• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권7호
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• pp.498-509
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• 2002

본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 제안된 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃한 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 대상 문서가 어느 범주에 해당하는지를 결정한다. 또한, 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRl-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 최고 18.5%의 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.10-13
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• 2015

Google App Engine(GAE)은 플랫폼 서비스 형태(Platform as a Service, PaaS)의 클라우드 인프라이며 GAE를 기반으로 웹어플리케이션을 제작할 수 있도록 다양한 개발 도구를 제공해 준다. 본 논문에서는 Python 및 Go를 이용하여 GAE 상에서 구현한 클라우드 기반의 web application들의 성능을 비교하고자 한다. 각 web application의 주요 기능은 회원가입, 로그인, 채팅 등으로 구성되어 있고 특히, 회원목록이나 채팅 데이터를 처리하기 위하여 GAE에서 제공하는 Google Datastore를 사용하였다. 성능비교를 위하여 Python2.5, Python 2.7 및 Go를 사용하여 통일한 기능의 web application을 구현하였으며 각각의 메뉴에 대하여 서버 로직의 실행과 장고 (Django) 스타일의 HTML 템플릿을 렌더링하는데 걸리는 시간을 구하고 이를 비교 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.285-290
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• 2006

이 논문은 사용자의 쿼리와 사용자의 행동양식을 바탕으로 상대네트워크를 구축함으로써 개인화된 논문검색 시스템을 모델링한 것이다. 제안하는 시스템은 사용자가 검색한 논문에서 키워드의 빈도수를 분석하여 개인적 상대네트워크를 구축하게 되는데, 이 네트워크는 다운로드, 열기, 삭제 등과 같은 사용자의 행동으로부터 키워드간 가중치를 조정을 함으로써 구축된다. 시스템의 성능평가를 위해 수원대학교에 있는 100명의 사용자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 성능이 우수하여 사용자 만족도가 높게 나타남을 알 수 있었다

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.127-132
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• 2009

최근 우리나라 GIS는 지리공간정보에 u-IT 기술을 접목하여 응합 및 확장되는 새로운 지능형 지리정보 기술로 발전하고 있다. 이미 글로벌 IT 업계에서는 'Geospatial Web'을 통해 실세계와 가상세계를 연계하고 있으며, 사용자가 쉽게 지리공간정보에 접근 활용할 수 있는 엔진이나 플랫폼 등의 다양한 신기술 개발을 추진 중에 있다. 이에 본고에서는 지능형 지리정보의 핵심인 'Geospatial Web'에 대한 간략한 개념과 함께, 국내외 지능형 지리정보 기술 동향 및 UGIS 표준화 동향에 관해 살펴보고자 한다. 최종적으로는 이러한 국내외 지능형 지리정보 기술 동향 및 표준화동향 분석을 통해, 향후 지능형 지리정보 기술이 세계시장에서 선두기술 분야로 경쟁력을 갖출 수 있는 기술 개발 전략을 도출해 내는데 그 목적이 있다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제36회 춘계학술대회논문집
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• pp.397-400
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• 2011

소형 가스터빈 엔진에 장착 가능한 저압단 축류 압축기의 공력성능 및 구조적 안정성을 동시에 고려한 최적화 설계를 수행하였다. 근사모델을 구축하여 유전알고리즘을 이용하여 전역 최적화 해를 도출하였다. 최적 설계된 압축기의 동익단은 Hub쪽에서 날개의 부하가 커지되, Tip쪽에서 입사각이 0에 가깝게 설계되었다. 한편 동익의 형상은 허브쪽에서 사다리꼴 모양으로 수렴이 되어 구조적 안정성을 확보하도록 설계가 되었다. 최종적인 수치해석 결과 작동점에서 동익단의 효율은 87.6%이며 구조적 안정성을 나타내는 안전계수는 3이상을 확보하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제36회 춘계학술대회논문집
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• pp.103-108
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• 2011

초임계환경에서 작동하는 케로신/액체산소 동축와류형 분사기의 혼합특성을 수치적으로 연구하였다. 케로신 물성치를 계산하기 위하여 써로게이트 모델이 적용되었다. 난류모델은 LES를 기반으로 하였고, 초임계영역의 상태량을 계산하기위해 SRK 상태방정식, 점성계수와 열전도도에 대하여 Chung이 제안한 고압상태 혼합물에 대한 방정식, 확산계수에 대하여 Fuller 이론에 Takahashi가 제안한 고압상태의 특징을 고려한 식을 적용하였다. 연소실 압력변화에 따른 분사기와 연소실에서의 열역학적 물성치와 혼합특성을 관찰하였다. 또한 분사기의 압력섭동 스펙트럼밀도를 분석하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.65-69
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• 2012

산화제 과잉 예연소기의 연소시험을 통해 예연소기 각 부위에서 압력을 측정하였다. 측정결과는 FFT를 통해 주파수 해석이 이루어 졌으나 정압 센서의 한계로 인하여 250 Hz 이상의 주파수에는 자세한 연구가 이루어지지 못하였다. 정압 데이터 분석결과 30 Hz의 하모닉스가 연소압과 산소입구에서 관측되었다. 따라서 연소압의 변화는 O/F 변화로 인한 것으로 파악된다. 반면에 동압센서 신호를 살펴보면 정압센서에서 확연히 나타났던 주파수보다 훨씬 더 명확한 주파수가 보다 높은 Hz에서 관측되는 것을 알 수 있었다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2006년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.921-926
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• 2006

The present study has been conducted economic analysis through actual operation of EHP and GHP which are installed at the same building of an university Cost items, such as initial cost, annual energy cost and maintenance cost of each system are considered to analyze LCC and economical efficiency is compared. The initial cost is considered on the basis of actual costs, and annual energy cost is converted into the cost after measuring electricity and gas consumption a day. LCC applied present value method is used to assess economical efficiency of both them. Variables used to LCC analysis are electricity cost escalation rate, natural gas cost escalation rate, interest rate, and service lives and when each of them are 4%, 2%, 8%, and 20 years, results of analysis short that EHP(148,257,306 won) is 8.05%(12,981,990 won) more profitable than GHP(161,239,295 won).

• 한국항공우주학회지
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• 제49권10호
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• pp.883-892
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• 2021

본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.23-31
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• 2019

Deep learning is a hot topic in both academic and industrial fields. Deep learning applications can be categorized into two areas. The first category involves applications such as Google Alpha Go using interfaces with human operators to run complicated inference engines in high-performance servers. The second category includes embedded applications for mobile Internet-of-Things devices, automotive vehicles, etc. Owing to the characteristics of the deployment environment, applications in the second category should be bounded by certain H/W and S/W restrictions depending on their running environment. For example, image recognition in an autonomous vehicle requires low latency, while that on a mobile device requires low power consumption. In this paper, we describe issues faced by embedded applications and review popular inference engines. We also introduce a project that is being development to satisfy the H/W and S/W requirements.