• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.371-374
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• 2011

본 연구는 개방형 BIM 환경의 품질관리 기준 확보를 목적으로 건설 산업의 공통업무분야와 추가적인 세부업무분야에 대한 품질관리 체크리스트를 제안하고자 한다. 공통업무는 일반적인 목적으로 적용 가능한 설계기준, 시설기준, 시공기준으로 대상을 분류하고, 세부업무는 초고층 건축물의 개방형 BIM적용 및 활용 목적에 따라 피난동선 검토, 에너지 분석 검토 측면으로 대상을 분류하여 각 분야 별 체크리스트를 도출하였다. 도출된 체크리스트가 검증을 통해 실무에 적용되면 BIM 모델의 작성 기준 및 지침과 연계되어 요구되는 조건들을 충족시키는 모델링을 유도하며 BIM 모델의 품질향상의 결과를 가져다 줄 것이라 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.714-716
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• 2000

본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 각 단계별로 질문을 제시하고 질문의 응답여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀 더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 소프트웨어 프로세스를 향상시키기 위해 사용되고 있는 능력성숙 모델(CMM)을 기반으로 질문 리스트를 구성하였으며 다양한 학습자의 학습능력을 전단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였고 질문 리스트와 메시지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.138.1-138.1
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• 2012

자기 구름은 자기 구조를 가지고 방출된 CME로 지구 자기장에 영향을 주는 중요한 원인 중 하나이다. 지구 자기장의 교란으로 발생하는 지자기 활동은 K 지수로 표현되는데 우주기상을 연구하는데 기본 자료로 활용된다. 따라서 자기 구름은 우주기상을 연구하는데 필요한 자료라 할 수 있다. 기존에 Lynch et al.(2005), Huttunen et al.(2005), Lepping et al.(2006), Feng et al.(2007) 등이 만든 자기 구름 리스트가 있지만 자기 구름에 적합하지 않는 이벤트가 적지 않게 포함되어 있어 이벤트를 지자기 활동 연구에 활용하기에 어려움이 있었다. 이 연구에서는 우리만의 자기 구름 기준을 정하고, 이 기준과 실린더 모델을 이용해 새로운 자기 구름 리스트를 완성하였다. 우리가 정한 자기 구름 기준은 (1)자기장의 벡터 성분이 천천히 회전하고 (2)자기장의 세기가 평균보다 세며 (3)자기 구름 지속시간이 7시간보다 짧은 이벤트도 모두 포함하는 것이다. ACE위성과 WIND 위성이 2000년에 관측한 행성간 자기장 자료에 우리의 자기 구름 기준을 적용하여 자기 구름 이벤트 후보를 선정하였고, 마루바시 박사가 만든 실린더 모델을 자기 구름 이벤트 후보에 적용하여 자기 구름 이벤트를 최종 선정하였다. 이렇게 선정된 2000년도 자기 구름 이벤트는 총 63개이고 이를 리스트로 작성하였다. 우리가 만든 자기 구름 이벤트 리스트는 CME와 K 지수 등 지자기 활동 연구에 활용되고 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.146-152
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• 2008

2000년대 후반 들어 플랜트산업은 초유의 호황기를 누리고 있으나, 시장 확대에 따라 사업주의 품질, 기술요구가 점차 강화되고 있어 이러한 국내 플랜트 산업이 대외경쟁력을 구비하고 지속적으로 성장 가능한 산업으로 거듭나기 위해서는 우수한 설계능력의 확보를 통한 고부가가치 기술집약산업으로 변화가 요구되고 있다. 이를 위해서 우수설계를 위한 체크리스트의 도출과 그 측정이 가능하도록 하는 객관적인 사례평가모델의 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 플랜트사업의 설계사례의 체크리스트기반 평가모델 개발을 위해 우선 국내외 플랜트 EPC 산업현황과 체크리스트 관련 선행연구에 대한 문헌고찰을 수행하였다. 이를 기반으로 전문가 설문을 통해 각 설계분야의 업무항목별 중요도와 업무별 체크리스트 항목의 중요도를 도출하여 체크리스트 평가에 따른 정량적 평가모델을 개발하였다. 또한 개발된 모델의 사례평가의 적용성 검토를 위해 플랜트 설계사례를 정량적으로 평가하고 분석하였다. 현재 국내에서는 우수사례의 도입 초기 단계로 본 연구에서 개발된 건설사업 단계별 업무 체크리스트를 향후 산업계와 학계, 연구계의 상호 협동을 통해 지속적인 연구와 적용을 통해 발전시켜 나간다면 국내 EPC업체의 우수설계능력 확보에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1367-1374
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• 2004

XML 트리를 공유하면서 여러 사용자가 동시에 수정할 수 있게 하기 위해서는 부분 트리의 삽입/삭제가 공유될 수 있어야 한다. 이를 위해서는 트리 데이터의 구소 변경 행위에 대한 통시성 제어가 가능해야 한다. 본 논문에서는 DTD 문서 타입 정보를 이용하여 XML 트리의 반복부에 대해서만 부분 트리의 삽입/삭제가 가능한 리스트 데이터 공유 모델을 제안한다. 제안된 리스트 데이터 공유 모델은 구조 변경 행위의 적용 결과가 항상 유효하며, 여러 사용자가 동시에 접근하는 경우에도 문서의 유효성을 보장할 수 있다. 리스트 데이터 공유 모델에서 반복부 자식 노드 리스트를 잠금의 대상으로 하는 리스트 잠금 프로토콜을 제안하였다. 이 잠금 프로토콜은 기존의 방법들과 비교하여 훨씬 간단하면서 적은 수의 잠금 객체만을 다루며, 높은 접근성을 가능하게 한다. 일반적으로 공유되는 XML 트리의 삽입 및 삭제는 흔히 반복부 데이터에 대해서 적용되는 경우가 많으므로 제안된 모델은 터미널 노드 데이터 값에 대한 기존의 접근제어 방법과 함께 사용하였을 때 효과적인 데이터 공유 방법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.17-24
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• 2003

본 논문에서는 주어진 경로를 따라 이동하는 관측점으로부터 다면체 모델의 윤곽선을 계산하기 위한 최적 알고리즘 (optimal algorithm)으로서 점증적 갱신 알고리즘 (incremental update algorithm)을 제안한다. 전처리 과정에서는, 윤곽선을 계산할 프레임(frame)의 갯수가 f라 할 때 각 프레임 j, 0 $\leq$ j < f,에 대해 그 전 프레임 j - 1 에서 이미 구한 윤곽선에 추가되거나 제거되어야 할 에지의 리스트를 계산한다. 이것은 모델의 각 에지가 윤곽선에 포함되기 시작하는 프레임과 윤곽선으로부터 제거되는 프레임의 범위를 계산함으로써 수행된다. 점증적 갱신 알고리즘은 전처리 과정에서 구성한 에지 리스트를 이용하여 f 프레임의 윤곽선을 효율적이고 안정적으로 추출할 수 있으며, 각 프레임마다 전 프레임의 윤곽선 에지 리스트와 여기에 추가 또는 제거되어야 할 에지의 리스트만을 검색하므로 시간 복잡도(time complexity)의 측면에서 최적 알고리즘이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.661-663
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• 1998

합병 문제는 크기가 각각 l, m(l+m=n)인 두 개의 정렬된 리스트를 하나의 정렬된 리스트로 만드는 문제로 정렬 문제와 그래프 문제 등과 같은 여러 가지 문제를 해결하는데 필요한 중요한 문제이다. p($\theta${{{{ LEFT ( {λlogp} over {log(λ+1)} RIGHT ) }}}}).

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.22-31
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• 2019

국내 외 건설공사에서 건물의 전 생애주기 동안에 발생되는 정보의 관리 및 통합이 가능한 BIM 적용이 활발해지고 있다. BIM을 시공단계에 활용할 경우 공기단축, 재시공 감소, 협업능력 향상 등의 효과가 있다. 그러나 국내 BIM 지침서 정의수준 부족, 설계 기준의 미비 때문에 시공단계에 BIM을 적용하는데 한계가 있다. 특히, 설계 단계에 비해 시공단계에서는 MEP 분야는 그 중요성이 훨씬 커진다. 따라서 본 연구는 시공단계의 MEP 분야에서 BIM활용도를 높이기 위하여, 시공 BIM MEP 모델 요구조건 체크리스트를 개발하였다. 체크리스트 개발을 위하여 국내 외 BIM 지침서 및 시공 BIM이 적용된 민간 공공 공사의 사례를 분석하였다. 지침서 및 사례를 토대로 작성객체 31개, 속성기준 31개, 총 62개의 시공 BIM 모델 요구조건을 도출하였다. 도출한 62개의 요구조건을 활용목적과 필요사항으로 구분하여 시공 BIM MEP모델 요구조건 체크리스트를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 체크리스트를 실무에서 활용한다면 시공단계 MEP BIM 모델의 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 학문적인 측면에서 시공단계 BIM 모델의 표준화된 지침서 개발에 활용될 기초연구로서 의미가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.289-292
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• 2001

에이전트 위임모델 기반 워크플로우 시스템은 기존 클라이언트 서버기반 워크플로우 시스템과 이동에이전트 기반 워크플로우 시스템보다 워크플로우 수가 증가하고 워크플로우 구조가 복잡해짐에 따라 보다 좋은 성능 및 확장성을 제공한다. 이는 에이전트 위임모델이 워크플로우 엔진에서 발생하는 병목현상을 제거하여 작업수행자(Task Performer)라 명명된 호스트들로 워크플로우 엔진의 부하를 자연스럽게 분산시키기 때문이다. 에이전트 위임모텔은 워크플로우 엔진의 부하를 제거하지만, 작업수행자의 부하를 고려하지 않고 작업을 할당하기 때문에, 작업수행자에 병목현상을 발생시킬 수 있다. 이는 에이전트 위임모델의 목적인 워크플로우 시스템의 성능 및 확장성 향상을 저해하는 요인이다. 따라서, 워크플로우 시스템의 성능 및 확장성을 향상시키기 위해서는 작업수행자에 발생하는 병목현상을 제거해야 한다. 본 논문에서는 작업수행자의 병목현상을 제거하기 위해 응답리스트(Response List)를 제안하며 응답리스트 관리방법을 제시한다. 이러한 응답리스트가 에이전트 위임모델 기반 워크플로우 시스템의 성능 및 확장성 향상에 어떠한 영향을 미치는지 성능평가를 수행한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.