• 한국해양학회지
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• 제29권1호
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• pp.50-63
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• 1994

두 가지의 서로 다른 난류 변수화를 삼차원적이고 시간의존적인 연안해역의 모델 실험으로 수행하였다. 난류 변수화 중의 하나는 일정한 와동복합화 한 것, C1이고 다 른 하나는 층화 의존적인 와동혼합화, C2이다. C2를 이용한 유체흐름은 강한 경압적 흐름이며 담수와 염수의 수직적인 혼합을 제한하고 있다. 하구언으로부터 방출되는 유 출류는 C2의 경우가 C1의 경우보다 훨씬 더 관성적이며 강한 플륨(plume) 전선을 형성 한다. C에서는 강한 유출류로 인하여 초림계적인 유체흐름의 상태, 즉 표층류의 유출 소도가 경압적 위상속도를 능가하는 상황이 하구언의 외해쪽에 존재할 수 있다. 담수 영역에서 의 유체의 조율과정은 C1의 경우와 C2의 경우가 상당이 바른 바, C에서 의 유체의 흐름은 강한 경압적인 특성을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.40-49
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• 1994

본 논문에서는 단어 인식 시스템의 성능 개선을 위하여 다음과 같은 두가지 방법을 제안한다. 첫번째 방법은 VQ 코드간의 천이를 안정화시키기 위하여 음성신호의 특징벡터 시퀀스에 관성을 적용하는 방법이고, 두번째 방법은 이산 HMM 모델에서 인접 프레임 간의 시간 상관성을 고려하기 위하여 VQ 코드의 천이행렬을 출력 심벌의 관측확률에 가중치로 이용하여 새로운 관측확률을 발생하는 방법이다. 특징벡터 시퀀스에 관성을 도입함으로서, SOFM상의 각 단어에 대한 반응경로에서 확률분포가 중첩되는 것을 억제하여 HMM의 상태천이를 안정화 시킬 수 있다. 기존의 이산 HMM에 VQ 코드의 천이행렬을 가중치로 적용함으로써, 특징벡터의 확률분포를 더욱 세분화하고, 특징분포를 적당한 영역으로 제한함으로써 인식시스템의 성능을 개선할 수 있다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 50개의 DDD 지역명을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 HMM 모델에 비해 화자종속 실험에서는 $4.2\%$의 인식률 향상과 화자 독립 실험에서는 $12.45\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제6권1호
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• pp.37-47
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• 1995

본 논문에서는 기존의 마이크로스트립 안테나가 갖는 협대역 특성과 급전선의 기생방사로 인한 방사패턴의 열화를 개선할 수 있는 슬롯결합 적충 마이크로스트립 안테나의 특성을 해석하고, 중심주파수 l1.5GHz와 12. $\alpha$}Hz에서 독립적인 공진 특성을 갖는 두 패치와 급전 슬롯의 상호결합작용에 의한 이중공진현상으로 인하여 15-20%의 대역폭을 갖는 적충안테나를 설계 제작하여 1.9-2.2GHz의 광대역 특성을 지님을 실험적으로 확인 하였다. 이에 대한 해석은 산란해석방볍을 이용하여 슬롯결합 급전구조에 대한 정확한 해석 모델을 제시하고, 제시된 모델과 함께 스펙트럼 영역에서 Green 함수를 유도하고 Galerkin 방법에 의해 수치적 계산을 하는 Full wave 해석방볍을 적용하였다. 수치해석에 사용된 기저함수는 해의 수렴도, 정확도 및 계산시간을 비교하여 패치는 3 개의 EB 모드, 급전선은5개의 PWS 모드를 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.286-286
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.294-294
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.112-119
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• 2019

본 논문에서는 불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝 구조의 불꽃 감지 과정은 불꽃 색깔 모델을 사용한 불꽃 영역 검출, 불꽃 색깔 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류, 검출된 불꽃 영역의 $N{\times}N$ 셀 분리, 불꽃 모양 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력 영상에서 불꽃의 색만을 추출한 다음 레이블링하여 불꽃 영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 불꽃 영역을 불꽃 색깔에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 출력단의 불꽃 클래스 확률이 75% 이상에서만 불꽃 영상으로 분류한다. 세 번째로 앞 단에서 75% 미만 불꽃 영상으로 분류된 영상들의 검출된 불꽃 영역을 $N{\times}N$ 단위로 분할한다. 네 번째로 $N{\times}N$ 단위로 분할된 작은 셀들을 불꽃의 모양에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 각 셀의 불꽃 여부를 판단하여 50% 이상의 셀들이 불꽃 영상으로 분류될 경우에 불꽃 영상으로 분류한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 ImageNet의 불꽃 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 딥러닝 구조는 기존의 딥러닝 구조보다 평균 29.86% 낮은 리소스 점유율과 8초 빠른 불꽃 감지 시간을 나타내었다. 불꽃 검출률은 기존의 딥러닝 구조와 비교하여 평균 0.95% 낮은 결과를 나타내었으나, 이는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 딥러닝 구조를 가볍게 구성한데서 나온 결과이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 불꽃 감지를 위한 딥러닝 구조는 임베디드 시스템 적용에 적합함이 입증되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.415-423
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• 2021

NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1359-1371
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• 1999

대규모 네트워크 상에서 동작하는 분산 시스템의 구현을 위해 제시된 방법 중의 하나인 이동 코드 개념은 네트워크 공유 자원에 접근할 수 있는 효과적인 방법을 제시하였고 이 개념을 지원하는 많은 언어들의 개발을 가져왔다. 개발된 언어들이 가지고 있는 이동 코드를 지원하기 위한 언어 구문과 적용하려는 문제 영역의 특성을 반영한 언어 구문은 네트워크 프로그래밍을 하는데 있어서 효율과 문제 중심의 프로그램의 두 가지를 모두 가능하게 하고 있다. 본 논문에서는 현재 분산 컴퓨팅 환경에서 가장 많이 사용되고 있는 클라이언트-서버 모델을 확장하여 서버의 자원에 접근할 수 있는 또 다른 방법을 가진 모델을 제시하고, 이 모델을 표현할 수 있는 언어를 설계하였다. 설계된 언어는 이동 코드의 개념을 지원함으로써 대규모 네트워크에서 수행되는 프로그램의 작성을 가능하게 하고, 분산 범위 규칙을 채택함으로써 이동 코드의 기술을 일반 함수를 기술하듯 명확한 관점에서 할 수 있도록 하였다. 또한 네트워크 관련 자원들을 언어 구문으로 채택하여 네트워크 프로그래밍을 언어 수준에서 할 수 있도록 하였다. 언어의 이론적인 설계에 그치지 않고 설계된 언어를 수행할 수 있는 실행 시간 지원 시스템을 구현하였다. 실행 시간 지원 시스템은 언어를 해석하고 실행하는 코드 해석기와 이동 코드를 지원하는 네트워크 감독으로 구성되며 설계된 언어를 사용하여 실제로 네트워크 응용 프로그램을 작성하고 테스트 해 볼 수 있다.Abstract Some studies bring up a concept of code mobility as an innovative way to access network resources in order to develop distributed systems working on a large scale network. After that, many languages are suggested to support this concept. In these languages, language constructors for their particular application domains and mobile codes provide both problem-oriented views to the programmer and reasonable performance to the system. In this thesis, we extend the client-server model that is the most popular model in developing distributed systems these days. We propose a model to have another method to access server's resources and extend the C language to implement the proposed model for the large scale network. The new language has capability to build a software working on a large scale network by supporting mobile code and gives a consistent network programming view to the programmer by adapting distributed semantics. The language also makes network programming easy by providing network primitives at the language level. We implement a prototype of run-time system to support this language. The run-time system is composed of two major parts: code-interpreter that interprets and executes the language and network-daemon that supports mobile codes.

• 생태와환경
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• 제39권4호통권118호
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• pp.450-461
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• 2006

본 연구에서는 pH 5.5에서 연안퇴적물내 납과 카드뮴의 흡착 동력학을 실험실규모의 회분식 반응기를 이용하여 조사하였다. 4종류의 모델: 단일영역 물질전달모델 (one-site mass transfer model, OSMTM), 겉보기 1차속도모델 (pseudo-first-order kinetic model, PFOKM), 겉보기 2차속도모델 (pseudo-second-order kinetic model, PSOKM)과 두영역 1차속도모델 (two compartment first-order kinetic model, TCFOKM)을 사용하여 흡착속도를 분석하였다. 관련된 모델매개변수의 수에서 기대되듯이 변수가 3개인 TCFOKM이 변수가 2개인 OSMTM, PFOKM, PSOKM 보다 흡착속도를 더 잘 표현할 수 있었다. 납과 카드뮴의 대부분의 흡착은 초기 3시간 이내에 빠르게 완료되었으며, 이후 기간 동안은 느린 흡착이 이루어졌다. 모든 모델에서 겉보기 흡착평형농도($q_{e,s}$)는 퇴적물의 양이온 교환능 (CEC)과 표면적이 증가함에 따라 증가하는 것으로 예측되었으며, 이는 초기 중금속 투여 농도와 중금속 및 퇴적물의 형태와 무관하였다. OSMTM에서의 흡착속도 상수 ($k_s,\;hr^{-1}$)는 퇴적물의 CEC와 표면적이 증가함에 따라 증가하였다. PFOKM의 겉보기 1차흡착속도상수 ($k_{p1,s},\;hr^{-1}$)는 퇴적물의 특성과 관련이 없었다. PSOM 분석결과 겉보기 2차흡착속도상수 ($k_{p2,s},\;g\;mmol^{-1}\;hr^{-1}$)와 초기흡착속도 ($v_{o,s},\;mg\;g^{-1}\;hr^{-1}$)는 퇴적물의 특성과 연관되지 않았다. TCFOKM의 빠른 흡착영역의 분율($f_{1,s}$)은 수용액상의 초기농도와는 무관하게 퇴적물의 CEC와 표면적이 증가함에 따라 증가하였다. 빠른 부분에서의 흡착속도 상수 ($k_{1,s}=10^{0.1}-10^{1.0}\;hr^{-1}$)는 느린 부분에서의 흡착속도 상수 ($k_{2,s}=10^{-2}-10^{-4}\;hr^{-1}$)보다 훨씬 더 큰 것으로 나타났다.