• 한국게임학회 논문지
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• 제4권1호
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• pp.58-66
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• 2004

본 논문에서는 반례를 도달성 게임 풀이에 활용했다. 도달성 게임이란, 게임 규칙을 준수하면서 초기 상태에서 목표 상태로 가는 경로를 찾는 것이다. 게임의 초기 상태를 유한 상태 모델로 표현하고 목표 상태의 부정(오답)을 시제 논리식으로 표현해서 모델 검사기에 입력하면, 반례로 오답에 대한 부정 즉 정답을 출력한다. 다시 말해서 반례로 출력된 것이 문제를 해결하는 정답인 것이다. 이와 같은 아이디어를 푸쉬푸쉬 게임 풀이에 적용했다. 그 결과 크기가 작은 푸쉬푸쉬 게임의 경우 게임을 해결하는 최단 경로를 쉽게 찾아냈다. 그러나 게임의 크기가 큰 경우 제한된 시간(실험에서는 3시간)내에 찾아내지 못했다. 왜냐하면 게임의 크기가 커질 경우 검사해야할 상태의 수가 지수적으로 증가하는 상태 폭발 문제가 발생했기 때문이다. 상태 폭발 문제를 해결하기 위해 추상화 기법을 이용해서 검사해야 할 상태공간을 축소하였다. 상태 공간을 줄인 결과, 기존 모델체킹으로 해결하지 못했던 게임을 풀 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제33권3호
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• pp.174-183
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• 2014

능동소나에 의한 표적 반향 신호는 다중경로 환경에서 전파됨에 따라 신호가 변형되어 수신된다. 또한 표적의 위치와 자세각에 따라 반향 신호 특성이 다르게 나타난다. 따라서 이러한 특성을 반영할 수 있는 3차원 형상의 표적 모델을 통해 반향 특성이 모의 되어야 한다. 본 논문에서는 3차원 표적신호의 모의를 위해 표적의 각 구성부를 형상 함수화 하였으며 각 구성부의 대표 반향점을 등간격으로 선정하여 표적 모델을 개발하였다. 개발된 표적 모델을 이용하여 음의 입사각에 따른 반향 신호와 표적강도(TS : Target Strength)를 모의하였다. 모의된 표적신호의 반향 강도 및 신호 특성을 검증하기 위해 조립이 가능한 구성부별 축소 모형을 제작하여 수조에서 축소 표적을 이용한 반향 실험을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.41-49
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• 2024

본 논문에서 중전압 직류 시스템(MVDC)의 적용을 위한 초전도 한류기(SFCL)의 설계 최적화를 위한 시뮬레이션 결과를 검증한다. 신재생 에너지의 증가와 계통 연계의 관점에 있어서, 기존의 송전망이나 배전망이 아닌 신재생 에너지망의 에너지 밸런싱을 위한 중전압 시스템이 연구 개발 실증 중에 있다. 특히 DC 배전망의 고장 전류는 빠른 시간 내에 큰 고장 전류를 차단해야 하기 때문에 초전도 한류기와 같은 전류 제한 시스템은 직류 차단기의 동작에 많은 이점이 있다. 이러한 초전도 한류기의 개발에 있어 시제작 및 평가 전에 유한 요소 해석(FEM)과 장시간의 설계 과정을 거쳐야 한다. 이러한 설계과정에서의 시간을 줄이기 위해 차원축소모델(ROM)을 활용하여 설계 결과를 학습하고 유한요소 해석 설계 결과와 동일한 결과를 검증함으로 기존 공학 모델의 제작 및 양산 등의 설계 시뮬레이션을 최적화하는 것 적용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.307-312
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• 2022

상호참조해결은 주어진 문서에서 멘션을 추출하고 동일한 개체의 멘션들을 군집화하는 작업이다. 기존 상호참조해결 연구의 멘션탐지 단계에서 진행한 가지치기는 모델이 계산한 점수를 바탕으로 순위화하여 정해진 비율의 멘션만을 상호참조해결에 사용하기 때문에 잘못 예측된 멘션을 입력하거나 정답 멘션을 제거할 가능성이 높다. 또한 멘션 탐지와 상호참조해결을 종단간 모델로 진행하여 학습 시간이 오래 걸리고 모델 복잡도가 높은 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상호참조해결을 2단계 파이프라인 모델로 진행한다. 첫번째 멘션 탐지 단계에서 후보 단어 범위의 점수를 계산하여 멘션을 예측한다. 두번째 상호참조해결 단계에서는 멘션 탐지 단계에서 예측된 멘션을 그대로 이용해서 서로 상호참조 관계인 멘션 쌍을 예측한다. 실험 결과, 2단계 학습 방법을 통해 학습 시간을 단축하고 모델 복잡도를 축소하면서 종단간 모델과 유사한 성능을 유지하였다. 상호참조해결은 Light에서 68.27%, AMI에서 48.87%, Persuasion에서 69.06%, Switchboard에서 60.99%의 성능을 보였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제6권4호
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• pp.165-170
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• 2003

최근 전기비저항탐사는 산악과 같은 지형의 기복이 심한 지역에서도 널리 수행되고 있다. 그러나 이러한 지형의 기복은 전기비저항 탐사자료의 왜곡을 유발하며, 잘못된 해석의 원인이 될 수도 있다. 본 논문에서는 전기비저항탐사에서의 지형효과를 유한요소법에 의한 수치모델링과 축소모형의 두 종류의 모형실험을 통하여 분석하였다. 한편 축소모형실험을 연못에서 수행함으로써, 실내 수조 모형실험에서 문제가 될 수 있는 가장자리 효과를 피할 수 있었다. 다양한 경사를 갖는 능선과 계곡 지형 모형에 대하여 모형실험을 수행하였으며, 두 종류의 실험결과가 실험한 모든 지형모형에 대하여 서로 잘 부합됨을 확인하였다. 분석결과, 계곡모델은 계곡의 중심부에 낮은 겉보기비저항대가 분포하고 그 좌우에 높은 겉보기비저항대가 나타나는 양상을 보이며, 능선모델은 그 반대의 양상을 보인다. 또한 능선 및 계곡 모두 그 경사가 심할 경우에는 음의 겉보기비저항을 나타낼 수도 있음을 확인하였다. 따라서 전기비저항 탐사 자료의 해석시 지형효과를 꼭 고려해야 할 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.14-17
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• 2009

본 연구에서는 장대교량에서 케이블의 장력을 간편하게, 그리고 자동적으로 추정할 수 있는 저비용 무선장력계측시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 크게 비용이 저렴하고 설치 및 관리가 용이한 무선 기반 하드웨어와 케이블에서 계측된 가속도 데이터로부터 장력을 자동으로 추정하여 주는 내장 (Embedded) 자동화 소프트웨어로 구성된다. 저비용 무선 기반 하드웨어는 연산능력을 가진 무선계측유닛과, 계측 신호개선을 위한 신호처리보드, 그리고 상용 MEMS 가속도계로 구성되었으며, 내장 자동화 소프트웨어는 계측된 신호의 주파수 분석을 위한 FFT 모듈, 케이블의 푸리에 스펙트럼으로부터 고유진동수를 자동으로 추출하기 위한 자동 피크 추출(Peak-picking) 알고리즘 모듈, 그리고 추출된 고유진동수를 활용하여 케이블의 장력을 추정하는 진동법 모듈로 구성되었다. 개발된 시스템의 검증을 위하여, 사장교의 케이블 축소모델을 제작하고 케이블 모델에 다양한 장력과 새그를 주어 진동실험을 수행하였다. 실험 결과, 개발된 시스템은 케이블 모델의 주파수응답스펙트럼으로부터 고유진동수를 정확하게 추정하였으며, 장력과 새그의 크기에 상관없이 매우 정확한 장력을 추정하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.60-63
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• 2017

자연어처리에 딥 러닝을 적용하기 위해 사용되는 Word embedding은 단어를 벡터 공간상에 표현하는 것으로 차원축소 효과와 더불어 유사한 의미의 단어는 유사한 벡터 값을 갖는다는 장점이 있다. 이러한 word embedding은 대용량 코퍼스를 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문에 기존에 많이 사용되던 word2vec 모델은 대용량 코퍼스 학습을 위해 모델을 단순화 하여 주로 단어의 등장 비율에 중점적으로 맞추어 학습하게 되어 단어의 위치 정보를 이용하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 word embedding 학습 모델을 단어의 위치정보를 이용하여 학습 할 수 있도록 수정하였다. 실험 결과 단어의 위치정보를 이용하여 word embedding을 학습 하였을 경우 word-analogy의 syntactic 성능이 크게 향상되며 어순이 바뀔 수 있는 한국어에서 특히 큰 효과를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.739-742
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• 2001

동영상은 각 프레임 사이에 시간적으로나 공간적으로 많은 양의 정보가 중복되어 있다. 이러한 중복 정보를 줄이는 표현 방법들 중에 하나로, 동영상을 커다란 하나의 영상으로 정합하여 중복 정보를 줄이는 모자이크 기법이 있다. 두 개 이상의 영상을 정합하기 위해서는 영상간의 카메라 파라미터가 필요한데, 본 논문에서는 Mellin 변환을 사용하여 카메라 파라미터를 구하였다. 이때 3차원 공간모델은 직교 투사법을 사용하였으며, 영상의 움직임 모델로는 4개의 파라미터(평행이동, 확대/축소, 회전)를 사용한 어파인 움직임 모델을 사용하였다. 이렇게 구현된 파노라마 영상은 동영상에서 움직이는 물체를 검출하거나 추적하고, 동영상을 편집하는데 응용될 수 있다. 또한 본 연구의 최종 목적인 3D 영상의 배경을 구현하는 데 좀 더 사실적인 영상을 제공할 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.60-63
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• 2017

자연어처리에 딥 러닝을 적용하기 위해 사용되는 Word embedding은 단어를 벡터 공간상에 표현하는 것으로 차원축소 효과와 더불어 유사한 의미의 단어는 유사한 벡터 값을 갖는다는 장점이 있다. 이러한 word embedding은 대용량 코퍼스를 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문에 기존에 많이 사용되던 word2vec 모델은 대용량 코퍼스 학습을 위해 모델을 단순화 하여 주로 단어의 등장 비율에 중점적으로 맞추어 학습하게 되어 단어의 위치 정보를 이용하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 word embedding 학습 모델을 단어의 위치정보를 이용하여 학습 할 수 있도록 수정하였다. 실험 결과 단어의 위치정보를 이용하여 word embedding을 학습 하였을 경우 word-analogy의 syntactic 성능이 크게 향상되며 어순이 바뀔 수 있는 한국어에서 특히 큰 효과를 보였다.