• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.7 no.2
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• pp.109-116
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• 2004

Petroleum reservoir characterization is a process for quantitatively describing various reservoir properties in spatial variability using all the available field data. Porosity and permeability are the two fundamental reservoir properties which relate to the amount of fluid contained in a reservoir and its ability to flow. These properties have a significant impact on petroleum fields operations and reservoir management. In un-cored intervals and well of heterogeneous formation, porosity and permeability estimation from conventional well logs has a difficult and complex problem to solve by conventional statistical methods. This paper suggests an intelligent technique using fuzzy logic and neural network to determine reservoir properties from well logs. Fuzzy curve analysis based on fuzzy logics is used for selecting the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network is used as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected well logs and core analysis data. The intelligent technique is demonstrated with an application to the well data in offshore Korea. The results show that this technique can make more accurate and reliable properties estimation compared with previously used methods. The intelligent technique can be utilized a powerful tool for reservoir characterization from well logs in oil and natural gas development projects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.430-432
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• 2001

기존의 언어교육시스템을 위한 가상환경에 대한 연구는 주로 피교육자에게 줄 수 있는 시각적인 효과에 초점을 두고 있다. 그러나, 환경의 논리적인 변화를 얼마나 효율적으로 표현으로 피교육자에게 전달할 수 있는가하는 연구는 아직 취약하다. 논리적인 모순이 존재하는 가상환경은 피교육자에 대한 흥미유발을 반감시킬 수 있으므로, 가상환경의 논리적인 모델링 기술의 개발이 필요하다. 논리적인 모델링이 된 가상환경에서 자연현상은 가상세계 전반에 걸쳐서 광범위하게 영향을 미치며, 피교육자에게 가장 큰 영향을 미치게 되므로 그 구현은 특히 중요하다. 또한, 논리적인 모델링이 된 가상환경에 접속한 피교육자의 입장에서 볼 때, 피교육자의 행동이 가상환경에 아무런 영향을 주지 못하거나 혹은 가상환경의 변화가 피교육자에게 영향을 주지 못한다면, 학습의 흥미나 몰입감이 떨어질 수 밖에 없으므로, 가상환경과 내부의 물리적객체의 상호작용의 처리 또한 중요한 문제이다. 본 논문에서는 가상환경과 그 내부의 물리적객체들간의 상호작용의 처리를 견지에 두고, 지식표현방법의 하나인 스크립트를 이용하여 가상환경에서의 자연현상 처리방법을 개발하도록 한다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.28 no.1
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• pp.1-14
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• 2008

The image of science is one of the recurrent topics in science education research. In particular, we believe that students' images of Doing-Science-Well could be used for identifying not only students' perceived goals of science learning, but also practical guidelines of effective science teaching. In this study, the students' images of Doing-Science-Well were investigated with the following two research questions: (i) what are student's images of Doing-Science-Well?; (ii) in what contexts do students perceive that someone is doing science well? Thirty seven students in a high school in Seoul, Korea were asked to write their personal experiences by which they realized that someone was doing science well. The main results of the study are the following: Firstly, the images of Doing-Science-Well could be categorized into 'Einstein type', 'Socrates type', 'MacGyver type' and six more types. Secondly, with regard to contexts, students tended to realize that somebody is doing science well in terms of two kinds of contexts: 4 physical contexts and 6 psychological contexts. The findings led us to develop a frame of judging Doing-Science-Well, which combines the types and two kinds of contexts. The frame illustrates the multiplicity of the images of Doing-Science-Well.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.231-232
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• 2011

마이크로티칭은 교사들의 모의수업을 녹화한 후 피드백, 평가, 성찰의 과정을 통하여 수업 스킬을 개선하는 교수-학습방법으로 교직수업 및 교원연수 등에 활용되고 있다. 그러나 마이크로티칭을 진행하는 데에는 상당한 시간적, 물리적 부담이 부가되며, 때문에 더욱 의미있는 학습, 평가와 성찰의 기회가 허락되지 않기도 한다. 따라서 이를 효율적, 효과적으로 지원할 수 있는 방안이 모색되어야 한다는 요구가 있다. 본 연구에서는 동영상 위키 시스템에 기반을 둔 마이크로티칭 지원도구를 개발하였다. 이 시스템은 텍스트, 음성 기반 피드백 기능을 지원하여 교수자의 피드백을 보다 원활하게 도우며, 동영상 위키의 속성을 활용하여 동료피드백을 지원하여 능동적 상호작용이 이루어질 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.1 no.1
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• pp.82-91
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• 1998

This paper presents a neural networks based approach for the problem of sensor failure detection and accommodation for ship without physical redundancy in the sensors. The designed model consists of two neural networks. The first neural network is responsible for the failure detection and the second neural network is responsible for the failure identification and accommodation. On the yaw rate sensor of ship, simulation results indicates that the proposed method can be useful as failure detector and sensor estimator.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.15 no.3
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• pp.363-370
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• 1995

학생의 물리 개념 변화가 어려운 이유들 중의 하나는 학습자가 자신의 상태를 명확히 인식하지 못함으로써 자신이나 타인으로부터 되먹임을 받을 수 없다는 것이다. 본 논문은 학생이 자신의 학습 내용 이해 상태 또는 개념적 상태를 명확히 파악하여 드러내도록 하는 인지 방략적 질문 모형을 구안하고 이것이 고등 학생의 열과 온도의 개념 변화에 있어서 어떠한 역할을 할 수 있는가를 분석한 것이다. 이를 위하여 일반계 고등 학교 2학년 152명을 하나의 통제집단과 두 개의 실험집단으로 구성하였다.학생의 개념 변화를 ANOVA 분석한 결과 세 집단은 모두 수업 처치 전과 후에 유의 수준 0.05 이내에서 의미 있는 차이가 있는 것으로 나타났으나 세 집단들 사이에도 유의한 차이가 있었다. 그러므로 학생이 지필로써 인지 방략적 질문 활동을 한 처치 수업은 전통적인 수업보다 열과 온도에 관한 학생의 개념 변화에 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.628-630
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 중요한 이슈 중 하나인 상황인식은 컴퓨팅환경(예를 들어 가용 처리장치, 사용자 입력과 표시를 위한 장치, 네트워크 수용량, 다른 기기와의 접속용이성 및 컴퓨팅비용 등), 사용자 환경(위치, 주위 사람들과의 접촉, 사회적 입장 등) 및 물리적 환경(밝기, 소음, 온도 등)이 지속적으로 변화하는 수행 환경에서 인간으로 하여금 본연의 목적을 달성하는데 집중할 수 있도록 지원하는 인간 친화적인 시스템을 제공하기 위한 필수 기술이다. 이러한 상황인식을 이용하여, 사람이나 장소 및 사물의 입장이나 처지 혹은 관계 등을 특징 지을 수 있는 신원, 위치, 상태(혹은 활동) 및 시간의 4가지 상황정보를 고려한 학습이 이루어지도록 지원함으로써 학습에 있어서의 접근용이성과 적응성을 높이기 위한 컨텐츠 전승제어 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.276-276
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• 2012

일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.493-495
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• 2019

제어 분야의 가장 기초적인 시스템인 Rotary Inverted Pendulum 을 제어하기 위하여, 본 논문에서는 강화학습에서 Deep Q-Network 과 함께 대표적인 알고리즘으로 알려진 Asynchronous Advantage Actor-Critic 을 활용하여 다중 디바이스 제어를 설계한다. Deep Q-Network 알고리즘을 활용한 기존 연구와 동일한 방식으로 실 세계의 물리 에이전트와 가상 환경을 맵핑시키며, 스위치를 통하여 로컬 에이전트와 글로벌 네트워크 간 통신을 구성한다. 본 논문에서는 분산 Asynchronous Advantage Actor-Critic 을 이용함으로써 실 세계의 다중 에이전트 제어를 위한 강화 학습의 활용 가능성을 조명한다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.37-43
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• 2019

딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.