• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권1호
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• pp.91-110
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• 2024

본 연구의 목적은 이 통합모델인 직사각형 분할 모델을 초등학교 교실에서 교수·학습하였을 때, 학생들이 이 통합모델을 어떻게 이해하는지, 분수 나눗셈 상황들 사이의 관계를 어떻게 구성하는지 알아보는 데 있다. 이 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 제수의 역수를 곱하는 이유나 역수의 의미를 상기시키기 위해서 분수의 나눗셈식을 측정 맥락이나 단위 비율 결정 맥락으로 해석하여 계산 과정을 설명할 필요가 있다. 둘째, 직사각형 분할 모델은 분수의 나눗셈식을 측정 맥락으로 해석할 때 기존 모델에서 나타나는 우회적이거나 부적절한 부분을 보완할 수 있다. 또한 카테시안 곱의 역 맥락의 문제에서 표준알고리즘을 도출하기에 적절한 모델이라고 할 수 있다. 셋째, 카테시안 곱의 역 맥락에서 직사각형 분할 모델은 측정 맥락과 단위 비율 결정 맥락에서의 계산 과정을 자연스럽게 드러낼 수 있다. 그리고 하나의 나눗셈식이 왜 두 가지 해석이 가능한지를 보여줄 수 있어 통합모델로 사용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1111-1123
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• 2023

원격탐사 영상을 이용한 지표 속성의 변화를 모니터링 하기 위해서 딥러닝(deep learning) 모델을 이용한 의미론적 영상 분할 방법이 최근에 널리 사용되고 있다. 대표적인 의미론적 영상 분할 딥러닝 모델인 UNet 모델을 비롯하여 다양한 종류의 UNet 기반의 딥러닝 모델들의 성능 향상을 위해서는 학습 데이터셋의 크기가 충분해야 한다. 학습 데이터셋의 크기가 커지면 이를 처리하는 하드웨어 요구 사항도 커지고 학습에 소요되는 시간도 크게 증가되는 문제점이 발생한다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법인 전이학습은 대규모의 학습 데이터 셋이 없어도 모델 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 UNet 기반의 딥러닝 모델들을 대표적인 사전 학습 모델(pretrained model)인 VGG19 모델 및 ResNet50 모델과 결합한 세 종류의 전이학습 모델인 UNet-ResNet50 모델, UNet-VGG19 모델, CBAM-DRUNet-VGG19 모델을 제시하고 이를 건물 추출에 적용하여 전이학습 적용에 따른 정확도 향상을 분석하였다. 딥러닝 모델의 성능이 학습률의 영향을 많이 받는 점을 고려하여 학습률 설정에 따른 각 모델별 성능 변화도 함께 분석하였다. 건물 추출 결과의 성능 평가를 위해서 Kompsat-3A 데이터셋, WHU 데이터셋, INRIA 데이터셋을 사용하였으며 세 종류의 데이터셋에 대한 정확도 향상의 평균은 UNet 모델 대비 UNet-ResNet50 모델이 5.1%, UNet-VGG19 모델과 CBAM-DRUNet-VGG19 모델은 동일하게 7.2%의 결과를 얻었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제8권2호
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• pp.161-176
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• 2006

예비중등수학교사들이 장차 중등학교에서 학생들의 수학화 교수-학습을 안내하기 위해서는, 그들이 먼저 수학화에 익숙해야 하는 바, 이를 위해서는 그것을 목표로 하는 적절한 프로그램이 필요하다. 이 연구에서는 그러한 목적에서, 인접한 두 분할 원소의 차가 일정한 경우의 '수 분할 모델'을 탐구하는 수학화 교수단원을 설계한다. 그것은 분할 모델로 조직된 현상을 다시 새롭게 조직하는 본질을 고안하게 하는 일련의 과정을 안내한다. 특히, 이 연구에서는 새로운 본질과 그것이 얻어지는 과정에 관해 논의한다. 그러나 이때 분할될 수가 자연수인 경우로 한정한다. 또, 원소와 원소의 차가 정수인 경우로 한정한다. 이 연구에서 설계하는 교수단원을 통해 예비중등교사들은 수학자들이 정리를 만들어 내는 것과 유사한 과정을 밟으면서 2차적인 수학화를 경험하고 훈련할 수 있다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.493-496
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• 2003

이 연구는 우리나라 균열암반 대수층의 수리적 특성을 해석ㆍ평가하기 위하여 양수시험 해석해(Theis, 1935; Cooper-Jacob, 1946; Papadopulos-Cooper, 1967; Hantush, 1962a,b; Moench, 1985; Hantush-Jacob, 1955) 및 일반화 방사상 유동 모델을 이용하여 균열암반 대수층(화강암, 화산암, 변성암, 백악기퇴적암, 제3기 퇴적암에 굴착된 100개 조사공)에서 수행되어진 양수시험으로부터 얻은 122개의 양수시험자료(수위강하 자료)를 분석하였다. AQTESOLV 전산프로그램을 이용한 양수시험자료 분석에 의하면, 122개 자료중 86개(71%)의 자료들이 이 연구에 사용된 해석해와 일치하며, 양수시험자료 해석해 중에 누수(leaky) 및 경계조건(boundary condition)을 고려한 해석해들이 53개(43%)로 가장 많이 나타났다. 그러므로, 양수시험자료의 해석은 균열암반 대수층의 수리지질학적 특성에 적합한 개념모델의 설정이 중요하다. 일반화 방사상 유동(GRF)모델을 적용해보면, 122개의 자료중 77개(63%)의 자료들이 Barker(1988)의 표준곡선에 의한 차원(1.1차원-2.9차원)을 보여준다. 이중 44.2%에 해당하는 39개 자료가 1.1차원과 1.9차원 사이의 분할 유동차원을 보여주는 반면에 26개(6.5%)만이 Theis 이론에 맞는 2차원의 방사상 흐름을 보여주며, 38개(49.3%)는 2.1차원에서 2.9차원에 속한다. 따라서 우리나라 균열암반 대수층에서 지하수 유동은 대부분 분할차원의 유동을 보여주는 것으로 평가된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.30-36
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• 2023

이 연구에서는 콘크리트 표면 이미지를 활용하여 표면공극률을 평가할 수 있는 영상 분할모델을 도출하였다. 물-시멘트비가 다른 3종류의 콘크리트 실험체 (w/c = 54, 35, 및 30%) 가 제작되었으며, 광학현미경을 활용하여 2,729장의 표면 이미지를 취득하였다. 공극이 마스킹 된 표면 이미지 를 활용하여 벤치마킹 테스트, 매개변수 최적화, 최종모델 도출이 실시되었으며, 97%의 검증정확도를 나타내는 영상 분할 모델을 도출할 수 있었다. 영상 분할모델 및 X-Ray Microscope (XRM)을 통해 얻은 공극률을 비교하여 모델을 검증하였으며, 물시멘트비가 높은 시편에 대해선 모델과 XRM이 평가한 공극률이 유사하였고, 물시멘트비가 낮은 시편에 대해서는 모델이 XRM보다 공극률을 낮게 평가하는 경향을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.87-98
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• 2008

임베디드 시스템의 하드웨어 구성요소들에 대한 성능 고도화가 요구됨에 따라 이에 탑재될 소프트웨어의 개발 방법도 영향을 받고 있다. 특히 MPSoC와 같은 고가의 하드웨어 아키텍처에서는 효율적인 자원의 사용 및 성능의 향상을 위해 소프트웨어 측면에서의 고려가 필수적으로 요구된다. 따라서 본 연구에서는 임베디드 소프트웨어 개발과정에서 멀티프로세서 기반의 하드웨어 아키텍처를 고려하는 소프트웨어 태스크의 분할기법을 제시한다. 제시하는 기법은 UML 기반의 소프트웨어 모델을 CBCFG (Constraints-Based Control Flow Graph)로 변환하고, 이를 병렬성과 데이터 의존성을 고려한 소프트웨어 컴포넌트로 분할하는 기법이다. 이러한 기법은 임베디드 소프트웨어의 플랫폼 의존적인 모델 개발과 태스크 성능 예측 등을 위한 자료로 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.795-803
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• 2000

본 논문에서는 다중 사용자를 지원하는 분산 소프트웨어 개발 환경에서 동시성을 향상시킬수 있는 공유 데이타 분할 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 공유 데이타에 해당하는 목표 소프트웨어 시스템을 프로젝트 역할을 기반으로 분할한 후, 분산 환경의 각 클라이언트에 분산시키고 이를 다시 뷰(view) 객체와 코어(core) 객체로 분할하여 저장한다. 여러 클라이언트가 참여하는 협동 작업에서는 뷰객체만을 각 클라이언트에 복사(replicate)하여 빠른 응답 시간을 보장하도록 하고, 코어 객체는 하나의 클라이언트에만 저장한 한 후 역할 단위의 잠금(locking) 기법을 이용하여 불일치 문제가 발생하지 않도록 하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 도구들에서 사용하는 클래스 단위의 잠금 기법보다 12${\sim}$18%의 성능 향상을 보였고, 클라이언트의 수가 증가하더라도 응답 시간이 급격히 증가하지 않아 확장성(scalability) 이 뛰어난 특징을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.71-76
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 영상 분할에서 성능을 향상하기 위해 퍼지 논리를 적용하는 퍼지 딥러닝 모델인 퍼지 U-Net을 제안한다. 퍼지 논리를 이용한 퍼지 모듈을 영상 분할에서 우수한 성능을 보이는 딥러닝 모델인 U-Net에 결합하여 다양한 형태의 퍼지 모듈을 시뮬레이션하였다. 제안된 딥러닝 모델의 퍼지 모듈은 이미지의 특징맵과 해당 분할 결과 사이의 본질적이고 복잡한 규칙을 학습다. 이를 위해 치아 CBCT 데이터에 적용하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 퍼지 U-Net에서 더하기 스킵 연결을 사용한 모델의 ADD-RELU 퍼지 모듈 구조의 성능이 시험용 데이터에 대해 0.7928로 가장 우수한 것을 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권2호
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• pp.37-44
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• 2020

본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.40-48
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• 2007

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.