Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.10a
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pp.81-83
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2015
본 연구에서는 항만 전 항로의 위험도를 평가할 수 있는 새로운 해상교통안전평가모델을 제안하였다. 이를 위하여, 항만을 일정간격으로 나누어, 통항 선박의 분포를 바탕으로 구간별 위험도를 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 모델의 효용성을 검증하기 위하여, 오사카항만 전 항로 위험도 평가를 실시하였다. 계산 결과에 따라, 오사카 항만 전 항로에 해당하는 위험도를 표시하고, 이를 이용하여 위험지도를 제시하였다. 위험 지도를 실시간 표시함으로써, 항만 내 항로 및 특정 구역의 위험도를 파악할 수 있었다. 이는 VTS 관제 센터와 같은 항만 관리 측면에서 중요한 자료로 활용될 뿐만 아니라, 새롭게 설계될 항로의 위험도 계산 등에 활용될 것으로 예상된다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.4
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pp.116-127
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2011
This study conducted landslide susceptibility analysis using logistic regression. The performance of prediction model needs to be evaluated considering two aspects such as a goodness of fit and a prediction accuracy. Thus to gain more objective prediction results in this study, the prediction performance of the applied model was evaluated considering two such evaluation aspects. The selected study area is located between Inje-eup and Buk-myeon in the middle of Kwangwon. Landslides in the study area were caused by heavy rain in 2006. Landslide causal factors were extracted from topographic map, forest map and soil map. The evaluation of prediction model was assessed based on the area under the curve of the cumulative gain chart. From the results of experiments, 87.9% in the goodness of fit and 84.8% in the cross validation were evaluated, showing good prediction accuracies and not big difference between the results of the two evaluation methods. The results can be interpreted in terms of the use of environmental factors which are highly related to landslide occurrences and the accuracy of the prediction model.
A reference scenario of vault safety case prepared by the IAEA for the near-surface disposal facility of low-and informed]ate-level radioactive wastes is assessed with the MASCOT program. The appropriate conceptual models for the MASCOT implementation is developed. An assessment of groundwater pathway through a drinking well as a geosphere-biosphere interface is performed first. then biosphere pathway is analysed to estimate the radiological consequences of the disposed radionuclides based on compartment modeling approach. The validity of conceptual modeling for the reference scenario is investigated where possible comparing to the results generated by the other assessment. The result of this study shows that the typical conceptual model for groundwater pathway represented by the compartment model ran be satisfactorily used for safety assessment of the entire disposal system in a cons]stent way. It is also shown that safety assessment of a disposal facility considering complex and various pathways would be possible by the MASCOT program.
Open Source Software has over 60 percent of application software development but previous studies of objective quality model and characteristic to utilize Open Source Software appeared to be low and there are few studies regarding quantitative evaluation methods to evaluate Open Source Software. To solve these problems, in this paper, we propose a quality evaluation model, "Logical Open Source Software quality model", which is able to utilize for developing and maintaining application software and quantitative quality evaluation method that can utilize in the proposed model. The proposed Open Source Software quality model derives quality characteristics based on literature and it forms six main-features and twelve sub-characteristics by comparing with the quality characteristic of ISO/IEC 9126 and twelve evaluation metrics that can measure the metrics and the characteristics quantitatively. To verify efficiency of the proposed quality evaluation model, we apply the proposed quality evaluation to top 5 project management system (PMS) software in open source software community and prove its availability.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.9
no.4
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pp.73-80
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2009
It is very important that predict the inelastic seismic behavior exactly for seismic performance evaluation of a building in the performance based seismic design. But, it is difficulty that predict the building behavior of actual and exact in simplified load-deformation relation of structural material and members. In this study, system ductility and story ductility capacity of building structure used to the Backbone hinge Model are estimated and compared considering the characteristics of load-deformation relation of structural material and members. Analyses results, bilinear hinge model has lower system ductility and story ductility demands than those of backbone hinge model.
인체 CAD 모델링 시스템은 장비와 인체를 모델링하여설계 초기단계에서 부터 별도의 Mock-up 없이 전 벙위의 운용자에 대한 작업자세의 안락도(Comfort), 동작한계(Reach), 적 합성(Fit), 시계(Vision)등 제반 작업공간 설계 및 평가에 수반되는 고려요소들을 보다 과학적 이고 합리적으로 반영할 수 있는 도구로 인식되고 있다. 본 연구는 크게 한국군 전차병의 인체 CAD 모델의 설계와 설계된 인체 모델을 활용한 한국형 전차 작업공간 평가로 구성되었다. 한국 군 전차병의 인체 CAD 모델링에서는 전차병의 인체 측정자료를 이용하여 5%, 50%, 95%치 전차병 에 대한 선 자세와 앉은 자세의 인체 모델을 설계하였으며, 보다 정확한 인체 모델의 구현을 위 해인체의 기능적 치수에 대한 실측치와 CAD 설계치와의 차이를 비교, 보정하여 줌으로써 작업공 간 평가시 보다 정확한 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 한국형 전차 작업공간 평가에서는 설계 된 인체 모델과 한국형 전차 주요 구성품의 CAD 모델을 활용하여 각 승무원의 작업역을 분석하였고, 승무원 해치, 주요 조종장치의 운용 적합성, 판넬류 등의 위치 적합성에 대해 분석, 평가하였다. 본 연구를 통해 무기체계를 대상으로 하여 CAD 프로그램을 이용한 Man-Machine Interface에 대한 검토가 이루어 졌으며, 기존의 도면이나, Mock-up, Prototype에 의존하던 작업공간 타당성 검토가 CAD를 이용하여 3차원적으로 이루어 질 수 있는 기반을 마련하였다는데 의의가 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.122-122
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2021
전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2002.04a
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pp.105-106
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2002
산업이 발달함에 따라 대기 환경의 중요성이 강조되면서 대기 확산 모델을 이용하여 오염물질의 영향을 파악하는 일이 많아졌다. 그러나 대기 확산 모델은 수치계산으로 나온 값으로 자연현상의 모든 영향을 파악하기 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 대기 확산 모델이 자연현상을 어느 정도 반영하는가를 평가하기 위해서는 추적자 물질을 이용하여 대기 오염물질의 확산 농도를 측정한 실측자료를 통하여 기존 모델을 평가하고 개선하는 것이 일반적인 방법이다. (중략)
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.05a
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pp.55-61
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2001
본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.258-261
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2022
최근 딥러닝 기술이 발전하면서 이미지를 설명하는 캡션을 생성하는 모델 또한 발전하였다. 하지만 기존 이미지 캡션 모델은 대다수 영어로 구현되어있어 영어로 캡션을 생성하게 된다. 따라서 한국어 캡션을 생성하기 위해서는 영어 이미지 캡션 결과를 한국어로 번역하는 과정이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 이미지 캡션 모델을 이용하여 한국어 캡션을 직접 생성하는 모델을 만들고자 한다. 이를 위해 이미지 캡션 모델 중 잘 알려진 Show, Attend and Tell 모델을 이용하였다. 학습에는 MS-COCO 데이터의 한국어 캡션 데이터셋을 이용하였다. 한국어 형태소 분석기를 이용하여 토큰을 만들고 캡션 모델을 재학습하여 한국어 캡션을 생성할 수 있었다. 만들어진 한국어 이미지 캡션 모델은 BLEU 스코어를 사용하여 평가하였다. 이때 BLEU 스코어를 사용하여 생성된 한국어 캡션과 영어 캡션의 성능을 평가함에 있어서 언어의 차이에 인한 결과 차이가 발생할 수 있으므로, 영어 이미지 캡션 생성 모델의 출력을 한국어로 번역하여 같은 언어로 모델을 평가한 후 최종 성능을 비교하였다. 평가 결과 한국어 이미지 캡션 생성 모델이 영어 이미지 캡션 생성 모델을 한국어로 번역한 결과보다 좋은 BLEU 스코어를 갖는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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