• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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• pp.60-68
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• 1997

The motion of an aircraft landing gear over rough runway at variable speed is nonstationary. In this paper a method for the computation of nonstationary response variance is presented which uses a state space form for the combination of landing gear and runway excitation. The dynamic characteristics of the landing gear under nonstationary random excitations has also been analyzed using the proposed method. The formulation is for linear systems of arbitrary order and allows any deterministic velocity history. It has been found by a series of simulation that correlation parameter, damping coefficients of landing gear and tire, and velocity profiles plays a prominent role on the dynamic characteristics.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.110-113
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• 2010

해양플랜트 구조물은 대양에서 파력을 비롯한 바람 등과 같이 자연에 의해 발생하는 다양한 외력을 구조물 사용기간 동안 지속적으로 랜덤하게 받게 되므로 이로 인한 피로현상이 발생하게 된다. 특히 용접부로 이루어진 격점부는 복잡한 기하형상의 영향으로 피로에 대해 취약구조가 되므로 피로강도향상은 해양플랜트 구조의 안전성에 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 격점부에 대한 구조상세에 관련한 설계기준 및 평가방법을 조사하였으며, 고정식 Jacket 구조물을 대상으로 프레임요소를 사용하여 구조해석을 실시하여 공용하중에 대한 구조거동을 분석하였다. 또한 격점부의 강도평가방법 및 연결부 피로강도를 개선하기 위하여 프레임요소의 구조해석을 토대로 복잡한 기하형상을 가진 KT형 관이음부(Tubular Joints)에 대해 상세해석을 실시하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.1-5
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• 2003

의료영상의 분할은 의료영상을 컴퓨터 진단 및 가시화에 필요한 같은 성질을 가진 여러 조직으로 나누어주는 방법이다. 즉 입력되어진 영상을 처리하여 유사한 화소들의 집합인 영역들로 화소들을 구분하는 작업이며 영상분할의 결과는 영상인식의 정확성에 큰 영향을 미친다. MRI(Magnetic Resonance Imaging)으로부터 정상적인 세포조직 또는 뇌종양과 같은 비정상적인 세포조직의 가시화와 분석을 위해서는 대상 세포조직의 적절한 분류를 필요로 한다. 하지만 기존의 영역 검출 방법으로는 잡음이 섞여 있는 영상에서 여러 가지의 처리과정(주로 잡음 제거)이 필수적이고 그런 과정으로 인해 정확한 영역 검출이 힘들게 된다. 이에 잡음이 있더라도 이를 제거하기 위한 처리가 필요 없이 영역기반으로 필요한 파라미터의 추정을 통한 MRF(Markov Random Field)를 이용하여 보다 효율적이고 정확하게 MRI에서 질환 영역을 검출할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.598-601
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• 2016

최근 알파고로 인해 인공지능의 인기가 급부상하고 있고 '머신러닝'의 가능성과 위상을 널리 알려 컴퓨터 및 여러 분야에서 연구단계를 넘어 실용화, 상업화 될 가능성을 확인 시켜주었다. 본 연구는 전망 있는 인공지능산업에 발맞춰 비록 '알파고' 같은 고성능 완벽한 인공지능이 아니지만 랜덤 상태의 초기에서 한 최적의 해를 찾기 위한 도구로서, 유전알고리즘(genetic algorithms)을 사용하여 목표 값에는 최대한 수렴하도록 하는 학습형 AI 게임을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 게임은 향후 각각의 다양한 개성을 가진 양산형 인공지능 게임개발에 응용되리가 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.643-646
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• 2011

스마트 폰의 보급과 함께, 무선 네트워크에서의 데이터 사용량이 급격하게 증가하고 있다. 이로 인해 발생하는 서버의 과부하와 그로 인한 속도 저하를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Wi-Fi 에드혹 네트워크를 이용한 통신을 3G 통신망에 효율적으로 접목하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 하나의 파일을 다수의 파일 블록으로 나누어 받는 방식을 이용하며, Wi-Fi 애드혹 네트워크를 이용해 주변에 있는 다른 이용자에게 파일 블록을 요청함과 동시에 자신이 가진 파일 블록 테이블을 다른 이용자에게 전달해주는 기법을 제안한다. 이를 이용하여 상대가 가지고 있을 것이라고 추측되는 파일 블록을 알아내어, 요청할 수 있다. 그 결과, 제안된 알고리즘이 3G와 Wi-Fi 에드혹 네트워크를 랜덤으로 이용하는 방법 대비 73%의 속도 향상과 43%의 3G 사용량 감소 효과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.476-479
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• 2021

DBMS 파라미터 튜닝이란 데이터베이스에서 제공하는 다양한 파라미터의 값을 조율하여, 최적의 성능을 도출하는 과정이다. 데이터베이스 종류에 따라 파라미터 개수가 수십 개에서 수백 개로 다양하며, 각 기능이 모두 다르기 때문에 최적의 조합을 찾는 것은 쉽지 않다. 선행 연구에서는 BO 기법을 사용하여 적절한 파라미터 값을 추출했지만, 파라미터 개수에 비례하여 차원이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 통계적으로 파라미터를 분류하여 탐색 공간을 줄인 다음 단계적으로 BO 를 수행하는 PBO 방식을 제안한다. 파라미터 값을 랜덤하게 할당하여 벤치마킹한 결과값을 군집화한 후, 각 군집별로 파라미터와의 연관성을 분석해 높은 상관관계를 가진 파라미터를 매칭시켜 분류한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위하여 8 가지 회귀 모델과의 비교 실험을 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.425-429
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• 2009

최근 Chen 등은 태그 인증 시 서버의 전수조사를 막기 위해 제곱근을 구하는 어려움에 기반한 이차잉여를 이용한 상호인증기법을 제안하였다. 하지만 리더가 인증시작 시 악의적으로 같은 랜덤 값을 보내는 경우 태그의 위치가 노출되는 문제가 발생한다. 또한 제한된 연산능력을 가진 저가태그에 해쉬함수와 제곱연산을 동시에 수행해야 하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Chen 등의 기법을 살펴보고, 이 기법이 갖는 문제점을 지적한다. 또한 태그에서 인증 시마다 랜덤 값을 새롭게 생성하여 위치추적에 안전하며, Chen 등의 기법과 달리 제곱연산만을 사용함으로써 보다 효율적인 이차잉여기반의 상호인증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 중앙 서버의 전수조사 없이 태그 인증이 가능하며 인증 시마다 비밀값의 갱신 없이도 전방향안전성을 만족하여 비밀값 동기화 과정이 필요 없다.

• 폴리머
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• 제30권5호
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• pp.432-436
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• 2006

인덴과 메틸인덴 리간드를 가지고 폴리메틸렌 다리결합으로 구성된 두 금속 CGC (constrained geometry complexes) 촉매를 합성하여 에틸렌과 스티렌 공중합을 행하였다. 촉매 구조에 따른 공중합 활성과 공중합체의 구조 및 열적 성질을 조사하였다. 12-메틸렌 및 9-메틸렌 다리결합을 가진 촉매의 환성은 상업용 CGC 촉매와 6-메틸렌 다리결합을 가진 촉매의 활성보다 4배 이상 높게 나타났는데, 이는 6-메틸렌 다리결합은 입체적으로 중심금속간은 인접한 거리에 위치하게 되어 입체장애에 의해 촉매활성이 감소하게 된다. 다리결합의 길이가 긴 두 금속촉매를 사용하여 제조한 공중합체의 스티렌 함량이 6-45 mol%로 나타났으며, 단량체 공급비([Styrene]/[Ethylene])가 5.0 이상에서는 다리결합의 길이가 긴 촉매로 얻은 공중합체의 $T_m$이 관찰되지 않는 비결정의 공중합체가 생성되었으며, 스티렌의 함량이 증가할수록 공중합체의 $T_m$은 급격히 감소하여 스티렌 함량이 약 11mol% 이상에서는 결정성이 없는 랜덤 공중합체가 생성되었다. C-NMR로 공중합체의 미세구조를 분석한 결과 스티렌 블록이 존재하지 않는 랜덤 공중합체임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.155-170
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• 2018

기업의 금융 부도를 예측하는 것은 전통적으로 비즈니스 분석에서 가장 중요한 예측문제 중 하나이다. 선행연구에서 예측모델은 통계 및 기계학습 기반의 기법을 적용하거나 결합하는 방식으로 제안되었다. 본 논문에서는 잘 알려진 최적화기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링에 기반한 새로운 지능형 예측모델을 제안한다. 시뮬레이티드 어니일링은 유전자알고리즘과 유사한 최적화 성능을 가진 것으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고, 시뮬레이티드 어니일링을 사용한 비즈니스 의사결정 문제의 예측과 분류에 관한 연구가 거의 없었기 때문에, 비즈니스 분석에서의 유용성을 확인하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습의 결합 모델을 사용하여 부도예측모델의 입력 특징을 선정한다. 최적화 기법과 기계학습기법을 결합하는 대표적인 유형은 특징 선택, 특징 가중치 및 사례 선택이다. 이 연구에서는 선행연구에서 가장 많이 연구된 특징 선택을 위한 결합모델을 제안한다. 제안하는 모델의 우수성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 한국 기업의 실제 재무데이터를 이용하여 그 결과를 분석한다. 분석결과는 제안된 모델의 예측 정확도가 단순한 모델의 예측 정확성보다 우수하다는 것을 보여준다. 특히 기존의 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망, SVM 및 로지스틱 회귀분석에 비해 분류성능이 향상되었다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1311-1327
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• 2016

본 논문에서는 종말 사건에 대한 정보는 주어져 있지만 중간 사건이 구간 중도절단되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 중간 사건의 발생 유무를 모르는 준 경쟁 위험 자료에 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 상태 간 전이 강도는 정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Cox 비례위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부 우도를 정의하였고 주변 우도를 구하기 위해 조정 가우스 구적법을 적용하였으며 뉴튼-랩슨 방법으로 최적 해를 구하였다. 모수의 95% 신뢰구간 포함률을 통해 제안한 방법의 소표본 성질을 살펴보기 위해 모의실험을 수행하였으며, Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid(PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 제안한 모형을 적용하고 그 결과를 해석하였다.