• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.951-953
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• 1997

대규모 과도현상의 모의에는 엄밀한 모델링과 많은 계산부담이 요구되어 이러한 복잡성을 줄이면서도 해의 정확도를 유지할 수 있는 MD법이 제안되었다. 본 논문에서는 MD법을 EMTDC내에서 구현하는 방법에 대해 소개하며 제시된 모델의 타당성을 3상 모의계통에서 축약 전후의 과도전압 파형을 비교함으로써 검증하였다.

• 전산구조공학
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• 제29권1호
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• pp.46-48
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• 2016

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.89-94
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• 2002

본 논문에서는 배전분야 설비관리 시스템을 대상으로 배전설비 고장시 GIS 기능을 이용하여 고장설비를 예측할 수 있는 방법과 구현 실례를 소개하고자 한다. 배전설비관리를 위한 지리정보 데이터 모델은 가공과 지중, 전기와 비전기, 점형과 선형의 특성을 가지는 배전설비의 특성을 분석하여 모델링된다. 모델링의 결과 생성된 데이터베이스는 실세계에 존재하는 대부분의 객체에 대한 정보를 포함하고 있으므로 매우 크고 그 구조 또한 복잡하다. 그러므로 응용프로그램이 필요로 하는 데이터를 추출하기 위하여 많은 시간이 요구된다. 그러나 고장복구업무를 위한 시스템은 사용자의 만족도를 위하여 추론의 정확성과 더불어 응답속도를 최소화하는 것이 필수조건이다. 이를 위하여 GIS 데이터베이스 모델을 좀 더 개량할 필요가 있으며, 본 논문에서는 이에 대한 한가지 방안으로 배전설비의 GIS 모델의 축약된 형태인 관계형 데이터베이스 모델을 제시한다. 고장점 추론은 이렇게 만들어진 축약모델을 이용하여 진행되며 고장신고 고객별로 회선, 개폐기, 변압기, 인입주 등 정보를 추출하고 추출된 설비들의 계통상 위치의 유사성을 추론하여 최종 예측점을 파악한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.495-500
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• 2002

3D 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용되는 표면모델은 일반적으로 매우 복잡하고 방대한 양의 다각형 조각들로 구성된다. 이러한 표면 모델들은 사실감을 높일 수 있지만 지나치게 많은 데이터 양으로 인해 많은 문제들을 야기시킬 수 있다. 따라서 모델의 원래 모양을 가능하면 유지하면서 방대한 양의 데이터를 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지역표면의 기하학적 특성을 잘 보존할 수 있는 에지 비용함수를 제안한다. 또한 병합에 기반 한 반복적인 에지 축약을 기본 연산으로 하는 표면 간략화 알고리즘을 구현한다. 병합에 기반 한 축약방법은 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 하여 실시간 데이터 전송을 요하는 응용 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다. 제안하는 알고리즘을 표면모델에 적용시켜 간략화를 수행 한 결과 기존의 알고리즘에 비해 높은 품질의 근사모델을 얻을 수 있었으며 원래 모델의 세부적인 모양을 잘 보존할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.644-646
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• 1998

대용량의 지형을 실시간에 가시화하기는 어려운 문제이다. 따라서, 지형을 구성하는 메쉬를 간략화하여 다단계 상세도(Level-Of-Detail)를 가진 모델 생성이 필요하다. 본 논문에서는 지형 간략화를 위해 에너지의 특성과 주변 정보를 이용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 단순한 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 속도 향상을 위해 에지 축약 이후의 새로운 점 위치 계산을 에지의 종류에 따라 구분하여 단순하게 계산하였고, 간략화를 위한 제거 기준도 비교적 간단한 기준으로 설정하였다. 간략화 이후에도 원래 지형의 위상(topology)을 유지 할 수 있는 단순한 기법을 제시하고 있다. 실험 결과에서 두 가지 지형 모델에 대해서 정점 제거 방법과의 비교 결과, 간략화된 지형 모델에서의 에러를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법과의 비교에서는 개선을 하였음을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.491-493
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• 2022

최근 스마트 기기에서 오디오 데이터를 이용하는 응용 기술들이 증가하면서, 오디오 데이터에서 관심 있는 구간을 찾아내는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Perceiver 모델을 활용하여 오디오 데이터에서 사람의 음성 구간을 검출하고 축약하는 방법을 제안한다. Perceiver 모델은 복잡한 입력 데이터에 대하여 Self-attention을 기반으로 특징을 추출하면서 이전의 특징을 다음 입력으로 다시 학습하는 특징을 갖고 있어서 연속적인 데이터인 오디오에 효율적으로 적용할 수 있다. 외부 및 자체에서 수집한 음성과 비음성 데이터셋에 대하여 실험을 진행하였고, 10초 단위 세그먼트에서 대해서 92.4%의 검출 정확도를 달성하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2004년도 전력전자학술대회 논문집(1)
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• pp.456-460
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• 2004

본 논문은 HVDC시스템의 안정도와 제어 게인과의 상관관계를 다루고 있다. HVDC와 같은 시스템은 비선형적인 요소를 많이 가지고 있기 때문에 수학적인 알고리즘으로 안정도를 판별하고, 제어게인을 구하는 것이 매우 어렵기 때문에 축약된 모델링을 이용하여 제어 게인을 구하였고, 안정도를 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.12-21
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• 2008

실생활과 밀접한 환경에서 컴퓨터 시스템의 사용이 늘어남에 따라 이러한 시스템들의 신뢰성, 안전성 등을 철저히 확인할 수 있는 검증 기술의 필요성이 한층 증가되고 있다. 유한상태머신은 이러한 시스템 모델링 및 분석에 활용되는 다양한 정형적 기법의 기본 모델로 널리 이용되고 있으며 효율적인 분석을 위해 내부 이벤트에 대한 추상화 기법이 제공된다. 하지만 기존의 추상화 방법은 유한상태머신 모델을 생성한 후에 적용될 수 있으므로 상태폭발에 효과적으로 대처하지 못하는 문제점이 있다. 이 연구에서는 유한상태머신 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 표기법으로, 병행적 특성을 나타낼 수 있는 slice 모델 개념을 제시하고 이를 근간으로 내부 트랜지션을 축약하는 추상화 알고리즘을 제시한다. 기존의 유한상태머신 기반의 추상화 방법은 모든 상태를 나열하여야만 분석할 수 있는데 반해, 제안된 추상화 방법은 필요한 분석 공간만을 부분적으로 생성함으로 시간 및 공간적인 관점에서 효율적이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.461-462
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• 2007

실시간 시뮬레이터(RTDS)를 이용한 비선형 전력 계통의 과도현상 해석은 H/W의 제약으로 인해 계통의 규모에 따라 그 적용범위가 제한되므로, 대규모 계통의 RTDS 모의를 위해서는 대상 계통의 축약된 등가 계통의 개발이 요구된다. 이에 본 연구에서는 한전 계통의 RTDS 적용 및 모의를 위해, 실 계통의 정적, 동적 특성을 반영할 수 있는 적정규모의 등가 계통 개발에 대한 연구를 진행하고, 등가화 및 계통 축약 기법을 이용해 240기 986모선 규모의 한전 계통에 대한 42기 143모선의 규모의 등가 모델 계통을 개발하였다. 등가 모델 계통은 경제성을 고려하여 실 계통의 동특성을 반영하는 최소 규모의 모델로 개발되었으며, PSS/E를 이용한 다양한 모의를 통해 실계통의 특성을 적절히 반영하는 것을 확인하고 타당성을 검증하였다. 또한 PSS/E로 구성된 모델 계통을 RSCAD를 이용해 변환하고, RTDS를 이용한 모의를 진행하는 것으로 그 특성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-171
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• 2017

자연어 생성은 특정한 조건들을 만족하는 문장을 생성하는 연구로, 이러한 조건들은 주로 표와 같은 축약되고 구조화된 의미 표현으로 주어지며 사용자가 자연어로 생성된 문장을 받아야 하는 어떤 분야에서든 응용이 가능하다. 본 논문에서는 SC(Semantically Conditioned)-GRU기반 encoder-decoder모델을 이용한 자연어 생성 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델이 SF Hotel 데이터에서는 0.8645 BLEU의 성능을, SF Restaurant 데이터에서는 0.7570 BLEU의 성능을 보였다.