• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.463-470
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• 2015

최근 개인선량계로 사용이 증가하고 있는 수동형 선량계인 OSLD와 능동형 선량계인 EPD의 상대 반응도(relative response), 측정 불확도(uncertainty of measurement)를 계산하여 방향의존성(angular dependence)을 비교, 분석하였다. OSLD는 수평, 수직방향의 $0^{\circ}{\sim}{\pm}90^{\circ}$ 범위에서 평균 상대 반응도는 0.97, 0.95의 작은 변화를 보였고 방향의존성에 대한 불확도는 0.65, 0.62로 전체 불확도에 미치는 영향은 미미한 것으로 판단되었다. EPD는 $0^{\circ}{\sim}{\pm}60^{\circ}$ 범위에서 수평, 수직방향 평균 상대 반응도는 0.94, 0.97로 확인되어 IEC 61526 규정을 만족하였다. 방향의존성에 대한 불확도는 수평, 수직방향에서 0.44, 0.40로 전체 불확도에 미치는 영향은 미미하였다. 그러나 수평방향에서 $+90^{\circ}$, $-90^{\circ}$ 방향의 상대 반응도는 0.60, 0.37이고 수직방향에서 $+90^{\circ}$ 방향의 반응도는 0.06으로 반응도의 큰 변화를 관찰할 수 있었다. OSLD의 방향 의존성은 $0^{\circ}{\sim}{\pm}90^{\circ}$ 범위까지 EPD에 비해 우수하였으며 EPD의 경우 구조적 특징으로 반응도가 급변하는 특정방향이 존재하였다. 따라서 수동형선량계와 보조선량계의 병행사용이 개인피폭선량측정의 정확도를 기할 수 있을 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권1호
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• pp.64-70
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• 2018

본 연구에서는 풍환경에 따른 열손실을 분석하는데 있어 필요한 풍속 기초자료를 제공하기 위하여 주요 11개 해안지역 중 온실밀집지역을 선정하여 기상환경 및 온실방위를 조사 분석하였다. 대상지역은 난방온실 재배면적과 풍환경 기준으로 선정하였고 온실밀집지역은 $50,000m^2$ 이상인 지역을 대상으로 하였다. 11곳의 기상자료 중 기온, 풍속, 풍향을 대상으로 30년간 자료를 수집하여 분석하였고 기온은 최저, 평균, 최고 기온을 나누고 풍속 및 풍향 기준은 기상청 분석 기준을 적용하였다. 온실의 배치방향은 형태가 대칭인 점을 감안하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위로 자료를 수집하였다. 또한, 각 지역마다 풍향이 있으며 온실길이방향을 기준으로 하였을 때 적용되는 풍향은 달라질 수 있으며 이를 상대풍향으로 지칭하고 중복되는 점을 고려하여 $0{\sim}90^{\circ}$ 범위로 자료를 수집하였다. 11개 지역의 기온은 중부지방에 있는 보령, 영광 지역과 남부지방에 있는 9개 지역의 기온차이가 구분되었다. 중부해안 대상지역은 1월 최저기온은 약 $3{\sim}4^{\circ}C$ 정도 온도가 높은 것을 확인할 수 있었고 평균기온은 약 $3^{\circ}C$ 정도 높았으며 월별 기온 중 최저기온을 선정할 때에 1월 기온을 고려해야 되는 것으로 판단된다. 대상지역의 주풍향에 대한 월별 차이는 크게 발생하지 않았으며 풍향 분포에 따라 지역별로 서해안측, 서해 및 남해 경계 해안측, 남해안측으로 구분되어졌다. 풍속은 영광을 제외한 10개 지역은 월간 풍속 포차이가 크게 발생하지 않는 것으로 판단된다. 대상지역의 온실의 방향은 길이방향 기준으로 분석하였으며 보령과 영광, 남해 지역은 60%이상 집중되어 있는 방향이 존재하였고 해남, 통영지역은 약 90% 집중되어있는 방향이 존재하였으며 이는 경지정리로 인하여 방향이 편향되어있는 지역이 존재하는 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.523-525
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• 2002

얼굴 검출은 하나의 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고 그 위치와 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상내의 특정 위치에 대한 얼굴 여부의 판단은 여러 가지 환경 변화와 매우 다양한 종류의 얼굴로 인해 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 얼굴여부를 판단하기 위한 학습 데이터를 최적화하여 일반적인 외형기반의 알고리즘에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에 대한 기본적인 전처리부터 입력으로 사용될 데이터의 추출에 이르기까지 최대한의 환경변화를 고려함으로써실제 적용 시 정확하고 빠른 판단이 가능하도록 하였다. 영상의 전처리로는 조명의 보상과 히스토그램 평활화가 사용되었고, 입력으로 사용하기 위한 학습 데이터의 정렬과 영상 샘플링 방법이 제안되었다. 얼굴 여부의 판단 실험은 각각 역전파 신경망, 마할라노비스 거리를 사용하여 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률을 측정하였다. 실험 결과 최적화 방법을 적용했을 때 적용하기 전보다 높은 성능의 성공률을 보였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.535-546
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• 2017

국가 R&D 사업에 대한 예비타당성조사 시 R&D 중복성에 대한 검토는 중복된 투자를 방지하여 재정 투자의 효율성을 높이는데 중요하다. 본 연구에서는 예비타당성조사 담당자들을 대상으로 중복성 검토에 대한 중요요인, 개선사항, 판단기준, 판단주체에 대한 설문조사 분석을 진행하였고, 외부 전문가 그룹의 인식차이와 비교하였다. 설문조사 결과에 대한 통계 분석을 통해 중복성 검토에서 가장 중요한 요인은 '중복성 판단기준, 시스템의 데이터베이스 및 검색 알고리즘'으로 확인되었고, 3가지 요인에 대한 개선이 중복성 검토를 개선하는데 가장 중요함을 확인하였다. 또한 다중회귀분석을 통해 주요 요인들이 중복성 검토결과의 정확성에 미치는 영향성을 분석하여 요인들의 유의성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 예비타당성 조사 시 R&D 중복성에 대한 검토가 향후 어떤 방향으로 개선되어야하는지에 대해 시사점이 제시된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.583-585
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• 2012

본 논문은 웹카메라를 이용하여 얼굴이 바라보고 있는 방향을 인식하는 시스템을 제안한다. 얼굴 검출 방법으로 Haar-like Face Detect를 이용하여 얼굴을 검출하고 전체 이미지에서 검출된 얼굴 영역만을 관심영역으로 설정하여 Haar-like Eye Detect를 이용하여 눈 영역을 검출하였다. 검출된 눈 위치에 대한 평균값으로 얼굴이 왼쪽 방향을 보고 있는지 오른쪽 방향을 보고 있는지를 판단하였다. 제안된 방법의 실험 결과, 얼굴 및 눈 영역을 비교적 정확하게 검출하였으며 계산된 눈 위치를 이용하여 얼굴 방향 인식에 대해서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.974-975
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• 2017

본 논문에서는 생체지문인식의 전처리 단계에서 정보 손실여부를 판단할 수 있는 중요한 파트인 전처리 이진화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 인접 픽셀의 값을 계산하고, 적응적으로 이진화 여부를 판단 및 지문방향에 대한 방향성 향상을 통해, 융선(ridge)와 골(Valley)의 구분이 명확하지 않은 영역에서 발생하는 생체지문 데이터 손실과 연산량을 개선하였다. 본 논문의 성능평가를 위해 미국 NIST에서 제공하는 MINEX 지문샘플 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과 기존 전처리 알고리즘보다 연산량은 평균 50% 감소하였고, 지문정보 손실 영역 부분이 효과적으로 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.217-219
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• 2011

현재 차량 위치 추적 시 사용빈도가 가장 많은 방법은, 지도상에 자신의 위치를 수치로 보여주는 GPS 수신기를 사용하여 지도상 실외의 위치를 측위 한다. 위의 GPS를 이용한 내비게이션은 차량의 진행방향, 출발 도착 지점을 설정하여 차량을 운행한다. 또한 GPS 음영지역 및 신호 지연의 문제를 해결하기 위한 지자기센서와 가속도센서를 사용하는 시스템도 있다. 그러나 센서를 활용할 경우 차량의 방향 정보를 얻을 수 있지만 음영 및 신호 왜곡 시간이 길어질 경우 정확한 차량의 위치를 판단 할 수 없다. 즉, GPS의 신호에 오류가 있을 경우 차량의 이동거리를 알 수 없으므로 차량의 회전 정보는 효용 가치가 떨어진다. 따라서 이를 보정하기 위해서는 정확한 차량의 위치를 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존 GPS의 문제를 해결하기 위해 차량의 속도정보와 스마트폰의 지자기센서를 활용한 실외 위치 추적 시스템과 WiFi 정보를 활용한 차량용 WPS시스템을 설계 하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제9권2호
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• pp.26-32
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• 2017

This paper presents the lateral stability criteria for integrated chassis control. To determine the intervention timing of chassis control system, the lateral stability criteria is needed. The proposed lateral stability criteria is based on velocity-yawrate gain domain to determine whether vehicle is stable. If the yawrate gain violates the proposed criteria, the stability of the vehicle is considered as unstable. Characteristic velocity and critical velocity are employed to distinguish lateral stability criteria. The inside of the two boundaries is stable and the outside is unstable. If yawrate gain of vehicle violates the lateral stability criteria, the chassis control begin to intervene. To validate the lateral stability criteria, both computer simulations and vehicle test are conducted with respect to circular turn scenario. The proposed lateral stability criteria makes it possible to reduce intervention of chassis control system.

• 지능정보연구
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• 제5권2호
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• pp.15-27
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.396-396
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• 2011

본 연구에서는 레이더 강수량 자료를 대상으로 예측모형을 구축하기에 앞서서 강수장이 가지는 특징을 활용한 Tracking 기법을 개발하고자 한다. Tracking 기법이라 함은 시간에 따라 움직이는 강수장을 추적하는 개념이다. 최근에 태풍, Hurricane 등의 경로를 추정하기 위한 방법으로 국외를 중심으로 연구가 시작되고 있다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 모멘트 개념을 중심으로 강수장으로부터 1차모멘트와 2차모멘트를 추정함으로써 강수장의 중심, 강수장의 이동 방향, 강수장의 폭 등 다양한 정보를 유도할 수 있다. 일단 이러한 정보들이 유도되면 이를 통해 강수장의 특성을 범주화 시킬 수 있으며 이를 예측 모델과 연결시킬 수 있을 것으로 판단된다. 격자형태의 레이더강수량으로부터 1, 2차모멘트를 추정하기 위한 식은 다음과 같다. 모멘트 추정을 통해 총 5 개의 속성을 추출할 수 있다. 즉, 위경도상의 도심과 방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산 등을 이용하여 다음 그림과 같이 강수의 중심과 강수장의 형태를 수치적으로 추정할 수 있다. 강수장의 형태는 공분산으로부터 추정하여 타원체로 나타내었다. 이러한 과정을 통해 강수장의 중심과 모양의 Tracking이 가능하며 이를 활용한 예측모형의 개발이 가능할 것으로 판단된다.