• Proceedings of the KSME Conference
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• 2000.04a
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• pp.339-344
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• 2000

Newton-Raphson 기법은 구조물의 비선형 해석에 널리 쓰이는 반복계산기법이다. 비선형 해석을 위한 반복계산기법은 컴퓨터의 발달을 감안해도 상당한 계산시간이 소요된다. 본 논문에서는 신경회로망 예측을 사용한 Predicted Newton-Raphson 반복계산기법을 제안하였다. 통상적인 Newton-Raphson 기법은 이전스텝에서 수렴된 점으로부터 현재 스텝의 반복계산을 시작하는 반면 제시된 방법은 현재 스텝 수렴해에 대한 예측점에서 반복계산을 시작한다. 수렴해에 대한 예측은 신경회로망을 사용하여 이전 스텝 수렴해의 과거경향을 파악한 후 구한다. 반복계산 시작점이 수렴점에 보다 근접하여 위치하므로 수렴속도가 빨라지게 되고 허용되는 하중스텝의 크기가 커지게 된다. 또한 반복계산의 시작점으로부터 이루어지는 계산과정은 통상적인 Newton-Raphson 기법과 동일하므로 기존의 Newton-Raphson 기법과 정확히 일치하는 수렴해를 구할 수 있다. 구조물의 정적 비선형 거동에 대한 수치해석을 통하여 modified Newton-Raphson 기법과 제시된 Predicted Newton=Raphson 기법의 정확성과 효율성을 비교하였다. 제시된 Predicted Newton-Raphson 기법은 modified Newton-Raphson 기법과 동일한 해를 산출하면서도 계산상의 효율성이 매우 큼을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.184-198
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• 2005

본 연구는 우리나라를 중심으로 볼 때, 중요한 국가 간에 기술혁신의 수렴존재와 기술혁신의 수렴기간에 관한 실증연구를 목적으로 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 선형적인 기술혁신의 확산을 가정한 결과로 볼 때, 분석대상국가간에 분석대산 국가 간에 기술혁신의 확산이 이루어지고 있지 않았다. 둘째, 보다 직접적인 기술혁신존재 및 확산기간을 측정한 결과 선형을 가정한 AR(1)모형에서 추정한 계수 값이 일본과 한국의 경우를 제외하고는 정상적인 형태로 나타났다. 셋째, 모수적 추정과 선형의 경우가 비모수적 추정과 비선형의 경우보다 기술혁신에 따른 수렴기간이 길게 나타났다. 특히 일본과 우리나라의 경우에는 선형을 가정하는 경우에는 기술혁신에 따른 수렴현상이 나타나지 않은 반면, 비선형인 경우에는 수렴현상이 나타났다. 마지막으로 미국과 우리나라의 기술혁신에 따른 수렴기간이 우리나라와 중국의 기술혁신에 따른 수렴기간보다 길게 나타났다. 따라서 기술혁신확산 및 수렴기간이 장기적인 경우 선형적인 기술혁신존재검증을 어렵게 할 수 있다는 가능성을 보여준다. 연구결과 정책적 시사점은 두 가지로 요약될 수 있다 첫째, 우리나라의 경우에 기술혁신수준이 중국이 쉽게 모방할 수 있는 정도로 매우 낮다고 볼 수 있다. 둘째, 우리나라에 대한 중국의 기술혁신 모방에 대한 정책적 시사점으로는 우리나라 기술혁신의 주기가 짧으면서 자주 일어나야한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.7 no.1
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• pp.59-65
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• 1989

In this study, improvement of accuracy in a plain slope analysis is a main object using the bundle adjustment with changing the convergent angles and the configurations of control points when we can't take convergent case because of poor environment around establishment and cultural assets. From converged photographing using the angle of deviation, it was possible to improve accuracy in a plain slope analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2006.05a
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• pp.172-175
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• 2006

유전자 알고리즘은 탐색 공간에서 새로운 샘플을 찾기 위하여 선택과 재조합의 연산을 사용하는 모집단 기반 모델이다. 교차 연산은 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)에서 가장 중요한 부분을 차지한다. 이 논문에서는 교차 연산 수행 시 필요한 교차점 위치 조절이 수렴에 어떠한 영향을 주는지 분석해 보고자 한다. 교차점 위치를 세대 진행수와 수렴 정도에 따라 특정 위치로 조절한 방법이 일반적인 확률로 교차점 위치를 정하여 최적화를 수행한 경우보다 전역 해를 더 빨리 찾아감을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.19-29
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• 2003

본 연구는 우리나라 산업간에 Technology 수렴가능성에 대한 기존 선형(Linearity) 설정 관계식보다 비선형(Nonlinearity) 설정관계식에서 실증분석하는 데 연구목적이 있다. 본 연구목적을 위하여 장기적 시계열자료를 이용하여(1970∼2000), 우리나라 제조업과 총 산업(Grand Total)간에 Technology Gap에 대한 정상성(Stationarity)을 검증함으로써, Technology수렴 가능성을 검토하였다. 본 연구결과는 Technology수렴가설에 대한 두 가지 중요한 실증분석방향을 제공하고 있다. 첫째, 우리나라 산업간에 Technology 수렴가능성은 비선형관계에서 분석해야 한다는 결론을 얻었다. 따라서 우리나라 산업간에 Technology 수렴가능성은 단순 선형관계를 기반으로 할 경우, 설정오류에 따른 Technology 수렴가능성이 성립하지 않을 가능성이 높게 나타날 수 있었다. 둘째, 우리나라 경제의 경우, Technology 수렴가능성에 대한 분석결과는 비선형관계에서 Technology Regime별로 Technology 수렴가능성이 다르게 나타나고 있음으로 실증분석방법론 및 그 결과에 대한 시사점도출에 유의해야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.407-410
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• 2009

본 논문에서는 개선된 mean shift를 이용한 컬러 영상 분할을 소개한다. Mean shift는 Yizong Cheng에 의해 재조명되고 Dorin Comaniciu 등에 의해 정리되어 영상 필터링(image filtering), 영상 분할(image segmentation), 물체 추적(object tracking) 등 여러 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 커널을 이용해 밀도를 추정하고 밀도가 가장 높은 점으로 커널을 연속적으로 이동함으로써 지역적으로 주요한 위치로 데이터 값을 갱신시킨다. 그러나 영상에 포함된 모든 화소에 대해 mean shift를 수행해야하기 때문에 연산 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 mean shift 필터링 과정을 분석하고 참조수렴방법과 강제수렴방법을 이용해 소요 시간을 단축시켰다. 모든 점에 대해 mean shift를 수행하는 대신 특정 조건을 만족하는 픽셀은 이웃 픽셀의 수렴 값을 참조하고, mean shift 과정에 진동 또는 미미한 이동을 계속하는 픽셀은 강제 수렴을 실시하였다. 개선된 방법과 기존의 mean shift 방식을 적용하여 영상 필터링과 영상 분할에 적용한 실험에서 결과 영상에는 차이가 적고 기존의 방법에 비해 수행 시간이 24% 정도 소요됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.457-459
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• 2015

본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.29 no.1
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• pp.1-22
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• 2020

While contingent valuation method (CVM) has been widely used for non-market valuations, it has been argued that it may suffer from hypothetical bias. However, if CVM respondents believe that their responses could affect the real consequence, the method could satisfy consequentiality. If a CVM satisfies a sufficiently high consequentiality, hypothetical bias could disappear as shown by some previous studies. In this study, we experimentally compare the willingness to pay (WTP) for donation of a relatively high consequentiality group with that of a relatively low consequentiality group for Korean university students. We find that both the existence probability and the size of hypothetical bias are lower for the high consequentiality group. This result implies that a CVM for a real policy including environmental policies could be free from hypothetical bias because its consequentiality would be relatively high, and warrants a future field study investigating the effect of consequentiality on hypothetical bias.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.4
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• pp.325-330
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• 2001

It has been realized that the results of circuit level simulation of neural networks, used for optimization problems, arc much different from those of algorism level simulation. In other words, the outputs converges asymptotically as time elapes, however, the input convergence depends on the value of parasitic conductance connected between input node and ground. Also, this conductance affects system performance. This paper discusses the influence of input conductance on the convergece of the continuous Hopfield neural networks. The convergence has been analyzed for the input and output nodes of neurons. Also, the characteristics of equilibrium points has been analyzed depending on different values of the input conductance.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.127-127
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• 1993

Separating Hyperplane의 기하학적인 성질을 이용하여, 일반적인 Closed Convex Set들의 교집합에 속하는 점을 찾아가는 방법을 제안하고, 교집합에 속하는 점을 찾아가는 과정에서 그 교집합의 공집합 여부를 판정할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 기법은 기존의 방법들이 가정하는 수렴조건보다 더 일반적인 조건 하에서도 수렴성을 갖는 것을 증명할 수 있었으며, 그 교집합의 공집합 여부를 선형부동식 해의 존재 유무로 판정할 수 있는 방법을 제시하였다. 몇가지 특수한 경우의 Convex Set들의 경우에 대한 기법의 적용 결과도 알아 보기로 한다.