• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.24 no.6
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• pp.513-524
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• 2022

Recently, detecting damages of civil infrastructures from digital images using deep learning technology became a very popular research topic. In order to adapt those methodologies to the field, it is essential to explain robustness of deep learning models. Our research points out that the existing pixel-based deep learning model evaluation metrics are not sufficient for detecting cracks since cracks have linear appearance, and proposes a new evaluation methodology to explain crack segmentation deep learning model more rationally. Specifically, we design, implement and validate a methodology to generate tolerance buffer alongside skeletonized ground truth data and prediction results to consider overall similarity of topology of the ground truth and the prediction rather than pixel-wise accuracy. We could overcome over-estimation or under-estimation problem of crack segmentation model evaluation through using our methodology, and we expect that our methodology can explain crack segmentation deep learning models better.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.366-369
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• 2003

본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting： PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.149-152
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• 2001

본 논문은 연속 시간과 이산 시간에서의 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 새로운 설계 기법에 대해서 논의한다. 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 설계에는 Takagi-Sugeno(75) 퍼지 시스템이 사용된다. 이 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기는 "정복-분할(divide and conquer)"이라는 하향식 접근 방식을 이용한다. 이 방법은 여러 개의 규칙을 가지고 있는 시스템에서 유한의 하위 시스템으로 시스템을 분할하여 각각의 부분 해를 구하고 이들을 결합하여 전체 시스템의 해를 구하는 방법이다. 제어기의 설계 조건은 주어진 75 퍼지 시스템의 안정화를 보장하는 선형 행렬 부등식들(LMls)에 의해 결정된다. 적절한 시뮬레이션 예제를 통한 성능 비교를 통해 본 논문의 우수성을 입증한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.5 s.37
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• pp.95-102
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• 2005

A Parallel Processing model by considering a spatiotemporal parallelism is presented for the training procedure of the MLP neural network. We tried to design the flexible Parallel Processing model by simultaneously applying both of the training-set decomposition for a temporal parallelism and the network decomposition for a spatial parallelism. The analytical Performance evaluation model shows that when the problem size is extremely large, the speedup of each implementation depends, in the extreme, on whether the problem size is pattern-size intensive or pattern-quantify intensive.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1887-1888
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• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.266-271
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• 2010

최근 MMORPG 게임이나 가상현실 게임들은 대규모의 사용자가 가상세계에 접속하여 게임을 즐긴다. 이러한 환경에서 서버-클라이언트 모델은 서버에 많은 부하를 가져오게 되어, 게임 서비스의 QoS에 나쁜 영향을 준다. 이러한 방법을 해결하기 위해서 서버를 증설 할 수 있으나, 비용이 많이 들기 때문에 최근에 P2P 모델로 구현하려는 시도가 늘고 있다. 하지만 P2P 모델로 구현할 경우 서버의 부하는 쉽게 해결할 수 있으나, 데이터의 동기화에 문제가 생겨서 게임을 아예 진행할 수 없게 되거나, 사용자간의 잘못된 P2P망 구성으로 인해 서버-클라이언트 모델보다 안정적이지 못하다는 문제 점이 있다. 이 논문에서는 기존의 P2P 기법을 통한 영역 분할에 대해 살펴보고, 새로운 영혁 분할 기법을 제안하려고 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2003.05a
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• pp.473-483
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• 2003

본 논문은 안전해석 등에 사용되는 RETRAN-3D 등 최적해석 코드를 기반으로 하면서도 복잡한 하드웨어 없이 간편한 GUI (Graphic User Interface)를 이용하여 광범위한 발전소 과도상태를 해석하기 위한 다양한 기능을 통해 시뮬레이션 조작을 쉽게 할 수 있는 웨스팅하우스형 950MW급 최적 원전운전분석기 (Nuclear Plant Analyzer)를 다루고자 한다. WH형 950MW 원전 운전최적분석기는 기존의 단순한 Point Kinetics 모델이 아닌 정교한 3D 실시간 노심모델과 RETRAN 코드를 기반으로 하는 실시간 NSSS 열수력 모델 (ARTS)이 통합된 모델을 갖추고 있으며, 해당형식발전소 (WH 3 Loop PWR Plant : 고리 3,4호기, 영광1,2호기 원전)의 여러 가지 과도사고를 실시간으로 정상, 비정상, 비상운전 등으로 모의할 수 있도록 개발되었다. 모의결과 주요 과도 상태의 결과가 해석한 결과와 잘 일치하였으며, 해당형식 발전소 과도 분석이나 규제요원 훈련에 이용될 계획이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.362-366
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• 2007

다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.166-168
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• 2004

행정기관의 전자문서는 정부의 공문서 표준 DTD 및 XML 문법에 따라 작성되고 있으나. 일반 문서와 동일하게 정부의 디렉토리시스템에 문서 단위로 저장 관리되고 있다 그러나 구조 정보를 포함하고 있는 XML 문서를 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 논리구조 단위로 정보를 저장 관리할 필요가 있다. 본 논문은 행정기관 전자문서의 특성을 파악하여 데이터베이스로 저장할 때 적합한 모델을 제안한다. 대부분의 행정기관이 사용하고 있는 관계 데이터베이스시스템(RDBMS)을 사용하였고. 데이터 중심과 문서내용 중심의 성격을 동시에 가지는 행정기관 전자문서의 특성을 고려하였다. 제안하는 저장 모델은 메타데이터를 표현하는 부분은 정적인 테이블을 사용하여 구조정보와 내용을 항께 저장하고, 문서 내용 중심의 본문 부분은 분할하지 않고 저장하는 변형된 분할 저장 방식이다. 제안하는 저장 모델을 활용하면 기존 RDBMS로 개발된 여러 응용 시스템과의 연동이 가능하고, XML 데이터 저장/검색을 위한 새로운 데이터베이스시스템의 구입 없이 행정기관에서 XML 전자문서를 효율적으로 관리할 수 있는 장정이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.53-56
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• 2004

공문서는 정부가 제정한 공문서 표준 DTD 및 XML 문법에 따라 작성되고 있으나, 일반 문서와 동일하게 정부의 디렉토리시스템에 문서 단위로 저장 관리되고 있다. 그러나 구조 정보를 포함하고 있는 XML 문서를 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 논리구조 단위로 정보를 저장 관리할 필요가 있다. 본 논문은 XML로 작성되는 공문서의 특성을 파악하여 데이터베이스로 저장할 때 적합한 모델을 제안한다. 대부분의 공공기관이 사용하고 있는 관계 데이터베이스시스템(RDBMS)을 사용하였고, 데이터 중심과 문서내용 중심의 성격을 동시에 가지는 공문서의 특성을 고려하였다. 제안하는 저장 모델은 메타데이터를 표현하는 부분은 정적인 테이블을 사용하여 구조정보와 내용을 함께 저장하고, 문서 내용 중심의 본문 부분은 분할하지 않고 저장하는 변형된 분할 저장 방식이다. 제안하는 저장 모델을 활용하면 기존 RDBMS로 개발된 여러 응용 시스템과의 연동이 가능하고, XML 데이터 저장/검색을 위한 새로운 데이터베이스시스템의 구입 없이 XML 전자문서를 효율적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다.