• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.1045-1058
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• 2008

가뭄은 장시간동안 강수의 부족으로 발생하는 자연현상이며, 지역에 따라 해마다 여러 가지 피해를 발생시키고 있다. 특히 1994$\sim$1995년과 2001년에 발생한 가뭄은 피해가 매우 심각하였으며 중.소규모의 저수지가 바닥을 드러냈을 뿐 아니라 상당한 경제적인 손실도 발생하였다. 하지만 가뭄관리계획에 의해 저수지를 통한 최적의 물 공급방안을 제시함으로써 이러한 피해들을 최소화 시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 최적의 저수지 운영을 위한 전문가시스템을 개발하여 수문학적 가뭄지수인(Modified Surface Water Supply Index, MSWSI) 값과 저수지 유입량과의 연계를 통한 가상가뭄모의운영(Virtual Drought Exercise, VDE)을 실시한 후 도출된 결과를 바탕으로 가뭄단계에 따른 댐 운영대안을 제시하였다. 가상가뭄모의운영으로 여러 가지 가뭄사상에 대한 효과적인 장 단기 대안을 도출할 수 있었으며 가뭄기간동안 최적의 물 공급방안을 준비하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제11권1호
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• pp.59-84
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• 2005

보통 사람들이 보이는 인지적 방략(cognitive heuristic)인 정박 방략(anchoring heuristic), 대표성 방략(representativeness heuristic), 그리고 사고 틀 효과(framing effect)가 고도의 판단 전문가인 현역 판사들의 의사결정 과정과 대학생들로 구성된 집단의 의사결정 과정에서도 발견되는지를 알아보기 위해 세 개의 연구가 수행되었다. 연구1에서는 한국의 법률상황에 맞는 시나리오를 구성하여, 전문영역에서 많은 경험과 정형화된 훈련을 통해 증거를 평가하는 고도의 판단 전문가인 158명의 현역판사들의 의사결정 과정에서도 이러한 인지적 방략이 발견되는지를 알아보고자 하였다. 연구 2에서는 토의과정을 거쳐서 만장일치에 의해 도출되는 집단적 판단에서도 인지적 방략의 효과가 발생할 것인가를 검증해 보고자 하였다. 연구 3에서는 연구 2의 집단판단에 관한 결과를 보다 명확히 해석하기 위한 목적으로 일반인들의 개인판단을 알아보았다. 연구 1의 결과, 현역 판사들의 판단에서는 '저 정박점'에 의한 정박 방략 효과가 강하게 나타나는 것이 확인되었으나, '고 정박점'에 의한 정박 방략 효과는 나타나지 않았다. 사고 틀 효과는 전혀 발견되지 않았으며, 판사들의 사후확률 추론은 조건확률보다는 사전확률에 의해 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 연구 2와 연구3의 결과에 따르면, 정방 방략 효과는 개인판단과 집단판단에서 모두 나타났으나, 개인판단보다 집단판단에서 더 크게 나타났다. 사고 틀 효과는 개인판단에서 부분적으로 나타났으나, 집단판단에서는 전혀 나타나지 않았다. 대표성 방략 효과는 현역판사의 판단과 모의배심 판단에서 모두 발견되지 않았다. 각 연구의 결과가 사법제도에 대하여 가지는 시사점이 논의되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.43-45
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• 2021

초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.641-653
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• 2023

기후변화와 도시화의 영향으로 인해 자연재해의 발생빈도와 규모가 증가하고 있다. 특히 도시 침수는 발생 시간이 짧고 막대한 인명 및 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에 신속하고 정확도 높은 예측 정보 생산이 중요하다. 하지만, 기존 물리과정 및 인공지능 기반 기법은 고해상도 침수 해석을 위해 많은 전산 자원이나 데이터가 요구되는 한계가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super-Resolution) 기법을 통한 고해상도 도시 침수 해석 방법을 제안하고 적용성을 평가한다. 제안된 방법은 고해상도 물리 모형의 결과로 훈련된 초해상화 딥러닝 모형을 이용하여 저해상도 침수 해석 이미지를 고해상도로 변환한다. 미국 포틀랜드 도심지의 두 가지 침수 사례에 대해 적용, 4 m 공간해상도 물리 모의 결과를 1 m 급 고해상도 침수 해석 정보로 초해상화 하였으며, 초해상화 이미지와 고해상도 원본 간 높은 구조적 유사성이 확인되었다. 성능 지표로 평가한 결과, 전체 검증 대상 이미지에 대한 평균 PSNR 22.77 dB, SSIM 0.77로 우수하여, 초해상화 기법의 도시 침수 해석 적용성이 검증되었다. 제안된 방법은 적은 양의 침수 시나리오만으로도 효율적인 딥러닝 모형 훈련이 가능하고, 물리 모형의 정보를 최대한 활용할 수 있기 때문에, 고해상도 도시 침수 정보 생산에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.429-438
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• 1997

기계식 판막은 매몰식 인공장기에 널리 사용돼 왔으며, 판막의 이상은 환자의 죽음으르 의미한다. 판막의 이상에 영향을 미치는 것은 많은 요소들이 있는데 대표적으로 기계적인 고장과 혈전현상이 있다. 그래서 비침습적으로 이것들을 발견하는 것이 필요하게 된 것이다. 이 논문의 목적은 스펙트럼의 해석과 인공신경망을 이용하여 혈전현상을 발견하는데 있다. 신호의 측정은 공압식 좌심실 보조장치에 장착한 기계식 판막으로부터 마이크로폰과 증폭기를 이용하였다. 디스크 위의 모의 혈전현상과 봉합링의 주위에 혈전현상, 20%, 40% 60%로 자라나는 혈전현상은 펠레세인과 실리콘을 이용하여 제작하였다. 기초 성능 평가를 위해 1KHz 정현파를 인가하여 시스템을 평가하였으며, 정상적인 판막과 5 종류의 혈전현상의 스펙트럼은 혈전현상의 정보를 지닌 개폐시 peak의 신호 파형에서 구하였다. 데이터의 정량적인 해석을 위해 7,000개의 입력 노드와 20개의 은닉층과 1개의 출력층으로 이루어진 인공신경망을 사용하였다. 결론적으로 훈련된 인공신경망을 사용한 결과 정상 판막과 비정상 판막을 판단하는데 90%의 판단능력을 보였다. 이상의 실험을 통해 판막의 이상유무를 신호의 스펙트럼 해석과 인공신경망을 통해 평가할수 있음을 알 수 있었다. 본 논문의 결과는 앞으로 인공장기를 몸속에 지니고 있는 환자에게서 장기의 상태를 지속적으로 감시할 수 있는 기술적 토대를 제공할 것이다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제33권8호
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• pp.1268-1274
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• 2009

훈련 및 시험 목적의 시뮬레이터 평가 시스템이 다양하게 적용되고 있는 상황에서 본 논문은 개인용 컴퓨터를 이용한 평가용 득점 시스템의 한 방식을 제시한다. 여기서는 기기들에 대한 피평가자의 운전 능력과 관련 지식을 100점 만점의 상대 평가 방식으로 점수를 출력하게 되고 이를 위해 PID 튜닝 시스템의 시뮬레이션 환경을 구축한 후 평가 알고리듬을 결합하였다. 먼저 시뮬레이션 프로그램을 모의 운전하는 과정에서 피평가자가 만들어내는 오류들의 적분값을 구한 후 다음 단계로 100점 만점의 점수로 변환하였으며 피평가자 그룹의 수준은 몇 가지 방식으로 적절하게 보상될 수 있도록 하였다. 설정된 한 시나리오에서 운전한 데이터를 분석한 결과 구축된 시스템이 나타내는 평가의 적절성과 유효성이 확인될 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.927-933
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• 2013

OpenCV (Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 인식 알고리즘에서는 Haar 특징(Haar feature)들과 대상 영상의 정합 과정인 Haar 매칭 (Haar Matching)을 통하여 얼굴을 검출하는데, 이때 Haar 특징들은 정면 얼굴로 구성된 훈련 영상을 통해 학습된다. 따라서 OpenCV의 얼굴 검출 방법은 정면 얼굴에 대해서는 높은 얼굴 검출율을 보이지만, 정면을 응시하지 않거나 얼굴의 형태가 변형된 경우에는 얼굴을 정확하게 검출하지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 측면 얼굴 혹은 형태가 변형된 얼굴에서도 컬러 히스토그램의 분포 특성은 유사하다고 가정하고, 히스토그램 패턴 매칭(histogram pattern matching)을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Haar 매칭 오류가 발생한 프레임에 대하여, 정확하게 검출된 이전 프레임의 얼굴 영역에 대한 히스토그램 패턴 매칭을 통하여 가장 유사한 히스토그램 분포를 갖는 영역을 얼굴로 인식한다. 제안한 방법의 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 모의실험에서 제안한 얼굴 검출 방법이 OpenCV보다 얼굴 검출율이 8% 정도 향상됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11C호
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• pp.641-648
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• 2011

주파수 영역 등화 기법은 다중 반송파 시스템의 대표적 특정으로 단일 탭의 채널 등화로 인한 낮은 구현 복잡도의 장점을 갖는다. SC-FDE (single carrier frequency domain equalization) 시스템은 단일 반송파 시스템에서 주파수 영역 등화 기법을 채택하고, 지연 확산에 대한 강점을 갖기 위해 CP(cyclic prefix)를 포함한 형태의 구조를 갖는다. 단일 반송파 시스템에서 동기 및 등화기를 거친 후 잔존하는, 공통 위상 오프셋 성분을 제거해야만 한다. 공통 위상 오프셋 성분은 송수신기 간 반송파 주파수 생성 시 발생하는 성분이기 때문에 이 오프셋이 큰 경우 성능 열화의 원인이 된다. 본 논문에서는 SC-FDE 시스템에서 공통 위상 오프셋 성분을 주파수 영역에서 보정하는 기법을 제안하였다. 동기 획득 및 등화를 위한 훈련 신호는 자기 상관관계 특성이 우수한 CAZAC (constant amplitude zero autocorrelation code) 시퀀스를 채택하였다. 제안한 공통 위상 오프셋 추적 성능은 컴퓨터 모의실험을 통해 평균 제곱 오차 (mean square error, MSE) 성능을 통해 확인하였고, 그 성능이 시간 영역에서 보정하는 것과 유사한 MSE 성능을 갖는 것을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권5호
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• pp.700-707
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• 2017

Recently, the military need more various education and training because of the increasing necessity of various operation. But the education and training of the military has the various difficulties such as the limitations of time, space and finance etc. In order to overcome the difficulties, the military use Defense Modeling and Simulation(DM&S). Although the participants in training has the empirical knowledge from education and training based on the simulation, the empirical knowledge is not shared because of particular characteristics of military such as security and the change of official. This situation obstructs the improving effectiveness of education and training. The purpose of this research is the systematizing and analysing the empirical knowledge using text mining and network analysis to assist the sharing of empirical knowledge. For analysing texts or documents as the empirical knowledge, we select the text mining and network analysis. We expect our research will improve the effectiveness of education and training based on simulation of DM&S.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.709-717
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• 2002

본 논문은 케이블 채널 등화에 이용 가능한 빠른 수렴 특성을 갖는 블라인드 결정 궤환 등화기를 제안한다. 전방향 및 궤환 필터로 구성되는 기존의 블라인드 결정 궤환 등화기는 에러 전파 문제를 피하기 위해 전방향 필터 계수가 충분히 수렴된 후, 궤환 필터 계수가 갱신되므로 정상 상태에 수렴하는데 많은 훈련시간이 걸리는 단점을 갖는다. 이런 단점을 극복하기 위해 제안된 등화기는 수신신호와 입력신호의 통계적 특성을 나타내는 대표값 사이의 최소 거리를 이용하는 새로운 비용함수를 전방향 필터에 적용하였다. 또한 계수 갱신에 이용되는 LMS 알고리즘의 수렴 상수를 등화기 출력에 따라 적응적으로 변화시킴으로써 궤환 필터의 수렴 속도를 향상시켰다. 제안된 등화기의 성능을 공인된 케이블 채널 환경하에서 모의실험 하였다. 그 결과, 제안된 등화기는 기존의 블라인드 등화기보다 빠른 수렴속도를 보였으며, SER 성능 비교에서도 기존의 블라인드 등화기보다 더 나은 결과를 나타내었다. 제안된 등화 기술을 유무선 멀티미디어 전송환경, 8-VSB 혹은 64-QAM 방식을 이용하는 지상파 HDTV 등에 적용하는 것을 기대할 수 있다.