• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.169-190
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• 2024

The purpose of this study is to design an effective innovation model for communication-centered public services, based on the case of Korea Midland Power Co., Ltd (KOMIPO). This study analyzed customer and employee participation activities at KOMIPO, focusing on communication activities to derive the best practices. The study comprised of the following stages: (1) Preparation stage to assess the current situation and promote change management; (2) Problem-solving stage for improving public services; (3) Problem-solving stage for improving work processes; (4) Problem-solving stage for strengthening collaboration, and (5) Design stage for an innovation model. Based on the results of this study, an innovation model was developed for public services by applying the double-diamond design process. The proposed model presents a process structure, which is derived through an iterative process of primary divergence (discovery) and convergence (definition), and secondary divergence (development) and convergence (delivery). This study also proposed the possibility of applying the Idea-Power-Plant activities of KOMIPO's best practices to the proposed model. While this study proposed an innovation model for communication-centered public services through the analysis of a specific public company, the results of the study provide broad insights for effective operations management through efficient communication based on the participation of customers and employees in public institutions.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.29 no.1
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• pp.67-75
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• 2016

In this paper, a pressure-time history curve of blast load and Conwep model are presented, and a simplified blast load formula is suggested. Generally, a blast load are applied as a pressure-time history curve, and it is calculated by blast load formula such as Conwep model. The Conwep model which is used in most of the blast analysis is quiet difficult to calculate because of its complex process. Therefore, a simplified formula is proposed to calculate blast load by simple rational expressions and to make a simplified pressure-time history curve. In this process, a curve fitting method was used to find the simple rational expressions. The calculation results of the simplified formula have an error of less than 1% in comparison with the Conwep model. And, blast analyses using finite elements method are accomplished with the Conwep model and simplified formula for verification.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2016.05a
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• pp.55-56
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• 2016

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.4 no.1
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• pp.203-210
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• 2005

Prototype model of MDU(Master Data Unit), to be employed on KSLV-I, has been developed and tested being interfaced with other units. Before stepping into the development of engineering and flight model phases, we have carried out reliability prediction of prototype MDU in order to assure availability of the unit. This paper describes the method of reliability prediction of prototype MDU and prediction results based on MIL-HDBK-217F, 'Electronic Reliability Design Handbook'.

• Information and Communications Magazine
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• v.24 no.9
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• pp.67-76
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• 2007

차세대 이동통신 무선 채널모델이란 무선 인터페이스 구간 내에서의 신호 처리 모델로서 이동통신 시스템 개발에 필요한 알고리듬 구현 기술의 검증에 사용된다. 다중 안테나 사용의 중요성이 제기되기 이전에는 주로 전파 채널(propagation channel)에 관한 물리 현상의 분석이 무선 채널 모델의 주류를 이루었으나 전송속도의 증가 및 전송용량 증가를 위한 다중안테나사용이 본격화 되면서 안테나를 포함한 공간 채널(spatial channel)의 수학적 표현 및 전파현상 분석이 이동통신 시스템 개발에 중요한 역할을 수행한다. 본 고에서는 최근 WINNER 등에서 제시하는 B3G(Beyond 3G) 시스템 개발을 위한 채널 모델링 과정과 대표적인 다중 안테나 무선공간 채널모델 연구의 현황을 소개하며, 또한 차세대 이동통신을 위한 채널 모델링의 주요 연구 이슈를 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.236-238
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• 2019

신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)은 주로 지도 학습(Supervised learning)을 이용한 End-to-end 방식의 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터가 부족한 경우에는 낮은 성능을 보이기 때문에 BERT와 같은 대량의 단일 언어 데이터로 사전학습(Pre-training)을 한 후에 미세조정(Finetuning)을 하는 Transfer learning 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 최근에 발표된 MASS 모델은 언어 생성 작업을 위한 사전학습 방법을 통해 기계 번역과 문서 요약에서 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계 번역 성능 향상을 위해 MASS 모델을 신경망 기계 번역에 적용하였다. 실험 결과 MASS 모델을 이용한 영어-한국어 기계 번역 모델의 성능이 기존 모델들보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.709-710
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• 2023

최근 농가 인구의 고령화 심화로 인한 농업 인력 감소로 농업 지속 가능성이 위협받고 있다. 국내 농가의 주요 형태인 시설 재배지에서는 병해에 의한 연쇄 피해가 발생할 수 있으므로 농업 생산성 증대를 위해 병해의 조기 진단이 필요하다. 본 논문에서는 병해의 조기 진단과 대처를 위해 YOLOv5를 이용한 딸기 병해 진단 모델을 제작, 데이터셋과 학습 세부사항에 변화를 주며 실험하였다. 실험 결과 데이터셋과 epochs 증량은 모델 성능에 영향을 주지만 임계점에 다다르면 성능 향상에 도움이 되지 않는 것을 알 수 있었다. 한편 학습한 모델 중 가장 좋은 성능을 가진 모델의 경우 F1 Score 0.98, mAP 0.99를 나타내 높은 정확도로 딸기의 병해 여부 진단이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.313-315
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• 2024

본 논문에서는 이미지 검색기를 통한 랜드마크 인식 방법을 제안한다. 특정 랜드마크 데이터세트에서 라벨링을 하지 않은 비지도 학습을 통해서 이미지에서 랜드마크의 클래스 분류를 위한 특징을 추출한다. 학습된 모델을 랜드마크 데이터세트인 Paris6k 데이터세트와 Oxford5k 데이터세트에 적용하여 랜드마크 인식 정확도를 확인하였다. 성능과 속도를 강화하기 위해 이미지 특징 추출 모델로 ResNet 대신에 YOLO에서 사용된 CSPDarknet-53을 사용하여 모델의 크기를 줄이고 랜드마크 인식 정확도를 높였다. 그리고 모델로부터 추출된 특징의 수를 줄여 이미지 검색 시 소요되는 시간을 감소시켰다. 학습된 모델로 rOxford5k 데이터 세트에 적용 시 mAP 80.37, rParis6k에서 mAP 89.07을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.542-544
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• 1999

본 논문에서는 다수의 화자 모델을 구성함으로써 잡음에 강인한 화자확인 방법을 제안한다. Non-stationary한 잡음을 가진 입력음성의 SNR을 측정하는 것은 어렵기 때문에, 각 화자에 대해 잡음이 없을 때의 화자모델에 여러 SNR에 대한 잡음 모델을 결합시킴으로써 여러 개의 잡음 첨가된 화자 모델을 구성한다. 그리고, 화자확인에서는 이렇게 구한 각 모델에 대한 입력 음성의 likelihood를 구해 그 중 가장 큰 likelihood만을 선택한다. 이 값을 이용하여 화자확인을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법은 입력음성의 SNR을 모르는 잡음환경에서 일반적으로 하나의 모델을 사용하는 것보다 훨씬 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.12 no.1
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• pp.44-52
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• 2007

This study reviewed the overall process of application of contaminant fate and transport model as part of risk assessment. Site characterization and establishment of a conceptual model prior to establishing or selecting a appropriate model were described. Types of models, model selection guidance, and generic site conditions for model application were presented, the process of model calibration, validation, and sensitivity analysis were reviewed. Objectives of modeling should be defined before model selection, and the complexity of selected models should balance the quantity and quality of available input data with the desired model output. If model output is highly sensitive to an assumed or default value of input parameter, or fate and transport models cannot be adequately calibrated or validated, consideration should be given to other options such as using measured data or using another model.