• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.338-346
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• 2023

등척성 팔굽 굽힘시 전완길이(florearm length)는 전완에 가해진 힘의 방향이 직각일 때 관절토크 뿐만 아니라 최대근지구력시간(maximum endurance time: MET)을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구의 목표는 전완의 등척성 수축시 MET의 대표적인 두 가지 실증적 모델인 지수모델과 거듭제곱모델에 전완길이를 추가요소로 적용했을 때 미치는 영향을 검토하는 것이다. 30명의 자원자가 실험에 참여하였으며, 요소변수로 사용할 참여자의 상완 및 전완의 둘레 및 길이들과 최대자율수축강도의 백분율(percent of maximum voluntary contraction intensity: %MVC)에 따른 MET를 측정하였다. 실험과정에서 ln(MET)의 다중선형회귀모델에서 유의확률을 산츨한 결과 %MVC와 전완길이가 유의한 독립변수임을 확인하였다 (P<0.05). 또한, 측정 MET와 기존의 두 가지 실증적 모델들 사이의 평균절대편차는 19.4초 였으나 전완길이를 적용한 모델을 이용한 경우 16.2초로 감소하였으며, 상관계수과 급내상관계수는 모두 평균 0.87 이었으나 전완길이를 적용했을 때 평균 0.91로 모두 증가하였다. 실험결과로부터 전완의 길이가 실증적 모델에 유의한 추가 요소임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.968-971
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• 2019

본 논문에서는 정상과 봇넷 트래픽을 분류하기 위해 트래픽 데이터에서 페이로드 패턴을 추한다. 추출된 가변 길이의 패턴으로 마코브 체인 분류 모델을 학습한다. 마코브 체인 모델은 상태 변이 확률을 계산하며, 봇넷 트래픽에서 나타나는 규칙적인 패턴을 학습하기 적합하다. 모델 성능 개선을 위해서 페이로드 패턴의 최소 길이와 마코브 체인 모델의 최적 상태 수 파라미터를 찾는다. 다중 분류 실험 결과로 약 0.95의 정확도와 0.02의 오탐률을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.19-24
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• 2007

본 논문에서는 가상환경의 물체들을 정확하게 비교하기 위하여 실세계 모든 길이 단위를 이용하여 물체의 길이를 정의하는 방법을 기술한다. 본 연구에서 브라우저는 화면상에 물체를 보여줄 때 모델러가 정의한 물리적 길이 속성을 참조하여 제작자가 원하는 길이로 물체를 표현한다. 서로 다른 모델러에서 제작된 서로 관계없는 물체들이라도 길이 명세를 가지고 있으면 브라우저에 들어 올 때 그에 따라 스케일이 적용되어 정확한 크기 비교가 가능하게 된다. 본 논문에서의 길이 명세는 X3D 명세에 추가하여 정의되었으며 포함되는 길이 단위는 $10^{-24}(yotta)$부터 $10^{24}(yocto)$ 까지이다. 그리고 서로 다른 LOLD(Levels of Length Detail) 속성을 가진 물체를 동시에 불러 올 때의 LOD(Levels of Detail) 처리와 LOLD 속성을 적용하는 방법에 대해 기술한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.255-258
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• 1999

본 논문에서는 파동 방정식으로부터 클래식 기타의 Physical 모델을 유도해 낸 후 이를 구현하였다. 이러한 모델을 이용해 별도의 음원 데이터를 사용하지 않고 현재 전자 음악에서 일반적으로 사용되는 table look-Up 방식보다 효율적으로 악기 음을 함성 할 수 있도록 하였다. 파동 방정식은 현의 장력, 길이 및 질량 데이터를 이용해 현의 움직임을 표현한 것이며 이 식으로부터 Fourier Series를 유도하고 다시 Z 변환을 거쳐 현의 운동을 모델링하였다. 이 과정에서 현의 양끝에서 반사되는 신호의 크기를 모델링에 포함 시켰다. 이러한 현의 모델은 모든 종류의 현악기에 공통으로 적용될 수 있으며 현의 장력 길이, 질량 데이터를 변화해 다양한 현의 특성들을 모델링 할 수 있다. 또 음 합성을 위해 현의 초기 상태 및 연속되는 입력 데이터를 바꿔 클래식 기타의 다양한 음들을 합성 할 수 있다. 클래식 기타의 Physical 모델을 평가하기 위해, 실제 악기 음 및 table look-up 방식으로 합성된 음들을 녹음해 서로 비교하였다. 시간 및 주파수 도메인 상에서 비교가 이뤄 졌으며 table look-up 합성 방식에서 모든 주파수대가 동일하게 감소하고 비슷한 음역에서 음 높이에 적합한 배음 주파수 비율을 조절할 수 없는 등, 각 을의 특성들을 정확히 묘사할 수 없는 문제점을 극복할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.55-64
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• 2004

RPG, 전략 시뮬레이션등의 2D/3D 게임에서 동적으로 변화하는 장애물이나 지형 정보 등을 관리하기에는 대체로 동적 그래프가 적합하다. 이 논문에서는 빠르게 길 찾기를 수행하고 동적으로 변경할 수 있는 고정 레벨의 계층적 그래프 모델을 제안한다. 공간 분류나 공간 모델을 이용해 그래프를 분할하여 계층적 그래프를 구성하고, 동적 그래프의 연산자들을 제시하여 계층적 그래프 모델에서의 실시간 A* 길 찾기 방법을 실험하였다. 본 논문에서 제안한 모델이 동적 장애물이나 동적 구조를 가지는 게임 환경에서 빠르게 길 찾기를 수행하기에 적합한 그래프 모델임을 실험을 통해 입증하였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권1호
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• pp.14-21
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• 1998

GaAs MESFET는 동작점에 따라 선형영역, 포화영역으로 구분된 모델을 사용함에 따라, GaAs MESFET 회로 해석을 위한 컴퓨터 시뮬레이션 시 영역의 경계점에서의 1차 및 2차 미분 불연속으로 인한 해의 발산 문제가 발생하곤 하였다. 본 논문에서는 선형영역과 포화영역을 모두 포함한 통합된 채널길이변조식을 제안하였다. 새로이 제안된 채널길이변조식을 이용하여 전류-전압 모델과 커패시턴스-전압 모델을 제안하였다. 제안된 전류-전압 모델은 Shur의 모델과 비교하였으며 제안된 커패시턴스-전압 모델은 디바이스 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 비교된 결과로부터 제안된 모델들은 기존의 모델과 유사한 결과를 얻었으며 연속성이 개선될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.358-360
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• 2003

모델검사는 시스템과 그 시스템이 만족해야할 속성을 입력받아서 시스템이 속성을 만족하는지를 자동으로 보여주는 기술이다. 시스템이 속성을 만족한다면 참을, 만족하지 않는다면 왜 만족하지 않는지에 대한 반례를 보여준다. 모델검사에서 반례는 시스템의 오류를 발견하는데 중요하게 사용된다. 또한 모델검사를 이용해서 게임시스템을 모델링하고 반례를 이용해서 게임에 대한 풀이를 알 수 있게 되었다. 하지만 이런 반례가 최적의 풀이인지는 알 수 없었다. 이 논문은 모델검사에서 나온 게임 풀이가 최단 풀이 경로인지를 살펴본다. 그리고 최단 풀이경로를 출력하도록 NuSMV를 수정하여 원래 NuSMV에서 생성된 게임 풀이와 길이를 비교해 본다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.35-43
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• 2014

3개의 난류모델과 3개의 연소모델로 구성된 9개의 모델조합을 이용하여 난류 부분예혼합 제트화염 구조에 대한 수치적 예측성능을 검토하였다. 이용된 난류모델은 표준 ${\kappa}-{\varepsilon}$ 모델(SKE), Realizable ${\kappa}-{\varepsilon}$ 모델(RKE) 및 Reynolds 응력모델(RSM)이며 연소모델들은 Eddy Dissipation Concept 모델(EDC), Steady Laminar Flamelet 모델(SLF)와 Unsteady Laminar Flamelet 모델(ULF)이다. 9개 모델조합의 예측성능을 평가하기 위하여 실험결과가 알려진 Sandia D 화염인 난류 부분예혼합 제트화염을 대상으로 수치계산을 수행하였다. 얻어진 결과로서, 화염길이의 예측은 RSM > SKE > RKE순으로 길게 예측하였으며, RKE 난류모델은 화염길이를 너무 과소 예측하는 것을 확인하였다. RSM + SLF과 RSM + ULF의 조합은 화염길이는 비교적 잘 예측하였지만 하류에서의 화염온도를 과대 예측하였다. 반면에 SKE와 연소모델의 조합에서 SLF 또는 ULF 조합은 화염길이 뿐만 아니라 하류에서의 화염온도도 비교적 잘 예측하였는 것을 확인하였다. 반경방향 화염온도 및 화학종 농도분포를 비교해 본 결과 SKE와 연소모델의 조합이 가장 예측성능이 뛰어났으며 SKE + ULF의 조합이 가장 우수한 예측성능을 갖는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.213-218
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• 2019

기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.173-178
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• 2012

RF 직접 추출 방법을 통해 얻은 정확한 MOSFET 기판 파라미터를 이용하여 기판저항만을 가진 BSIM4 모델은 스케일링 부정확성 때문에 넓은 영역의 게이트 길이에 적용하기에는 물리적으로 맞지 않다는 것이 증명됐다. BSIM4의 비물리적인 문제점을 제거하기 위해서 추가적인 유전체 기판 캐패시터를 가진 수정된 BSIM4 모델이 사용되었고, 이 모델의 물리적 타당성은 우수한 게이트 길이 scalability를 관찰함으로써 증명되었다.