• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.314-317
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• 2003

지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 상ㆍ하, 좌ㆍ우 위치 이동에 대한 영향을 최소화 시켜줌으로써 지문 정합의 정확도를 높여준다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.4
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• pp.1654-1662
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• 2011

This paper investigates how does cash holdings have effect on investment-cash flow sensitivity in korea firms over the period 1981-2009. According to $\"{O}$.Arslan et al.(2006), I expect that financially constrained firms have more cash holdings. and financially constrained cash-rich firms are likely to have less investment-cash flow sensitivity especially in the financial crisis period. Using financial constraint classification variables(firm size, dividend, cash holdings), we divide whole sample firms into financially constrained firms and financially unconstrained firms, and then I compare investment-cash flow sensitivity in pre-financial crisis(1981-1996), financial crisis(1997-1998) and after-financial crisis(1999-2009) period. This paper's findings are as follows: First, under no financial constraint classification conditions, cash-poor firms exhibit greater investment-cash flow sensitivity than cash-rich firms do during 1981-2009 period except financial crisis period. These findings support the hypothesis that firms have more cash holdings less investment-cash flow sensitivity except in financial crisis period. In financial crisis period, cash holdings have no effect on investment-cash flow sensitivity. Second, this paper findings are somewhat different as $\"{O}$.Arslan et al.(2006)'s. Under the financial constraint classification conditions, financially unconstrained firms have more investment-cash flow sensitivity rather than constrained firms have. The reason is that both dividend and firm size are not a complete classification criteria variables. And there exists other possible determinants of investment-cash flow sensitivity. Finally, this paper find that there are common determinants of corporate cash holdings in all periods. This paper suggests that cash flow and market to book ratio are positive determinants of corporate cash holdings but short-term debt, investment and firm size are negative determinants of corporate cash holdings.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.73-73
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• 2012

강변저류지는 제방의 일부분을 낮추어 홍수량을 저류하는 방식으로 홍수기에는 홍수조절효과를 얻을 수 있고, 비홍수기에는 습지, 농경지, 생태공원 및 스포츠 시설 등으로 활용할 수 있는 친환경적 치수 구조물이다. 강변저류지의 홍수조절효과는 강변저류지 설치 전 후의 첨두 홍수량 또는 첨두 홍수위 차이로 정의할 수 있고, 이것의 정확한 산정을 위해서는 횡월류부 흐름형태에 따른 횡월류량 계산이 필요하다. 횡월류부의 흐름은 하도와 저류지의 수위에 따라 완전 횡월류 흐름과 불완전 횡월류 흐름으로 분류할 수 있다. 완전 횡월류의 경우 위어의 형상과 하도의 흐름에 따라 하나의 유량계수가 결정되는 반면, 저류지의 수위가 월류턱 보다 높아 흐름에 저항을 주는 불완전 횡월류 흐름의 유량계수는 하도와 저류지의 수위변화에 따라 변화한다. 이에 본 연구에서는 1차원 부정류 수치모형인 HEC-RAS를 이용하여 완전 횡월류만 발생하는 경우와 불완전 횡월류도 발생하는 경우에 대한 강변저류지 홍수조절효과를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2004.02a
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• pp.178-201
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• 2004

경제의 패러다임이 지식의 확산과 공유가 경제 성장의 주요한 요소로 대두되는 지식기반경제로 변화하게 되고, 융합 기술(fusion technology)의 중요성에 대한 인식으로부터 학제간(inter-disciplinary) 연구나 기술개발이 활발해지면서, 각 산업이 타산업과 맺고 있는 특정한 연계구조에 대한 분석은 정부의 기술정책이나 기업의 기술전략 수립에 필수적인 것으로 받아들여지고 있다. 특히 산업간 지식흐름의 구조를 파악하는 것은 산업간 협력(collaboration)의 형태나 파급효과에 대한 분석뿐만 아니라 기술 혁신을 촉진하기위한 혁신 클러스터(innovative cluster) 형성의 기초를 제공하는 것이라 하겠다. 따라서 본 연구는 기술집약적 장비에 체화된 유형자원의 간접적 지식 확산이 아닌, 특허 인용의 명백한 지식 흐름을 활용하여 한국 제조업의 지식 흐름 구조를 분석하고 이를 토대로 클러스터를 나누는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 특허 인용 정보가 존재하는 미국특허청(USPTO)의 자료를 이용하며, 여기에서 도출된 한국 특허의 인용관계를 통해 한국 제조업의 네트워크 및 클러스터를 생성하였다. 즉, 특허 분류를 산업 분류에 매칭(matching)시킴으로써, 특허의 인용관계를 각 특허가 속한 산업간의 지식흐름으로 변환하여 산업간 연계 구조를 파악하고 이를 토대로 한국 산업의 지식 클러스터를 생성함으로써 클러스터간 지식 흐름을 분석하고, 각 클러스터의 기술적 특성을 제시하였다. 본 연구는 한국 산업의 지식흐름을 미국특허청에 출원된 한국 특허를 활용하여 분석했다는 점에서 제기될 수 있는 해외 기술 시장으로의 전략적 차원의 출원에 의한 자료의 편중성문제와 지식흐름의 절대량이 아닌 상대량을 통해 클러스터링함으로써 발생될 수 있는 자료 활용의 한계점을 지니고 있다. 그러나 비체화 지식의 흐름을 특허인용관계를 통해 실증적으로 분석하고, 이를 통해 클러스터를 나누어 산업간 연계구조와 기간에 따른 변화 양상을 조명하며, 각 클러스터의 특성을 다양한 지표(indicators)로부터 설명했다는 데에서 의의를 찾을 수 있다. 본 연구의 결과는 기술혁신을 위한 국가 차원의 산업정책이나 기술개발과 관련한 기업의 기술전략에 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.28 no.1
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• pp.173-181
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• 2001

최근 인터넷 사용자의 증가와 서비스의 다양화 그리고 이에 따른 고속 인터넷 엑세스 기술의 도입으로 인터넷 트래픽의 급격한 증가를 초래하고 있다. 이러한 이유로 인터넷 패킷 전달에 2계층 스위칭 기술과 3계층 라우팅 기술을 접목한 IP/ATM Hybrid system이 등장하게 되었다. 이러한 시스템에서의 중요한 자원은 2계층 스위칭 기술을 사용하기 위한 유한한 VCI/VPI 공간이다. 이 VCI/VPI 공간을 효과적으로 관리하기 위한 방안으로 많은 방안들이 제시되고 있다. 특히 흐름 기반의 IP/ATM Hybrid system에서의 흐름 분류기를 사용함으로서 VCI/CPI 공간을 관리하고 있다. 본 논문에서 주장하는 적응형X/Y 분류기가 유한한 VCI/VPI 공간을 효율적으로 관리하기 위한 방안임을 제시하고 이에 대하여 실험을 통하여 성능 평가를 실시하였다 특히 동일한 VCI/VPI 공간에서 X/Y분류기와의 비교실험에서 적응형 X/Y 분류기의 성능이 높은 스위칭 율로 나타나고 있다. 즉 적응형 X/Y 분류기가 X/Y분류기에 비하여 효율적으로 VCI/VPI를 관리함을 보이고 있다

• Water for future
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• v.43 no.12
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• pp.48-70
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• 2010

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1787-1791
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• 2009

지표수의 유출과정을 설명하는 과정에서 중요인자이며, 생태수문학의 핵심변수이자 기상모형의 중요한 입력변수인 토양수분의 공간적 시간적 특징들은 강우 및 지하수와 토양수분간의 순환 구조를 규명하는데 매우 중요하다. 가장 널리 쓰이는 토양 수분 측정 장비인 TDR 장비 매설에 앞서 대상유역 선정에 대한 여러 가지 고려사항을 검토하고 수치지형 분석 등을 통한 사전분석을 실시하였다. 대상유역을 선정하기 위해서는 대상유역의 자료획득의 용이함, 지정학적, 시스템 운영적 측면에서의 가용성, 그리고 정밀측량 및 부수적요인 등 여러 요소의 고려가 요구된다. 청미천 유역을 대상으로 약 21 개의 대상후보사면을 정밀조사 하였으며, 충청북도 음성군 수레의산 청소련 수련원내의 산지 사면을 측정대상 사면으로, 지정학적 위치, 식생분포, 지질구조 및 심도 등의 토양특성의 고려를 통해서 선정하였다. 또한 대상 사면에 흐름 발생 및 분포를 계산하기 위해서 대상사면의 지표 및 기반암 표고를 정밀 측량하였으며, 기반암 또는 풍화대까지의 깊이를 실측하여 지표면 및 지하면의 수치지형 모형을 구축하였다. 대상사면 및 지하면에 대하여 표고수치지형모형(Digital Elevation Model:DEM)으로 도식한 후 흐름 발생 공간 분포를 계산하였다. 다양한 흐름 발생 알고리즘으로 기여사면적과 지형습윤지수를 계산하였다. 분배알고리즘의 의해 도출된 지형인자들로 인한 흐름발생 공간적 분포특성을 비교하여 센서의 매설 위치를 결정하였다. 센서 매설 위치에 대한 토양시료를 채취하여 토성을 분석한 결과는 미국 농무성 기준에 의한 분류로는 사양토로, 국제토양학회의 분류기준에 따르면 양토로 분류되었다. 대상사면의 유효입력강우를 확보하기위해서 개방공간인 수레의산 청소년수련원과 대상산림의 Canopy하부에 각각 강수측정 시스템을 설치하였고 약 6개월간 성공적으로 자료를 획득하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.141-141
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• 2011

생태적 기능이 담보되는 하안의 조성 및 복원은 필연적으로 하안공간에서 물리적 구조변화를 야기한다. 이러한 하안공간의 물리적 구조변화는 장기적으로 구간에서의 생태적 기능뿐만 아니라 단기적으로 하천의 수리특성변화를 야기한다. 이러한 수리특성변화는 복원구간에서의 생태적 기능에 직접적인 영향을 준다. 하천복잡도에 따른 수리특성의 변화는 자연형 하천복원에 영향을 주는 변수이므로 이들 변화를 예측할 수 있는 하천복잡도 시나리오의 수립은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 하상변동 수치모형인 CCHE2D 모형을 이용하여 하천유형에 따른 수리특성을 분석하고자 하였다. 하천복잡도 시나리오는 Rosgen (1994)에 의해 제안된 하천분류방법과 유량크기별 모의 시나리오를 작성하여 모델에 적용하였다. 연구대상지역은 안성천유역의 오산천과 진위천으로 하천분류결과 크게 C유형과 E 유형으로 분류되었다. 분류된 유형의 수리특성 분석을 위해 C 유형의 구간중 진위천 본류구간과 통삼천의 만곡구간을 선정하여 모형을 구동하였다. 모형의 입력자료인 유한요소망은 하천정비기본계획의 부도를 이용하여 생성하였으며 모델의 경계입력자료는 WMS HEC-1의 유출량 결과 자료를 사용하였다. 빈도별 강우량 자료를 Huff의 4분위 법을 적용하여 24시간으로 분포화하여 빈도별, 구간별 유출량 자료를 구축하여 모의 하였다. 선정한 하천유형구간에 대하여 유량크기별 수위, 유속, 한계유속, 소류력에 대한 흐름특성분석을 실시하였으며, 조도계수의 변화에 따른 흐름특성 변화를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.108-113
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• 1999

본 논문은 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS : Discrete Event System Specification)을 기반으로 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통 흐름 분석에 대한 연구를 주목적으로 한다. 도로교통망 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류하는데, 미시적 모형은 개별차량의 행태를 바탕을 둔 모형으로 거시적 모형에 비해 설명력이 뛰어나다는 장점을 가지고 있지만 실제 교통상황에서 관측하고 검증하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 미시적 교통류 모형의 설계를 위해 DEVS 형식론을 기반으로 개별 차량에 대한 차량 추종 및 차로 변경 모형을 모델링하고 이를 근거로 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통흐름 분석을 한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.4
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• pp.477-497
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• 2008

Mood classification of blog text is an interesting problem, with a potential for a variety of services involving the Web. This paper introduces an approach to mood classification enhancements through the normalized negation n-grams which contain mood clues and corpus-specific term weighting(CSTW). We've done experiments on blog texts with two different classification methods: Enhanced Mood Flow Analysis(EMFA) and Support Vector Machine based Mood Classification(SVMMC). It proves that the normalized negation n-gram method is quite effective in dealing with negations and gave gradual improvements in mood classification with EMF A. From the selection of CSTW, we noticed that the appropriate weighting scheme is important for supporting adequate levels of mood classification performance because it outperforms the result of TF*IDF and TF.