• 대한기계학회논문집A
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• 제35권4호
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• pp.393-400
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• 2011

본 연구에서는 현장의 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석(Finite Element Analysis)을 이용하여 스프링의 피로 수명 파라미터를 역 추정(Inverse Estimation)하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법(Bayesian Approach)을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포(Posterior distribution)를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플링 데이터를 기반으로 피로 수명을 예측한 결과 신뢰 수준 내에서 실제 수명 시험 결과가 예측한 범위 내에 잘 포함되고 있음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.143-144
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• 2019

최대 엔트로피(Maximum Entropy)는 실증적 데이터에서 관찰된 잠재적인 여러 유용한 특징들을 기반으로 최대 엔트로피를 갖는 추정된 분포를 구축하기 위한 접근법이다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 시 혼잡한 흐름을 효율적으로 분류하기 위해 최대 엔트로피 알고리즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 흐름 분류 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘이 기존의 방법들 보다 높은 분류 정확도를 나타내는 것을 목표로 네트워크 서비스 시 효율성을 높이고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.7-16
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• 2023

캐릭터 애니메이션 분야에서 목표 지향적 이동을 위해 원하는 궤적을 재현하는 것은 항상 어려운 과제이다. 생성 모델을 사용하는 데이터 기반 방법은 명시적인 조건 없이 긴 동작 시퀀스를 예측하는 효율적인 방법 중 하나이다. 이러한 방법은 고품질의 결과물을 생성해내지만, 멀리 있는 목표물을 무작위로 타격하는 것처럼 더 어려운 상황의 모션을 합성(synthesis)에 있어서는 제한될 수 있다. 하지만 이는 모션 데이터 클립을 모방하는 GAN Discriminator 를 사용하고 강화학습을 통해 해결할 수 있다. 본 연구는 캐릭터들이 GAN 기반 접근법과 리워드 설계를 통해 복싱을 구현하는 것을 목표로 한다. 논문에서 사용된 두 가지의 최신 연구인 Adversarial Motion Prior 와 Adversarial Skill Embedding 에 대해 비교실험하며, 또한 복싱을 경쟁 스포츠에 적용하기 위하여 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 대규모 self-play 프레임워크인 TimeChamber 를 활용한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제38권3호
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• pp.321-334
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• 2007

영리 기관들에 사용되었던 마케팅 기법이 도서관 운영과 서비스 전달에 활용된 지 오래다. 최근에는 소비자, 이용자 입장에서 서비스를 개발하고 이용자의 가치가 극대화 되도록 하는 pull 접근법이 정보기술의 발달, 점점 까다로워지는 소비자, 경쟁 심화 환경에서 더 설득력을 가지게 되었다. 본 논문은 보다 고객가치 지향적인 마케팅 전략을 수립할 수 있는 근거를 제시하기 위해 산업으로서의 도서관을 분석함으로써 도서관 전체의 가치에 대한 기본적인 근거를 마련하고, 도서관 서비스 가치에 대한 Saracevic과 Kantor의 Reasons- Interaction-Results(R-I-R) 모델을 적용하였으며, 도서관이 이용자 서비스의 가치를 증대하기 위한 구체적인 전략 방안으로 경영전략 분야에서 개발된 시장지향 접근법에 대해 소개하고 대학도서관에 적용할 수 있는 방안을 모색하였다. 대학도서관은 마케팅 활동 지향적인 접근에서 벗어나 이용자의 필요에 대한 체계적인 데이터를 수집하고, 조직 내외부로 전달하여 조직 전체적인 대응을 함으로써 긍정적인 가치 창출 기능을 강화하는 것이 필요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.54-64
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• 2022

빅데이터 기반의 디지털 트랜스포메이션은 데이터 및 데이터 관련 기술을 통해 기업의 성과 향상, 조직 변화, 사회 공헌 등의 목적 달성을 위해 수행하는 혁신적 프로세스를 의미한다. 성공적인 빅데이터 기반의 디지털 트랜스포메이션을 위해서는 관련 연구 현황, 주요 연구토픽, 주요 연구토픽 간의 관계를 이해하는 것이 필수적이다. 그러나 여러 연구들의 서로 다른 관점 및 이들 간 연계 가능성에 대해 이해하려는 노력은 아직 미진하다. 본 논문은 텍스트마이닝을 활용하여 관련 연구동향을 분석하고, 여러 연구의 다양한 관점을 통합적으로 이해하기 위한 기반 마련을 시도해보았다. Web of Science Core Collection에서 추출한 439편의 논문을 분석하여, 10개의 주요 연구토픽을 도출하였고, 이들 간의 관계를 분석하였다. 본 연구의 결과가 빅데이터 기반의 디지털 트랜스포메이션에 대한 통합적인 이해를 촉진하고, 성공을 위한 방향성 모색에 기여할 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.667-684
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• 2022

유전자 발현 데이터는 각 유전자에 대해 mRNA 양의 정도를 나타내고, 그러한 유전자 발현량에 대한 분석은 질병 발생에 대한 메커니즘을 이해하고 새로운 치료제와 치료 방법을 개발하는데 중요한 아이디어를 제공해오고 있다. 오늘날 DNA 마이크로어레이와 RNA-시퀀싱과 같은 고출력 기술은 수천 개의 유전자 발현량을 동시에 측정하는 것을 가능하게 하여 고차원성이라는 유전자 발현 데이터의 특징을 발생시켰다. 이러한 고차원성으로 인해 유전자 발현 데이터를 분석하기 위한 학습 모형들은 과적합 문제에 부딪히기 쉽고, 이를 해결하기 위해 차원 축소 또는 변수 선택 기술들이 사전 분석 단계로써 보통 사용된다. 특히, 사전 분석 단계에서 우리는 유전자 선택법을 이용하여 부적절하거나 중복된 유전자를 제거할 수 있고 중요한 유전자를 찾아낼 수도 있다. 현재까지 다양한 유전자 선택 방법들이 기계학습의 맥락에서 개발되어왔다. 본 논문에서는 기계학습 접근법을 사용하는 최근의 유전자 선택 방법들을 집중적으로 살펴보고자 한다. 또한, 현재까지 개발된 유전자 선택 방법들의 근본적인 문제점과 앞으로의 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.25-37
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• 2022

현재 코로나 확산과 더불어 데이터 3법 시행으로 디지털 헬스케어 산업이 성장할 수 있도록 산업체 및 정부가 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 이러한 노력에도 불구하고 의료분야 관련 법률의 개정과 안전한 의료 데이터 전송 방안이 필요하다는 주장이 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 데이터 3법과 헬스케어와 관련된 법제도를 짚어본다. 법 제도적 및 기술적 측면에서 전략을 비교하여 법 제도적 이슈를 도출하고 기술적 측면에서의 전략적 방향성을 파악하여 시사점을 도출한다. 이를 기반으로 우리나라의 디지털 헬스케어 산업에 적합한 법 제도적인 전략을 제시하고, 안전한 비식별처리 및 데이터 전송 등의 기술적 방안의 개선 방향을 제안한다. 이러한 다각적인 관점으로 분석하고 접근한 본 연구는 디지털 헬스케어 산업뿐만 아니라 다양한 융합산업 확산에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.514-516
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• 2004

본 논문에서는 이동 애드혹 망에서 멀티미디어 트래픽 처리를 위해 예약 방식의 매체 접근 제어(MAC) 프로토콜을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 예약 방식의 MAC 프로토콜은 두 개의 부분 계층으로 이루어진 계층적 접근법을 기반으로 한다. MAC의 하위 부분 계층은 이동 애드혹 망에서 비동기 데이터 트래픽을 지원하기 위해 CSMA/CA를 사용하는 기본적인 접근 방법을 제공한다. 그 위에 상위 부분 계층은 실제 데이터 전송에 앞서 슬롯(slot) 예약을 수행함으로써 실시간 주기적 트래픽을 지원한다. 제안된 프로토콜은 소프트웨어 시뮬레이터를 사용하여 검증하였다. 시뮬레이션 수행 결과는 예약 방식의 MAC 프로토콜이 IEEE 802.11 표준과 비교하여 실시간 트래픽 전송에 더 적합함을 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.545-554
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• 2019

본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.235-236
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• 2020

본 논문에서는 기존의 SDN(Software Defined Network)의 특징 및 활용 등에 대해 살펴보고 이를 활용한 네트워크의 고도화 및 보안 측면에서의 장단점 연구를 통해 향후 SDN이 보다 고도화 되어야 하는 방향을 제시한다. SDN은 소프트웨어 앱을 사용하여 네트워크를 지능화 하고 중앙에서 제어하거나 프로그래밍 할 수 있는 네트워크 아키텍처 접근법이다. 사업자는 기본 네트워크 기술에 상관없이 전체 네트워크를 일관적으로 전체적으로 관리할 수 있다. 물리적인 네트워크를 소프트웨어 기술을 이용하여 제어하는 네트워크 기술이다. SDN은 네트워크의 제어 플레인을 네트워크 트래픽을 전달하는 데이터 플레인과 분리한다는 개념이다. 이런 분리의 목적은 중앙에서 관리하고 프로그래밍이 가능한 네트워크를 만드는 것이다. 일부 SDN 구현 솔루션은 범용 네트워크 하드웨어를 통제하는 소프트웨어 기반 관리 플랫폼을 사용한다. 또 다른 접근법은 통합된 소프트웨어와 하드웨어를 사용하기도 한다. 하지만 이러한 SDN에도 많은 취약점이 존재하며 이를 보완할 수 있어야 하며 본 논문에서 이러한 방향을 제한하도록 한다.