• 한국가스학회지
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• 제17권6호
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• pp.39-45
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• 2013

화재로부터 발생되는 가스는 연속적이며 가연물이 소멸될 때가지 지속적으로 발생된다. 보통의 가스상 물질의 분석은 가스크로마토그래피 등으로 분석할 수 있으나, 화재에서 발생되는 가스는 대규모이며 연속적으로 발생되기 때문에 시료의 대표성 및 연속적으로 분석할 수 없는 단점을 가진다. 최근에는 푸리에 변환 적외선분광기(FT-IR)을 사용하여 연속적으로 온-라인 분석이 시도되어 작은 규모의 화재에서 효과적인 연소가스 분석법으로 활용되고 있다. 그러나 대규모 화재 및 대공간에서 발생되는 가스인 경우 3.5 l/min의 연속적인 샘플링이 시료의 대표성을 확보할 수 없으며, 화염가까이 접근하여 가스를 샘플링하는 것이 현실적으로 불가능하다. 본 연구에서는 개방형 적외선분석기를 사용하여 현재 가스분석의 단점을 극복하면서 샘플링 등의 전처리 없이 원거리에서 분석을 시도하였다. 원거리 분석을 위해 연소독성가스를 각각의 화학종에 대하여 검량(calibration)하여 정량 분석법을 구축하고 실물 화재에서 발생되는 가스를 원격 측정하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.46-55
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• 2020

도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 파손 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측 모델 개발을 위해 머신러닝 분류기반 모델 중 성능이 우수한 XGBoost 기법을 사용하였다. 먼저 데이터 샘플링을 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 샘플링된 데이터들에 XGBoost 기법을 활용하여 예측모델을 개발하고. F1 소코어를 통해 성능을 평가하였다. 분석 결과 오버 샘플링 기법이 가장 좋은 성능 결과를 보였으며, 도로파손에 영향을 주는 주요 변수로 공용년수, ESAL, 최저 평균 최저기온 -2도 이하 일수 순으로 산정되었다. 향후 더 많은 데이터 축적 및 세밀한 데이터 전처리 작업을 통해 예측모델의 성능이 향상된다면 보다 정확한 유지보수 필요 구간의 예측이 가능해질 것으로 판단되므로 장래 고속도로 포장 유지보수 예산의 추정에 중요한 기초정보로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.809-817
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• 2002

본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.71-78
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• 2018

본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 방법과 머신러닝 방법인 random forest와 xgboost 방법을 사용하였다. 각 구역의 최종모델의 선택기준을 정확도, 민감도, 특이도를 고려하여 정했으며, 9개 구역의 예측 결과는 산불이 발생한 104건 중 80건의 발생 예측에 성공하였으며 산불이 발생하지 않은 9758건 중 7426건의 발생하지 않음을 예측했다. 전체의 정확도는 76.1%였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.89-92
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• 1999

인식기 훈련과정에서 발생하지 않았던 잡음이 인식과정에서 신호를 손상할 경우 인식률의 저하가 발생한다. 본 논문에서는 음성의 질을 떨어뜨리는 이러한 잡음을 Wavelet Packets을 이용하여 전처리함으로서 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인식기로는 Hidden Markov Model을 사용하였고, 시스템에 사용된 특징 파라미터로는 15차 Cepstrum을 사용하였다. 11 kHz로 샘플링된 숫자음에 Additive White Gaussian Noise를 첨가한 손상된 음성신호를 인식실험에 사용하였다. 화자독립으로 진행된 실험에서 잡음에 의해 손상된 SNR 20dB의 음성신호에 대하여 Wavelet Packets로 잡음을 제거한 후 복원된 음성신호 의 인식률은 약 $10\%$ 향상됨을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.14-19
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• 2008

대규모로 유전자 발현정도를 동시에 측정하는 마이크로어레이 실험은 많은 양의 데이터를 생성하기 때문에, 자동화된 효과적인 분석기법이 필요하다. 이 논문에서는 약물의 영향 분석을 위해 약물의 투여량 및 투여후의 시간대별로 샘플을 추출하여, 마이크로어레이를 이용하여 유전자의 발현량을 분석하는 경우에, 약물에 대해서 반응하는 유전자를 추출하는 데이터마이닝 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 유전자의 발현 정도값을 이전 비교대상의 값을 기준값으로 하여 증가, 감소, 답보에 해당하는 기호로 매핑하여, 분석자가 원하는 패턴을 보이는 유전자를 추천한다. 한편, 유전자의 상호간에 많은 영향을 주고받기 때문에 특정 약물을 투여할 때, 이에 직접적인 영향을 받는 것도 있지만, 이와는 전혀 상관없이 동작하는 것도 있기 때문에, 제안한 방법에서는 이러한 약물 투여와 유의성이 있을 가능성이 있는 유전자만을 전처리과정을 통해서 필터링하는 기법을 활용한다.

• 전기학회논문지
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• 제66권1호
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• pp.127-136
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• 2017

This paper investigates improved stability and stabilization criteria for sampled-data control systems. By using a suitable and newly constructed augmented Lyapunov-Krasovskii functional and some recent mathematic techniques such as auxiliary function-based integral inequalities, sufficient conditions for stability and stabilization conditions are derived within the framework of linear matrix inequalities(LMI) form. The superiority and validity of the proposed results are illustrated by three numerical examples.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.419-428
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• 2003

디지털 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 문제가 근래에 중요한 문제로 대두되면서 이를 효율적으로 보호할 수 있는 기술적 해결책으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 본 연구에서는 디지털 영상 데이터에 대해 다양한 공격에 강인한 웨이브릿 기반 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 변환을 이용하여 워터마킹된 영상의 변화를 감지 못하도록 하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 영상 신호 처리에 강인한 워터마킹 방법을 제시한다. 웨이브릿 변환된 계수의 레벨과 각 부대역별 특성을 고려하고, 영상의 복잡도를 반영한 다중 임계치를 적용하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입한다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상이 시각적으로 전혀 구별할 수 없을 정도의 비가시도를 보이면서 다양한 공격, 즉 JPEG 손실압축, 필터링, 잡음첨가, 리샘플링, 크로핑 등에 대하여 우수한 워터마크 검출결과와 강인함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12A호
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• pp.2074-2084
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• 2001

본 논문에서는 주파수영역에서 웨이브렛 변환을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안하였다. 저주파의 부대역 웨이브렛 계수는 워터마크를 삽입하기 위해서 사용된다. 원 영상이 이산 웨이브렛 변환을 사용하여 변환된후 이 계수들은 주파수 영역에서 효과적으로 변환된다. 이 과정에서 DCT와 FFT변환이 사용된다. 일반적인 영상 포맷의 워터마크 영상은 이산 코사인 변환된다. 웨이브렛 계수에 삽입되어 은닉된 워터 마크는 주파수 영역에서 균일하게 분포된다. 그 다음 웨이브렛 계수들은 역 변환 과정이 수행된다. 워터마크의 검출과정은 삽입과정의 반대로 수행하게 된다. 본 논문에서는 워터 마크 기술의 핵심 요소인 저작권 데이터의 은닉기술과 압축, 필터링, 리샘플링, 크로핑 등에 견딜 수 있는 기술을 개발하였다. 실험결과는 제안된 두 개의 워터마크의 기술이 비가시적이고 강인함을 보여준다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권2호
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• pp.109-122
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• 2019

맞벌이 가구의 증가로 육아에 대한 사회적 관심이 커지고 있다. 특히 자녀의 초등학교 입학은 상대적으로 이른 하교시간 때문에 돌봄의 공백이 생겨 출산과 더불어 여성의 경력단절에 주된 원인으로 꼽힌다. 본 연구는 이러한 정책적 기조에 부합하여 초등학생 대상 돌봄시설의 최적 입지선정 방안을 제안하였다. 돌봄시설의 후보로 기존 아이돌봄시설을 대상으로 하였으며, 최적입지 선정 시 수리적 최적화뿐만 아니라 입지적 특성을 고려하는 이중구조의 평가방법을 사용하였다. 실험은 서울시 송파구를 대상으로 진행하였으며, 총 258개의 후보시설 중 36개의 최적입지를 선정하였다. 먼저 공공데이터를 활용하여 돌봄시설의 특성에 맞는 평가기준을 세운 후 입지점수를 매겨 이에 해당하는 1차 후보시설을 선별하였으며, 이때 다양한 공공데이터를 하나로 통합하기 위하여 격자리샘플링 방법을 사용하였다. 다음으로 선별된 시설을 대상으로 공간 최적화 모델인 p-median 방법을 활용하여 최종 돌봄시설을 선정하였다. 이렇게 선정된 결과는 총 거리를 고려한 위치적 최적해 일뿐 아니라 돌봄시설의 특성을 고려한 다양한 입지적 기준을 만족하는 값이다. 본 연구에서 제안한 방법을 통해 공공데이터 융합 및 활용도를 높일 수 있고, 공공시설 최적입지 선정 시 정책 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대한다.