• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.421-423
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• 2012

본 논문에서는 빠르게 회전하는 공에 대한 바운싱 모델을 제시한다. 제안하는 바운싱 모델은 충격량을 기반으로 공의 회전력, 지면의 탄성 및 마찰력을 고려한다. 제안된 모델의 정확도를 측정하기 위해 그린, 페어웨이 및 러프 지형에서 공의 궤적을 촬영하고, 영상으로부터 공의 실제 궤적을 추출하여 비교한다. 시뮬레이션 모델은 실제 궤적을 기반으로 튜닝함으로써 정확도를 향상시킨다. 본 바운싱 모델은 실감형 스포츠 게임에서 보다 사실감을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.335-336
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• 2021

디자인 패턴은 클래스와 객체를 활용한 23가지의 개발자 의도를 만족시켜주는 최선의 실천법들을 정리한 것이다. 디자인 패턴은 설계 경험과 객체지향 패러다임의 기반 지식들을 필요하므로 실질적인 패턴 학습에 어려움이 있다. 디자인 패턴 학습에 대한 도움을 제시해 줄 수 있는 가이드라인으로 기술 습득 모델에 활용하는 드라이퍼스 모델을 적용하는 것을 제안하고자 한다. 드라이퍼스 단계별 모델을 기반으로 단계 별 디자인 패턴 학습 단계를 제시한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7B
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• pp.957-967
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.101-103
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• 2012

지금까지 발표된 상호운용성 측정모델은 점대점(Point-to-Point)으로 단위시스템간 상호운용성을 평가하는 모델부터 네트워크중심(Network-Centric)의 복합시스템(System of Systems)간 상호운용성을 평가하는 모델까지 여러 모델들이 있다. 그중 SCOPE 모델은 네트워크중심의 복합시스템간 상호운용성을 평가하기 위한 모델이고, NCAT은 SCOPE기반의 상호운용성 평가 도구이다. 본 논문은 SCOPE를 기반으로 NCAT의 상호운용성 평가 방법과 다른 상호운용성 평가 방법론을 제시한다. 제시된 방법론은 SCOPE 모델을 기반으로 복합시스템의 상호운용성을 평가 할 때 서비스별 우선순위를 부여하지 않은 기존 방법과 달리 우선순위를 부여한 방법이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.347-348
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• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1465-1468
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• 2010

지난 몇 년 동안 전염병 확산을 분석하기 위해 InfluSim 을 기반으로 한 시뮬레이션 모델에 대한 연구가 진행되어 왔다. InfluSim 은 국내 각 지역의 인구 통계학적 특성과 인구 이동 등을 고려하지 않는 한계점이 있다. 이러한 이유로 InfluSim 에 의한 시뮬레이션 결과로부터 전염병 확산에 대한 방역 대책을 마련하는 것은 부적절한 측면이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 패치 모델을 개발하였다. 패치 모델은 전국을 16 개 권역으로 나누어 각 지역의 인구 통계학적인 특성을 고려하고, 각 지역 간의 인구 이동을 고려한다. 패치 모델은 InfluSim 모델을 기반으로 하고, 16 개 지역의 인구 통계학적 특성 및 지역 간의 인구 이동량을 네트워크 모델로 보완하였다. 본 논문은 패치 모델 기반의 시뮬레이션 시스템에 대해 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.753-756
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• 2008

최근 인터넷의 생활화로 이를 기반으로 수익을 창출하는 새로운 형태의 거래가 확산되고 있다. 이러한 형태는 포털사이트를 기반으로 커뮤니티를 형성하고, 이를 통하여 확보된 회원들을 대상으로 광고수익이나 판매가 이루어지는 형태의 비즈니스 모델들이다. 하나 기존 오프라인 중심으로 정의된 인터넷 비즈니스 모델들을 적용하여 이러한 포털사이트 기반의 비즈니스들을 분류할 경우 여러 범주에 포함 되어서 이들을 분류하기 어려운 문제점이 있다. 이로 인하여 새로 생성되는 인터넷 비즈니스 모델들을 활용한 사업의 가능성과 이들이 기술적으로 실현이 가능한지 여부, 이들에게 요구되는 요소들에 대한 분석에 어려움이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위하여 현재 가장 많이 사용되는 포털사이트들을 기존 인터넷 비즈니스 모델을 적용하여 비교 분석하고, 여기서 새로운 모델 정의에 필요한 요소들을 추출하여 이를 반영한 새로운 인터넷 비즈니스 모델들을 설계한다. 이를 통하여 변화하는 환경에 적응이 가능한 포털사이트 기반의 인터넷 비즈니스 모델의 정의와 분석이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.100-104
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• 2007

라디오 주파수를 이용하여 사물의 정보를 인식할 수 있는 RFID 기술은 다양한 분야에 활용되고 있는데 이러한 RFID 망을 All-IP 기반의 이동통신망과 연동할 경우 RFID의 각종정보와 휴대단말기의 위치정보 및 이동성, 그리고 다양한 IP 기반의 정보서버를 활용한 새로운 형태의 위치기반 서비스의 창출이 가능하다. 즉, RFID 태그에 태그 리더기 역할을 하는 단말기의 위치를 부여하고 이를 RFID 서버에서 지속적으로 관리함으로써 RFID 태그의 Code와 위치를 기반으로 한 위치기반서비스를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 RFID망과 이동통신망의 연동을 기반으로 한 위치기반서비스 모델로 Mobile Information Retrieval Service (MIRS), Mobile Location Tracking Service (MLTS), Localization Service by Fixed Tag (LSFT) 세 가지 모델을 제시하였으며 이러한 서비스 모델은 실제 서비스를 개발하는데 있어 다양한 방식으로 활용될 수 있다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• v.24 no.2
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• pp.79-93
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• 2009

오염물질에 대한 생태위해성평가(ecological risk assessment)를 위해서는 노출평가(exposure assessment)와 함께 생물영향에 대한 평가(effect assessment)를 수행해야 한다. 노출평가의 경우는 지화학적 과정에 대한 이해를 바탕으로 환경농도를 예측하기 위한 화학평형모델이나 다매체환경거동모델 등 다양한 평가 및 예측모델을 활용해 왔다. 이와 달리 생물영향평가는 실험실 조건에서 제한된 독성자료를 대상으로 외부노출농도에 기반한 농도-반응관계를 통계적 방법을 통해서 추정하는 '경험적 모델(empirical model)'에 주로 의존해 왔다. 최근에 와서 생체 내 잔류량을 기반으로 농도-시간-반응관계를 기술하고 예측하는 독성동태학 및 독성역학 모델(toxicokinetic-toxicodynamic model)과 같은 독성작용에 기반한 모델(processbased model)들이 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 여러 종류의 독성동태학 및 독성역학 모델을 소개하고, 이를 통계적 추론에 기반한 전통적인 독성학 모델과 비교하였다. 서로 다른 종류의 독성동태학 및 독성역학 모델로부터 도출된 노출농도-시간 -반응관계식을 비교하고, 동일 독성기작을 보이는 오염물질 그룹 내에서 미측정 오염물질의 독성을 예측할 수 있게 해주는 구조-활성관계(Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR) 모델을 여러 독성동태 및 독성역학모델로부터 유도하였다. 마지막으로 독성동태학 및 독성역학 파라미터를 추정하기 위한 실험계획을 제안하였고, 앞으로 독성동태학 및 독성역학 모델을 생태계 위해성평가에 활용하기 위해서 해결해야 될 연구과제를 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.499-499
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• 2023

최근 컴퓨터 성능 향상과 새로운 머신러닝 알고리즘 개발됨에 따라, 각 분야별 연구자들이 이를 활용한 연구를 다양하게 수행하고 있으며, 하수처리시설의 경우에는 막대한 양의 운영자료가 축척됨에 따라 머신러닝을 활용한 다양한 연구가 가속화 되고 있다. 기존 하수처리장의 물리학적 모델은 적용된 영향 인자에 여러 가지 가정이 고려되어 모델 정확도가 부정확해지는 경향이 있었으며, 이러한 문제점을 보완하기 위해 하수처리장의 수집된 운영자료 및 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 예측 모델 정확도를 향상하는 선행 연구들이 진행되고 있다. A 하수처리장의 부지 내에 설치된 센서를 통하여 운영자료가 중앙제어실 서버에 실시간으로 저장되는 자료를 활용하여 NN (Neural Network), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest) 등과 같은 다양한 머신러닝 모델을 적용하였고, 하수처리장 운영자료를 적용할 경우 어느 모델이 가장 높은 성능이 나타나는지 인사이트를 도출하고자 하였다. 금회 연구는 A 하수처리장을 대상으로 여러 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고, 각 모델의 예측정확도를 서로 평가함으로써, 머신러닝 모델 최적화를 수행할 수 있었다. 이번 연구에서 도출된 결과를 활용하여 하수처리장 예측 모델 최적화를 진행할 경우, 향후 비교적 짧은 시간에 하수처리장 머신러닝 기반 예측 모델 개발이 가능하다는 점에 의의가 있다.