• International Journal of Highway Engineering
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• v.7 no.4 s.26
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• pp.185-202
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• 2005

In this research, to get over restrictions of a field expreiment, we modeled a planning road through the 3D Virtual Reality and achieved data about dynamic response related to sector fluctuation and about driver's visual behavior on testers' driving the Driving Simulator Car with Eye Camera. We made constant efforts to reduce the non-reality and side effect of Driving Simulator on maximizing the accord between motion reproduction and virtual reality based on data Driving Simulator's graphic module achieved by dynamic analysis module. Moreover, we achieved data of driver's natural visual behavior using Eye Camera(FaceLAB) that is able to make an expriment without such attaching equipments such as a helmet and lense. In this paper, to evaluate the level of road's safety, we grasp the meaning of the fluctuation of safety that drivers feel according to change of road geometric structure with methods of Driving Simulator and Eye Camera and investigate the relationship between road geometric structure and safety level. Through this process, we suggest the method to evaluate the road making drivers comfortable and pleasant from planning schemes.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.299-302
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• 2009

본 논문에서는 프레임 안에서의 인접픽셀간의 복잡도를 이용하여 할당비트 조절과 장면 전환을 추정하는 H.264/AVC 비트율 제어 기법을 제안한다. Quadratic 율-왜곡 모델은 프레임 할당 비트와 선형 모델을 통해 예측된 MAD정보를 필요로 한다. 이때 장면전환과 같은 급격한 화질 변화는 예측된 MAD정보만으로는 적합한 양자화파라미터를 결정하지 못하고 이후 비트율 제어를 어렵게 한다. 제안하는 방법은 프레임 안에서 인접픽셀간의 차분 값들의 절대 합을 구하여 이전프레임과 현제프레임의 비로 나타낸 후 이 값의 일정 범위를 벗어나면 장면전환이 이루어진 것으로 간주하여 이에 알맞은 양자화 파라미터 결정기법을 적용하도록 하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 2010.05a
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• pp.165-166
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• 2010

Collision scenario was 12 cases considering gate location, water level and lateral location of collision etc. And then, analysis result of trunnion by collision loads (reservoir side gate). Compressive fracture may not occur because the maximum compressive stress of concrete is below the allowable compressive strength. but, it is possible to appear some local crack because the maximum tensile stress exceed the tensile strength.

• Computational Structural Engineering
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• v.1 no.2
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• pp.26-33
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• 1988

유한요소해석프로그램들의 적용대상이 최근들어 다(多) 자유도의 비선형문제로 확대됨에 따라 컴퓨터의 계산속도가 특히 중요한 제한조건으로 대두되기 시작하였으며 금속성형해석, 자동차 등의 충돌해석(자유도가 2만-6만), 토질 및 콘크리트 등의 점소성해석과 더불어 항공기, 터빈 등의 열응력해석 및 동적해석 등에 있어서는 막대한 계산시간으로 인하여 해석의 효율성에 대한 문제가 제기되고 있다. 따라서 슈퍼컴퓨터를 포함하여 고속연산기능을 가진 병렬처리컴퓨터를 이용하여 유한요소해석을 수행하여야 할 필요성이 증가하고 있다. 88년 9월중에 한국과학기술원 시스템공학센터에 현존하는 슈퍼컴퓨터중 최상위 성능을 가진 CRAY2S가 설치됨에 따라 국내에도 슈퍼컴퓨터시대가 열리게 되었으며 따라서 본 고에서는 CRAY2S의 시스템개요 및 응용소프트웨어에 대하여 소개하고 슈퍼컴퓨터를 이용한 유한요소해석에 관하여 간략히 기술하고저 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.3-6
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• 1991

본 연구에서는 음성의 패턴작성법을 개선하고 음성인식율을 향상시키기 위하여 퍼지패턴매칭을 개선한 뉴럴퍼지패턴매칭에(a neural-fuzzy pattern matching)의해 특정화자 고립단어인식을 수행하였다. 이 방법에서는 신경회로망의 연상기억에 의한 사상에 의해 패턴을 작성하여 주파수변동을 흡수하고 표준패턴고 선형매칭에 의해 유사도를 측정하여 인식하므로써 시간변동의 문제를 보완하였다. 또한, 이 방법에서 사용하는 특징피라미터는 2진화 스펙트럽이며, 유사도는 논리연산에 의해 측정되기 때문에 종래의 왜곡척도를 이용한 DTW 방법에 비해 기억용량과 계산량이 매우 작다. 이 방법의 인식성능을 평가하기 위하여 남녀가 발성한 28개의 도시명을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 신경회로망을 이용하지 않은 퍼지패턴매칭보다 오인식을 감소시켰으며, 뉴럴-퍼지 패턴매칭에 의한 특정화자 고립단어인식의 우수성을 확인하였다.

• Water for future
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• v.16 no.1
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• pp.41-48
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• 1983

The competition for water for municipal, industrial and agricultura and agricultural uses is growing keener as the world fooe and energy crises are intensifying. It is therefore becoming important how systems engineering techniques can be used to plan effectively for the future development of water supply and waste water management systems in a regional area. The feasible direction method and the out-of-kilter algorithm enable us to find the least-cost mix of alternative allocation networks. The interaction between land use patterns and urban water resources, and the environmental impact of alternative policies are discussed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.496-498
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• 2003

접미사 배열은 긴 문자열에 대해 효율적인 문자열 검색을 가능하게 하는 자료구조이다. 접미사 배열은 문자열의 접미사들의 사전식 정렬순서를 배열로 저장한다. 비슷한 효과를 가진 접미사 트리에 비해서 접미사 배열은 저장 공간을 적게 차지하기 때문에 생명정보과학의 염기 서열 등 큰 크기의 문자열의 처리에 더욱 유리하다. 본 논문에서는 2003년에 발표된 Ko-Aluru, K$\square$rkk$\square$inen-Sanders 및 기존의 Manber-Myers 등 세 개의 접미사 배열 생성 알고리즘들의 염기 서열 입력 자료에 대한 실행 시간 및 기억 장치 사용량을 실험을 통해 비교한다. 특히 Ko-Aluru와 K$\square$rkk$\square$inen-Sanders 알고리즘은 실행 시간 및 저장 공간의 이론적인 복잡도가 O(n)으로 동일하기 때문에 실험을 통해서 계산 복잡도에 숨어있는 상수를 비교한다. 실험 결과 K$\square$rkk$\square$inen-Sanders 알고리즘이 가장 효율적임을 보인다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.33 no.2
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• pp.121-128
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• 2020

The purpose of this study is to investigate the distribution patterns of displacement and acceleration fields in a nonlinear soil ground based on the interaction of high-speed train, wheel, rail, and ground. For this purpose, a high-speed train in motion was modeled as the actual wheel, and the vertical contact of wheel and rail and the lateral contact, caused by meandering motion, were simulated; this simulation was based on the moving mass analysis. The soil ground part was given the nonlinear behavior of the upper ground part by using the modified the Drucker-Prager model, and the changes in displacement and acceleration were compared with the behavior of the elastic and inelastic grounds. Using this analysis, the displacement and acceleration ranges close to the actual ground behavior were addressed. Additionally, the von-Mises stress and equivalent plastic strain at the ground were examined. Further, the equivalent plastic and total volumetric strains at each failure surface were examined. The variation in stresses, such as vertical stress, transverse pressure, and longitudinal restraint pressure of wheel-rail contact, with the time history was investigated using moving mass. In the case of nonlinear ground model, the displacement difference obtained based on the train travel is not large when compared to that of the elastic ground model, while the acceleration is caused to generate a large decrease.