• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 1995년도 추계학술대회 발표요약문
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• pp.9-21
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• 1995

계획지원체계는 도시성장관리수단으로 간선시설 시설확장을 이용하는 우리의 능력을 증진시킨다. 이연구는 그러한 계획지원체계 (PEGASUS: 공간도시체계의 생성 및 분석을 위한 계획환경)의 개발계획의 일환으로서 상수도 시설확장모델의 개발에 관한 연구이다. 이 연구는 토지이용과 개발은 간선시설의 수요를 유발하고 간선시설은 토지가 이용되고 개발되는 방향에 영향을 미친다는 전제하에서 시작된다. 상수도 시설 확장은 2 방법으로 해결될 수 있다: 1) 최적통제이론, 2) MINLP 방법. 이 방법들은 각각장단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 동적 시설 확장 크기 및 시기를 동시에 결정할 수 있는 MINLP방법이 채택이 되었다. 상수도 관망해석모델과 동적 상수도 시설 최적화 모델이 상수도계획과 토지이용계획의 동적 연관관계를 해결할 수 있다. 상수도 관망해석모델은 생성된 관경의 적정성을 분석하며 동적 상수도 시설 최적화모델은 변화하는 상수도 수요량을 충족할 수 있는 대안을 작성한다. 표준화기법에 의한 비용편익분석은 가장 경제적인 대안을 선정한다. GIS는 필요 상수도 수요량을 산정하고 시설확장모델의 결과를 이용자에게 보여주는데 훌륭한 역활을 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.23-37
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• 2013

본 논문에서는 영화 추천을 위해 사용자들이 명시적으로 표시한 신뢰 정보를 이용하여 소셜 네트워크와 유사하게 신뢰 네트워크를 생성하고, 그 사용자들의 연결 정도를 이용하여 추천 시스템에 적용하며, 추천 정보는 시각화 방법을 이용하여 제공하는 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자가 명시적으로 신뢰 관계를 표현한 신뢰 네트워크에서 숨겨진 신뢰 관계를 추론한다. 시각화된 추천 정보는 영화, 음악, 인물 등 다양한 토픽에 대한 정보를 구조화된 형태로 제공하는 Freebase를 이용하였으며, 시각화 방법은 다음 3가지와 같다. (1) 사용자가 제공받고자 하는 영화의 수만큼 영화 포스터로 시각화하고, (2) 추천된 영화 중 특정 영화를 선택하면 영화 감독, 주연 배우, 장르 등의 부가적인 정보를 시각화하여 제공한다. 마지막으로 (3) 신뢰 기반의 사용자들 중 임의로 몇 명을 이웃 사용자로 선택하여 추천한다. 본 논문에서는 시각화 방법을 적용함으로써 추천 수 또는 이웃 사용자의 수, 그리고 부가 정보 요청 등 사용자의 의견(요구)을 바탕으로 추천하기 때문에 사용자의 의사결정 능력을 향상시킬 수 있다. 뿐만 아니라 본 논문에서 제안하는 추천 시각화 방법을 통해 동적으로 사용자들의 요구를 반영할 수 있고, Freebase, LinkedMDB, 위키피디아 등 현존하는 LOD의 정보 재사용을 통해 보다 풍부하게 추천 정보를 제공할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.361-370
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• 2009

최근 몇 년 사이 공간정보에 대한 관심이 증대됨에 따라 실내공간데이터 모델링 및 활용에 대한 많은 연구가 진행 되고 있다. 특히 대규모 실내공간에서 방재 알고리즘 및 실시간방재시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 되고 있다. 재난 발생 시 요구될 수 있는 최적경로는 대피자를 위한 것과 구조자를 위한 것, 두 가지로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 구조자를 위한 최적경로를 산출하였는데 이는 실내의 어떠한 공간에서 출구까지의 경로가 아닌 출구에서 구조대상지역까지의 경로를 의미한다. 실시간 방재시스템에 적합한 최적경로는 시간에 대해 가변적이어야 한다. 이러한 최적경로를 산출하기 위해서는 최적경로 산출에 필요한 시간에 따라 변화하는 변수가 고려되어야 한다. 즉, 복도 또는 방과 같은 공간의 수용능력 및 흐름정도 등을 포함하는 동적인 공간적 엔티티를 관리 할 수 있는 시공간 데이터베이스와 연동되어 있어야 한다. 공간상에서 동적객체의 흐름을 측정하고 분석을 통해 추정한 시공간 데이터베이스는 최적경로 산출과 대피상황에서의 병목현상 예측에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 방재시스템 개발을 위한 시공간 데이터를 적용한 최적경로 산출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 테스트하기 위하여 건물 내부의 이동이 가능한 공간을 표현하는 네트워크데이터를 사용하였다.

• 통상정보연구
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• 제15권1호
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• pp.161-183
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• 2013

본 논문은 중앙아시아 우즈베키스탄 현지에 진출하여 직접 경영활동을 수행하고 있는 한국 기업들의 경영성과를 증진시키기 위하여 집필되었다. 우즈베키스탄은 풍부한 지하자원과 전형적인 경제성장 기조를 보여주는 현지지역으로 평가되어 연구지역으로 설정하였으며 특히, 한국기업의 진출성과가 높게 나타나고 있다고 판단되어 연구범위로 한정하여 결정하였다. 또한 본 논문은 한국을 나타내는 이미지 속성 요인들이 우즈베키스탄 소비자들에게 어떠한 영향을 미치고, 그 결과 한국에 대한 이미지 메이킹은 어떠한 내용으로 구성되어 있는가를 실증적으로 분석하기 위한 것이라 할 수 있다. 이를 휘하여 선행연구를 통해 문헌분석을 실행하였고 이를 토대로 연구가설을 설립한 후 이를 검증하기 위한 실증분석을 실시하였다. 추리통계를 위해서는 신뢰성, 타당성 분석 그리고 구조방정식 모델링 기법을 활용하였다. 전체적인 분석결과를 설명하면, 한국 이미지 속성: 경제력, 문화, 국민성 그리고 기업능력이 우즈베키스탄 사람들에게 긍정적인 영향을 미치며 그로 인해 친화적이고 우호적인 이미지 메이킹- 인지도, 매력도, 신뢰도-을 형성하고 있는 것으로 확인되었다. 이러한 본 논문의 연구결과가 현지로 진출하거나 계획하고 있는 한국기업들의 현지경영전략 수립 및 실행에 조금이나마 도움이 되었으면 한다. 이후의 연구는 이미지 이외의 변수들을 활용하여 실증분석을 할 필요가 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.63-73
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• 2008

최근 다양한 형태의 에듀테인먼트 시스템 내에서 사용자와 상호작용이 가능한 에이전트를 통하여 사용자에게 참여 동기 유발을 향상시키기 위한 시도가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 에이전트와의 상호작용을 통해 사용자에게 사회적 감정에 대한 이해를 향상시킬 수 있도록 하기 위하여 에이전트의 사회적 감정 생성 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 대부분 사회적 감정 생성에 중요한 영향을 끼치는 개인성에 대해 추상적인 면을 다루는데 그치고 있는 실정이다. 본 논문에서는 개인성에 따라 에이전트가 사회적 상황을 이해하는 경향에 대한 차이점을 중점적으로 다루는 평가 모델을 개발하고 이러한 평가 모델이 에이전트의 감정 생성에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 이를 위하여 인간의 개인성과 상황 인지에 대한 관계성을 구체적으로 다룬 심리학적 설명 양식(Explanatory style) 이론을 기반으로 하여 에이전트로 하여금 개인성에 따라 자신이 처한 상황에 대해 서로 다른 설명 성향을 나타낼 수 있도록 하는 프레임워크를 제안한다. 이는 심리학적 설명 양식에서 언급하는 주요 설명 변수들을 에이전트에 적용 가능한 형태로 모델링하고 설명 변수의 정도에 따라 에이전트로 하여금 상황을 인지하는 성향을 결정할 수 있는 방법론을 제시한다. 그리고 에이전트로 하여금 설명 경향에 따라 상황을 인지 및 자율적으로 해석할 수 있도록 하고 이에 따라 감정 상태를 선택할 수 있도록 한다. 더 나아가 제안한 프레임워크를 기반으로 사용자와 상호작용이 가능하며 자율적으로 상황을 해석할 수 있는 증강 에이전트를 개발하였다. 또한 구현한 증강 에이전트를 상호작용형 원예 체험 시스템에 적용하여 사용자로 하여금 서로 다른 설명 양식을 표현하는 에이전트를 경험할 수 있는 기회를 제공하였다. 궁극적으로 이러한 체험을 통하여 사용자의 감정조절 능력 개발 수단으로서의 개발한 에이전트의 적용 가능성을 검토하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-14
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• 2004

감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.92-103
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• 2015

Box-Wilson 실험계획법은 보통 중심합성계획법으로 알려져 있으며, 변동성이 존재하는 정보를 실험 계획적 방법으로 수집하는 설계 기법이다. 이 방법은 최소의 설계비용으로 가능한 많은 정보를 얻는 목적으로 고안되었다. 본 연구에서는 60 MPa급 고강도 자기충전형 콘크리트(HSSCC)를 대상으로 다양한 성능에 대한 여러 배합인자들의 효과를 효율적으로 파악하고 최적배합을 찾는 과정에 이 방법을 적용하였다. HSSCC의 배합인자(요인)와 물리적 성능(반응) 사이의 비선형적 관계는 2차 다항식으로 반응표면을 근사화 모델링하였으며, 요인점=25=32개, 축점=2k=10개, 중심점은 각 축에서 2번 씩 10개, 총 52개의 실험점에서 물시멘트비, 단위시멘트량, 잔골재비, 단위플라이애쉬량, 단위고성능감수량의 총 5개의 인자에 따른 압축강도, 통과능력, 재료분리저항성, 제조비용, 밀도 등의 총 5개의 반응을 파악하기 위한 실험이 실시되었다. 연구의 결과 Box-Wilson 실험계획법은 배합인자와 반응 사이의 관계를 과학적인 방법으로 계획하고 객관적으로 해석하는 데 매우 효과적이었으며, 수치해석적인 방법으로 최적배합을 계산할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.271-284
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• 2008

자가치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템을 자가치유하기 위해 자가치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 기법을 기반으로 시스템의 내외부 문제 결정을 자동화하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 목표 시스템의 설계단계에서 생성된 설계모델들로 시스템을 명세화하고, 2) 명세화 된 내용을 기반으로 시스템의 내외부 대한 공통 제약 사항을 자동 생성한다. 3) 자동 생성된 내부 상태 규칙을 통해 컴포넌트간의 의존관계를 해석하여 4) 생성된 공통 제약사항과 분석된 연관성 모델을 코드로 변환하고 문제결정 수준을 결정한다. 5) 문제결정 수준을 기반으로 시스템의 내외부 상태를 모니터링을 하고, 비정상 상태 발생 시 전략을 적용한다. 이러한 자동화된 제안 방법론의 특징을 통해 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이며, 나아가서는 시스템의 외적 환경뿐 아니라 내부 상태 문제에 관한 비정상적인 동작을 신속하게 정상적인 상태로 회복하고, 시스템 다운과 같은 고장 횟수를 줄이는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템에 적용하고 기존 방법론과의 자가치유를 위한 활동을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.161-168
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• 2019

최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.19-26
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• 2021

격자 구조체는 강도 및 강성, 초경량 및 에너지 흡수 능력 등의 우수성을 가지고 있어서 전방위 산업에서 주목을 받고 있으나, 다양한 장점에도 불구하고 복잡한 형상에 따른 제조 공정의 어려움으로, 현재까지 광범위한 상용화 및 사용은 제한되고 있다. 한편 적층 제조는 전통적인 제조 방법으로는 불가능한 복잡한 기하학적 형상 제조가 가능한 기술로써, 격자 구조체 제조를 위한 최적 기술로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 3차원 좌표 방법으로 단위 셀을 형성하고, 단위셀의 바운더리 박스 크기 및 스트럿 반경에 따른 상대 밀도의 관계식을 도출하였다. 본 연구에서는 Simple Cubic(SC), Body-Centered Cubic(BCC) 및 Face-Centered Cubic(FCC)을 모델링 소프트웨어를 사용하여 상대 밀도 맞춤형 구조체를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 상대 밀도 산출식 정확도는 SC, BCC 및 FCC에서 98.3 %, 98.6 % 및 96.2%의 신뢰성을 확보하였다. 격자 구조체를 대상으로 시뮬레이션 수행 결과, 동일한 셀 배열 조건에서는 상대 밀도가 커짐에 따라 항복 하중이 커지고, 동일 배열 조건에서는 SC, BCC, FCC 순으로 압축 항복 하중이 작아지는 결과가 나타났다. 최종적으로 20 mm × 20 mm × 20 mm 크기의 구조체는 SC 단위 셀을 3×3×3 배열로 구성하는 것이 압축 하중에 대한 구조적 최적화가 가능한 것으로 나타났다.