• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.26 no.4
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• pp.417-424
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• 2001

The pseudo-biologic objective function has been designed for the IMRT optimization. The RTP Tool Box (RTB) was used for this study. The pseudo-biologic function is similar to the biological objective function in mathematical shape, but uses physical parameters. The concepts of the TCI (Target Coverage Index) and the OSI (Organ Score Index) have been introduced for the target and the normal organs, respectively. The pseudo-biologic objective function s has been defined using these TCI and OSI's. The OSI's from the pseudo-biological function showed better results than from the physical functions, while TCI's showed similar tendency. These results revealed the feasibility of the pseudo-biologic function as an IMRT objective function.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.339-339
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• 2017

손상함수란 건물, 차량, 농작물 등과 같은 피해대상물에 재난강도에 따른 취약도(vulnerability)를 정량화한 함수로, 재난리스크 모델에서 널리 사용되는 개념이다. 홍수재난에서 손상함수는 일반적으로 피해지역에서 조사된 경험적 피해자료(empirical data)를 활용하거나, 표준화된 피해대상물에 대한 손상성을 전문가의 의견(expert opinion)을 참고하여 개발된다. 이때, 취약도를 설명하는 설명변수는 일반적으로 침수심(inundation depth)이 사용되며, 그에 따른 취약도는 손상률(percent damage)로서 상대함수 형태가 일반적이다. 본 연구는 주거건물(residential building)에 대한 손상함수 개발을 위해 자연재난 손해사정 경력자(8인)를 대상으로 표준화된 주거건물(단독주택, 아파트, 연립/다세대주택)에 대해 침수에 따른 건물 손상성을 조사하였다. 주거건물 손상성을 설명하는 최대범위는 건물내부 바닥고를 기준으로 침수심 3m까지이며, 침수심 변화에 따른 손상성을 건물신축 공종에 따라 질의하고 이를 종합하였다. 조사과정은 (1) 표준건물에 대한 정의, (2) 공종별 침수에 따른 손상여부 질의, (3) 공종별 최대 손상률 평가 및 주요 피해내역 토의, (4) 공종별 침수심에 따른 손상률 평가, (5) 결과종합의 단계로 진행되었고, 이를 통해 주거건물 유형에 따른 손상함수를 개발할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 손상함수는 다양한 침수높이에서 주거건물에 대한 취약도를 설명하는 데 장점이 있으나, 그 결과는 향후 홍수피해지역을 대상으로 수집된 다양한 피해조사 결과와 비교하여 보완될 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.315-316
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• 2011

수학 함수 중에서 삼각함수는 그 활용도가 매우 높아서 아주 많이 사용되는 함수 중 하나이다. 직각 삼각형의 직각이 아닌 한 각의 크기를 a라 하면, 이 삼각형의 임의의 두 변의 길이의 비는 이 각 a의 크기에 의하여 결정되므로 이 비를 이각의 삼각 함수라 하였다. 즉, 삼각함수는 직각삼각형에서 한 각의 크기가 일정하면, 이들 변의 비의 값은 삼각형의 크기에는 관계없이 일정하다는 가장 단순하고 독특한 성질에 기초를 둔 학문이다. 어떠한 대상체의 높이는 직삼각형의 밑변의 길이와 건물을 올려다본 각이 있다면 삼각함수를 이용하여 쉽게 구할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.954-957
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• 2013

고안전성이 요구되는 내장형 소프트웨어의 경우 극히 낮은 확률로 발생하는 오류로 인하여 전체시스템의 안전에 치명적인 상황을 야기할 수 있으므로, 철저한 안전성 검증이 요구된다. 모든 가능한 실행경로를 고려해야 하는 안전성 검증의 고비용 문제를 해결하기 위하여, 기존연구에서는 안전성 특질기반 테스트 대상함수를 추출하여 테스트 시나리오 생성하는 생성기를 개발하여 검증 효율을 높이는데 기여하였다. 그러나 기존의 도구는 함수포인터를 탐색 하지 못한 문제와, 변수에 대한 규칙 부족문제 그리고 모듈화 되지 않아 유지 및 보수가 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존도구의 문제점들을 개선하여 정확도를 높인 새로운 함수탐색기를 소개한다. 개발된 함수탐색기는 모듈화 되어 차후에 수정 및 보완 문제에 대하여 유연하게 대처할 수 있게 하였다. 개선된 함수탐색기를 OSEK/VDX[1] 기반의 개방형 차량전장용 운영체제인 Trampoline을 대상으로 테스트 해 본 결과 기존 도구보다 약 68%의 높은 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.579-584
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• 2002

시스템의 신뢰도는 설계 단계에서부터 중요한 제약 조건이 됨과 동시에 그 사용 단계에서도 지속적인 관찰의 대상이 된다. 특히 원자력 발전소와 길이 안전성이 강조되는 시스템에서 는 한 번의고장으로 치명적인 문제를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 신뢰도가 높은 시스템을 구축하기 위한 방안과 함께 시스템의 신뢰도에 대한 수리적인 평가를 보다 합리적인 방법으로 할 수 있는 것에 관한 연구가 필요하다고 할 수 있다. 시스템의 신뢰도 평가는 고장를 분포 함수의 추정에서 출발한다. 시스템의 고장를 분포 함수 추정시, 고장 자료를 이용하여 분포 함수의 모수를 추정하지만 대상 시스템의 고장 자료가 없는 경우 다른 유사 시스템의 고장자료를 이용하여 고장률 분포 함수를 추정하게 된다. 기준의 연구들은 유사 시스템의 고장자료를 이용할 때 베이지안(Bayesian)분석 절차를 이용하였다. 하지만 기존 방법들은 추정 절차에 필요한 우도함수(likelihood function)를 유도시 계산상의 어려움이 많다. 본 연 구에서는 각각의 개발 자료에 대한 우도함수를 유도하여 전체적인 시스템의 우도함수를 유도함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 절차를 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 방법과의 비교함으로써 본 연구의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.119-122
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• 2000

인터넷이 일상생활에 다양하게 활용되면서 인터넷 채널을 통한 정보의 형태는 문자와 이미지 외에 음성, 오디오 신호 및 동영상 부분까지 확대되고 있다. 본 논문에서는 MPEG4-CELP를 인터넷 화상 통신의 음성 코덱용으로 사용하기 위한 최적화 기법 및 알고리듬의 개선을, DSP칩이 내장된 보드가 아닌 인터넷의 터미널로 사용되고 있는 펜티엄 프로세서를 장착한 PC에 초점을 맞추어 수행하였다. MPEG4-CELP VM C소스를 분석 및 프로파일(Profile)한 결과를 토대로 패라미터 추출을 위해 많은 연산을 수행하는 부호화기에 대해서 CPU상에 부하를 많이 주는 함수들을 제 1차 최적화 대상 함수들로 선정하고, CPU에 부하를 많이 주지는 않으나 호출되는 회수가 많은 함수를 2차 최적화 대상 함수로 선정해, C소스 레벨의 소프트웨어 파이프 라이닝(Software Pipelinging) 기법들을 적용하여 최적화를 수행하였다. 또한 1차 최적화 대상 함수의 경우에는 소프트웨어 파이프라이닝의 적용과 함께 연산량 감소를 위한 알고리듬 변형까지 수행하였다. 위의 과정을 거쳐 최적화 된 MPEG4-CELP는 펜티엄Ⅲ 450㎒ PC에서 음성을 부호화 하는데 원 VM소스에 비해 약 2배정도의 시간이 단축되는 것을 확인하였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.16
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• pp.123-137
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• 2003

본 논문의 목적은 삼각함수의 학습에 테크놀로지가 기여할 수 있는 방법적인 측면과 인지적인 효과를 명시하는 것이다. 테크놀로지가 삼각함수의 학습에 기여할 수 있는 네 가지 방법론적인 면을 '수학과 학생들의 실제 경험의 연결', '수학적 대상과 수학적 관계의 구체화', '수학의 다양한 표현 체계의 연결', '사고력 중심의 수학교육 추구'의 관점에서 논한다. 이 네 가지 방법론적인 측면 중 '수학적 대상과 수학적관계의 구체화'와 '수학의 다양한 표현 체계의 연결'을 중심으로 삼각함수의 학습법을 예시하면서 이 두 가지 방법이 어떻게 인지적으로 기여하는지를 보여준다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.13 no.1
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• pp.337-360
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• 2002

그래프 능력을 바탕으로 한 함수의 그래프 표현은 함수 교수 ${\cdot}$ 학습상 중요한 위치를 차지한다. 그러나 부적절한 함수 그래프 과제 교수 ${\cdot}$ 학습 방법은 학생들의 지식 구성, 이해 과정에 영향을 주면서 수학적 오류를 형성하게 하였다. 그러므로 체계적인 오류 분석을 기반으로 한 좋은 교수학적 프로그램을 통해 수학적 오류를 예견하고 학습 과정에서 그것을 잘 처치, 활용하는 것이 효과적인 함수 교수 ${\cdot}$ 학습을 위해 요구된다. 본 연구에서는 지필 환경하에서 함수 그래프 과제를 수행한 학생들에게서 일반적으로 나타나는 수학적 오류를 점검하고, 새로운 교육용 테크놀러지 환경하에서 이러한 수학적 오류가 변화되는 과정을 살펴보고자 하였다. 첫 번째 연구 문제를 위해 고등학생 119명을 대상으로 양적 연구를 실시하였으며, 함수에 대한 개념 이미지로부터의 오류가 가장 많이 나타났음을 확인할 수 있었다. 두 번째 연구문제를 위해 고등학생 2명을 대상으로 사례 연구를 실시하였는데, 그 결과 기존의 수학적 오류가 새로운 교수학적 환경하에서 변화, 극복되는 것을 확인할 수 있었다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.226.1-226.1
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• 2012

위성에 탑재되어 위성의 상태를 모니터링하며, 지상으로부터 명령을 받아 위성 본연의 임무 수행이 가능하게 하는 위성비행소프트웨어는 그 개발단계에서 다양한 검증활동이 이루어진다. 설계 검증 및 리뷰, 인스펙션을 거쳐 소스 코드로 구현된 후, 단위 시험을 통해 가장 낮은 수준의 검증을 거치게 된다. 이러한 단위 시험은 개별 함수에 대해 입력에 따른 해당 출력 및 동작 여부를 검사하게 된다. 단위 시험이 하나의 함수에 대한 시험 항목이라는 점은 검증대상의 스코프가 좁다는 장점이 있으나, 다른 모듈과 연동되었을 경우에 발생할 수 있는 다양한 경우를 고려하여 테스트 케이스를 작성해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 단위 시험과 함께, 연관된 함수가 이미 구현되어 있는 경우, Stubbing을 하기보다는 직접 해당 함수를 사용하며, 또한 동등한 수준의 개별 함수들을 주어진 시나리오에 따라 동작하는 Compound Test를 활용, 그 결과를 확인하는 방법을 도입하였다. 이를 이용하면 단위 시험에서는 검증하기 어려운 상황별 시나리오에 따른 검증 활동을 수행할 수 있고, 또한 전체 위성비행소프트웨어를 빌드할 필요없이 테스트의 대상이 되는 함수만을 이용, 나머지 부분은 기존의 방식을 그대로 적용할 수 있어, 위성비행소프트웨어의 안전성 및 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.311-314
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• 2006

본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.