• 수산해양기술연구
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• 제39권1호
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• pp.33-43
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• 2003

본 연구는 현재 국내에서 사용되는 쌍끌이 중층망 어구어법에서 문제점으로 지적되고 있는 고속예망에서 망고의 제어가 어렵다는 점, 망목에 뜸이 걸려서 파망이 자주 일어나는 점, 네트드럼에 감기는 어구부피가 너무 크다는 점 등의 해결방법으로 무부자 쌍끌이 중층망의 모형실험을 통하여 우리 나라 쌍끌이 중층망에 대한 적용 가능성을 검토하는데 있다. 이를 위하여 850ps급 쌍끌이 기선저인망어선에서 현재 사용되는 실물망을 1/100로 축소 제작한 모형망에서 뜸을 모두 제거하고 끌줄을 양쪽으로 각각 두가닥으로 분리한 후 추를 부착하여 아래끌줄의 길이를 조절함으로써 망고를 제어할 수 있는 무부자 쌍끌이 중층망의 모형어구를 제작하여 회류수조에서 유속에 대한 아래끌줄의 길이에 따른 어구의 전개성능 등을 규명하고 기준형과 비교 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 유체저항은 무부자망이 기준형보다 약 10∼20%정도 작았으며, 무부자망의 유체저항은 동일유속에서 아래끌줄이 길어짐에 따라 약 1ton씩 증가하였다. 또, 동일유속에서 dL이 10m씩 증가함에 따라 아래끌줄에 작용하는 저항은 약 5%씩 감소하고, 그 반면에 윗 끌줄에 작용하는 저항이 증가하였다. 2. 망고는 직선에 가까운 지수함수적으로 감소하는 경향을 보였으며, 동일유속에서 아래끌줄이 길어짐에 따라 증가하여 로그함수적인 경향을 보였다. 또한, 망고감소율은 무부자망의 경우가 기준형보다 작게 나타났으며, 그 차이는 유속이 증가함에 따라 더욱 커져 dL이 30m인 무부자망을 기준으로 3.0knot일 때 12%, 4.0knot일 때 25%로 나타났다. 3. 망폭은 유속이 증가함에 따라 약 2m 내외로 거의 일정하였으며 무부자망이 기준형보다 크게 나타났다. 4. 망구면적은 유속이 증가함에 따라 지수함수적으로 감소하는 경향을 보였으며, 망구면적의 감소율은 기준형보다 무부자망이 더 작게 나타났다. 여과량은 유속이 증가함에 따라 로그함수적인 경향을 보였으며 기준형이 3.0knot 이상에서 급격히 감소하였지만, 무부자망은 4.0knot까지 증가하였다가 완만하게 감소하였다. 5. dL의 최대적정길이는 망구면적 및 여과량이 최대인 30m일 때이며, 추의 최적위치는 4개의 그물목줄이 연결되는 지점이었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권12호
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• pp.78-89
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• 1999

기존의 웨이블릿 신경망들의 구조는 주로 주파수-시간 공간으로 변환된 훈련 패턴의 분포와 웨이블릿 윈도우와의 관계를 고려하여 결정한다. 또한 신경망 구조 결정 알고리즘과 네트워크 파라메터 학습 알고리즘을 분리하여, 우선 신경망 구조를 결정한 후, 출력 에러를 최소화하기 위한 학습을 수행한다. 그러나 이러한 방법은 학습을 시작하기 전에 훈련 패턴을 변환해야 하는 부가적인 전처리 과정이 필요하고, 초기에 구성된 신경망 구조는 변경되지 않는다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 별도의 처리 과정 없이 신경망의 출력과 교사 신호의 차이를 이용하여 웨이블릿 신경망 구조를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 구조의 결정과 에러 최소화 학습을 동시에 수행하기 때문에 문제의 복잡도에 따라 적응적으로 은닉 노드의 수를 결정한다. 또한 학습에 의해 가장 큰 에러가 발생하는 영역에 은닉 노드를 추가하고 출력에 영향을 미치지 않는 노드를 제거하는 방법을 사용하여 네트워크의 구조를 최적화한다. 본 알고리즘은 훈련 패턴에 대한 전처리 과정을 없앰으로써 학습하기 전에 모든 훈련 패턴을 알고 있어야 한다는 제약 조건을 없애고 시간의 변화에 따라 출력이 바뀌는 시스템에도 효과적인 적용이 가능하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.19-32
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• 2007

본 논문에서는 실시간 얼굴인증 시스템의 구축을 위한 LVQ 신경망 기반의 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존의 연구에서 PCA, LDA 변환이 많이 적용되며 신경망을 결합한 형태가 제안되고 있지만 신경망 학습 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. LVQ 신경망은 학습 시간이 짧고 클래스간의 분리도를 최대화할 수 있는 교사학습방법이다. 따라서, 본 논문에서 제안된 방법은 동영상으로부터 실시간으로 입력되는 얼굴영상을 PCA와 LDA변환을 순차적으로 적용하여 부분공간상의 변환된 특징벡터로부터 LVQ 신경망의 학습을 통하여 얼굴을 인식한다. 외부조명의 영향에 강건한 인식시스템을 구축하기 위하여 얼굴검출 단계에서 검출된 얼굴영역은 밝기값의 최대-최소 정규화 방법에 의해 보정된 정규화 영상을 생성한다. 정규화된 얼굴영상은 PCA와 LDA 변환을 통해 부분공간상의 특징벡터로 변환된다. 변환된 훈련 데이터로부터 LVQ 신경망의 초기 중심 벡터를 결정하고 신경망의 학습률 향상을 위해 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하며, 초기 중심 벡터를 이용하여 LVQ2 학습 방법에 의해 학습된 중심벡터는 클래스의 대표 벡터가 된다. 결국 각 클래스의 대표 벡터로부터 입력 영상의 특징벡터간의 유클리디언 거리 비교법을 적용하여 얼굴 인식을 수행한다. ORL 데이터베이스를 이용한 정지 영상에 대한 인식과 실시간으로 입력되는 영상에 대한 인식 등 두 가지 형태의 영상을 기반으로 실험한 결과 두 경우에 모두 제안된 방법이 기존의 인식 방법보다 인식률에서 우수함을 입증할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권3호
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• pp.157-168
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• 2014

본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권3호
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• pp.73-90
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• 2019

이 연구는 인구 문제에 대한 남녀 학생들의 인식의 차이를 규명하여 인구교육의 시사점을 도출하기 위한 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 J 대학교의 인구교육 강좌인 ｢인구와 사회｣수업을 수강한 학생이 개인별로 최종 제출한 보고서를 분석 자료로 활용하였다. 분석 자료는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 성별에 따라 인구 문제에 대한 인식에 차이가 있는 가를 분석하였다. 우선, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 성별에 따른 차이를 확인하고, 핵심단어를 추출하여 의미연결망 분석을 하고 시각화를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 상위 출현 빈도 단어 100개를 기준으로 살펴본 결과, 10위까지의 단어는 '인구', '교육', '문제', '결혼', '사회', '출산', '심각', '사람', '우리' 등으로 남녀가 동일하였다. 또 출현 빈도, 연관분석에 따라 핵심단어를 추출한 후, 의미 연결망을 시각화한 결과, 출현 빈도를 기준으로 한 경우, 의미 연결망 중앙에 위치하는 단어에 남녀 차이가 없었다. 둘째, 연관분석에 따라 추출된 핵심 단어와 바이그램 단위로 추출한 핵심 단어는 성별에 따라 큰 차이를 보였다. 즉, 여학생의 단어의 의미 연결망에서 '생활'-'결혼'-'출산'-'임신'의 연결망이 독립적으로 나타나서, 인구 문제에 대해 분리된 객관적 연결망을 보이는 남학생과 구별되었다. 따라서 남학생과 여학생은 인구 문제에 대해 다른 인식 구조를 갖는 이질적인 집단으로 봐야 하고, 인구 교육에 있어 내용과 방법을 성별에 따라 다르게 접근해야 할 것이라는 시사점을 도출하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.139-153
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• 2018

최근 정부의 친환경 정책에 따라 태양광 발전 설비가 지속적으로 증가하고 있다. 태양광 발전량은 에너지원인 태양의 특성상 계절에 따라 하루 중 발전이 이루어지는 시간이 일정하지 않다. 이러한 특성으로 인해 태양광 발전량 예측에서는 연속된 시간간격으로 수집된 자료에 적용할 수 있는 시계열 모형 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 연속된 시간자료를 각 시간대 별로 분리, 재구성하여 24개의 (1시-24시) 일별 자료 형태로 예측에 활용하는 방법이다. 강원도 영암 태양광 발전소의 시간별 발전량 자료를 공공데이터포털에서 수집하여 연구하였다. 기존방법과 제안된 방법의 성능차이를 비교하기 위해 ARIMAX, 신경망(neural network model) 모형을 동일한 모형과 변수를 가지는 환경에서 성능차이를 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.368-369
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• 2010

T-DMB는 대한민국이 개발한 디지털 이동 멀티미디어 방송으로 무료서비스를 기본으로 하고 있다. 이러한 T-DMB를 유료화하여 양질의 서비스를 제공하기 위해서는 제한 수신 시스템의 도입이 필요하다. 제한 수신 시스템은 가입자들에게 방송서비스 채널을 이용하여 제한 수신 메시지를 보냄으로써 유, 무료 가입자를 구별한다. 제한수신 메시지를 전송해야하는 가입자들이 늘어날수록 제한수신 메시지는 늘어나게 되고 제한수신 메시지를 전송하기 위한 대역폭 또한 늘어나게 된다. 하지만 T-DMB의 전송 대역폭은 1.152Mpbs로 제한적이고, 방송 데이터 뿐 아니라 제한수신을 위한 제한 수신 메시지도 전송해야 한다. 가입자 증가에 따라 증가하는 제한수신 메시지는 방송 서비스에 영향을 미칠 수밖에 없다. 따라서, 본 논문에서는 제한수신 메시지를 따로 분리하여 전송하는 외부망 연동을 통한 제한 수신 메시지 전송 방법을 제안하며 제한 수신 시스템과 연동하는 방법을 설계하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1361-1373
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• 2001

3계층 클라이언트/서버 시스템에 일반적인 방화벽을 설치하면 어플리케이션의 서버와 방화벽의 프락시 기능이 중복되어 전송속도 저하 철상이 야기된다. 따라서, 본 논문에서는 어플리케이션 서버의 프락시 기능을 정의하고 네트워크 인터페이스 카드를 어플리케이션에 추가로 장착하여 듀얼-홈드 게이트웨이를 구성하고, 어플리케이션을 보호하기 위하여 외부망과 내부망으로 분리하는 스크린드 라우터를 설치하여 스크린드 서브넷 게이트웨이를 구성하는 침입차단 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 3계층 클라이언트/서버 시스템에 방화벽을 설치하는 것보다 네트워크의 통신량 분산에 효과적이며, 중복된 기능을 하지 않기 때문에 고속전송이 가능하다. 또한, 방화벽 구입에 대한 비용 효과도 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.84-87
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• 2012

대분분의 검색 엔진에서 색인어의 추출 및 가중치의 부여방법은 매우 중요한 연구주제로, 검색 엔진의 성능에 큰 영항을 미친다. 일반적으로, 불용어 리스트를 통해 성능에 긍정적인 영향을 미치지 않는 색인어를 제거하거나, 핵심어 또는 전문용어 등 상대적으로 중요한 색인어를 강조하는 방식을 사용하여 검색엔진의 성능을 향상시킨다. 하지만, 어절 분리, 형태소 분석, 불용어 처리 등 검색엔진의 단계열 처리 과정에서, 개별적인 색인어가 검색엔진에 미치는 영향을 분석하고 이를 반영한 검색 엔진 성능 향상 기법은 제시되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 각 단계별 처리 과정에서 생성된 색인어가 미치는 영항을 계랑화하여 긍정적/부정적 색인어를 분류하는 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 색인어 가중치를 조절함으로써 검색 엔진의 성능 또한 향상 가능한 방법을 소개한다.