 결과 기준 모델이 L5-1 현상을 대체로 잘 모사하였으나, 피복재가 천천히 가열되고 주변 부위의 피복재 온도가 과대하게 예견되었다. 민감도 분석 결과 단일 열적 모델이 피복재 가열 시작을 10초개선 하였고, 이중 유로 모델이 주변 온도를 20K 개선하였으나 최대 피복재 온도는 기준 계산시 보다 정확치 못하였으므로, 기준 모델인 단일 유로, 이중 열적 구조 그리고 reflood option은 사용하고 gap conductance option은 사용치 않는 것이 코드의 중형 냉각재 상실사고 해석시 피복재 온도 관찰의 관점에서 바람직하다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.131-136
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• 2023

본 논문에서는 기존의 요약 태스크에서 주로 사용하는 인코더-디코더 모델과 디코더 기반의 언어 모델의 성능을 비교한다. 요약 태스크를 평가하는 주요한 평가 지표인 ROUGE 점수의 경우, 정답 요약문과 모델이 생성한 요약문 간의 겹치는 단어를 기준으로 평가한다. 따라서, 추상적인 요약문을 생성하는 언어 모델의 경우 인코더-디코더 모델에 비해 낮은 ROUGE 점수가 측정되는 경향이 있다. 또한, 최근 연구에서 정답 요약문 자체의 낮은 품질에 대한 문제가 되었고, 이는 곧 ROUGE 점수로 모델이 생성하는 요약문을 평가하는 것에 대한 신뢰도 저하로 이어진다. 따라서, 본 논문에서는 언어 모델의 요약 성능을 보다 다양한 관점에서 평가하여 언어 모델이 기존의 인코더-디코더 모델보다 좋은 요약문을 생성한다는 것을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.801-814
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• 2015

이 논문에서는 스트럿-타이 모델을 이용한 프리스트레스트 콘크리트 보의 해석 및 설계 시 프리스트레스트 콘크리트 보의 비선형 파괴거동 특성 및 복잡한 하중전달 메커니즘을 합리적인 방법으로 반영할 수 있는 단순한 형태의 부정정 스트럿-타이 모델을 제안하였다. 또한 현행 설계기준서의 스트럿-타이 모델 규정을 이 연구에서 제안한 부정정 스트럿-타이 모델에 접목시켜 프리스트레스트 콘크리트 보의 해석 및 설계를 수행할 수 있는 부정정 스트럿-타이 모델의 하중분배율을 제안하였다. 이 연구에서 제안한 부정정 스트럿-타이 모델 및 하중분배율의 적합성을 검증하기 위해 파괴실험이 수행된 47개의 프리스트레스트 콘크리트 보의 극한강도를 평가하였으며, 그 결과를 현행 설계기준서의 스트럿-타이 모델 방법에 의한 평가결과와 비교분석 하였다.