• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1213-1221
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• 2022

전자전 분야에서는 적 레이다에 의해 아군의 위치가 노출되지 않도록 보호하는 재밍 시스템 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 재밍 시스템은 DRFM(Digital Radio Frequency Memory)을 이용하여 광대역 신호를 수신하고 전체 대역폭 내의 신호를 한 번에 처리하는 구조가 주로 사용되었다. 광대역 DRFM 구조에서는 대역 내에 CW(Continuous Wave) 형태의 간섭 신호가 유입되는 경우 재밍 대응이 어렵다는 단점이 있다. 최근에는 필터뱅크 구조를 이용하여 전체 대역을 여러 개의 서브 대역으로 분할하고, 서브 채널 별로 독립적으로 처리하는 채널화 DRFM이 사용되었다. 채널화 DRFM 구조로 간섭 신호에 대한 대응은 가능해졌지만, 서브 대역 경계 주파수에 입력 신호가 수신되는 경우에 미러 이미지로 인한 스퓨리어스가 발생하여 JSR(Jamming to Signal Ratio)이 저하되고, 결과적으로 재밍 효과가 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 간섭 신호를 제거할 수 있는 채널화 DRFM 구조에서, 서브 대역 경계 주파수 신호 입력에 대한 스퓨리어스 발생을 방지하기 위한 오버샘플링된 채널화 DRFM 구조를 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해서 광대역 DRFM과 일반 채널화 DRFM과 비교하여, 오버샘플링된 채널화 DRFM이 간섭 제거와 스퓨리어스 신호 방지가 가능함을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1183-1186
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• 2008

지속시간과 생기빈도에 따른 홍수량 산정은 여러 수문분야 적용에 있어 매우 유용하며 홍수관련 설계인자를 첨두홍수량 중심에서 지속시간에 대응하는 홍수량으로 확장할 필요가 있다고 하겠다. 본 연구에서는 한강유역 관측 홍수량의 홍수량-지속기간-빈도 분석을 위하여 샘플지역인 한강대교와 여주 지점의 수위자료와 수위-유량 관계식을 사용한 유출량 자료를 활용하여 경험적 QdF곡선과 이론적 QdF모형을 제시하였다. 지속시간에 따른 분석을 위하여 이동평균자료를 사용하여 획득된 지속기간별 연 최대홍수량 자료를 추출하였다. 한강대교 QdF 곡선의 변동특성은 지속기간과 재현기간이 증가함에 따른 최대홍수량 변화폭이 크게 증가하지 않음을 나타내고 이는 한강대교 지점의 유량이 대표하는 유역이 매우 크며 상류의 댐에 의한 홍수통제 등 인위적 영향에 기인한 것으로 판단된다. 이러한 유역 환경변화로 인한 자료 특성변화에 대한 영향 분석을 위하여 댐건설 전후를 분리한 자료를 이용한 QdF 곡선을 작성, 분석하였다. 댐 건설 전후 강수 자료 자체의 특성 변화와 댐 건설 후 자료기간의 한계를 가짐에도 불구하고 분석결과 댐건설 전후 자료에 대한 QdF 곡선은 댐건설로 인한 유출량 영향 파악을 가능케 하였다. 여주 지점의 QdF 곡선은 지속기간과 빈도변화에 따른 변화양상이 대상 지역 계획홍수량을 넘어서는 자료가 많음을 보였다. 이는 유출량 산정을 위해서 제시된 수위-유량 관계식의 적용범위를 넘어서는 값의 발생으로 인한 인위적인 조정에 기인한 것으로 판단된다. 그러므로 지점별로 분석자료의 타당성 및 정상성을 점검하고 자료에 타당한 개선된 QC과정이 필요함을 알 수 있다. 충주댐 건설전후의 여주 지점 QdF 분석 결과는 특히 댐 건설 후 QdF 곡선의 변화 양상은 댐 건설 후 자료에 대한 새로운 형태의 이론적 QdF모형 제시가 필요함을 보여주었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권5호
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• pp.547-553
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• 2016

선박용 디젤엔진 배기가스에 포함된 입자상물질(PM) 가운데서 블랙카본(BC)은 극지방의 해빙을 촉진시키고 온난화를 유발하는 원인물질로서 큰 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 향후 예상되는 PM/BC 배출 규제에 선제적으로 대응하고, 저감기술 개발 및 실증을 위한 기초연구의 일환으로 한국해양대학교 실습선 한바다호를 이용하여 실제 운항 중에 주기관의 배기관 수 포인트에서 PM을 샘플링하여 HR-TEM을 통해 그 구조와 특성을 분석하였다. 또한 배기가스 분석기를 이용하여 운전조건별 배기가스 내 유해물질의 배출 경향을 확인하였다. 분석 결과 엔진에서 배출된 PM의 구조는 구형 입자들의 촘촘하지 않은 체인형 결합으로 이루어져 있으며, 과급기로부터 멀어질수록 온도 저하에 의한 응집이 더 많이 관찰되었고 BC 특유의 graphitic 구조를 잃어가면서 점점 amorphous 구조를 띠는 경향이 나타났다. 또한 배기가스 분석을 통해 엔진 회전수가 증가할수록 배기 내 PM의 농도는 감소할 것으로 예측되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.468-474
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• 2015

기업은 프로젝트의 중요성을 인지하고 프로젝트의 실패요인을 찾아 위험을 미연에 방지하여 프로젝트의 성공율을 높이기 위해 노력해야 한다. 이것은 급변하는 외부의 변화에 신속히 대응하기 위해 필요하다. 선행연구에서도 이러한 프로젝트의 성공요인 및 실패요인에 대한 연구가 다양하게 수행되었으나, 대부분 설문조사와 샘플링 통계분석으로 연구가 수행되어 데이터의 객관성과 정량적 분석에 한계를 갖고 있었다. 따라서 본 연구에서는 프로젝트의 실패요인 분석을 객관적인 프로젝트의 평가보고서인 감리결과보고서에서 프로젝트의 문제를 발견하고 개선권고사항을 제시하는 부분의 텍스트를 도출하여 텍스트 마이닝을 수행하였다. 텍스트 마이닝에 적용한 알고리즘은 분류 성능이 우수한 NaiveBayes, SMO, J48 알고리즘이다. 실험은 10배 교차검증을 수행하였고 정확률과 재현율로 평가하였다. 도출된 텍스트에서 프로젝트의 실패요인을 분석하여 프로젝트 수행에 활용될 수 있도록 하였다.

• 한국사회복지학
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• 제58권1호
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• pp.347-372
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• 2006

대학생의 음주문제는 일반성인에 비해 심각한 수준에 이르고 있음에도 불구하고 이에 대한 연구는 선진국에 비해 미약한 편이다. 본 연구의 목적은 대학생의 문제성음주의 실태와 이에 영향을 미치는 심리사회적 요인을 규명하고자 하는 것이었다. 본 연구에 사용된 샘플의 크기는 414명이며, 문제성음주의 측정은 AUDIT(알코올사용장애검사)이 사용되었다. 분석방법으로는 카이검증, t-검증, 상관분석, 위계적 회귀분석이 활용되었다. 연구결과 대학생의 음주문제는 일반성인들에 비해 매우 심각하다는 것이 실증되었으며, 성인들에 비해 폭음의 경향이 높은 것으로 나타났다. 사회인구학적요인과, 개인특성요인, 가족환경요인 학교환경요인으로 회귀식을 구성하고 위계적 회귀분석을 실시한 결과 성별, 신앙생활, 최초음주연령, 감각추구경향, 음주동기, 부모음주문제, 가족지지, 학업성적, 친구의 영향은 대학생의 문제성음주에 유의한 영향을 주는 변인으로 밝혀졌다. 이에 따라 연구자는 영향력이 있는 변인들을 중심으로 음주문제 해결에 대안 대응방안을 제언하고 추후의 과제를 부언하였다.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.233-242
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• 2003

포장의 중요성이 점차 크게 부각되면서 포장의 본질이 무엇인가를 인식하고 사회 환경에 대응하는 적절한 포장이 무엇인가를 생각할 필요가 있다. 특히 오늘날 자연 및 에너지의 소비 에 대한 관심이 높아 가면서, 생활폐기물 전체 중량의 32%, 용적으로 50%를 차지하고 있다는 포장폐기물이 공해와 대기오염 등 환경에 미치는 영향에 있어서 심각한 문제점의 하나로 인식되기도 한다. 본 논문에서는 전체 포장폐기물에서 60%의 비율을 차지하는 지류포장재가 적정포장의 개념을 바탕으로 현재 우리나라 포장의 실태를 분석하여 문제점과 해결방안을 모색해 본다. 본 연구에서는 우리나라 제과업체 중 가장 대표적인 4개 기업의 제품 8$\ulcorner$종을 중심으로 각각의 수집된 샘플들의 지기 포장용적과 내용물의 용적, 그리고 내용물 용적을 제외한 공간의 용적을 측정하여 비교, 분석하였다. 이와 같이 적정포장 실태를 분석한 결과, 포장용적에 대하여 내용물을 제외한 평균 공간 용적률은 60.46%에 이른다. 과자류의 경우 우리나라에서는 제품대비 포장 공간 비율을 20%로 제한하고 있다는 것을 볼때, 포장의 공간용적비가 지나치게 높다는 것을 알 수 있다. 앞으로 우리는 이러한 문제점을 인식하고 적절한 포장 즉, 포장의 적정화에 의한 폐기물의 감량화, 폐기물의 재자원화, 포장재와 완충재의 사용을 합리화하는 환경을 배려한 포장디자인을 개발하는데 관심을 두어야 할 것이다.

• 에너지공학
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• 제16권4호
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• pp.194-201
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• 2007

바이오매스계 연료의 고위발열량(HHV) 예측을 성분원소분석 데이터와 제안된 대표적인 상관관계식을 이용하여 수행하였고, 각 상관식에 대한 그 타당성을 실측 HHV와 비교하여 검토하였다. 실험에 사용된 샘플들은 산림계 바이오매스인 노송나무의 톱밥과, 농업계 바이오매스인 왕겨, 그리고 여기에 유기성 폐기물인 polystyrene, waste paper, polypropylene을 각각 10, 30, 50wt%로 혼합하여 제작하였다. 성분원소의 측정과 HHV의 측정은 각각 KS 표준방법에 따랐으며, 예측된 HHV값의 평균 오차는 약 880 kJ/kg으로 이는 측정된 HHV의 약 3.8%에 해당하였다. 실험을 통한 값과 예측된 HHV 값 사이의 대응 상관계수의 곱($R^2$)은 $0.957{\sim}0.996$의 값을 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2021

하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.1-14
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• 2014

최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.116-122
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• 2010

본 논문은 표적의 회전, 크기 변화, 이동 변화, 자세변화 등의 기하학적 변환에 강인한 표적 분류 방법을 제안한다. 우선 표적의 회전, 크기변화, 이동 변화에 대해서는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 특징 벡터들의 유사도, 스케일비, 오리엔테이션의 범위들을 이용한 CM(Confidence Map)에 기반하여 표적을 분류한다. 한편 표적의 자세 변화에 대응하기 위해 다양한 각도에서 획득한 표적 영상의 DB(database)를 이용한다. 각도의 범위는 실행 시간과 샘플링 간격에 따른 성능을 비교, 분석하여 결정한다. 제안한 표적 분류 방법의 성능을 평가하기 위해 기하학적 변화가 있는 여러 가지 영상에 대해 실험한다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 우수한 분류 성능을 보임을 증명한다.